CC BY
23
УДК 336.71
Ю.1. СТРЛЬЧУК,
асп'1рантка кафедри банювсько!' справи, ДВНЗ «КНЕУ ¡мен Вадима Гетьмана»
Факторний анал1з баншвського кредитування населения
Стаття присвячена визначенню фактор1в, що впливають на розвиток банювського кредитування населення в Укра'Ы, та здйсненню прогнозування його динам'1ки на рзн часов '1 пероди.
Ключовi слова: банмвський кредит, банювське кредитування населення, вдсоткова ставка, депозит, економетричне моделювання, ¡нфляц'1я, прогнозування, факторний анал'з.
Ю.И. СТРЕЛЬЧУК,
аспирантка кафедры банковского дела, ГВУЗ «КНЭУ имени Вадима Гетьмана»
Факторный анализ банковского кредитования населения
Статья посвящена определению факторов, которые влияют на развитие банковского кредитования населения в Украине, и осуществлению прогнозирования его динамики на различные временные периоды.
Ключевые слова: банковский кредит, банковское кредитование населения, процентная ставка, депозит, эконометрическое моделирование, инфляция, прогнозирование, факторный анализ.
Yu. STRILCHUK, postgraduate student, Department of Banking Kiev National Economic University named after Vadym Hetman
Factor analysis of bank lending to individuals
The article is devoted to forecast of bank lending to individuals in Ukraine and factors, which influence on its development.
Key words: bank loan, bank lending to individuals, deposit, econometric modeling, interest rate, inflation, factor analysis, forecast.
Постановка проблеми. У сучасних умовах роль банювського кредитування у розвитку економки досить суттева. Кредитування банками населення мае значний вплив на забезпечення сталого розвитку. Кредитування населення, як i будь-яка ¡нша банювська дстльнють, розвиваеться нер^ном^но завдяки дм значноТ ктькост фактора, що справля-ють р^новекторний вплив на його динамку. Тому вважаемо за необхщне виявлення основних фак-торв як впливають на розвиток банювського кредитування населення в Укра'У, та зд^снення прогнозування його динамки.
Aналiз останшх досл'!джень i публкацт. До-слщженню банювського кредитування населення придтяеться увага у працях вп"чизняних та зару-бжних автора, таких як М. Д. Алексеенко, I. Г. Бргт-ченко, О. Д. Вовчак, О. В. Дзюблюк, С. В. Кудряшов, В. I. Мщенко, Т. П. Остапишин, I. Б. Охрименко, Уг льям У. Ленг, Пол С. Калем. Дж. Ф. СЫю та ¡н. Разом з тим питання анал^у впливу чинник¡в на розвиток банювського кредитування населення залишаеть-ся актуальним i заслуговуе на подальше вивчення.
Метою ста-TTi е анал^ банк¡вського кредитування населення в УкраТн з позицм визначення
впливу на нього окремих фактор^ та побудови динамнних моделей для зд^снення прогнозування зм¡ни обсяпв кредит¡в, наданих банками населенню на р^ы часов¡ пер¡оди.
Виклад основного матерiалy. Банювський кредит для населення - економны в¡дносини м¡ж банком ¡ населенням, як¡ виникають з приводу передач¡ банком позичальнику вартост у ко-ристування для задоволення особистих потреб позичальника, не пов'язаних з веденням пщ-приемницько'Т дтльноси на умовах повернення, строковост та платност¡. Даний вид кредиту реа-л¡зу6ться завдяки зд¡йсненню банювського кредитування населення, яке розглядаеться як про-цес, який складаеться з посл¡довних д¡й банку, за допомогою яких реал^уються економ¡чн¡ вщ-носини м¡ж банком-кредитором ¡ позичальни-ком-ф¡зичною особою, як¡ виникають з приводу передач¡ останньому вартост у користування на умовах поверненоси строковост¡ та платнос-т¡ [3, с. 45]. Банювське кредитування населення пщдаеться впливу значноТ ктькосл фактор¡в, що можуть мати лУйний чи нел¡н¡йний зв'язок з обсягами кредита, наданих населенню, який та-
кoж мoжe бути пpямим i oбepнeним, тoбтo мaти пoзитивний чи нeгaтивний вплив нa змЫу дoслi-джувaнoгo пoкaзникa. З мeтoю здiйcнeння eфeк-тивнoгo мeнeджмeнту кpeдитнoгo пopтфeля, зo-кpeмa пopтфeля бaнкiвcькиx кpeдитiв, нaдaниx нaceлeнню, нa мaкpopiвнi нeoбxiднo визнaчи-ти нaйбiльш знaчимi фaктopи, щo впливaють нa poзвитoк бaнкiвcькoгo кpeдитувaння нaceлeння. Öe мoжнa здiйcнити зa дoпoмoгoю викopистaн-ня кopeляцiйнo-peгpeciйнoгo aнaлiзу тa пoбудo-ви мaкpoeкoнoмiчнoï динaмiчнoï мoдeлi.
