Сравнительная характеристика количественных методов оценки эффективности деятельности банка Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)

Риски, анализ и оценка

СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БАНКА

Надежда Константиновна САВЕЛЬЕВА

кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Вятский государственный университет, г. Киров, Российская Федерация [email protected]

История статьи:

Принята 19.05.2015 Принята в доработанном виде 22.06.2015 Одобрена 01.07.2015

УДК 336.051

Ключевые слова: финансовый анализ, оценка эффективности, метод, финансовый результат, стоимость банка

Аннотация

Тема. Оценка эффективности банковской деятельности в современных условиях является основой принятия управленческих решений и установления доверительных и взаимовыгодных отношений между банками и клиентами. Актуальность исследования объясняется тем, что от четкой и грамотной деятельности кредитных организаций зависит эффективность функционирования как банковской системы, так и российской экономики в целом.

Цели. Выявление подходов к оценке эффективности банковской деятельности на основе количественных и качественных характеристик.

Методология. Важнейшим элементом системы управления качеством является оценка качества банковских услуг. Она позволяет осуществлять контроль за качеством обслуживания, предоставляет базу для анализа в принятии управленческих решений, обеспечивает обратную связь, необходимую для устойчивой и способной к развитию банковской системы. Количественная оценка эффективности банковской деятельности подразумевает определение того, какой доход банк потенциально может принести собственникам. Оценка количественных параметров может проводиться как самим банком, так и внешними организациями, например центральным банком, рейтинговыми агентствами, для определения масштабов развития всей банковской системы и отдельных кредитных учреждений, выявления лидеров отрасли.

Выводы. Количественная оценка эффективности деятельности банка является инструментом, позволяющим выявить соотношение затрат ресурсов и результатов, полученных от их использования, благодаря чему собственники могут выстроить стратегию развития на несколько лет. Она позволяет отследить, какие именно процессы повлияли на экономическую эффективность деятельности предприятия банковского сектора. С помощью такой оценки можно соотнести затраты и результаты деятельности различными способами.

© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015

Огромную роль в определении эффективности деятельности банка играют нематериальные активы, особенно деловая репутация, на которую оказывает влияние множество факторов. Свои коррективы вносит и то, что на балансе банка отражается большое количество незавершенных сделок, относящихся к выданным, но еще не возвращенным кредитам1.

Благодаря конкуренции происходят выравнивание индивидуальных стоимостей и, соответственно, дифференциация размеров прибыли на основе различий в производительности труда, в управлении организацией и т.п.

В межотраслевом аспекте конкуренция формирует среднюю норму прибыли, ведет к переливу капиталов в пользу наиболее нужных в общественном отношении отраслей2. Для понимания механизма конкуренции имеет значение правильная идентификация причин, за счет которых удается обойти конкурентов, т.е. причин и источников конкурентных преимуществ [1].

Теоретический анализ исследований в области эффективности деятельности банка позволяет сделать вывод о наличии двух направлений различных методов - количественных и качественных.

Основными качественными методами оценки

1 Савельева Н.К. Качественные методы оценки эффективности деятельности банка // Финансовая аналитика. 2013. № 23. С. 27-31.

2 Савельева Н.К. Банковская конкуренция и конкурентоспособность: сущность, понятие, специфика // Финансы и кредит. 2011. № 46. С. 50-53.

эффективности деятельности банка в настоящее время являются3:

• методика Т.А. Пономаревой, М.С. Супрягиной -оценка системы качественных параметров;

• методика Н.Н. Павловой - оценка услуги с позиции маркетинга;

• модель В.С. Викулова - оценка работы банка с клиентами и др.

Для определения своих конкурентных позиций банку необходимо оценивать эффективность деятельности4.

В настоящее время сложилось несколько технологий оценки эффективности деятельности банка (табл. 1):

• система финансового анализа, предложенная специалистами фирмы «Дюпон» (модель, уравнение Дюпон);

• модель CAMEL;

• параметрические и непараметрические методы;

• методы денежных потоков;

• методы, основанные на принципе остаточного дохода;

• модель, основанная на росте стоимости акции или стоимости бизнеса [2].

Экономическая важность разработки методологии управления методами и формами ценовой и неценовой конкуренции заключается в том, что банки вынуждены уметь использовать различные методы, чтобы адаптироваться к изменениям внешней среды и обеспечить успех в конкурентной борьбе [3].

Система финансового анализа Дюпон в первую очередь исследует способность предприятия эффективно генерировать прибыль, реинвестировать ее, наращивать обороты.

