CC BY
58
21 (159) - 2013
Банковский сектор
УДК 338.46:336.7
анализ влияния основных социально-экономических показателей на развитие региональных рынков банковских вкладов
Работа посвящена исследованию взаимосвязи между основными социально-экономическими показателями и размерами банковских вкладов физических лиц на региональных рынках. Исследование, проведенное с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа, показало существенную связь между объемами банковских вкладов в российских регионах и показателями валового регионального продукта, активами кредитных организаций, расположенных в регионах, и доходами на душу населения.
Ключевые слова: банковский вклад, макроэкономический показатель, корреляционно-регрессионный анализ.
Опыт развития рыночной экономики в России со всей убедительностью показывает, что отсутствие достаточного объема долгосрочных финансовых ресурсов является препятствием для проведения масштабной модернизации инфраструктуры и основных фондов. Представляется, что ключевой проблемой экономики российских регионов как в среднесрочном, так и в долгосрочном периодах будет оставаться ограниченность внутренних ресурсов, определяемая недостатком сбережений
В. М. ЗАЕРНЮК,
кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов E-mail: zvm4651@mail. ru Российский государственный университет туризма и сервиса, г. Москва
для реализации масштабных инвестиционных программ и крупных инфраструктурных проектов, расширения масштаба кредитования, направленного на потребление.
В связи с этим становится особенно актуальным исследование проблемы повышения активности вкладных операций населения в интересах создания ресурсной базы банковского сектора для обеспечения экономического роста и устойчивого развития российских регионов.
Изучение литературы банковской направленности показало наличие значительного числа опубликованных исследований по разным направлениям банковской деятельности, в том числе в области рынка банковских вкладов. При этом в проводимых изысканиях авторы достаточно широко используют различные модели, основанные на математическом аппарате [1-5].
Так, М. В. Семенова, исследуя причины массовых досрочных изъятий средств вкладчиков и действие механизма передачи информации о банках, предложила модель рынка банковских вкладов, принципиально отличающуюся от разработанных прежде моделей тем, что учитывает положительные
затраты на получение вкладчиками информации об изменении рисков банка [1].
На основе использования методов эконометри-ческого моделирования А. З. Шляховой исследовал развитие региональной кредитной системы и ее влияние на социально-экономические показатели субъектов РФ, определил особенности взаимодействия реального и финансового секторов региональной экономики в условиях Дальнего Востока России и потенциала воздействия финансово-кредитной системы региона на параметры социально-экономической динамики [2].
Путем сравнительного анализа М. И. Лебедева выявила преимущества и недостатки методов оценки эффективности банков. С помощью методов линейного программирования, позволяющих установить, насколько результаты моделирования чувствительны к форме модели и насколько, следовательно, они объективны, этот автор предложила методику для расчета эффективности работы российских банков [3].
С помощью малоизученных в России экономет-рических методов Е. А. Федорова, Ю. А. Сафина, С. В. Литовка исследовали влияние финансовой интеграции на конъюнктуру фондовых рынков в условиях финансового кризиса [4].
Изучение научной литературы последнего времени по банковской тематике показало, что трудов с использованием эконометрических методов исследования в оценке взаимосвязи между основными социально-экономическими показателями и объемами вкладных операций физических лиц на региональных рынках банковских услуг автором данной статьи не найдено, что и обусловило необходимость предлагаемой работы.
Целью исследования является оценка взаимосвязи между основными социально-экономическими показателями и объемами банковских вкладов населения в российских регионах с 2006 по 2011 г. Алгоритм достижения поставленной цели предусматривает решение ряда этапных задач:
- проведение корреляционного анализа для измерения тесноты связи между переменными;
- определение наиболее значимых показателей и характера их влияния на размер банковских вкладов физических лиц для определения массива данных при проведении следующего этапа исследования;
- регрессионный анализ для выявления причинно-следственных связей между анализируемы-
ми совокупностями показателей, определения функциональной зависимости между изучаемой величиной и воздействующими на нее факторами.
Для анализа зависимости между банковскими вкладами населения и основными макроэкономическими показателями в российских регионах были отобраны переменные (валовый региональный продукт, денежные доходы на душу населения, уровень безработицы, доля населения с доходами ниже прожиточного минимума), а также институциональные характеристики банковского сектора в регионах (активы, количество кредитных организаций, филиалов и дополнительных офисов).
В исследовании использовались ежегодные значения переменных с 2006 по 2011 г. Для анализа автору были доступны 560 наблюдений официальной статистики Росстата и Центрального банка РФ по каждому рассматриваемому году. Данные поделены на три части с учетом состояния экономики страны: первый период (2006-2007 гг.) условно назовем докризисным, второй (2008-2009 гг.) - кризисным и третий (2010-2011 гг.) - посткризисным временем.