Для здiйcнeння мoдeлювaння oб'8ктoм булo oбpaнo oбcяги кpeдитiв, нaдaниx бaнкaми Укpa-Тни фiзичним ocoбaм, зa пepioд з 2OO6 пo 2O16 piк. Meœi oб'8ктa мoдeлювaння oбумoвлeнi нa-явнoю у вiльнoму дocтупi cтaтиcтичнoю iнфop-мaцi8ю. Для пoбудoви мaкpoeкoнoмiчнoï мoдeлi викopиcтoвуютьcя дaнi cтocoвнo кpeдитувaння нaceлeння пo вciй тepитopiï ^a'^. Зa тi8ю ж мe-тoдикoю мoжнa пoбудувaти тaкoж i peгioнaльнi мoдeлi у poзpiзi oкpeмиx oблacтeй Укpaïни.
Haми булo oбpaнo фaктopи, як будуть включe-нi дo мoдeлi, a caмe: вiдcoткoвa cтaвкa зa бaн-кiвcькими кpeдитaми для нaceлeння, дoxoди нa-ceлeння, oбcяги дeпoзитiв, зaлучeниx бaнкaми вiд дoмaшнix гocпoдapcтв, oфiцiйний куpc дoлa-pa США, piвeнь Ыфляцм, щo пpeдcтaвлeний Ы-дeкcoм cпoживчиx цiн, iндeкc peaльнoï зapoбiтнoï плaти тa piвeнь бeзpoбiття.
Змiнa вiдсoткoвoï cтaвки зa кpeдитaми, нaдa-ними бaнкaми фiзичним ocoбaм, е oдним iз цг нoвиx мeтoдiв кoнкуpeнцiï, щo викopистoвуeть-ся кoмepцiйними бaнкaми для зaлучeння кшетчв пpи кpeдитувaннi. Пiдвищeння вiдсoткoвиx CTa-вoк oзнaчa8 зpoстaння вapтoстi кpeдиту, щo е пoзитивним для бaнку, пpoтe мoжe бути стpи-мувaльним фaктopoм для пoзичaльникa. Poз-мip вiдсoткoвoï стaвки впливa8 нa кpeдитoспpo-мoжнiсть пoзичaльникa тa вiдпoвiднo нa piшeння бaнку щoдo кpeдитувaння клieнтa чи вiдмoви у нaдaннi йoму кoштiв.
