CC BY
62
УДК 336.717.1
ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОМЕРНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО МАСШТАБУ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Р.А. АТАБЕКЯН
Статья представлена доктором экономических наук, профессором Афанасьевым В.Г.
В статье приводятся результаты многомерной статистической классификации банков Российской Федерации по масштабу их деятельности. Автор приводит экономические показатели, характеризующие масштаб деятельности коммерческого банка, предлагает собственный подход, основанный на методах многомерной классификации, к построению рейтинга коммерческого банка.
Ключевые слова: коммерческий банк, рейтинг коммерческого банка, показатели деятельности коммерческого банка, методы многомерной классификации, кластерный анализ.
Влияние банковского сектора на экономику страны трудно переоценить. Как правило, его принято измерять соотношением банковских активов к ВВП, по оценке российских аналитиков данный показатель к началу 2011 года достиг 75%, увеличившись за последние десять лет почти в три раза. Это можно расценивать как позитивный фактор, характеризующий рост банковской отрасли, но, вместе с тем, в развитых странах аналогичный показатель превышает 200-300%.
Классификация банков по масштабу деятельности сделана по состоянию на начало 2009 года и отражает рейтинг как по размеру активов, так и по другим существенным признакам, к которым относятся:
Х1 - Собственный капитал банка, тыс. руб. - основной фактор устойчивости, характеризует масштаб деятельности банка, некоторый запас, за счет которого банк способен покрывать свои риски.
Х2 - Объем привлеченных средств банка, тыс. руб. - характеризует все виды банковских вкладов и счетов, а также средства от продажи собственных ценных бумаг.
Х3 - Активы банка, тыс. руб. - характеризует объем денежных средств, находящихся в собственности банка, которыми он распоряжается с целью получения прибыли, другими словами, активы характеризуют способность банка покрывать риски, принимаемые на себя кредитной организацией.
Х4 - Уровень рентабельности банка - показатель, характеризующий эффективность, доходность и прибыльность банковской деятельности.
Для устранения доминирующего влияния признаков, имеющих максимальную размерность, было проведено нормирование исходных данных.
В результате проведенной процедуры кластеризации наилучшим оказалось разбиение исследуемой совокупности на три кластера методом Варда с использованием Евклидовой (рис. 1).
метод Варда
Рис. 1. Дендрограмма классификации банков России по масштабам деятельности
В данном построении в качестве метода кластерного анализа использовался метод Варда, согласно которому в качестве целевой функции применяется внутригрупповая сумма квадратов отклонений (сумма квадратов расстояний между каждой точкой (объектом) и средней по кластеру, содержащему этот объект). На каждом шаге объединяются такие два кластера, которые приводят к минимальному увеличению целевой функции, то есть внутригрупповой суммы квадратов. Применение данного метода направлено на объединение близко расположенных кластеров.
В первый кластер вошло 22 банка, характеристики которых находятся выше среднего значения. Можно сделать вывод о принадлежности этих банков к разряду крупных банков. Во второй кластер входит 49 банков, каждый из которых можно охарактеризовать как средний банк, так как значения изучаемых показателей близки к среднему уровню, за исключением показателя рентабельности, который приближается к максимуму, что говорит о высокой эффективности и прибыльности этих банков. А третий кластер, в который вошли 19 банков - это малые банки, показатели которых имеют сравнительно низкие значения.
График средних значений этих показателей подтверждает, что каждый из них определяет свои числовые характеристики в общем взаимодействии на совокупность банков и в равной степени оказывает свое влияние на полученную классификацию (рис. 2).
В подтверждение вышеизложенных выводов можно привести следующие аргументы. По сумме чистых активов первый кластер намного опережает два других кластера. Это подтверждает факт того, что в первую группу вошли два крупнейших банка страны: Сбербанк и Внешторгбанк, которые имеют огромный опыт работы, уже давно заслужили доверие как физических, так и юридических лиц, через которые ежедневно проходят огромные суммы денежных средств. Сумма средств на расчетных счетах юридических лиц банков и наличие у них ценных бумаг также подтверждают сделанные ранее выводы о масштабах деятельности каждого кластера.
