Курсовая Прогнозирование расходов банка на основе трендовой модели

Статистический анализ расходов коммерческого банка

Содержание
Содержание 2
Введение 3

  1. Место банка в банковской системе 5
  2. Группировки и классификации расходов банка 7
  3. Анализ структуры и динамики расходов банка 11
    3.1 Анализ структуры расходов банка 11
    3.2 Анализ расходов банка на основе двухфакторной и многофакторной аддитивной модели анализа 16
    3.3 Анализ динамики расходов банка на основе базисных и цепных показателей динамики 28
    3.4 Определение основной тенденции в изменении расходов банка ( методы: укрупнения периодов, скользящей средней, аналитического выравнивания ) 32
  4. Прогнозирование расходов банка на основе трендовой модели 39
    4.1 Выявление аномальных уровней временного ряда 43
    4.2 Методы выявления наличия тренда 44
    4.3 Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий 47
    Заключение 51
    Список используемых источников 52

Введение.
В связи с возрастающей ролью банковской системы региона в обслуживании экономических субъектов, расширением внешнеэкономических и межрегиональных связей, продолжающимся процессом становления и ликвидации отдельных коммерческих банков возрастает роль и значение анализа финансового состояния банка, составной частью которого выступает анализ доходов и расходов коммерческого банка. Российские банки вынуждены работать в условиях повышенных рисков, чаще, чем их зарубежные партнеры оказываются в кризисных ситуациях. Прежде всего, это связано с недостаточной оценкой собственного финансового положения, доходов и расходов, надежности и устойчивости обслуживаемых клиентов.
Зарубежные методики анализа доходов и расходов банка в условиях России практически неприменимы или недостаточно эффективны, поскольку существуют определенные противоречия между российской системой ведения бухгалтерского учета и составлением финансовой отчетности и используемыми в западных странах системами. В отечественной практике анализа банковской деятельности также не существуют единые методические рекомендации, банки, и территориальные подразделения ЦБ РФ ориентированы на собственные разработки и основные показатели, установленные Центробанком в виде обязательных рекомендаций и нормативов. Поэтому для российских банков весьма актуален вопрос разработки и применения эффективных методов анализа доходов и расходов, соответствующих местным условиям.
Банковская статистика — отрасль финансовой статистики, задачами которой является получение информации для характеристики выполняемых банковской системой функций, разработка аналитических материалов для потребностей управления денежно — кредитной системой страны, прежде всего кредитного и кассового планирования и контроля за использованием планов. Банковская статистика призвана обеспечить характеристику деятельности банковской системы, оценку ее результатов и их прогнозирование, выявить факторы, определяющие результаты и оценку влияния банковской деятельности на развитие рыночных отношений и ее вклад в конечные экономические результаты. Особенность банковской статистики — точная регистрация фактов.
Анализ доходов и расходов банка дает возможность изучения результатов деятельности коммерческого банка, а следовательно, и оценки эффективности его как коммерческого предприятия. Анализ результативности банковской деятельности начинается с анализа доходов и расходов, а заканчивается исследованием прибыли. Анализ финансовой деятельности банка производится одновременно с анализом ликвидности баланса банка, и на основании полученных результатов делаются выводы относительно надежности банка в целом.
Банк — это кредитная организация. Она имеет право привлекать во вклады денежные средства юридических и физических лиц, размещать их от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности, срочности, открывать и вести банковские счета физических и юридических лиц [2].
В процессе своей деятельности банки принимают на себя ряд финансовых и банковских рисков и управляют ими в зависимости от нормативно — правовой базы органов банковского надзора, а также в зависимости от уровня своей финансовой стабильности и квалификации высшего и среднего менеджмента.
Цель работы — изучить доходы банка на протяжении нескольких лет с использованием различных методов анализа.
Объектом исследования является Великоустюгское отделение №151 Сбербанка России.
Предмет исследования – экономические показатели деятельности банка.

