CC BY
89УДК: 336.717.06
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРИБЫЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ
Мусаев М.Н, Пардилов Ш.М.
Научный руководитель: Невежин В.П., профессор Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва.
Аннотация. Проведен эконометрический анализ прибыльности коммерческих банков России c использованием регрессионного анализа, который позволяет выявить значимые факторы, влияющие на величину прибыли кредитной организации. Сделан вывод по использованию эконометрической модели для прогнозирования.
Ключевые слова: эконометрический анализ, эконометрическая модель, прибыльность, доходность, коммерческий банк, регрессия, мультиколлинеарность, автокорреляция, прибыльность банка.
THE ECONOMETRIC ANALYSIS OF THE PROFITABILITY OF COMMERCIAL
BANKS
Musaev M.N., Pardilov S.M.
Nevezhin V.P. professor - Research supervisor Financial university under the Government of the Russian Federation, Moscow
Abstract. There is the econometric analysis of the profitability of Russian commercial banks by using the regression method in the article. The purpose of this analysis is to identify the significant factors on the value of the credit institution profits. On the basis of the research conclusion on the use of econometric models for forecasting.
Keywords: econometric analysis, econometric model, profitability, earning power, commercial bank, regression, multicollinearity, autocorrelation.
Целью любой кредитной организации является максимизация прибыли, которая зависит от многих показателей его деятельности. Актуальность данной темы подчеркивается нестабильным положением отечественной и зарубежной банковских систем. В последнее время кредитные организации прибегают к нетрадиционным банковским операциям, которые являются достаточно прибыльными, но в то же время предполагают большой риск. Данная тенденция является частью проблемы существующей в настоящее время в банковском секторе. В связи с тем, что современные банки принимают активное участие в операциях на финансовых рынках, получая при этом большую прибыль, возникает интерес сравнить степень влияния деятельности банка на фондовом рынке и традиционной кредитной деятельности.
Взаимосвязь и степень тесноты прибыльности и влияющих на нее факторов можно выявить, используя методы эконометрического анализа. Для этого необходимо понять, какие факторы имеют наибольшее влияние на величину прибыли коммерческого банка. Одним из важнейших методов оценки влияния факторных показателей на результативный признан подход, в основе которого заложена степень совместного и автономного влияния данных факторов.
Проведя анализ научной литературы, можно утверждать, что многие специалисты считают, что прибыль может зависеть от различных групп взаимовлияющих показателей. Одни из них в рамках эконометрического анализа используют фактор времени, активы банка и его доходность, другие -проводят анализ зависимости прибыли от эластичности роста отраслей, среднегодовой выручки
банка и отраслевой доходности. Еще одной популярной выборкой факторов могут быть BFS (bank-specific factors) - группа индивидуальных банковских факторов, включающая в себя эффективность издержек, степень рискованности банковского бизнеса, индивидуальный индекс концентрации кредитной нагрузки на совокупные активы и др., а также макроэкономические факторы, такие как темпы прироста ВВП, индекс Герфиндаля-Хиршмана, инфляция.
На основе применения эконометрических вычислений можно сформулировать следующие задачи для исследования:
- определение формы связи между объясняемым и объясняющими факторами;
- оценку тесноты связи между факторами;
- оценку воздействия факторов на деятельность коммерческого банка.
Одним из методов эконометрического анализа для оценки прогнозирования деятельности коммерческого банка является проведение корреляционно -регрессионного анализа, в состав которого входит многоступенчатый процесс, включающий в себя следующие операции:
- сбор и первичная обработка данных;
- выявление связей между существенными факторами эконометрической системы;
- осуществление выбора фактор-аргументов;
- построение многофакторной корреляционной модели в рамках изучаемого процесса с учетом системного анализа;
- оценка полученных результатов.
Для анализа основных взаимосвязей изучаемой эконометрической системы чаще всего применяются линейные зависимости. Для анализа взаимосвязи прибыли коммерческого банка и влияющих на него факторов была выбрана линейная зависимость, поскольку она обладает несложным математическим аппаратом. Положительным моментом в использовании линейной эконометрической модели является тот факт, что именно она предполагают не высокий риск прогнозных ошибок.