Привлеченные средства Рентабельность
Рис. 2. Средние значения показателей исследуемых кластеров
Для более четкой интерпретации полученного разбиения охарактеризуем каждый кластер более подробно. В первый кластер вошли банки, которые занимают лидирующие позиции в международных рейтингах по финансовой устойчивости и надежности, долгосрочным депозитам в иностранной валюте и по долговым обязательствам. Также эти банки имеют услуги мирового уровня, ориентированные на максимально широкие клиентские слои, кроме этого, они являются лидерами области создания разветвленной сети банковских отделений, охватывающей свыше ста регионов России и вышедшие за рубеж.
Типичными представителями первого кластера являются: банк УралСиб, банк Русский Стандарт, ВнешТоргБанк, РайффайзенБанк Австрия и другие. Банки данной группы в основном делают ставку на работу с крупными корпоративными клиентами, создавая клиентскую базу от дочерних российских структур крупнейших мировых корпораций до ведущих компаний и финансовых учреждений России.
В составе второго кластера в основном «розничные» банки, нацеленные на работу с «широкими» слоями населения. Они узнаваемы, имеют раскрученное имя, выпускают в средства массовой информации обширную рекламу предлагаемых продуктов. Расширение сети дополнительных офисов, представительств и филиалов - одно из приоритетных направлений их деятельности. Типичными представителями выступают БинБанк, РосЕвроБанк, Юниаструм Банк и другие. Банки данной группы делают ставку на развитие розничного бизнеса и кредитования.
В третий кластер вошли мелкие банки, только начинающие завоевывать доверие граждан. Они еще не так узнаваемы и привлекательны, как банки второго кластера. Потребительское кредитование является основным направлением деятельности данной группы. Яркими представителями кластера являются Ренессанс Капитал, ЭкспоБанк, СлавИнвестБанк и другие.
При составлении рейтинга внутри каждого кластера проводится ранжирование банков по каждому из показателей, то есть значения каждого показателя располагаем в порядке убывания, после чего каждому значению показателя присваиваются баллы (ранги): от 1 до К, где N - число наблюдений в исследуемой совокупности. После выставления баллов, проводится подсчет общего количества баллов по каждому банку, после чего производится окончательное ранжирование банков по общему количеству баллов.
Результаты построенного рейтинга банков приведены на рис. 3.
Шкала баллов
О 50 100 150 200 250 300 350 400
ГАЗПРОМ Б АНК СБЕРБАНК РОССИИ БАНК УРАЛСИБ РУССКИЙ СТАНДАРТ ВНЕШТОРГБ АНК НАЦИОНАЛЬНЫЙ РЕЗЕРВНЫЙ БАНК ПРОМСВЯЗЬБАНК РАЙФ Ф АЙЗЕНБАНК АВСТРИЯ МДМ-БАНК БАНК МОСКВЫ ПРОМЫШЛЕННО-СТРОИТЕЛЬНЫЙБАНК ПЕТРОКОММЕРЦ МЕЖДУНАРОДНЫЙ МОСКОВСКИЙ БАНК АЛЬ Ф А-БАНК РОС ЕВ РОБ АНК РОССЕЛЬХОЗБ АНК ХКФ БАНК АК Б АРС
