CC BY
21product, the target audience, the customer portrait, the goals and objectives of the marketing program (communication aspect) are indicated.
Keywords: bank, marketing program, product promotion, communication channels, event system for selling services.
УДК 336
ПРОГНОЗ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ И ВКЛАДОВ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ В БАНКЕ И ИХ ВЛИЯНИЯ НА ОСНОВНЫЕ БАЛАНСОВЫЕ СТАТЬИ Ковшова Татьяна Петровна, м.э.н., МВА, старший преподаватель
(e-mail: tanya_timoshina@mail.ru) Гакельберг Татьяна Борисовна, м.э.н., старший преподаватель (e-mail: gakelberg-f-15@mail.ru) Северо-Казахстанский государственный университет им. М. Козыбаева,
г. Петропавловск, Казахстан
На примере основных финансовых показателей банка за 2007-2018 гг. (Казахстан) представлен корреляционно-регрессионный анализ. Дан прогноз основных балансовых статей банка на 2019 год, показано влияние обязательств и вкладов физических лиц на последние. Обоснована необходимость международного IPO банка с целью капитализации.
Ключевые слова: банк, основные финансовые показатели, активы, обязательства, собственный капитал, прибыль, вклады физических лиц, вклады юридических лиц, корреляционно-регрессионный анализ, прогноз.
Используя балансовое уравнение: активы равны пассивам, пассивы есть сумма обязательств и собственного капитала [1]. Рассмотрим влияние обязательств, вкладов физических и юридических лиц на основные балансовые статьи банка (таблица 1).
Выборку осуществляли с сайта НБ РК: Статистика банковского сектора - Основные финансовые показатели с заключительными оборотами по году [2]. Динамический анализ представленных данных за 12 лет показывает: активы банка выросли на 1,4 трлн. тенге или в 6,6 раза, обязательства банка выросли на 1,3 трлн. тенге или в 6,6 раза, вклады физических лиц в банке выросли на 1,1 трлн. тенге или в 36 раз, вклады юридических лиц выросли на 33,2 млрд. тенге или в 1,6 раза, собственный капитал банка вырос на 170,8 млрд. тенге или в 6,7 раза, прибыль банка выросла на 95,3 млрд. тенге или в 17,3 раза.
Таблица 1. Исходные данные для прогнозирования за 2007-2018 гг. __ (12 точек = лет), млн. тенге. __
Дата Активы Обяз-ва Вклады физ. лиц Вклады юр. лиц Собств. капитал Прибыль
01.01.08 257422 227647 31459 52351 29776 5815
01.01.09 253383 223676 45825 75573 30307 1271
01.01.10 301771 270551 91988 92077 31260 339
01.01.11 352905 317049 152355 102153 35856 4235
01.01.12 422088 375128 222724 95331 46960 12026
01.01.13 588421 522124 319162 93619 66296 18770
01.01.14 850885 766915 408425 179148 83970 32563
01.01.15 991259 884525 415632 286524 106735 27880
01.01.16 1243750 1141253 648908 157070 102497 10272
01.01.17 1200169 1076508 738443 70547 123661 23264
01.01.18 1470325 1311317 867657 122843 159008 73110
01.01.19 1704091 1503487 1135726 85508 200604 101073
Таблица 2 - Корреляционная матрица исходных данных, единиц.
Активы Обязательства Вклады физ. лиц Вклады юр. лиц Собственный капитал Прибыль
Активы 1
Обязательства 0,9997 1
Вклады физ. лиц 0,98 0,98 1
Вклады юр. лиц 0,28 0,28 0,13 1
Собственный капитал 0,98 0,97 0,98 0,22 1
Прибыль 0,83 0,82 0,87 0,09 0,92 1
Осуществим корреляционный анализ исходных данных, используя инструмент Корреляция, пакета Анализ данных MS Excel [3]. Тесноту связи оценим, используя таблицу Чеддока [4]. Весьма высокая положительная теснота связи зафиксирована во всех парах показателей (таблица 2), кроме:
1) Вклады юридических лиц - активы (0,28);
2) Вклады юридических лиц - обязательства (0,28);
3) Вклады юридических лиц - вклады физических лиц (0,13);
4) Вклады юридических лиц - собственный капитал (0,22);
5) Вклады юридических лиц - прибыль (0,13).