Haступний фaктop, який включeнo дo мoдeлi -дeпoзити дoмoгoспoдapств. Для здiйснeння ^e-дитувaння бaнки фopмують peсуpсну бaзу пepe-вaжнo зa paxунoк зaлучeння дeпoзитiв. Згiднo з дaними HБУ [1] oснoвним джepeлoм зaлучeння кoштiв е зaoщaджeння дoмaшнix гoспoдapств, якi пpoтягoм 2OO5 - 2O1? pp. пepeвищувaли oбся-ги дeпoзитiв, зaлучeниx вiд iншиx суб'eктiв eкoнo-мiки. Чaсткa дeпoзитiв, зaлучeниx вiд нaсeлeння,
зa пpoaнaлiзoвaний пepioд кoливaлaся в мeжax вщ 55,49 % (у 2OO5 poцi) дo 66,O2 % (у 2O1O poцi). Cлiд зaзнaчити, щo для нopмaльнoгo poз-витку кpeдитувaння бaнкaм нeoбxiднo мaти дoв-гoстpoкoвi peсуpси. Дoвгoстpoкoвi дeпoзити, зa-лучeнi бaнкaми Укpaïни пpoтягoм 2OO5 -2O1? pp. нe пepeвищувaли 45,?4 % вщ зaгaльнoгo o6-сягу зaлучeниx дeпoзитiв. З 2OO9 пo 2O13 pk спoстepiгaлoся зpoстaння чaстки дeпoзитiв, зa-лучeниx нa тepмiн пoнaд 1 pk вiд 23,83 % у 2OO9 po^ дo 41,12 % у 2O13 po^. Пpoтe, пoчинaючи з 2O14 poку дaний пoкaзник змeншуeться. Boд-нoчaс, спoстepiгa8ться нeгaтивнa тeндeнцiя дo зpoстaння чaстки дeпoзитiв нa вимoгу з 3O,? % у 2O13 po^ дo 46,O5 % нa пoчaтoк 2O1? poку. Дeпoзити нa вимoгу нe мoжуть слугувaти бaзoю для poзвитку кpeдитувaння внaслiдoк склaднoс-тi пpoгнoзувaння ïxнix oбсягiв, тoму тaкa динaмiкa свщчить пpo нeгaтивнi змiни у стpуктуpi бaнкiв-ськиx peсуpсiв, щo тягнe зa сoбoю i пoгipшeння умoв для poзвитку aктивниx oпepaцiй, oсoбливo дoвгoстpoкoвиx.
Для визнaчeння, який сaмe пoкaзник щoдo o6-сягу зaлучeниx дeпoзитiв дoцiльнo включити дo бaгaтoфaктopнoï мoдeлi, нaми булo poзpaxoвaнo кoeфiцieнти кopeляцiï мiж oбсягoм кpeдитiв, нa-дaниx бaнкaми Укpaïни нaсeлeнню, тa oбсягaми дeпoзитiв, зaлучeниx бaнкaми всьoгo, дeпoзитiв дoмaшнix гoспoдapств, дeпoзитiв iншиx суб'8ктiв гoспoдapювaння, стpoкoвиx дeпoзитiв тa дeпo-зитiв нa вимoгу ^бл. 1).
Дaнi тaблицi дeмoнстpують, щo зв'язoк мiж o6-сягaми бaнкiвськиx кpeдитiв, нaдaниx нaсeлeнню, тa дeпoзитaми нa вимoгу, a тaкoж дeпoзитaми iн-шиx суб'eктiв гoспoдapювaння, кpiм фiзичниx ocí6, дoсить слaбкий (r = O,2952 тa r = O,2881 вiдпo-вiднo). Taкoж нeзнaчний зв'язoк спoстepiгa8ться мiж кpeдитaми, нaдaними нaсeлeнню, тa oбсягa-ми зaлучeниx дeпoзитiв всьoгo (r = O,3937). Üi-œe, poзглянутi пoкaзники нe мoжуть бути включeнi дo мoдeлi як фaктopи, щo пливaють нa фopму-вaння динaмiки бaнкiвськoгo кpeдитувaння нaсe-лeння. Haйбiльший зв'язoк з кpeдитaми, нaдaни-ми нaсeлeнню, сepeд пpoaнaлiзoвaниx пoкaзникiв мaють стpoкoвi дeпoзити (r = O,4484) тa дeпoзи-ти дoмaшнix гoспoдapств (r = O,4497). Дo мoдe-лi включeнo дeпoзити дoмaшнix гoспoдapств як фaктop, щo впливae нa бaнкiвськe кpeдитувaння нaсeлeння, oскiльки сaмe цi двa пoкaзники нaй-бiльшe кopeлюють мiж сoбoю.
Таблиця 1. Коеф1ц1снти кореляцм Miœ обсягами банмвських кредилв, наданих населению,
та депозилв, залучених банками Украши п ротягом 2006 - 2016 рр.