Как было указано выше, применение корреляционных моделей в рамках эконометрического анализа предполагает определение факторов, оказывающих существенное влияние на результативный показатель. Подбор этих факторов происходит посредством логического анализа и наблюдений за наиболее значимыми зависимостями.
В процессе проведения эконометрического анализа состояния и прогнозирования прибыльности кредитных организаций необходимо было устранить влияние автокорреляции и мультиколлинеарности, если таковые имели бы место.
В случае, если случайные величины рассматриваемой модели являются зависимыми показателями, которые характеризуют состояние системы за прошедшие и будущие периоды, возникает такое явление как автокорреляция. При ее наличии можно поставить под сомнение достоверность полученных результатов. Для того, чтобы избавиться от автокорреляции, возникающей между экономическими показателями коммерческого банка принято вводить временной фактор. Проявление автокорреляции в соответствующем анализе может быть установлено путем применения критерия Дарбина-Уотсона.
Таблица 1. Рейтинг российских коммерческих банков по ключевым показателям их деятельности8
(млн. руб.)
Мультиколлинеарность, в свою очередь, может проявляться как в явной, так и в неявной форме. Мультиколлинеарность представляет собой взаимную коррелированность объясняющих переменных, которая проявляется при включении в модель линейно зависимых факторов. При наличии факторов, характеризующих одно и то же свойство экономического процесса или же, которые представляют собой часть одного и того же признака, возникает мультиколлинеарность. Для ее устранения можно использовать переход от начальных объясняющих переменных, связанных с мультиколлинеарностью к новым, которые представляют собой линейные комбинации исходных. Новые переменные должны быть либо некоррелируемыми, либо слабо коррелируемыми. Данную ситуацию можно исправить путем расширения границ эконометрического исследования.
Качество корреляционных моделей
характеризуется степенью их точности и адекватностью. Для оценки качества традиционно используют систему статистических коэффициентов, в числе которых коэффициент корреляции и детерминации, критерии Фишера, средняя ошибка аппроксимации и др.
В качестве объясняемого фактора выступает прибыль коммерческого банка (У), а в качестве объясняющих факторов:
Х1 - собственный капитал; Х2 - вложения в ценные бумаги; ХЗ - депозиты физических лиц; Х4 - чистые активы.
Для проведения расчетов были выбраны данные по ряду банков, представленных в таблице 1
Название коммерческого банка У Х1 Х2 Х3 Х4
ВТБ 24 31,6 279,7 216,2 2046,0 3230,9
Газпромбанк 28,3 622,9 572,7 619,6 5059,4
Россельхозбанк 0,1 395,0 268,5 569,0 2776,5
ВТБ Банк Москвы 56,9 1064,5 1032,3 507,7 9615,4
ФК Открытие 7,9 268,5 358,6 490,5 3049,6
Бинбанк 4,0 56,2 109,3 375,7 870,4
Промсвязьбанк 4,8 148,2 104,5 366,0 1368,8
Райффайзенбанк 19,7 133,8 67,7 338,9 843,8
Московский Кредитный Банк 1,0 141,0 135,5 231,5 1297,9
Совкомбанк 13,5 50,8 218,1 192,4 514,0
Росбанк 7,6 126,7 118,9 190,2 783,7
Банк «Санкт-Петербург» 1,8 68,3 122,1 177,8 565,4
ЮниКредит Банк 12,8 177,6 94,8 170,0 1226,1
Московский индустриальный банк 0,6 30,0 24,7 163,4 260,7
Уральский Банк Реконструкции и Развития 1,2 26,8 72,8 151,1 349,1
Банк Уралсиб 8,6 31,2 143,0 151,1 434,2
Хоум Кредит Банк 4,8 52,8 22,1 138,2 219,0
Российский Капитал 0,1 35,3 70,5 132,5 296,1
СМП Банк 0,3 26,9 26,6 132,0 349,5
Возрождение 0,2 27,0 20,6 131,9 238,1
8 http://www.banki.ru/banks/ratings/
Следует отметить, что выборка 20 коммерческих банков является однородной, что позволяет нам получить адекватные выводы после проведения исследования.