Наиболее полно учитывает факторы, оказывающие влияние на рентабельность собственного капитала, уравнение Дюпон, состоящее из пяти факторов:

ROE=4^EBLEBK9Pdfl. EBT EBIT Op A

Из данной модели определяются:

• ROE - рентабельность собственного капитала;

• ЧП/ЕВТ - налоговое бремя;

• ЕВТ/ЕВ1Т - бремя процентов;

• ЕВ1Т/Ор - операционная рентабельность;

• Ор/А - оборачиваемость активов (ресурсоотдача).

Предлагаемая модель позволяет рассчитать несколько вариантов развития бизнеса, оценить последствия принимаемого решения и выбрать наиболее оптимальный сценарий (рис. 1).

Для оценки факторов, которые позволяют однородным банкам быть более эффективными с точки зрения минимизации издержек, используется модель CAMEL.

Оцениваются факторы, которые позволяют однородным банкам быть более эффективными с точки зрения минимизации издержек. Переменные, используемые в анализе, разработаны на основе модели:

• С - Capital adequacy, показатель достаточности капитала;

• А - Asset quality, показатель качества активов;

• М - Management, показатель каче ства управления (менеджмента);

• Е - Earnings, показатель доходности или прибыльности;

• L - Liguidiity, показатель ликвидности. Модель имеет следующий вид:

blt = b0 + bN + bA,t + bM + b3EA + b4E_2

+

3 Савельева Н.К. Основные методы и формы ценовой и неценовой конкуренции на рынке банковских услуг // Финансы и кредит. 2013. № 6. С. 28-32.

4 Савельева Н.К. Методология управления формами и методами

ценовой и неценовой конкуренции // Финансы и кредит. 2014. № 10. С. 36-42.

+b6L_11 + b1L_2.t + b8CRISIS + b£IZE.t + + bl0FOREIGNit + b9STATEt + Vit + V2t +

+ b14S3t + V,f

i = 1,..., N, t = 1,..., 12,

где b - эффективность;

А - качество активов банка;

М - уровень финансового посредничества банка;

Е_1 - стоимость обслуживания заемных средств банка;

Е_2 - соотношение расходов и доходов банка;

L_1 - уровень ликвидности банка;

L_2 - степень зависимости банка от межбанковского кредитования;

CRISIS - дамми-переменная, отражающая текущий финансовый кризис;

Таблица 1

Методы количественной оценки эффективности деятельности банка

Методы оценки Описание

I Уравнение Дюпон состоит из пяти факторов: ROE = ЧП EBTEBITOp EBT EBIT Op A

Модель Дюпо где ЧП - чистая прибыль; ЕВТ - прибыль до уплаты налогов; ЕВ1Т - прибыль до уплаты процентов и налогов; Ор - реализация продукции; А - суммарные активы; DFL - эффект финансового рычага*

Модель CAMEL Переменные, используемые в анализе, разработаны на основе модели CAMEL. Каждый показатель получает номер от 1 (хороший) до 5 (неудовлетворительно). Сводная оценка дает представление о том, является ли банк «хорошим», «удовлетворительным», «достаточным», «критическим» или «неудовлетворительным» **

Параметрические методы: метод стохастической границы - stochastic frontier approach, SFA-метод толстой границы - thick frontier approach, TFA -метод свободного распределения - distributionfree approach, DFA [4] Основной параметрический метод оценки - это модель SFA [5]: Y. = xß + (V - U), i = 1, ..., N, где V. - случайная ошибка, распределенная нормально; U . - неэффективность, имеющая одностороннее распределение. Часть (x.ß + V) является стохастической границей в том смысле, что ее положение для банка i зависит не только от детерминированной части x.ß, но и от воздействия на каждый конкретный банк случайных факторов, представленных компонентом V. Таким образом, для каждого банка будет рассматриваться своя «точка» эффективности. Оценки эффективности рассчитываются как условное математическое ожидание U при наблюдаемом (V - U): EFF. = E(Y\ U, X) / E(Y.| U. = 0, X). i 4 i1 i V 4 i1 i V Другие параметрические подходы, не требующие спецификации вида распределения неэффективности, -это метод без спецификации распределения (Distribution-free approach, DFA) [6] и метод широкой границы (Thick frontier approach, TFA) [7]. Метод без спецификации распределения предполагает, что существует устойчивая во времени средняя эффективность для каждого банка, а случайные ошибки за некоторый промежуток времени усредняются до нуля

Непараметрический метод: метод оболочечного анализа данных - data envelopment analysis, DEA Оценка эффективности в методе оболочечного анализа данных получается в результате решения для каждого отдельного банка задачи линейного программирования. Надо выбрать такие {9, X}, которые минимизировали бы 9 при условии, что 9x > ИХ, У <И ' Y, И > 0, ZX.. = 1, i = 1,..., n, где 9 - искомая оценка эффективности банка [8]

Продолжение табл. 1

Методы оценки

Описание

« X

I I

0

1 о

Si

5 «

о «

6 я

Si

о h о к

А

«

О h и

Прямой метод:

1) определяется коэффициент участия денежного потока в основной КУо д и инвестиционной КУи д деятельности по формулам

КУ = КУ =

од ПДП ид ОДП

где ПДПо - сумма положительного денежного потока банка по операционной деятельности в рассматриваемом периоде;

ПДП - общая сумма положительного денежного потока в рассматриваемом периоде;

ОДПи - сумма отрицательного денежного потока по инвестиционной деятельности в рассматриваемом периоде;

ОДП - общая сумма отрицательного денежного потока кредитной организации;

2) рассматривается сбалансированность положительного и отрицательного денежных потоков в общем объеме по кредитной организации в целом:

ДАН + ПДП = ОДП + ДАК,

где ДАН, К - сумма денежных активов кредитной организации на начало и конец рассматриваемого периода соответственно;

3) определяются среднеквадратическое отклонение денежных потоков адп и коэффициент вариации денежных потоков в рассматриваемом периоде СУдп:

_ = О ( ТТЛ - ТТЛ)2 Р СУ = ст"

д.п

( дп - Дп )2 Р , Суд.п==,

V •=1 ДЛ

где п - общее число интервалов в рассматриваемом периоде;

ДП - сумма денежных потоков в конкретных интервалах I рассматриваемого периода;

ДП - средняя сумма денежных потоков в одном интервале рассматриваемого периода времени;

Р, - удельный вес интервала I в рассматриваемом периоде (частота возникновения отклонения);

4) синхронность формирования положительного и отрицательного денежных потоков в разрезе отдельных интервалов рассматриваемого периода характеризует одну из форм их ковариации и оценивается на основе коэффициента корреляции этих двух видов денежных потоков ККдп по следующей формуле:

ККДЛ =Х ^П.о

ПДП, - ПДП ОДП, - ОДП

где п - общее количество интервалов в рассматриваемом периоде времени;

Рпо - частота возникновения отклонений положительного и отрицательного денежных потоков в рассматриваемом периоде [9].

Косвенный метод:

1) определяется чистый процентный доход ЧПД, который показывает, сколько банк получил доходов в виде процентов ПД и сколько заплатил клиентам за привлеченные ресурсы, также в виде процентов ПР. Они зависят как от объема привлеченных ПС и размещенных РС под проценты средств, так и от процентных ставок привлечения Сп и размещения Ср:

ЧПД = ПД - ПР = РС х Ср - ПС х Сп;

Ср. = Д. / РС; Сп. = Р. / ПС.

2) по каждой группе доходов и расходов определяются их средние значения за период РС. и ПС.. Соответствующие суммы доходов Д. и расходов Р. делятся на средние значения ресурсов, и определяются удельные показатели доходности Ср. и затрат на единицу ресурсов Сп:

Оценку влияния названных факторов на изменение чистых доходов довольно легко сделать методом абсолютных разниц [10]

ст

ст

i=1

О.Д.П

О.Д.П

Финансовая аналитика: Financial Analytics:

проблемы и решения 35 (2015) 21-35 Science and Experience

Окончание табл. 1

Методы оценки

К е т с и т с

СМ ро о

и а им

й н ои

о я т

в а с

о н и

н н л я

ок а в и о е

и о и К

X н и у.

с ц S

< о к а ю

id а, в и

ь л е д о н гу т с о им

о м

оМ а ЕЕ от с

Описание

Метод экономической добавленной стоимости EVA:

« 1) определяется добавленная стоимость, созданная банком (бизнесом в целом) за рассматриваемый

Й I период:

ä i EVA, = (ROA, - WACC,) C,-1, дд

g ^ где ROA - доходность (эффективность) использования активов;

g ¡I WACC - стоимость всего капитала;

° <г" ^

f i> м Ct-1 - капитал, суммарные активы (total assets) компании (банка); g W ~

се я S 2) вычисляется стоимость банка:

S И V = C0 +jj EVA, ,, Y-^VA^=MVA,

|§°н b 0 ,=1(1 + WACC) ^ (1 + WACC) « ° «

^ '§§ где С - суммарный инвестированный в банк капитал, равный пассивам банка за вычетом

,й к S краткосрочной кредиторской задолженности; ®

§ MVA - рыночная добавленная стоимость;

¡fl Юо

§ ч:4 3) метод денежной добавленной стоимости (Cash Value Added, CVA) позволяет оценить, покрывают

о 5§ ли доходы от бизнеса текущие издержки и расходы по обслуживанию используемых источников

g g финансирования бизнеса:

g § CVA, = OCFp - OCFD,, 2 °

5 § где OCF - операционный денежный поток (operating cash flow);

2 I

OCFD = Capital Charges = Cost of Capital x Capital - потребный (для обслуживания всего капитала компании) денежный поток