Методология исследования. Вначале проводится корреляционный анализ с целью измерения тесноты связи между переменными. В качестве характеристики степени тесноты связи используется парный коэффициент корреляции, позволяющий измерить степень тесноты статистической связи между парой переменных без учета опосредованного или совместного влияния других показателей.
Данный коэффициент вычисляется по результатам наблюдений анализируемой пары. Для достижения поставленной цели выявляется вероятная связь одной измеренной величины заданного диапазона, ее изменения с другими измеренными величинами, между которыми и надлежит установить наличие корреляционной связи.
На следующем этапе выявляется наличие корреляционной связи между исследуемыми числовыми наборами статистических данных. В качестве инструмента количественной оценки связи используется метод, основанный на расчете коэффициентов корреляции и их статистической проверке.
Основная цель данной работы заключается в выявлении форм связи, идентифицирующих взаимосвязь между основными макроэкономическими и социальными показателями и размером банковских вкладов физических лиц в российских регионах в
Банковский сектор
21 (159) - 2013
докризисном, кризисном и послекризисном периодах. Автор исходит из того, что в разные периоды степень влияния переменных на размер банковских вкладов неодинакова.
Исследуемые показатели и их условные обозначения представлены следующим списком:
• валовый региональный продукт (gross regional product) - GRP;
• доходы на душу населения (per capita income) -PCI;
• уровень безработицы (unemployment rate) - UR;
• доля населения с доходами ниже прожиточного минимума (the proportion of the population with incomes below the subsistence minimum) -PISM;
• количество банков с филиалами и дополнительными офисами (number of banks with branches and offices) - NBBO;
• активы кредитных организаций (assets of credit institutions) - ACI;
• вклады физических лиц (deposits of individuals) -DI.
результаты исследования. Проведенный корреляционный анализ позволяет отметить существование линейной зависимости между рассматривае-
мыми показателями, что подтверждается приведенными ниже коэффициентами корреляции.
В табл. 1 представлены корреляционные матрицы для всех трех периодов.
Анализ данных табл. 1 показывает, что во всех периодах наблюдаются достаточно высокие значения парных коэффициентов корреляции некоторых переменных. При этом положительное значение коэффициента корреляции свидетельствует о возрастающем характере парной связи факторов, а отрицательное - об убывающем.
Вместе с тем обнаруженные высокие значения парных коэффициентов корреляции в соответствии с теоретическими представлениями отдельных аналитиков могут быть обусловлены не только тесной связью исследуемых величин, но и присутствием так называемого третьего фактора, который маскируется под другую переменную. Возможной причиной высокой тесноты связи (коррелирован-ности) может быть также наличие повышающего тренда [6].
Поэтому полученные для всех временных рядов результаты автор подверг оценочным тестам на качественно-количественную оценку тесноты связи, адекватность рассматриваемым параметрам для
Таблица 1
Корреляционная матрица переменных
показатель DI GRP PCI UR PISM NBBO ACI
Докризисный период (2006-2007гг.)
DI 1,0000 0,9232 0,7178 -0,1514 -0,1951 0,9366 0,9893
GRP 0,9232 1,0000 0,7821 -0,1482 -0,2674 0,9035 0,8920
PCI 0,7178 0,7821 1,0000 -0,2520 -0,4734 0,6938 0,6798
UR -0,1514 -0,1482 -0,2520 1,0000 0,6462 -0,1954 -0,1187
PISM -0,1951 -0,2674 -0,4734 0,6462 1,0000 -0,2764 -0,1417
NBBO 0,9366 0,9035 0,6938 -0,1954 -0,2764 1,0000 0,8932
ACI 0,9893 0,8920 0,6798 -0,1187 -0,1417 0,8932 1,0000
Кризисный период (2008-2009 гг.)
DI 1,0000 0,9570 0,6134 -0,1908 -0,2110 0,9058 0,9885
GRP 0,9570 1,0000 0,6805 -0,2044 -0,2766 0,9164 0,9281
PCI 0,6134 0,6805 1,0000 -0,3220 -0,4480 0,5846 0,5783
UR -0,1908 -0,2044 -0,3220 1,0000 0,4675 -0,2683 -0,1520
PISM -0,2110 -0,2766 -0,4480 0,4675 1,0000 -0,3199 -0,1580
NBBO 0,9058 0,9164 0,5846 -0,2683 -0,3199 1,0000 0,8507
ACI 0,9885 0,9281 0,5783 -0,1520 -0,1580 0,8507 1,0000
Послекризисный период (2010-2011 гг.)