  1. Место банка в банковской системе
    Актуальность изучения темы банковских услуг обусловлена целым рядом причин:
    Внешние взаимодействия банка с клиентами — основа его нормальной работы, поскольку эти взаимодействия обеспечивают все основные банковские функции, сформулированные в Законе «О банках и банковской деятельности». Реализуя банковские операции, достигая их слаженности и сбалансированности, коммерческие банки обеспечивают тем самым свою устойчивость, стабильность и надежность функционирования в сложившейся системе рыночных отношений. Взаимодействие коммерческих банков с внешней средой является предметом исследований и разработок, проводимых различными специалистами. Потребность в таких разработках. ощущается практически в любом банке и затрагивает профессиональную деятельность многих банковских специалистов. В связи с этим тема курсовой работы, являющаяся изучением особенностей оказания банковских услуг физическим лицам, крайне актуальна.
    К коммерческому банку необходим подход как к микроэкономическому объекту нижнего ряда иерархии двухуровневой банковской системы России, поскольку он выступает как самостоятельный агент, обладает правами юридического лица, производит и реализует банковский продукт, оказывает услуги, удовлетворяет общественные потребности. Банк перераспределяет денежные ресурсы путем их покупки и продажи, «торгует» кредитами, осуществляя при этом сделки между контрагентами рынка ссудных капиталов -кредиторами и заемщиками и выступая одновременно в роли кредитора, заемщика и посредника в денежных расчетах и в ходе кредитования. Кроме того, коммерческий банк является активным участником рынка ценных бумаг, действуя в качестве эмитента, субъекта по их купле-продаже или посредника на фондовом рынке. Причем все аспекты и сферы деятельности коммерческих банков объединены единой стратегией управления банковским делом, целью которой является достижение доходности и ликвидности. Таким образом, проблема развития и качества осуществления банковских услуг на сегодняшний день весьма важна и актуальна [1 стр. 59].
  2. Группировки и классификации расходов банка
    Расходы – это затраты банка, связанные с осуществлением операций, обеспечивающих функционирование их деятельности.
    Расходы коммерческого банка можно классифицировать.
    К расходом банка относятся:
    • Материальные расходы
    • Расходы на оплату труда
    • Расходы на содержание и ремонт основных средств
    • Расходы на научные исследования
    Расходы, понесенные при осуществлении банковской деятельности, в частности, следующие виды расходов:
    1) проценты по: договорам банковского вклада (депозита) и прочим привлеченным денежным средствам физических и юридических лиц (включая банки-корреспонденты), в том числе за использование денежных средств, находящихся на банковских счетах; собственным долговым обязательствам (облигациям, депозитным или сберегательным сертификатам, векселям, займам или другим обязательствам); межбанковским кредитам, включая овердрафт; приобретенным кредитам рефинансирования, включая приобретенные на аукционной основе в порядке, установленном Центральным банком РФ; займам и вкладам (депозитам) в драгоценных металлах; иным обязательствам банков перед клиентами, в том числе по средствам, депонированным клиентами для расчетов по аккредитивам.
    2) суммы отчислений в резерв на возможные потери по ссудам, подлежащим резервированию.
    3) комиссионные сборы за услуги по корреспондентским отношениям, включая расходы по расчетно-кассовому обслуживанию клиентов, открытию им счетов в других банках, плату другим банкам (в том числе иностранным) за расчетно-кассовое обслуживание этих счетов, расчетные услуги Центрального банка РФ, инкассацию денежных средств, ценных бумаг, платежных документов и иные аналогичные расходы.
    4) расходы (убытки) от проведения операций с иностранной валютой, осуществляемых в наличной и безналичной формах, включая комиссионные сборы (вознаграждения) при операциях по покупке или продаже иностранной валюты, в том числе за счет и по поручению клиента, от операций с валютными ценностями и расходы по управлению и защите от валютных рисков.