Полная доходность акции (Total Shareholder Return, TSR) рассчитывается для торгуемых на рынке акций по формуле

TSR = (P - Р ) + Div / Р ,

v к.г н.г7 г н.г'

где Ркг и Рнг - цены торгуемой акции на конец и начало года соответственно, Div, - дивиденды за год. Прибыль на акцию:

EPS = Чистая прибыль / Количество акций в обращении. Суммарная отдача от бизнеса (Total Business Return, TBR): TBR = GCF + TV - GCI, где GCF - валовой денежный поток; TV - остаточная стоимость бизнеса; GCI - суммарные инвестиции на конец периода [11]

*Анализ финансового состояния предприятия. Расчет показателей модели Дюпон. URL: http://afdanalyse.ru/publ/1/1/11-1-0-46. ** Буевич С.Ю. Королев О.Г. Анализ финансовых результатов банковской деятельности. М.: КноРус, 2004. 160 с. С. 32-40.

Рисунок 1 Модель Дюпон

Рентабельность

активов Г

| Унножмть I I I

I

I I-

Рентабельность собственного капитала

Г

1—1

Оборэчи аемость

акти ВОВ

I Умножить

Финансовым рычаг

Объем продаж

Ативы

Собственные средства

Объем продаж

ЯП

ГШ

ши

Yl!AHy<\

Затраты

Ж

Заемные средства

| Плюс I

Собственные)!! средства

Ж

SIZE - логарифм совокупных активов;

FOREIGN - дамми-переменная для тех банков, которые на 100% принадлежат иностранным инвесторам;

STATE - доля процентных доходов, которую банк получает от размещения государственных средств и средств предприятий, находящихся в федеральной и региональной собственности, в совокупных процентных доходах банка;

s2, s3, - дамми-переменные для I, II и III кварталов соответственно;

v - случайная ошибка, имеющая нормальное распределение;

i - номер банка;

N - количество банков в выборке; t - номер квартала.

Каждый показатель получает номер от 1 (хороший) до 5 (неудовлетворительно).

Показатели, представленные на нижнем уровне, применяются в методике Банка России (рис. 2).

Весовые коэффициенты верхнего уровня W целесообразно определять методом экспертных оценок. Итоговый показатель Z рассчитывается ежемесячно и характеризует финансовое положение банка. Критические значения предлагается рассчитывать для группы банков на основании эмпирических данных [4].

Анализ временного ряда значений показателя Ъ по формуле

2 = WlPГK + W2 РГА + W3 РГД + W4 РГЛ + ^ РГУ\ + W6 РГУ 2

позволит определить тенденции изменения состояния банка и своевременно выявить отклонения.

Параметрические методы предполагают эконометрическое оценивание границы эффективности банка. Основной параметрический

Рисунок 2

Модель оценки финансового состояния банка

Капитал

Ахтиш

Ликвидность

Прозрачность

РГК РГА РГД РГЛ РГУ1 собстаеюгостн н упражнение РГУ2

05Ж)0 0 0 00 00 00

ПК1 ПК2 ПКЗ

ПА1

ПА4

ПД1

ПД6

Ш11

FLUID

ПУ1

ПУЗ

ПУ4

ПУ6

метод оценки эффективности - это модель стохастической границы (Stochastic Frontier Approach, SFA).

В основе модели SFA лежит предположение о том, что неэффективность несимметрично распределена, тогда как случайная ошибка подчиняется симметричному распределению. Модель выглядит следующим образом:

Y = х.р + (V - U), i = 1, ..., N,

где V. - случайная ошибка, распределенная нормально;

U - неэффективность, имеющая одностороннее распределение.

Часть х.р + V является стохастической границей в том смысле, что ее положение для банка i зависит не только от детерминированной части х.р, но и от воздействия на каждый конкретный банк случайных факторов, представленных компонентом V

Таким образом, для каждого банка будет рассматриваться своя точка эффективности (рис. 3).

Эффективность банка в точке А будет измеряться относительно точки А', причем точка А' лежит выше границы эффективности за счет случайного позитивного сдвига вверх (вниз - для точки В).

Оценки эффективности рассчитываются как условное математическое ожидание U при наблюдаемом V. - II:

EFF. = E(Y.\U., X) / E(Y.| U. = 0, X).

Другие параметрические подходы, не требующие спецификации вида распределения неэффективности, - это метод без спецификации распределения (Distribution-free approach, DFA) и метод широкой границы (Thick frontier approach, TFA).

Метод без спецификации распределения предполагает, что существует устойчивая во времени средняя эффективность для каждого банка, а случайные ошибки за некоторый промежуток времени усредняются до нуля.