Проведем отбор регрессоров для того, чтобы избавиться от мультиколлинеарности при помощи метода анализа вектора и матрицы коэффициентов корреляции (см. табл. 2).
Таблица 2. Вектор и матрица коэффициентов
Критическое значение коэффициента корреляции г* = 0,449 при Ъкрит = 2,1.
Проводя отбор по полученным данным получаем, что в нашей модели остаются два фактора: Хз -депозиты физических лиц и Х4 — чистые активы.
Для дальнейшего анализа составляется парная регрессионная модель вида: у1 = ао + азxзt+ а4Х^ + ¿1.
В результате применения метода наименьших квадрантов (МНК) получаем следующую регрессионную модель:
у = -0,14 + 0,006хХз1+ 0,005хХ4.
(2,256) (0,004) (0,0008) (7,244) Определим экономический смысл полученных параметров.
При увеличении суммы депозитов физических лиц на 1 млн. рублей, прибыль в среднем должна увеличиться на 0,006 млн. рублей (смысл параметра аз), а изменение чистых активов на 1 млн. рублей, прибыль в среднем должна увеличиться на 0,005 млн. рублей (смысл параметра а4).
Что касается коэффициента а0, он не имеет как такового экономического смысла.
Оценка качества полученных параметров и самой модели проводилось с помощью Ьтеста и F-теста. Результаты оказались положительными, что позволяет
сделать вывод о наличии линейной связи между депозитами физических лиц и чистыми активами с прибылью коммерческого банка.
Значимость модели определим при помощи и F-теста.
Некоррелированность случайных остатков была проверена с помощью теста Дарбина - Уотсона. Полученная статистика Дарбина - Уотсона равна 2,7, значение которой попадает в интервал от du до 4-du = 2,85, а это позволяет сделать вывод об отсутствии автокорреляции остатков.
На основе проведенного нами анализа, при помощи исходных данных, полученных с информационного портала Банки.ру, можно прийти к выводу, что эконометрическая модель зависимости прибыльности коммерческого банка от суммы депозитов физических лиц и от чистых активов вполне может быть применена для составления прогнозов на перспективу.
Но стоит обратить внимание на тот факт, что на деятельность коммерческого банка оказывают влияние не только внутренние факторы, связанные с определенными операциями, но и необходимо учитывать макроэкономическую ситуацию в мире и стране, в частности. Тем не менее, факторы, выбранные для исследования, экономически и логически обоснованы.
Список использованных источников
1. Невежин, В.П. Практическая эконометрика в кейсах: учебное пособие // В.П. Невежин, Ю.В. Невежин. - М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2017
2. Косарева, О.В. Прогнозирование доходности коммерческого банка с применением корреляционно-регрессионного анализа / О.В. Косарева, А.А. Помулев, Н.С. Помулева // Вестник ЗабГУ. - 2016. - № 7. - с. 118-122:
3. Мамонов, М.Е. Влияние кризиса на прибыльность российского банковского сектора // Банковское дело. - 2014. - № 12. - с.15-26;
4. Официальный сайт аналитического агентства Banki.ru - [Электронный ресурс]. - URL: http://www.banki.ru. (Дата обращения: 12.12.2016).
корреляции.
Y X1 X2 X3 X4
Y 1
Xi 0,842 1
X2 0,840 0,961 1
X3 0,508 0,360 0,288 1
X4 0,865 0,988 0,971 0,425 1
УДК: 339.73
РОССИЯ И МСФО: ОСТОРОЖНЫМИ ШАГАМИ К УСПЕХУ
Петрухин А. А.
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
Аннотация. Статья раскрывает значение перехода российских стандартов бухгалтерского учета к международным стандартам, этапы сближения систем учета и проблемы, препятствующие завершению данного процесса.
Ключевые слова: Российские стандарты бухгалтерского учета (РСБУ), международные стандарты финансовой отчетности (МСФО), Программа реформирования бухгалтерского учета, Концепция бухгалтерского учета в рыночной экономике, конвергенция систем.