    5) убытки по операциям купли-продажи драгоценных металлов и драгоценных камней в виде разницы между ценой реализации и учетной стоимостью.
    6) расходы банка по хранению, транспортировке, контролю за соответствием стандартам качества драгоценных металлов в слитках и монете, расходы по аффинажу драгоценных металлов, а также иные расходы, связанные с проведением операций со слитками драгоценных металлов и монетой, содержащей драгоценные металлы.
    7) расходы по переводу пенсий и пособий, а также расходы по переводу денежных средств без открытия счетов физическим лицам.
    8) расходы по изготовлению и внедрению платежно-расчетных средств (пластиковых карточек, дорожных чеков и иных платежно-расчетных средств).
    9) суммы, уплачиваемые за инкассацию банкнот, монет, чеков и других расчетно-платежных документов, а также расходы по упаковке (включая комплектование наличных денег), перевозке, пересылке и (или) доставке принадлежащих кредитной организации или ее клиентам ценностей.
    10) расходы по ремонту и (или) реставрации инкассаторских сумок, мешков и иного инвентаря, связанных с инкассацией денег, перевозкой и хранением ценностей, а также приобретению новых и замене пришедших в негодность сумок и мешков.
    11) расходы, связанные с уплатой сбора за государственную регистрацию ипотеки и внесением изменений и дополнений в регистрационную запись об ипотеке, а также с нотариальным удостоверением договора об ипотеке.
    12) расходы по аренде автомобильного транспорта для инкассации выручки и перевозке банковских документов и ценностей.
    13) расходы по аренде брокерских мест.
    14) расходы по оплате услуг расчетно-кассовых и вычислительных центров.
    15) расходы, связанные с осуществлением форфейтинговых и факторинговых операций.
    16) расходы по гарантиям, поручительствам, акцептам и авалям, предоставляемым банку другими организациями.
    17) комиссионные сборы (вознаграждения) за проведение операций с валютными ценностями, в том числе за счет и по поручению клиентов.
    18) положительная разница от превышения отрицательной переоценки драгоценных металлов над положительной переоценкой.
    19) суммы отчислений в резервы под обесценение ценных бумаг.
    20) другие расходы, связанные с банковской деятельностью.
    Не включаются в расходы банка суммы отрицательной переоценки средств в иностранной валюте, поступившие в оплату уставных капиталов кредитных организаций.
    Все перечисленные статьи расходов, полученные, уплаченные пени, штрафы, неустойки полностью отражаются в отчете о прибылях и убытках.
    Кредитные организации имеют право вводить исходя из необходимости дополнительные статьи учета отдельных видов доходов и расходов, но отчет о прибылях и убытках должен составляться по специально утвержденной форме.
    По периоду, к которому относятся расходы, выделяются расходы текущего периода и расходы будущих периодов. Последние могут быть связаны с начисленными, но не выплаченными процентами по кредитным и депозитным операциям, по операциям с ценными бумагами, отрицательными разницами переоценки активов.
    По способу ограничения расходы банка делятся на нормируемые и ненормируемые. Нормируемые затраты учитываются полностью на расходных счетах банка, но затраты сверх норм увеличивают налогооблагаемую базу банка.
    По влиянию на налогооблагаемую базу затраты банка делятся на три группы:
    расходы, относимые на себестоимость банковских услуг (то есть учитываемые на расходных счетах) и уменьшающие налогооблагаемую базу банка при расчете налога на прибыль;
    расходы, учитываемые на расходных счетах, но не уменьшающие налогооблагаемую базу банка;
    расходы, прямо относимые на убытки банка и не учитываемые при расчете налогооблагаемой базы банка [3 стр. 109].
  3. Анализ структуры и динамики расходов банка
    3.1 Анализ динамики расходов банка
    Расходы коммерческого банка – это затраты денежных средств банка на выполнение операций и обеспечение функционирования банка. Анализ расходов в целом осуществляется прежде всего с выявления части процентных и непроцентных расходов [5 стр.47].