Рисунок 3

Параметрическая граница эффективности

У А

и Б

иА

Непараметрический подход предполагает, что ряд банков является максимально эффективной группой и, следовательно, формирует границу эффективности [5].

Чтобы изобразить границу эффективности для метода оболочечного анализа данных, воспользуемся графиком с единичной изоквантой (рис. 4).

Банки С и D формируют границу эффективности, обозначенную линией FF'. Банки А и В будут считаться неэффективными относительно этой границы, поскольку применительно к этим банкам возможно пропорциональное снижение затрат ресурсов для достижения того же единичного объема выпуска, что и у банков С и D.

Оценки эффективности в методе оболочечного анализа данных получаются в результате решения для каждого отдельного банка задачи линейного программирования. Надо выбрать такие (0, X}, чтобы минимизировать 0 при условии, что

9х > А'Х, у <А'¥,

> 0,ЕА,,. = 1, , = 1,...,п, где 0 - искомая оценка эффективности банка.

Эта граница формируется как кусочно-линейная кривая, которая соединяет наиболее эффективные точки, тем самым формируя выпуклую кривую производственных возможностей (см. рис. 4).

В методе, основанном на изучении денежных потоков, используются прямой и косвенный

Рисунок 4

Непараметрическая граница эффективности

хг!у

способы. Прямой базируется на исчислении притока и оттока. Сначала определяется коэффициент участия основной деятельности в формировании этого потока КУо д по формуле

=

ПДПо

ПДП

где ПДПо - сумма положительного денежного потока банка по операционной деятельности в рассматриваемом периоде;

ПДП - общая сумма потока.

Затем вычисляется коэффициент участия инвестиционной деятельности в формировании отрицательного денежного потока:

КУ = ОДП,

и д ОДП '

где ОДПи - сумма отрицательного денежного потока кредитной организации по инвестиционной деятельности;

ОДП - общая сумма потока.

После этого рассматривается сбалансированность положительного и отрицательного денежных потоков в общем объеме по кредитной организации в целом [12]:

ДАН + ПДП = ОДП + ДАК,

где ДАН - сумма денежных активов кредитной организации на начало рассматриваемого периода;

ДАК - сумма на конец периода.

Среднеквадратическое (стандартное) отклонение денежных потоков

ад.п = (ДП - ДП )2 Р,,

где п - общее число интервалов;

ДП( - сумма денежных потоков в конкретных интервалах t рассматриваемого периода;

ДП - средняя сумма денежных потоков;

Р( - удельный вес интервала t.

Коэффициент вариации денежных потоков CVдп в рассматриваемом периоде времени определяется по следующей формуле: с

СУ =-.

Х\1у '

ДП

На последнем этапе исследуется синхронность формирования положительного и отрицательного денежных потоков в разрезе отдельных интервалов рассматриваемого периода времени.

Синхронность формирования денежных потоков в разрезе отдельных интервалов характеризует одну из форм их ковариации и оценивается на основе коэффициента корреляции ККдп этих двух видов денежных потоков по следующей формуле:

КК„

= 7 p

/ V п,о i=1

ПДП( - ПДП ОДП, - ОДП

с с

о.д.п о.д.п

где Рпо - частота возникновения отклонений положительного и отрицательного денежных потоков в рассматриваемом периоде.

Косвенный метод основан на анализе статей баланса и отчета о финансовых результатах, на учете

операций, связанных с движением денежных средств и последовательной корректировке прибыли (рис. 5). Его суть состоит в преобразовании величины прибыли в величину денежных средств.

Главное заключается в том, что группы доходов и группы расходов похожи по названию, но несопоставимы по базе. Количественно они никогда не совпадают во времени. Определяется чистый процентный доход ЧПД, который показывает, сколько получил банк в виде процентов ПД и сколько заплатил клиентам за привлеченные ресурсы ПР, также в виде процентов. Они зависят как от объема привлеченных ПС и размещенных РС под проценты

Рисунок 5

Схема формирования финансовых результатов деятельности банков

средств, так и от процентных ставок привлечения Сп и размещения Ср.

По каждой группе доходов и расходов, исходя из содержания составляющих их строк, определяются балансовые счета, остатки по которым обусловили эти доходы или расходы, и определяются их средние значения за период - РС . и ПС. соответственно. Надлежащие суммы доходов Д. и расходов Р. делятся на средние значения ресурсов, и определяются удельные показатели доходности Ср. и затрат на единицу ресурсов Сп.:

Ср. = Д , / РС ,

Сп. = Р. /ПС.

. . .

Оценку влияния названных факторов на изменение чистых доходов довольно просто сделать методом абсолютных разниц.