Делаем вывод, что перед нами истинно розничный банк, строящий свою деятельность на данном сегменте бизнеса.
Соответственно используем все пары показателей для регрессионного моделирования [5], кроме вкладов юридических лиц.
Линейная зависимость активов банка от обязательств представлена на рисунке 1 с достоверностью 99,94%.
1800000 1600000 1400000 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 О
О
Рисунок 1. Линейный тренд активов банка от обязательств, млн. тенге.
Активы банка, млн. тенге = 1,1189 * Обязательства - 707,38.
Согласно уравнению аппроксимации [6] при увеличении обязательств банка на 1 млн. тенге активы банка растут на 1,1189 млн. тенге в год. Без обязательств активы банка принимают отрицательное значение минус 707,38 млн. тенге.
Привлечённые ресурсы банка, такие как вклады физических и юридических лиц, являясь частью обязательств банка, также формируют активы. Докажем это при помощи уравнения множественной регрессии [7]. Используем инструмент Регрессия пакета Анализ данных MS Excel.
Опираясь на регрессионную статистику: таблицы 3 и 4, составим уравнение аппроксимации.
Таблица 3. Регрессионная статистика
Множественный R 0,995
R-квадрат 0,990
Нормированный R-квадрат 0,988
Стандартная ошибка 55977
Наблюдения 12
Таблица 4. Регрессионная статистика: коэффициентный анализ
Коэф-ты Станд.. ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 70254 38564 2 0,102
Вклады физ. лиц 1,392 0,048 29 0,0000000003
Вклады юр. лиц 1,219 0,266 5 0,001
500000 1000000 1500000 2000000
♦ Активы -Линейная (Активы)
Активы банка, млн. тенге = 70254 + 1,392 * Вклады физ. лиц + 1,219 * Вклады юр. лиц
Активы банка без вкладов физических и юридических лиц составляют лишь 70254 млн. тенге в год. При увеличении вкладов физических лиц в банке на 1 млн. тенге при неизменности других факторов активы растут на 1,392 млн. тенге в год. При увеличении вкладов юридических лиц в банке на 1 млн. тенге при прочих равных условиях активы банка растут на 1,219 млн. тенге в год. Таким образом, в результате привлечения вкладов физических лиц активы банка растут быстрее. Стандартная ошибка прогноза составила 55977 млн. тенге. 1-статистика многим больше двух для каждого коэффициента уравнения аппроксимации [8], следовательно, достоверность прогноза очень высокая, что подтверждается значением Я-квадрата 99,0%.
1800000 1600000 1400000 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0
0
♦ Обязательства -Линейная (Обязательства)
Рисунок 2. Линейный тренд обязательств банка от вкладов физических лиц, млн. тенге
Проследим линейную зависимость обязательств банка от вкладов физических лиц, напомним, что коэффициент корреляции пары равен 0,98 (рисунок 2). Уравнение аппроксимации с достоверностью 96,22% показывает, что при увеличении вкладов физических лиц на 1 млн. тенге обязательства банка растут на 1,2661 млн. тенге в год.
Обязательства банка, млн. тенге = 1,2661 * Вклады физ. лиц + 182556.
Обязательства банка без вкладов физических лиц составляют величину равную лишь 182556 млн. тенге.
Рассмотрим влияние вкладов физических лиц на прибыль банка (рисунок 3). Согласно уравнению аппроксимации с достоверностью 75,51% (ос-
200000 400000 600000 800000 1000000 1200000
тальные 24,49% определяются нелинейными факторами) при увеличении вкладов физических лиц на 1 млн. тенге прибыль банк растёт на 0,0758 млн. тенге в год. Без вкладов физических лиц банк несёт убытки в размере 6208,8 млн. тенге.
Прибыль банка, млн. тенге = 0,0758 * Вклады физ. лиц - 6208,8.