Таблица 1 Динамика структуры расходов банка.
Показатели 2011г. 2012г. Отклонение
тыс.руб. % тыс.руб. %
Процентный расход 158 118 18,7 132 184 28,9 +10,2
Непроцентный расход 686 269 81,3 325 590 71,1 -10,2
Итого валовой расход 844 387 100 457 774 100 —

Наглядно динамику структуры расходов банка можно увидеть в рисунке 2

Рисунок 1 — Диаграмма динамики структуры расходов банка
Вывод: Так из рисунка 1 и таблицы 1 следует, что непроцентные расходы занимают большую долю в структуре расходов банка (71,1 — 81,3%), но в течение года мы видим уменьшение их удельного веса на 10,2%.
При анализе банковских расходов определяется роль и место каждой группы расходов в их общей сумме. Данные таблицы 3 подтверждают, что расходы на 2012 год составляют 54,2% от суммы расходов банка на 2011год. Снижение произошло практически по всем статьям расходов, но наиболее значимое снижение – за счет уменьшения расходов на содержание аппарата, при сокращении численности штата работников. Изменение в сторону уменьшения по ним составило 69,1%., т.е. в 1.4 раза. Также значительное сокращение расходов произошло из-за снижения расходов по операциям с иностранной валютой – 53,3, т.е. практически в 2 раза. Но помимо снижения произошло и увеличение расходов, занимающих небольшой удельный вес в структуре валовых расходов и поэтому их увеличение незначительно отразилось на увеличении общих расходов. Так рост расходов произошел в результате увеличения: – процентов, уплаченных по арендной плате -8,7%; –других расходов – 10,8%; –эксплуатационных расходов – 19,6%. Наибольший удельный вес в структуре расходов занимают расходы от операций с иностранной валютой, уменьшение которых значительней всего сократило расходы, доля их за год уменьшилась с 50,4% до 43,5%.
Анализ структуры и динамики суммарных расходов позволит определить основные виды расходов кредитной организации, а также степень их влияния на формирование финансового результата банка. Рассмотрим этот процесс на примере Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России. Анализ базируется на данных в таблице 4.

Таблица 2 — Структура и динамика суммарных расходов Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России (2010–2012), млн руб.
№ 2010 год 2011год 2012 год Темпы роста,%
Наименование показателя сумма Влия-
ние Сумма Влия-
ние Сумма Влия-
ние 2011к
2012 2012к
2011 2012к
2010

  1. Чистые процентные доходы 13928,1 76.7 19411,4 65.6 31204,7 50.2 139,4 160,8 224,0
  2. Чистые доходы от операций с ценными бумагами 364,9 2,0 –213,1 –0,7 633,7 1,0 —— —— 173,7
  3. Чистые доходы от операций с иностранной валютой 425,2 2,4 2185,4 7,4 –5960,6 –9,6 514,0 —— ——-
  4. Чистые доходы от переоценки иностранной валюты –1523,8 –8,4 –950,3 –3,2 18618,6 29,9 ——- —— ——-
  5. Комиссионные доходы 4427,7 24,4 8189,5 27,6 11347,1 18,2 185,0 138,6 256,3
  6. Прочие операционные доходы 528,3 2,9 983,7 3,3 6387,9 10,3 186,2 649,4 1209,1
    ИТОГО: 18150,4 100,0 29606,6 100,0 62231,4 100,0 163,1 210,2 342,9
    Источник: Показатели за 2010 год рассчитаны на основе данных годового и квартальных Отчётов о прибылях и убытках (РСБУ), преобразованных методом аналитической перегруппировки