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ПРОМЫШЛЕННЫЙ БАНК Б АНК ЗЕНИТ ТРАНСКРЕДИТБАНК КИТ Ф ИНАНС ИНВЕСТИЦИОННЫЙ БАНК АБН АМРО БАНК ГЛОБ ЭКС РОСБАНК НОМОС-БАНК ДОЙЧЕ БАНК РОССИЙСКИЙ КРЕДИТ СИБАКАДЕМБАНК ВНЕШТОРГБАНК РОЗНИЧНЫЕ УСЛУГИ ЕВРОФ ИНАНС МОСНАРБАНК ВОЗРОЖДЕНИЕ СОБИНБАНК БИНБАНК СИТИБАНК ИМПЭКСБАНК СОЮЗ
СУДОСТРОИТЕЛЬНЫЙ БАНК ЦЕНТРОКРЕДИТ БАНК САНКТ-ПЕТЕРБУРГ ХАНТЫ-МАНСИЙСКИЙ БАНК ПЕРВЫЙ ЧЕШСКО-РОССИЙСКИЙ БАНК МОСКОВСКИЙ БАНК РЕКОНСТРУКЦИИ И РАЗВИТИЯ КРЕДИТ УРАЛ БАНК АВ АНГАРД РОССИЯ АБ СОЛЮТ БАНК ДЕВОН-КРЕДИТ ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ) МАСТЕР-БАНК ОРГРЭСБАНК ИНВЕСТСБ ЕРБАНК РУСЬУНИВЕРСАЛБАНК УРАЛЬСКИЙ БАНК РЕКОНСТРУКЦИИ И РАЗВИТИЯ СЕВЕРО-ВОСТОЧНЫЙ АЛЬЯНС РОССИЙСКИЙ КАПИТАЛ ТАТФ ОНДБАНК МЕТАЛЛИНВЕСТБАНК ХАНСАБ АНК МОСКОВСКИЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК ПЕРЕСВЕТ ЦЕНТРКОМБАНК МИБ СВ ЯЗЬ - Б АНК ЗАПСИБКОМБАНК РУСЬ-БАНК ДРЕЗДНЕР Б АНК ТРАСТ СЕВ ЕРНАЯ КАЗНА ТРАС ТАНБ АНК МОСКОВСКИЙ ИНДУСТРИАЛЬНЫЙ БАНК ЭКСПОБАНК МЕЖТОПЭНЕРГОБАНК ЧЕЛИНДБАНК АКБ ТАКТИКА БАЛТИЙСКИЙ БАНК РЕНЕССАНС КАПИТАЛ ТРАНСКАПИТАЛБАНК ЭЛЕКТРОНИКА СЛАВИНВЕСТБАНК ЮНИАСТРУМ БАНК БАНК СОСЬЕТЕ ЖЕНЕРАЛЬ ВОСТОК ПРОБИЗНЕСБАНК СУРГУТНЕФ ТЕГАЗБ АНК МОСКОММЕРЦБАНК МЕЖДУНАРОДНЫЙ БАНК САНКТ-ПЕТЕРБУРГА КОНВЕРСБАНК НИЖЕГОРОДПРОМСТРОЙБАНК РУССКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ КМБ-БАНК
Рис. 3. Рейтинг 90 крупнейших банков России
Как видно из приведенного рисунка, наибольшее количество баллов, согласно предложенной методике, набрали следующие банки: УралСиб, СберБанк России, ГазПромБанк, ВнешТоргБанк, ПромСвязьБанк, РайффайзенБанк Австрия и другие. Отметим, что это не единственная система показателей, возможная при составлении рейтинга, а только один из вариантов.
APPLICATION OF MULTIVARIATE STATISTICAL METHODS FOR CLASSIFICATION OF COMMERCIAL BANKS OF THE RUSSIAN FEDERATION BY ACTIVITY SCALE
Atabekyan R.A.
The article presents the results of multivariate statistical classification of banks in the Russian Federation on the scale of their activities. The author cites the economic indicators of the scale of the commercial bank, offers its own approach based on multivariate classification methods to the construction of the rating of commercial bank.
Key words: Commercial bank, rating of commercial bank, indicators of activity of commercial bank, methods of multidimensional classification, cluster analysis.
Сведения об авторе
Атабекян Роберт Артурович, 1986 г.р., окончил Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (2008), аспирант МЭСИ, автор 4 научных работ, область научных интересов - экономико-статистические исследования банковской деятельности.