Рисунок 3. Линейный тренд обязательств банка от вкладов физических лиц, млн. тенге
Осуществим прогнозирование значения основных балансовых статей на 2019 год, принимая за базу фактор времени - год [9]. Уравнения аппроксимации представлены ниже, делаем сразу подстановку точки № 13 (2019 год).
Активы банка за 2019 г. = 138388 * 13 - 96480 = 1702564 млн. тенге. Достоверность прогноза 94,71%.
Обязательства банка за 2019 г. = 123632 * 13 - 85259 = 1521957 млн. тенге. Достоверность прогноза 94,68%.
Собственный капитал банка за 2019 г. = 14736 * 13 - 11038 = 180530 млн. тенге. Достоверность прогноза 90,65%.
Вклады физ. лиц в банке за 2019 г. = 95173 * 13 - 195430 = 1041819 млн. тенге. Достоверность прогноза 93,47%.
Сравнение прогнозных показателей на 2019 год с фактическими за 2018 год представлено на рисунке 4.
Вклады физ. лиц
Собственный капитал
Обязательства
Активы
1041819 III 1135726
180530 200604
1521957 1503487
1702564 1704091
4-
0 500000 1000000 1500000 2000000 ■ 2019 г. ......2018 г.
Рисунок 4. Основные балансовые статьи и вклады физ. лиц в банке прогноз 2019 г. и факт 2018 г., млн. тенге
Согласно представленному прогнозу в 2019 году активы банка сократятся на 1,527 млрд. тенге. Обязательства вырастут на 18,47 млрд. тенге, тогда как вклады физических лиц в банке сократятся на 93,9 млрд. тенге. Собственный капитал сократится на 20,074 млрд. тенге. Погрешность балансового уравнения 77 млн. тенге (в результате округления). Доля обязательств в активах 89,4%. Перед нами банк, реализующий агрессивную кредитно-инвестиционную политику в 2019 году [10].
Поэтому перед банком стоит цель - нарастить капитальную базу, а выход на международное IPO будет более выигрышным [11], учитывая инновационную составляющую и высокую рентабельность бизнеса банка.
Список литературы
1. Миржакыпова С.Т. Банковский учёт в Республике Казахстан: Учебник. Ч.1 -Алматы: Экономика, 2016. - 784 с.
2. http://www.nationalbank.kz /?docid=1060&switch=Russian
3. Невежин В.П., Кружилов С.И. Сборник задач по курсу «Экономико-математическое моделирование». - М.: «Городец», 2015. - 320 с.
4. Ковшова Т. П., Туртаева З. С., К вопросу о корреляционно-регрессионном анализе основных финансовых показателей банка, ЗАО "Университетская книга" (РФ, г. Курск, ЮЗГУ), " Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования " научно-практический рецензируемый журнал №8(34), 2018 год, ISSN B 2311-410X, УДК 330+332, ББК 65+60+67, 9,8 у.п.л, с.155-162.
5. Косоруков О. А. Методы количественного анализа в бизнесе, серия учебников для программы MBA, Учебник. - М.: «ИНФРА-М», 2015. - 368 с.
6. Грачева М. В., Фадеева Л. Н., Черемных Ю. Н. Количественные методы в экономических исследованиях. - М.: «Юнити», 2014. - 791 с.
7. Чекотковский Э. В. Графический анализ статистических данных в Microsoft Excel 2000. - М.: «Диалектика», 2016. - 464 с.
8. Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. Учеб. пособие для вузов. - М.: «Юнити», 2015. - 576 с.
9. Ковшова Т. П., Гасанова Г. М., Моделирование привлечённых средств банка с применением инструментов корреляционно-регрессионного анализа, "Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования" научно-практический журнал №1 (19) 2017 год, сс. 59-69. ISSN B 2311-410X. УДК 330+322 ББК 65+60+67
10. Ковшова Т. П., Анализ основных финансовых показателей банковского сектора Республики Казахстан, Международное периодическое научное издание "SWorld Journal" INDEXCOPERNICUS, Выпуск №1, февраль 2019, Изд-во: SWorld & D.A. Tsenov Academy of Economies - Svishtov, Bulgaria, ISSN 2410-6615, УДК 08, ББК 94, DOI: 10.30888/2410-6615.2019-01-01, сс. 122-132, 260 с.