Вывод: За рассматриваемый период структура суммарных расходов существенно изменилась: основное влияние стало оказывать изменение резервов на возможные потери (в первую очередь — по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности). Если в 2010 году наблюдалось сокращение резервов, снизившее расходы на 17,8%, то уже в 2011 году отмечалось серьёзное увеличение их объёмов. В 2012 году Великоустюгское отделение №151 Сбербанка России продолжило проводить консервативную политику резервирования, нарастив резервы в 4,7 раза по сравнению с 2011. Это было вызвано ослаблением экономики, которое сопровождается общим ухудшением платёжеспособности заёмщиков, как юридических, так и физических лиц. Очевидно, что по итогам 2012 года банк также направит значительный объём средств в резервы. Именно эти обстоятельства остаются причиной опережающих темпов роста суммарных расходов над суммарными доходами и оказывают неблагоприятное воздействие на образование прибыли Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России и уровень его рентабельности.
Однако в среднесрочной перспективе, по мере улучшения состояния внешней среды, основная часть резервов на возможные потери будет расформирована, что окажет обратный, положительный эффект и приведёт к восстановлению рентабельности банка. Таким образом, в текущих условиях жёсткая политика резервирования является для Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России вполне удачным выбором.
Следует отметить ускорение роста комиссионных расходов (прирост 31,8% в 2011 году против 2,4% в 2010). Вместе с тем, темпы роста комиссионных расходов намного ниже темпов роста соответствующих доходов (135% против 256,3%).
Наблюдается некоторое ускорение роста операционных расходов, связанное со стремительным ростом прочих расходов Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России. За анализируемый период последние увеличились почти в одиннадцать раз, что может свидетельствовать либо о повышении размеров штрафов, пеней и неустоек, выплачиваемых банком, либо об увеличении расходов по выбытию (реализации) имущества, либо о росте расходов по проведению других сделок (например, по доверительному управлению имуществом или по операциям с драгоценными металлами). В любом случае, качество управления прочими расходами Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России нельзя назвать высоким.
На этом фоне административно-управленческие расходы, также являющиеся элементом операционных, росли с замедлением (прирост 18,6% в 2011 году против 37,4% в 2010). В число данных расходов входят расходы на содержание персонала, подготовку и переподготовку кадров, служебные командировки, рекламу, представительские расходы, а также расходы на благотворительность, осуществление спортивных мероприятий, мероприятий культурно-просветительского характера и иные аналогичные расходы. Замедление роста таких расходов в два раза не является традиционной практикой для крупных универсальных банков, поэтому Великоустюгскому отделению №151 Сбербанка России рекомендуется уделять этим статьям расходов большее внимание.

3.2 Анализ расходов банка на основе двухфакторной и многофакторной аддитивной модели анализа
Финансовый анализ представляет собой метод оценки финансового состояния и эффективности работы хозяйствующего субъекта на основе изучения зависимости и динамики показателей финансовой отчетности.
Финансовый анализ преследует несколько целей:

  • оценку финансового положения;
  • выявление изменений в финансовом состоянии в пространственно-временном разрезе;
  • выявление основных факторов, вызвавших изменения в финансовом состоянии;
  • прогноз основных тенденций в финансовом состоянии.
    Существуют следующие модели детерминированного анализа:
    ­ аддитивная модель, т. е. модель, в которую факторы входят в виде алгебраической суммы, в качестве примера можно привести модель товарного баланса:
    ,

где Р — реализация;
Зн — запасы на начало периода;
П — поступление товаров;
Зк — запасы на конец периода;
В — прочее выбытие товаров;
­ мультипликативная модель, т. е. модель, в которую факторы входят в виде произведения; примером может служить простейшая двухфакторная модель:
,

где Р — реализация;
Ч — численность;
ПТ — производительность труда;
­ кратная модель, т. е. модель, представляющая собой отношение факторов, например:
,

Где Фв — фондовооруженность;
ОС — стоимость основных средств;
Ч — численность;
­ смешанная модель, т. е. модель, в которую факторы входят в различных комбинациях, например:
,

где Р — реализация;
Рт- рентабельность;
ОС — стоимость основных средств;
Об — стоимость оборотных средств.
Жестко детерминированная модель, имеющая более двух факторов, называется многофакторной.
Решение двухфакторной аддитивной модели рассмотрим на примере. Для этого используем следующую модель за 2011 и 2012 годы: валовый располагаемый доход равен сумме расходов на конечное потребление и валового сбережения (табл. 3):
Таблица 3 – Показатели расходов на конечное потребление, валового сбережения Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России за 2011, 2012 гг.