Показники Депозити всього Депозити домашшх го-сподарств Депозити шших суб'cктiв господа-рювання Cтроковi депозити Депозити на вимогу
Kpедити, надан населенню 0,3937 0,4497 0,2881 0,4484 0,2952
Джерело: розраховано автором за даними [1]
Наступний фактор, включений до модел1 - pi-вень äoxoäiB населення, що icTOTHO впливае на кpедитocпpoмoжнicть населення та ршен-ня банку ùoâo мoжливocтi кредитування кoжнo-ro oкpемoгo пoзичальника. Бiльшi дoxoди дають мoжливicть oтpимати бтьшу суму кредиту. За-дoвoльнити пoтpебу у кpедитi на пpидбання не-pуxoмocтi чи автoмoбiля мають мoжпивicть лише фiзичнi ocoби з дocтатнiм piвнем дoxoдiв для зд^снення виплат за кpедитoм. Отже, завдяки збтьшенню дoxoдiв населення зpocта8 плато-cпpoмoжнicть i таким чинoм poзшиpюeтьcя га-лo пoтенцiйниx пoзичальникiв. Для вiдoбpаження впливу дoxoдiв населення у мoдель включенo Ы-декс pеальнoï заpoбiтнoï плати.
0фiцiйний куpc дoлаpа США oбpанo такoж як фактop впливу на poзвитoк банкiвcькoro ^еди-тування, тoму ùo cеpед ^еди^в, наданиx насе-ленню в ^земый валютi, найбiльшу частку за-ймали саме ^едити в дoл. США.
Ще oдним чинникoм, який мае значний вплив на банювське ^едитування населення, е Ыфля-цiя, ùo вимipю8тьcя iндекcoм cпoживчиx цiн. Вплив данoгo пoказника на кpедитування населення пoлягаe у тoму, ùo пpи значнiй Ыфляцп за незмiнниx дoxoдiв зpocтають витpати населення на cпoживання у абcoлютнoму та вiднocнoму виpазi i вiдпoвiднo зменшуеться платocпpoмoж-нicть та кpедитocпpoмoжнicть населення, зpoc-тае пoтpеба у дoдаткoвиx pеcуpcаx для задoвo-лення cвoïx пoтpеб.
1ндекс cпoживчиx цiн в У^а'н пocтiйнo зpoc-тае. Пpoтягoм 2008 - 2010 pp. вЫ збiльшивcя майже удвiчi, наступний piзкий пiдйoм вiдбувcя у 2014 po^. Саме у цi пеpioди cпocтеpiгалocя па-дiння банкiвcькoro кpедитування населення. Та-кi piзкi кoливання Ыфляцм значнo впливають на pеальнi дoxoди населення, 'гкню купiвельну ^po-мoжнicть та кpедитocпpoмoжнicть. Вiдпoвiднo дo даниx дocлiдження piвня закpедитoванocтi населення У^а^и, пpoведенoro в rpуднi 2016 - т-нi 2017 гампаыею GfK Ukraine на замoвлення
World Bank Group, зростання ¡ндексу споживчих цЫ ¡ обм¡нного курсу зменшуе куп¡вельну спро-можн¡сть населення, пщвищуючи потреби в по-зиках [2, с. 4].
Останый фактор, що включений до модел¡ - рг вень безроб¡ття. Обраний показник мае дуже важ-ливе значення для банювського кредитування населення ¡ справляе вплив на м¡кро- та макрор^ы. При розгляд¡ кредитноТ заявки вщ потен^йно-го позичальника акцентуеться увага на наявнос-т¡ послйного оф¡ц¡йного працевлаштування, дана характеристика вкпючаеться до скорингових анкет. На макрор^ы зростання р¡вня безробп— тя негативно впливае на розвиток кредитування населення, осктьки зменшуе коло кредитоспро-можних к^ентщ. До динамнно'Т модел¡ включений показник безроб¡ття, розрахований за методикою ДержавноТ служби статистики УкраТ'ни, а саме рг вень зареестрованого безроб¡ття.
На наступному етап¡ дослщження зд¡йснюeться побудова модел¡ та оцЫювання ТТ параметр¡в. Для прогнозування динамки банювського кредитування населення в УкраТн побудуемо дек¡лька моделей, що дозволить зд^снити пор¡вняльний анал¡з та вибрати серед них оптимальну залежно вщ мети анал^у.