Метод экономической добавленной стоимости EVA Д. Стерна и Б. Стюарта является запатентованной разработкой компании Stern Stewart & Co, позволяет рассчитать для каждого момента времени (периода) добавленную стоимость, созданную банком и определяемую эффективностью использования активов ROA и стоимостью всего капитала (стоимостью обслуживания всех составляющих пассивов) WACC:

EVAt = (ROA, - WACCt)Ct-1,

где С—1 - капитал, суммарные активы компании (банка).

Средневзвешенную цену капитала можно рассчитать по следующей формуле:

WACC = P d + P d ,

з.к з.к с.к с.к'

где Рз к, Рс к - цена заемного и собственного капиталов соответственно.

Далее определяется стоимость банка:

V, = c0 +Z

EVAt

EVA

= MVA,

где ROE - рентабельность собственного капитала банка;

к^ - ожидаемая акционерами норма доходности на вложенный в акции капитал;

Е - величина собственного капитала банка.

Тогда рыночную стоимость акционерного капитала банка определим по формуле

V = Eo +Z

EVA

t=1 (1 + WACCУ^ (1 + WACC)t

где С - суммарный инвестированный в банк капитал, равный пассивам банка за вычетом краткосрочной кредиторской задолженности;

MVA - рыночная добавленная стоимость.

В публикациях различных российских авторов нет единства в интерпретации понятия EVA для банка, часто понятие EVA бизнеса банка подменяется понятием EVA собственного капитала. Добавленная стоимость, создаваемая акционерным капиталом банка, определяется моделью Олсона по формуле EVAet = SVAt = (ROEt - ket )Et

(1 + К у

Если EVA - величина положительная, банк развивается; если отрицательная - это показатель ухудшения финансового состояния и устойчивости банка.

Именно конкуренция - особенно способность новых фирм вступать в ту или иную отрасль одновременно - вызывает расширение производства и понижение цены продукта до уровня, соответствующего издержкам производства5.

Из предложенных методов оценки эффективности деятельности банка эффект от ценового регулирования наглядно можно определить на основе методик:

• модель Дюпон;

• параметрические и непараметрические методы;

• метод денежных потоков;

• способы, основанные на принципе остаточного подхода;

• методика, базирующаяся на максимальном увеличении стоимости акций;

• модель В.С. Викулова, основанная на сегментировании, и др.

Анализ предложенных методик позволяет сделать вывод, что в данной области имеются достаточно серьезные наработки.

На основании изученных методов автором разработана и апробирована методика определения эффективности реализации мероприятий на рынке банковских услуг города Кирова. Она включает в себя несколько основных этапов.

1-й этап. Определение основных параметров, определяющих ценовую и неценовую конкуренцию на рынке банковских услуг города.

2-й этап. Балльная оценка основных параметров,

5 Рубин Ю.Б. Теория и практика предпринимательской конкуренции. М.: Маркет ДС, 2010. 604 с.

определяющих ценовую и неценовую конкуренцию на рынке банковских услуг. Выборка из генеральной совокупности оценивает основные параметры по каждому банку.

3-й этап. Определение значений факторных нагрузок на параметры ценовой и неценовой конкуренции в целом по рынку банковских услуг на основе процедуры факторного анализа. Анализ проводится по совокупности физических и юридических лиц.

4-й этап. Определение оптимального количества факторов для включения в модель оценки эффективности на основе построения графика «каменистой осыпи» в процедуре факторного анализа (рис. 6).

По точке перегиба четко видно, что оптимальное количество факторов в данном примере - два фактора.

5-й этап. Определение параметров ценовой и неценовой конкуренции, наиболее коррелирующих с основными факторами, на основе факторных нагрузок (линейной корреляции между переменными и факторами). Чем ближе значение нагрузки к единице, тем более тесная связь существует между фактором и переменной.

Важное значение при отборе переменных имеет показатель общности -доли дисперсии отдельной переменной, которую последняя делит с другими рассматриваемыми переменными. Для точности и надежности результатов рекомендуется использовать

при интерпретации переменные со значением общности не менее 60%.

6-й этап. После определения переменных с максимальными факторными нагрузками можно вычислить значение каждого фактора, который представляет собой линейную комбинацию исходных переменных. Значение для 7-го фактора можно вычислить по формуле

К = WlXl + WX2 + ■■■ + WA,

где Р. - оценка 7-го фактора;

Ж - весовой коэффициент, или коэффициент значения фактора;

X . - 7-я нормированная переменная;

к - число переменных.

Применительно к рынку банковских услуг определяем значения факторов для рынков физических и юридических лиц.

Значения для рынка физических лиц по параметрам неценовой конкуренции:

Кф = W1Х1 + W 2Х2+ ••• + WX.

На примере исследования рынка банковских услуг города Кирова получены следующие модели:

К .= 0Д17Х, + 0,181Х + 0,174Х + 0,289Х7 +

1н.ф ' 2 ' 4 ' 5 ' 7

+ 0,152Х8 + 0,164Х12,

К2нф = 0,176Х1 + 0,155Х3 + 0,164Х9 + 0,170Х13 + + 0,328Х14 + 0,189Х16.