DI 1,0000 0,9488 0,5720 -0,1364 -0,2156 0,8963 0,9901
GRP 0,9488 1,0000 0,6269 -0,1300 -0,2725 0,9207 0,9173
PCI 0,5720 0,6269 1,0000 -0,2212 -0,4566 0,5387 0,5408
UR -0,1364 -0,1300 -0,2212 1,0000 0,2641 -0,0219 -0,1324
PISM -0,2156 -0,2725 -0,4566 0,2641 1,0000 -0,3090 -0,1674
NBBO 0,8963 0,9207 0,5387 -0,0219 -0,3090 1,0000 0,8408
ACI 0,9901 0,9173 0,5408 -0,1324 -0,1674 0,8408 1,0000
определения степени влияния неучтенных факторов на полученные формы связи.
Статистическая оценка проведена с использованием критериев шкалы Чеддока, а также таблицы критических значений корреляции тк для уровня значимости а и степеней свободы f. Для принятого уровня значимости а = 0,05 и заданного числа измерений п = 80 табличное значение тк = 0,217.
При рассмотрении данных табл. 2 видно, что во всех трех периодах индекс вкладов физических лиц наиболее тесно коррелирует с индексами валового регионального продукта, активов кредитных орга-
Качественная оценка тесноты
низаций, функционирующих в регионе, количества банков с филиалами и дополнительными офисами, ведущих свой бизнес в регионах.
Достаточно тесная связь индекса вкладов населения наблюдается также с показателем доходов на душу населения. Несмотря на снижение коэффициента парной корреляции с 0,718 (в докризисный период) до 0,572 (в послекризисный), связь между данными параметрами можно считать заметной.
Однако вопреки ожиданиям автора взаимосвязь показателей уровня безработицы и долей населения с доходами ниже прожиточного минимума с
Таблица 2
связи исследуемых факторов
показатель вклады физических лиц валовый региональный продукт Доходы на душу населения Уровень безработицы Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума Количество подразделений банков Активы банков
Докризисный период (2006-2007гг.)
Вклады физических лиц Очень сильная Сильная Практически отсутствует Практически отсутствует Очень сильная Очень сильная
Валовый региональный продукт Очень сильная Сильная Практически отсутствует Слабая Очень сильная Сильная
Доходы на душу населения Сильная Сильная Слабая Слабая Заметная Заметная
Уровень безработицы Практически отсутствует Практически отсутствует Слабая Заметная Практически отсутствует Практически отсутствует
Доходы ниже прожиточного минимума Практически отсутствует Слабая Слабая Заметная Слабая Практически отсутствует
Количество подразделений банков Очень сильная Очень сильная Заметная Практически отсутствует Слабая Сильная
Активы банков Очень сильная Очень сильная Заметная Практически отсутствует Практически отсутствует Сильная
Кризисный период (2008-2009 гг.)
Вклады физических лиц Очень сильная Заметная Практически отсутствует Практически отсутствует Очень сильная Очень сильная
Валовый региональный продукт Очень сильная Заметная Практически отсутствует Слабая Очень сильная Очень сильная
Доходы на душу населения Заметная Заметная Слабая Слабая Заметная Заметная
Уровень безработицы Практически отсутствует Практически отсутствует Слабая Заметная Слабая Практически отсутствует
Доходы ниже прожиточного минимума Практически отсутствует Слабая Слабая Заметная Слабая Практически отсутствует
Количество подразделений банков Очень сильная Очень сильная Заметная Слабая Слабая Сильная
Активы банков Очень сильная Очень сильная Заметная Практически отсутствует Практически отсутствует Сильная
Банковский сектор
21 (159) - 2013
Окончание табл. 2
показатель вклады физических лиц валовый региональный продукт Доходы на душу населения Уровень безработицы Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума Количество подразделений банков Активы банков
Послекризисный период (2010-2011 гг.)
Вклады физических лиц Очень сильная Заметная Практически отсутствует Практически отсутствует Сильная Очень сильная
Валовый региональный продукт Очень сильная Заметная Практически отсутствует Слабая Очень сильная Очень сильная
Доходы на душу населения Заметная Заметная Практически отсутствует Слабая Заметная Заметная
Уровень безработицы Практически отсутствует Практически отсутствует Практически отсутствует Слабая Практически отсутствует Практически отсутствует
Доходы ниже прожиточного минимума Практически отсутствует Слабая Заметная Слабая Слабая Практически отсутствует
Количество подразделений банков Сильная Очень сильная Заметная Практически отсутствует Слабая Сильная
Активы банков Очень сильная Очень сильная Заметная Практически отсутствует Практически отсутствует Сильная
вкладами физических лиц оказалась достаточно слабой. Более того, согласно критериям шкалы Чеддока связь между исследуемыми величинами практически отсутствует.