Перша модель побудована на основ¡ вибраних показниюв в натуральному вим¡р¡, представле-них у табл. 2.
Для зд^снення моделювання було сформовано класичну виб^ку з пом¡сячною перюдизацг ею даних за 2006 - 2017 рр. На основ¡ кореля-ц^но'Т матриц¡ визначено, що показник Х6 значно корелюе з ¡ншими пояснюючими змЫними, тому з метою уникнення мультиколЫеарност даний показник доречно не включати у модель. Зм¡нна Х3 також корелюе з ¡ншими пояснюючими змЫ-ними (X1, X2), проте з економнно'Т точки зору ви-даляти ТТ з модел¡ вважаемо недоц¡льним.
За допомогою пакета «Анал^ даних» MS Excel було проведено розрахунки та отримано таке р^няння:
Таблиця 2. Змiннi, що включeнi до мoдeлi впливу eкoнoмiчниx пoкaзникiв на oбcяги бaнкiвcькoгo кредитування нaceлeння
Змiннi Показники
Y Kpeдити, нaдaнi нaсeлeнню бaнкaми Укpaïни, млн гpн
X1 Пpoцeнтнa стaвкa зa нoвими бaнкiвськими кpeдитaми для нaсeлeння, % piчниx
X2 Дeпoзити дoмaшнix гoспoдapств, млн гpн
X3 Üфiцiйний кypс дoл. C0A, гpн/100 дoл. C0A
X4 Iндeкс спoживчиx цiн нa тoвapи тa пoслyги, %
X5 ^e^ peaльнoï зapoбiтнoï плaти, %
X6 Piвeнь зapeeстpoвaнoгo бeзpoбiття в Укpaïнi, %
Джepeлo: пoбyдoвaнo aвтopoм
пoкaзник X5 е нeсyтт8вим i пoгipшye xapaктepис-тики мoдeлi, тoмy oтpимyeмo нoвe piвняння: Y = -871179 + 9372,02X1 - 0,015X2 -
37,32X3 + 8656,07X4 (2) ^газник R2 для дaнoï мoдeлi стaнoвить 0,4025, знaчeння F-кpитepiя Фiшepa стaнoвить 21,38. Öe свiдчить пpo стaтистичнy знaчyщiсть мoдeлi. Biльний члeн y дaнoмy piвняннi пoкaзy8 piвeнь aвтoнoмнoстi, тoбтo знaчeння Y (y дaнo-му випaдкy oбсяг бaнкiвськoгo кpeдитyвaння нa-сeлeння), кoли всi oбpaнi змiннi дopiвнюють нулю. Koeфiцi8нти бтя кoжнoï пoяснюючoï змiннoï пo-газуе змiнy Y пpи збiльшeннi X нa 1 yмoвнy oди-ницю. Пpoтe дaнa мoдeль нe дae змoгy визнaчи-ти, який фaктop нaйбiльшe впливa8 нa змiнy Y.
^му нaстyпним eтaпoм е пoбyдoвa мoдeлi нa oснoвi вiднoсниx пoкaзникiв, щo дoзвoлить пoкa-зaти вплив тeмпiв пpиpoстy piзниx eкoнoмiчниx пoкaзникiв нa змiнy тeмпy пpиpoстy oбсягiв бaн-кiвськoгo кpeдитyвaння нaсeлeння, a тaкoж ви-явити впливoвiсть oкpeмиx фaктopiв. Змiннi, щo включeнi дo мoдeлi, нaвeдeнi y тaбл.3.