Рисунок 6

График для определения оптимального количества факторов неценовой конкуренции на рынке банковских услуг г. Кирова (компьютерное отображение)

10-

w

3

IU

с W №

6-

4-

Scree Plot of C2; ...; C17

Factor Number

8

2

Рисунок 7

Карта восприятия факторов неценовой конкуренции физическими лицами на рынке банковских услуг г. Кирова (компьютерное отображение)

Аналогичным образом определяются коэффициенты моделей определения К для параметров ценовой конкуренции на тех же рынках.

Значения факторов для рынка физических лиц:

Р/ф = Щ1Х1 + Щ 2Х2+ ••• + ЩА-

Значения факторов для рынка юридических лиц:

к = щх + ЩХ+• •• + Щ-Х,, -

/ю /11 12 2 ж к

Значения факторов для рынка физических лиц по параметрам ценовой конкуренции:

Р = ЩХ + ЩХ + ••• + Щ-Х.

ю /11 /2 2 /к к

7-й этап. Определение суммарного показателя значений факторов для различных периодов по формуле

г /ф /ю Для определения этого показателя производится расчет значений факторов Р за текущий период и прошлый период. Исходными данными является балльная оценка параметров, включенных в модель.

8-й этап. Определение прироста балла эффективности как разницы значений факторов в текущем и прошлом периодах по формуле

ф г г-1 у /ф /ю' г у /ф /ю' г-1

9-й этап. Графическое представление результатов исследования эффективности результатов управления

ценовой и неценовои конкуренцией на рынке банковских услуг. Построение карты восприятия производится с использованием или процедуры многомерного шкалирования в программе SPSS, или факторного анализа в программе Minitab (рис. 7).

Данная методика во многом облегчает работу менеджеров банка, ускоряет процесс принятия решения, снижает риск за счет получения объективной информации на рынках как физических, так и юридических лиц.

На конкурентном рынке неспособность некоторых фирм использовать передовую экономическую технологию производства в конечном счете означает их устранение конкурентами, которые применяют наиболее эффективные средства. Именно соперничество заставляет компании применять самые современные достижения науки и техники.

Таким образом, оценка эффективности деятельности банка является одной из самых сложных задач в системе управления. Это связано с тем, что трудно отследить, какие именно процессы повлияли на экономическую эффективность работы предприятия в целом. Оценка банковской деятельности с помощью количественных методик позволяет соотнести затраты и результаты различными способами.

Список литературы

1. Лутошкина Н.К. Описание целевых групп потребителей с точки зрения восприятия ценовой и неценовой конкуренции на рынке банковских услуг // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер. Экономика. 2012. № 2. С. 156-160.

2. Бурцева Т.А., Лутошкина Н.К. Анализ факторов ценовой и неценовой конкуренции на рынке банковских услуг: монография. Киров: ВГСХА, 2012. 256 с.

3. Бурцева Т.А., Русских А.В., Савельева Н.К. Управление маркетингом в сфере банковских услуг: монография. Киров: ВятГУ, 2014.208 с.

4. Aigner D.J., Lovell C.A., Schmidt P. Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics. 1977. Vol. 6. Iss. 1. P. 21-37.

5. Chaffai M. Estimating Input-Specific Technical Inefficiency // European Journal of Operational Research: The Case of the Tunisian Banking Industry. 1997. Vol. 98. Iss. 2. Р. 314-331.

6. DeYoung R., Nolle D. Foreign-Owned Banks in the US: Earning Market Share or Buying It // Journal of Money, Credit and Banking, 1996. Vol. 28. Iss. 4. Р. 622-636.

7. Pastor Jesus T., Lovell C.A. Knox, Tulkens Henry. Evaluating the Financial Performance of Bank Branches // Annals of Operations Research. 2006. Vol. 145. Iss. 1. Р. 321-337.

8. Banker R.D., A. Charnes, W.W. Cooper Some models for estimating technical and scale efficiencies in data envelopment analysis // Management Science. 1984. Vol. 30. Iss. 9. Р. 1078-1092.

9. Стиглер Дж.Дж. Совершенная конкуренция: исторический ракурс // Вехи экономической мысли. Теория фирмы: под ред. В.М. Гальперина. Т. 2. СПб.: Экономическая школа, 1999. С. 301.

10. Винокурова С.А. Оценка финансовых результатов и эффективности деятельности коммерческого банка // Управление экономическими системами. 2011. № 9. URL: http://uecs.ru/finansi-i-kredit/item/592-2011-09-05-06-09-22.