11. Культин Н. Microsoft Excel. Быстрый старт. - СПб.: «BHV», 2015. - 208 с.
12. Макыш С.Б., Ильяс А.А. Банковское дело: Учебное пособие. - Алматы: Изд-во КазГНУ, 2014. - 189 с.
13. Левин Д., Стефан Д., Кребиль Т., Беренсон М. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel. - М.: «Вильямс», 2014. - 1312 с.
14. Сейткасимов Г.С., Ильяс А. А. Банковский менеджмент: Учебное пособие. - Астана: КазУЭФиМТ: ИПЦ, 2016. - 223 с.
15. Хамитов Н.Н. Банковский менеджмент: Учебное пособие. - Алматы: Экономика, 2015. - 232 с.
16. К вопросу о корреляционно-регрессионном анализе финансовых показателей репутационно-имиджевой составляющей бренда банка/Н^рпешс С.С.Л., Ковшова Т.П.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 7 (17). С. 247-256.
17. К вопросу о государственном регулировании банковской деятельности/ Адамов Б. А., Ковшова Т.П.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 8 (18). С. 19-24.
18. К вопросу о корпоративном управлении: этика, ответственность и вознаграждение директоров/ Ковшова Т.П., Гакельберг Т.Б., Кенжегузинова А.Ж.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2017. № 5 (23). С. 43-50.
19. К вопросу об обучении и развитии персонала/ Серикпаев Е.А., Ковшова Т.П., Цапова О.А.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 8 (18). С. 129-137.
20. Моделирование привлечённых средств банка с применением инструментов корреляционно-регрессионного анализа/ Ковшова Т.П., Гасанова Г.М.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2017. № 1 (19). С. 59-68.
21. Кластерный анализ кредитно-инвестиционной политики казахстанских банков/ Ковшова Т.П., Кадочникова В.П., Кендюх Е.И.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 1 (11). С. 130-137.
22. К вопросу о применении модели множественной регрессии с трендом и сезонной компонентой/ Ковшова Т.П.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 2 (12). С. 102-111.
23. К вопросу о страховании от несчастных случаев в РК/ Сайко В.М., Ковшова Т.П.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 3 (13). С. 24-31.
24. К вопросу об интеллектуальном капитале банка/ Ковшова Т.П.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 4 (14). С. 43-50.
25. К вопросу о корреляционно-регрессионном анализе финансовых показателей репутационно-имиджевой составляющей бренда банка/ Н^рпешс С.С.Л., Ковшова Т.П.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 7 (17). С. 247-256.
26. К вопросу о стратегическом управлении персоналом в компании/ Сайко В.М., Ковшова Т.П.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 7 (17). С. 299-306.
27. Влияние корпоративной культуры на эффективность деятельности ассамблеи народа Казахстана/ Шуншалина Г.Ш., Ковшова Т.П.// Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 7 (17). С. 361-372.
Kovshova Tatyana Petrovna, M.E.S, MBA, Senior Lecturer
North Kazakhstan State University (M. Kozybayev), Petropavlovsk, Kazakhstan
(e-mail: tanya_timoshina@mail.ru)
Gakelberg Tatyana Borisovna, M.E.S, Senior Lecturer
North Kazakhstan State University (M. Kozybayev), Petropavlovsk, Kazakhstan (e-mail: gakelberg-f-15@mail.ru)
FORECAST OF OBLIGATIONS AND CONTRIBUTIONS OF INDIVIDUALS IN THE BANK AND THEIR INFLUENCE ON BASIC BALANCE ARTICLES Annotation. On the example of the main financial indicators of the bank for 2007-2018. (Kazakhstan) presents correlation and regression analysis. The forecast of the main balance sheet items of the bank for 2019 is given, the effect of liabilities and deposits of individuals on the latter is shown. The necessity of the international IPO of the bank for the purpose of capitalization is substantiated.
Keywords: bank, main financial indicators, assets, liabilities, equity, profit, deposits of individuals, deposits of legal entities, correlation and regression analysis, forecast.