Для пoдaльшoгo мoдeлювaння бyлo сфopмo-вaнo клaсичнy вибipкy з пoмiсячнoю пepioдизa-цi8ю зa 2006 - 2017 pp. 3a дoпoмoгoю пaкeтa «Aнaлiз дaниx» MS Excel oтpимaнo тaкe piвняння:
Таблиця 3. Змiннi, що включеш до мoдeлi впливу eкoнoмiчниx пoкaзникiв на змiну oбcягiв бантвздкого кредитування нaceлeння в УкраКш
Y = -919299,56 + 9438,43X1 - 0,016X2 -37,68X3 + 8888,35X4 +236,50X5 (1) Пepeвipкy aдeквaтнoстi мoдeлi мoжeмo зд^сни-ти зa дoпoмoгoю aнaлiзy тaкиx пoкaзникiв як rae-фщент дeтepмiнaцiï, F-кpитepiй Фiшepa, t-кpитe-ptá Cтьюдeнтa. Koeфiцi8нт мнoжиннoï дeтepмiнaцiï R2 стaнoвить 0,4031 i пoкaзy8, щo peзyльтaтив-ний пoкaзник Y зaлeжить вiд oбpaниx фaктopiв нa 40,31 %. Якщo ж видaлити з мoдeлi пoкaзник X3, тo знaчeння кoeфiцi8нтa мнoжиннoï дeтepмiнa-ци R2 стaнoвитимe 0,30532, тoбтo якiсть мoдeлi знaчнo пoгipшyeться, щo пiдтвepджy8 дoцiльнiсть вpaxyвaння пoкaзникa X3 y мoдeлi.
Фaктичнe знaчeння F-кpитepiя Фiшepa стaнo-вить 17,0208, щo знaчнo бiльшe, нiж кpитичнe знaчeння дaнoгo пoкaзникa (F = 2,29), тоб-
m кpитичнe
тo мoдeль в ц^му знaчyщa.
Heoбxiднo тaкoж пepeвipити стaтистичнy знa-чyщiсть oтpимaниx кoeфiцieнтiв зa дoпoмoгoю t-кpитepiя Cтьюдeнтa. Kpитичнe знaчeння дaнoгo пoкaзникa стaнoвить 1,97. Для змiнниx X2 тa X5 фaктичнe знaчeння мeншe, нiж кpитичнe, тoбтo дaнi кoeфiцi8нти нeзнaчyщi. Bиключaючи з мoдeлi пoчepгoвo пoкaзники X тa X5, oбиpaeмo нaйкpa-щу мoдeль нa oснoвi знaчeння кoeфiцieнтa дeтep-м^цй R2. Peзyльтaти мoдeлювaння пoкaзaли, щo
Змшш Показники
TY Teмп пpиpoстy кpeдитiв, нaдaниx нaсeлeнню бaнкaми Укpaïни, %
TX1 Teмп пpиpoстy пpoцeнтнoï стaвки зa нoвими бaнкiвськими кpeдитaми для нaсeлeння, %
TX2 Teмп пpиpoстy дeпoзитiв дoмaшнix гoспoдapств, %
TX3 Teмп пpиpoстy oфiцiйнoгo кypсy дoл. C0A, %
TX4 Teмп пpиpoстy iндeксa спoживчиx цЫ нa тoвapи тa пoслyги, %
TX5 Teмп пpиpoстy iндeксa peaльнoï зapoбiтнoï плaти, %
Джepeлo: пoбyдoвaнo aвтopoм
Таблиця 4. Параметри модел1 впливу економ1чних показнимв на змшу обсяпв банмвського кредитування населення
Параметри Значення
Множинний коефщент кореляци Р 0,79744
Коефщент множинно! детермЫаци Р2 0,63591
р-критерм 43,6639
Значим^еть Р 7,41 * 10-26
Джерело: побудовано автором
ТУ = -0,1022 + 0,0036ТХ1 + 0,7832ТХ2 + 0,1712ТХ3 + 0,3787ТХ4 - 0,0167ТХ5 (3) Дал! зд!йенюетьея перев!рка адекватноет! модел! за допомогою анал!зу параметр!в модел!, предетавлених у табл. 4.
Дан! табл. 4 ев!дчать про те, що результатив-ний показник ТУ залежить в1д обраних фактора на 63,59%. На оенов! анал!зу Р-критер!я Ф!шера та значимоет! Р можемо зробити виеновки, що по-будоване р!вняння етатиетично значуще, Р-крите-р1й значно перевищуе критичне значення (Р
^ ^ ^ критичне
=2,29). Це дозволяе зробити виеновки, що дана модель б!льш як!ена, н!ж попередня, яка побудова-на на оенов! даних у натуральних одиницях вим!ру.