11. Никонова И.А., Шагумнов Р.Н. Стратегия и стоимость коммерческого банка, 2-е изд. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. С. 48-52.

12. Гаджиев А.А., Хасин Ф.К., Алилова А.К. Конкуренция на рынке банковских услуг // Банковские услуги. 2009. № 5. С. 21-30.

ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)

Risk, Analysis and Evaluation COMPARISON OF QUANTITATIVE METHODS FOR EVALUATING THE BANK PERFORMANCE Nadezhda K. SAVEL'EVA

Vyatka State University, Kirov, Russian Federation [email protected]

Article history:

Received 19 May 2015 Received in revised form 22 June 2015 Accepted 1 July 2015

Keywords: financial analysis, performance appraisal, method, financial result, bank value

Abstract

Importance Currently, performance appraisal in banking underlies managerial decisions and confident and mutually beneficial relationships between banks and customers. The research discusses relevant issues as coordinated and appropriate activities of credit institutions generate the efficiency of the banking system and the Russian economy as a whole. Objectives The research identifies approaches to bank performance appraisal on the basis of quantitative and qualitative indicators.

Methods Evaluation of the banking services quality is a crucial component of the quality management system. It controls the quality of services, lays the basis for analysis needed to take managerial decisions, and provides feedback for sustainable and feasible banking system. Quantitative evaluation of indicators can be performed by the bank and external entities (Central Bank, rating agencies) so to determine the development level of the banking system and certain credit institutions and identify the leaders of the sector.

Conclusions and Relevance Quantitative evaluation of the bank performance is a tool to find the ratio of resource spending and final results of their use, thereby letting owners make up a development strategy for several years. It will help tracing which processes influenced the economic efficiency of the bank performance. Using such evaluation, it is possible to reconcile costs and results of activities with various methods.

© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015

References

1. Lutoshkina N.K. Opisanie tselevykh grupp potrebitelei s tochki zreniya vospriyatiya tsenovoi i netsenovoi konkurentsii na rynke bankovskikh uslug [A description of target groups of consumers in terms of perception of price and non-price competition in the banking sphere]. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Ser. Ekonomika = Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series Economics, 2012, no. 2, pp. 156-160.

2. Burtseva T.A., Lutoshkina N.K. Analiz faktorov tsenovoi i netsenovoi konkurentsii na rynke bankovskikh uslug: monografiya [Analyzing price and non-price competition factors in the market of banking services: a monograph]. Kirov, Vyatka State Agricultural Academy Publ., 2012, 256 p.

3. Burtseva T.A., Russkikh A.V., Savel'eva N.K. Upravlenie marketingom v sfere bankovskikh uslug: monografiya [Marketing management in banking services: a monograph]. Kirov, Vyatka State University Publ., 2014, 208 p.

4. Aigner D.J., Lovell C.A., Schmidt P. Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics, 1977, vol. 6, iss. 1, pp. 21-37.

5. Chaffai M. Estimating Input-Specific Technical Inefficiency: The Case of the Tunisian Banking Industry.

European Journal of Operational Research, 1997, vol. 98, iss. 2, pp. 314-331.

6. DeYoung R., Nolle D. Foreign-Owned Banks in the US: Earning Market Share or Buying It? Journal of Money, Credit and Banking, 1996, vol. 28, iss. 4, pp. 622-636.

7. Pastor J.T., Knox Lovell C.A., Tulkens H. Evaluating the Financial Performance of Bank Branches. Annals of Operations Research, 2006, vol. 145, iss. 1, pp. 321-337.

8. Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. Some Models for Estimating Technical and Scale Efficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 1984, vol. 30, iss. 9, pp. 1078-1092.

9. Stigler G.J. Sovershennaya konkurentsiya: istoricheskii rakurs. Vkn.: Vekhi ekonomicheskoi mysli. Teoriya firmy. Tom 2 [Perfect Competition, Historically Contemplated. In: Milestones of Economic Thought. Theory of the Firm. Volume 2]. St. Petersburg, Ekonomicheskaya shkola Publ., 1999, p. 301.

10. Vinokurova S.A. [Evaluation of financial results and performance appraisal of the commercial bank]. Upravlenie ekonomicheskimi sistemami, 2011, no. 9. (In Russ.) Available at: http://uecs.ru/finansi-i-kredit/ item/592-2011-09-05-06-09-22.

11. Nikonova I.A., Shagumnov R.N. Strategiya i stoimost'kommercheskogo banka [The strategy and value of the commercial bank]. Moscow, Al'pina Biznes Buks Publ., 2005, pp. 48-52.

12. Gadzhiev A.A., Khasin F.K., Alilova A.K. Konkurentsiya na rynke bankovskikh uslug [Competition in the market of banking services]. Bankovskie uslugi = Banking Services, 2009, no. 5, pp. 21-30.