Рассмотрим характер связи между самими переменными величинами. Приведенные в табл. 2 данные позволяют отметить некоторые тенденции. Если в докризисном и кризисном периодах уровень безработицы хоть и слабо, но влиял на размер доходов на душу населения, то после кризиса такая связь практически отсутствует. Повышение в 2006-2007 гг. слабой связи до заметной в 2008-2011 гг. прослеживается между доходами на душу населения и долей населения с доходами ниже прожиточного минимума.
Анализируя изменения показателей в рассматриваемые годы, можно констатировать, что в целом характер тесноты связи между основными социально-экономическими индикаторами, показателями банковского сектора в регионах и вкладами физических лиц в период кризиса идентичен в докризисный и послекризисный периоды.
Для проведения регрессионного анализа автором отобраны четыре переменные: валовый региональный продукт, денежные доходы на душу населения, количество кредитных организаций, филиалов и дополнительных офисов и активы кредитных организаций.
Для принятых временных периодов получены следующие уравнения регрессии (или уравнения прогнозирования).
Докризисный период: У = -12,298 + 0,016Х1 +1,386X2 + 0,097 X3 + 0,11Х 4.
Кризисный период: у = -14,648 + 0,029X1 + 0,784Х 2 + 0,111Х3 + 0,097X4.
Послекризисный период: У = -26,879 + 0,033X1 +1,244X2 + 0,16ЬУ 3 + 0,129X 4, где Y- вклады физических лиц, млрд руб.;
Х1 - валовой региональный продукт, млрд руб.; Х2 - доходы на душу населения в регионе, тыс. руб.;
Х3 - количество кредитных организаций, филиалов и дополнительных офисов, функционирующих в регионе, тыс.;
Х4 - активы кредитных организаций, их филиалов и дополнительных офисов (отделений), функционирующих в регионе, млрд руб. Представим результаты проверки на адекватность полученных уравнений регрессии на примере докризисного периода (табл. 3).
Проверка полученных уравнений формы связи по ^-критерию и /»-значению и коэффициенту детерминации Я2 путем сопоставления фактических значений с табличными для соответствующего уровня значимости а = 0,01 свидетельствует о достаточно
Таблица 3
Оценка коэффициентов линейной регрессии
переменная Коэффициент стандартная ошибка ¿-статистика Р-значение
Свободный член -12,298 5,5654 -2,2098 0,0302
Вклады физических лиц 0,016 0,0068 2,2952 0,0245
Доходы на душу населения 1,386 0,6739 2,0568 0,0432
Количество банков и их структур 0,097 0,0104 9,3509 0,0000
Активы кредитных организаций 0,110 0,0034 32,7541 0,0000
устойчивой зависимости рассматриваемой функции и воздействующих на нее факторов.
Статистическая оценка полученных уравнений по указанным выше критериям позволяет с уверенностью в 95 % утверждать, что полученные зависимости являются статистически значимыми, что дает основания рекомендовать полученные уравнения множественной регрессии для использования в практике прогнозирования.
заключение. Изложенные в статье результаты взаимосвязи между основными макроэкономическими показателями и объемами банковских вкладов физических лиц на региональных рынках банковских услуг выявили наиболее тесные связи между рассмотренными показателями. Автор надеется, что полученные результаты могут оказаться полезными как для исследователей региональных рынков, так и для практиков, применяющих эти инструменты в маркетинговой деятельности.
Список литературы
1. Шляховой А. З. Региональное экономическое развитие: финансово-кредитные механизмы (на примере Хабаровского края) // Финансовый бизнес. 2011. № 1.
2. ФедороваЕ. А., СафинаЮ. А., Литовка С. В. Анализ влияния финансовой интеграции на конъюнктуру фондовых рынков в условиях финансового кризиса // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 2.
3. Котляров И. Д. Анализ экономической и организационной сущности современных форм финансового предпринимательства // Корпоративные финансы. 2010. № 3.
4. Бараз В. Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel: учебное пособие // Екатеринбург. УГТУ-УПИ, 2005. 102 с.
Публикация годовой и квартальной отчетности
В кратчайшие сроки опубликуем отчетность Вашей организации в наших журналах. Стоимость одной публикации — 8 000 руб. за две журнальные страницы
формата А4.
Тел./факс (495) 721-8575, e-mail:post@fin-izdat.ru