Отриман! коеф!ц!енти при пояенюючих зм!н-них показують, на ек!льки в!деотк!в зм!нятьея тем-пи прироету банк!веького кредитування наеелення при зб!льшенн! темп!в прироету пояенюючих зм!н-них на 1 %. Таким чином за допомогою цих кое-фМентю можна визначити впливов!еть фактор!в. Найб!льш впливовим е ТХ (темп прироету депозита домашн!х гоеподаретв), найменш впливо-в! фактори - ТХ1 та ТХ5. Оек!льки незначущ! фак-тори виявилиея найменш впливовими, то можемо удоеконалити отриману модель, залишивши лише етатиетично значущ! та найбтьш впливов! фактори. Найкращу модель обираемо шляхом пор!внян-ня характериетик р!зних вар!ант!в моделей. Таким чином отримуемо нове р!вняння:
ТУ = -0,1012+ 0,7770ТХ2 + 0,1689ТХ3 + 0,3954ТХ4 (4) Коеф!ц!ент детермЫацм Р2 для дано! модел! етановить 0,635, значення Р-критер!я Ф!шера -73,56, що ев!дчить про етатиетичну значущ!еть модел!. Отже, зм!на епециф!кацм модел! дозволила побудувати бтьш як!ену модель на оенов! в!дноених величин, яка може бути викориетана для прогнозування на найближчу перепективу.
3 метою зд!йенення прогнозування на бтьш в!ддалений пер!од у чае! необх!дно побудувати модель на оенов! квартальних даних. Оек!льки попередне моделювання показало, що викорие-
тання в1дноених величин дае кращ| результати, то було еформовано виб1рку з1 значень темп1в прироету обраних показник1в за пер1од 2006 -2016 рр. з поквартальною пер1одизац1ею. В результат! моделювання отримуемо таке р!вняння: ТУ = -4,2223 + 0,1692ТХ1 + 1,4469ТХ2 + 0,3337ТХ3 + 0,0119ТХ4 -0,1821ТХ5 (5)
Коеф!ц!ент детерм!нац1! (Р2= 0,63047) ев!дчить про те, що темп прироету обеяг|в банк|веького кре-дитування наеелення на 63,047 % залежить в!д обраних показник!в. 3а допомогою анал!зу t-критерlя Стьюдента виявлено, що зм|нн| ТХ1 та ТХ5 ета-тиетично незначущ!, що еп!впадае з результатами моделювання на оенов! м!еячних даних. Проте, фактичне значення Р-критер!я значно перевищуе критичне значення, що ев!дчить про значущ!еть мо-дел!. Отримане р!вняння може бути викориетане для прогнозування темп!в прироету обеяг!в банк!веько-го кредитування наеелення на наетупний квартал.
3 метою зд!йенення прогнозування на наетупн! 4 квартали будуемо модель з урахуванням еезонное-т!. Ув!вши ф1ктивн! зм!нн1, отримуемо таке р!вняння: ТУ = -9,4175 + 0,2655ТХ1 + 1,4704ТХ2 + 0,3614ТХ3 + 0,0120ТХ4 -0,5497ТХ5 + 6,6448й1 + 6,7922й2 + 5,7335й3 (6)
Коеф!ц!ент множинно! детерм!нац1! Р2 етановить 0,6613, тобто дана модель найб!льш як!ена. Значення Р-критер!я (Р=8,29) ев!дчить про етатиетичну значущ!еть модел!. Тому можемо зробити виеновки, що врахування еезонноет! мае значення при прогнозуванн! темп!в прироету об-еяг!в банк!веького кредитування наеелення. Ха-рактериетики отримано! модел! п!дтверджують, що вона найб!льш як!ена, тому р!вень доетов!р-ноет! прогнозу буде вищим. Разом з тим еезон-н! зм!ни епоетер!гаютьея незначн!. Найб!льший вплив еезонноет! виявляетьея у III та II квартал!, а найменший - у I квартал!.
Висновки
Проведений анал!з дае змогу етверджувати, що фактором, який найб!льше впливае на ди-
намку банювського кредитування населения в Укра'1'Hi на макрор1вн1, виступае обсяг депози^в домашых господарств. Тобто, зростання обсяпв депозитiв населення прямо пропорфйно впливае на обсяг портфеля креди^в, наданих населенню.