Показатель
Обозначение Период Абсолютное изменение (+,-) Темп роста, %
Базисный 2011г. (млн.руб.) Отчетный 2012г. (млн.руб.)
Расходы на конечное потребление а 47351,4 63592,9 16241,5 134,3
Валовое сбережение б 18195,0 20889,6 2694,6 114,8
Валовый располагаемый доход у 65546,4 84482,5 18936,1 128,9
Источник: Показатели за 2012 год рассчитаны на основе данных годового и квартальных Отчётов о прибылях и убытках (РСБУ), преобразованных методом аналитической перегруппировки
На основе полученных в результате расчётов данных можно сделать следующие выводы:
1) Валовый располагаемый доход Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России в 2012 г. по сравнению с 2011 г. увеличился на 18936,1 млн.р. или на 28,9 %;
2) за счет увеличения расходов на конечное потребление на 24,8 %, ВРД увеличился на 16241,5 млрд. руб.;
3) за счет увеличения валового сбережения на 4,1 %, ВРД Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России увеличился на 2694,6 млн. р.
Другого способа установления связи факторных индексов (темпов роста) с индексом результативного показателя в аддитивной модели не существует.
Таблица 4 — Вертикальный анализ отчета о прибылях и убытках Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России
Отчет по прибыли 2010 год 2011 год 2012 год
Сумма, тыс.руб. % в общем объеме Сумма, тыс.руб. % в общем объеме Сумма, тыс.руб. % в общем объеме
Выручка 6324459 100,00% 7409233 100,00% 6879708 100,00%
Себестоимость 5781062 91,41% 6899657 93,12% 6486878 94,29%
Валовая прибыль 543397 8,59% 509576 6,88% 392832 5,71%
Прибыль от продаж 543397 8,59% 509576 6,88% 392832 5,71%
Прочие доходы 139216 2,20% 105225 1,42% 125641 1,83%
Прочие расходы -511299 -8,08% -691605 -9,33% -53180 -7,73%
Прибыль до налогообложения 174283 2,76% -82280 -1,11% -13127 -0,23%
Налог на прибыль 115324 1,82% 81201 1,10% 60943 0,89%
Чистая прибыль -34564 -0,55% -183445 -2,48% -94478 -1,37%
Из таблицы 4 видно, что в 2011 году по сравнению с 2010 годом показатель валовой прибыли снизился на 33 821 руб. (509576—543397), И в 2012 году этот показатель снижается еще на 116 744 руб. и составляет 392 832 руб.
На изменение валовой прибыли могли оказать влияние такие факторы, как выручка от продажи товаров, продукции, работ, услуг и себестоимость проданных товаров, продукции, работ, услуг.

Примерно такая же тенденция наблюдается в динамике показателя прибыли до налогообложения. Самое значительное снижение этого показателя наблюдается в 2011 году, его значение снижается на 92003 руб. 
Изменение показателя прибыли до налогообложения может быть обусловлено изменением коммерческих и управленческих расходов, прочих доходов и расходов (операционных и внереализационных).
Аналогично прибыли до налогообложения наиболее значительное снижение показателя чистой прибыли произошло в 2011 году, его значение уменьшается на 148881 руб. 
На изменение данного показателя могли оказать влияние показатели отложенных налоговых активов и отложенных налоговых обязательств, а также текущего налога на прибыль.