Використання запропоновано!' методики дозволить спрогнозувати змЫу динамiки банюв-ського кредитування населення. Це дасть змогу використати отриман результати для визначен-ня впливу змЫи окремих чинникiв на економiчний розвиток через банкiвське кредитування населення. Наприкпад, плануючи змiну Ыдекса спо-живчих цiн можна заздалегщь визначити, як при цьому змЫиться обсяг кредитування населення за Ыших рiвних умов, та в подальшому визначити вплив тако!' змЫи на макроекономiчнi процеси.
Проведене моделювання дозволяе не лише визначити впливовють окремих факторiв на динамку
банювського кредитування населення, а й зд^сни-ти прогнозування на рiзнi часовi перiоди залежно вiд мети аналiзу як на рiвнi кра!'ни, так i на рiвнi певного регюну, у тому числi iз урахуванням сезонностi.
Список використаних джерел
1. Грошово-кредитна та фiнанасова статистика НБУ [Електронний ресурс] - Режим доступу: https://bank.gov.ua/contnol/uk/publish/anticle9ant_ id=27843415&cat_id=44578#1
2. Рiвень закредитованностi населення Укра'ни. Ана-лiтичний звiт [Електронний ресурс] - Офщмний сайт НАБУ. - Режим доступу: https://nabu.ua/images/ tinymce/file/IFC_GfK_0ven_ind_ukn%20(1).pdf
3. Стртьчук Ю.1. Вплив банкiвського кредитування населення на економку / Ю. I. Стртьчук // ЕкономЬ ка. ФЫанси. Право. - Ки'в : Аналiтик, 2017. - №2/1. - С. 45 - 48
УДК 351.824.1:330.341.1:338.45.021.8](477)
C.B. КУЙБ1ДА,
acnipaHT кафедри теоретично! та прикладно! економки 1ПД0 НУ «Льв'вська Пол'техшка»
Напрями забезпечення прискорено! ¡нновацшно! реструктуризацм промисловост Укра'ши
У стаTTi досл'щжено державну полiтикy iнновaцiйного розвитку Укра!ни. Виявлено негативн тен-денцИ нновацйно! д'яльност серед яких: зниження наукоемност'1 ВВП, зменшення обсяпв фi-нансування, зменшення клькост науков^в у наукових оргаыза^ях. На п'щстав'1 анал'зу основних показни^в iнновaцiйно активних п 'щприемств, обгрунтовано необхднсть формування ново! нновацйно! полтики розвитку промислових п'щприемств. Визначено проблемн зони реформування державно! нновацйно! полтики промислових п'дприемств та запропоновано заходи щодо забезпечення прискорено! нновацйно! реструктуризацИ промисловост Укра!ни на основ'1 оновлення в'1дпов '1дно! полтики. Обгрунтовано важлив 'сть трансформацИ' економки Укра!ни ¡з сировинно! в /нновацйну шляхом пдтримки реал'зацИ промислово! продукцн як на внутр0ньому, так i на зо-вшшньому ринках, фнансування заходов щодо створення i п'1дтримки д^яльност кластер'в, право-вих i цифрових можливостей, а також створенн умов для iнвестицй.
Ключовi слова: iнновацйний розвиток, iнновaцiйнa пол'1тика, iнновaцiйнa реструктуризация, iн-новацйно активн п'дприемства, модерыза^я.
C.B. КУЙБИДА,
аспирант кафедры теоретической и прикладной экономики ИПДО НУ «Львовская Политехника»
Направления обеспечения ускоренной инновационной реструктуризации промышленности Украины
В статье исследовано государственную политику инновационного развития Украины. Выявлены негативные тенденции инновационной деятельности среди которых: снижение наукоемкости ВВП, уменьшение объемов финансирования, уменьшение количества ученых в научных организациях. На основании анализа основных показателей инновационно активных предприятий, обоснована необходимость формирования новой инновационной политики развития промышленных предприятий. Определены проблемные зоны реформирования государственной инновационной политики промышленных предприятий и предложены меры по обеспечению ускоренной иннова-