Таблица 5 — Показатели ликвидности и платежеспособности Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России
Показатели ликвидности 2010 год 2011 год 2012 год Отклонение 2011г.-2010г. Отклонение 2012г.-2011г.
Коэффициент текущей ликвидности 0,47 0,48 0,34 0,1 -0,14
Коэффициент срочной ликвидности 0,27 0,31 0,14 0,4 -0,17
Коэффициент абсолютной ликвидности 0,0004 0,0001 0,002 -0,0003 0,0019
Вывод: Из таблицы 5 видно, что коэффициент абсолютной ликвидности в 2011году по сравнению с 2010годом снизился на 0,0003. Но уже в 2012 году по сравнению с 2011годом вырос на 0,0019. Это может быть связано с тем что банк не постоянно поддерживает объективно необходимое соотношение между собственным капиталом банка, привлечёнными и размещенными им средствами путем оперативного управления структурными элементами.
Таблица 6 — Показатели финансовой устойчивости Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России
Наименование показателя Формула расчета Нормативное значение
Коэффициент автономии Собственный капитал
Валюта баланса ³0,5
Коэффициент финансовой зависимости Валюта баланса
Собственный капитал £1
Коэффициент концентрации заемного капитала Заемный капитал
Валюта баланса £ 0,6
Коэффициент финансовой устойчивости Капитал и резервы + Долгосрочные пассивы
Валюта баланса ³0,6
Коэффициент финансового левериджа Заемный капитал
Собственный капитал £1
Вывод: В процессе финансовой деятельности банка финансовое состояние постоянно меняется. Значение предельных границ (рекомендованных значений) использования собственных и заемных средств для покрытия вложений в оборотные и вне оборотные активы позволяет банку маневрировать ресурсами и финансовыми операциями, изыскивать возможности укрепления платежеспособности и финансовой устойчивости с целью повышения эффективности работы банка в целом.
Существуют несколько коэффициентов деловой активности:
• общий – рассчитывается как отношение среднедневного оборота всех показателей к валюте баланса;
• кредитной активности – отношение оборотов по кредитам к совокупному кредитному портфелю;
• активности на рынке ценных бумаг – отношение оборотов на рынке ценных бумаг сторонних эмитентов (кредитовых оборотов по счетам, на которых учитываются ценные бумаги) к портфелю ценных бумаг;
• эмиссионной активности – отношение оборотов по собственным эмиссиям (кроме акций) к портфелю эмитированных ценных бумаг;
• активности на открытом рынке – отношение среднедневных суммарных оборотов на рынке межбанковских кредитов (как выданных, так и привлеченных), оборотов по конверсионным операциям (купля-продажа валюты) к величине активов банка.
Таблица 7 — Показатели деловой активности Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России
Показатели деловой активности 2010 год 2011 год 2012 год Отклонение 2011г.-2010г. Отклонение 2012г.-2011г.
Коэффициент оборачиваемости активов 1,44 1,61 1,59 0,17 -0,2
Продолжительность оборота активов, дней 253 227 226 -26 -1
Коэффициент оборачиваемости оборотных активов 4,3 4,7 5,66 0,4 0,96
Продолжительность оборота оборотных активов, дней 85 83 64 -2 -19
Из данных таблицы 7 видно, что коэффициент оборачиваемости (финансовый коэффициент показывающий интенсивность использования (скорость оборота) определенных активов) в 2011году по сравнению с 2010 годом вырос на 0,17. Но уже в 2012 году по сравнению с 2011годом снизился на 0,2. Это может быть связано с тем что банк не использовал в полной мере всех имеющихся ресурсов. Продолжительность оборота активов тоже снизилась в 2011-2012гг. Причина все та же, так как это показатель, характеризующий эффективность использования всех активов компании. Коэффициент оборачиваемости оборотных активов вырос в эти годы. Это один из важнейших коэффициентов для любого банка так как характеризует эффективность использования (скорость оборота) оборотных активов. Он показывает сколько раз за период (за год) оборачиваются оборотные активы. Продолжительность оборота оборотных активов снизилась, что является положительной тенденцией, так как оборотные активы – это денежные средства, а также те виды активов, которые будут обращены в деньги, проданы или потреблены.
Показатели рентабельности характеризуют эффективность работы предприятия в целом, доходность различных уровней направлений деятельности (производственной, коммерческой, инвестиционной и т.д.). Они более полно, чем прибыль, отражают окончательные результаты хозяйствования, т.к. их величина показывает соотношение эффекта с наличными и потребленными ресурсами.
Поскольку получение прибыли является обязательным условием коммерческой деятельности, а финансовая устойчивость банка в значительной мере определяется размером полученной прибыли, анализ финансовых результатов становится весьма актуальным.
Проведем расчет показателей рентабельности Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России

Таблица 8 — Показатели рентабельности Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России
Показатели рентабельности 2010 год 2011 год 2012 год Отклонение 2011г.-2010г. Отклонение 2012г.-2011г.
Рентабельность собственного капитала (по чистой прибыли),% -3,37% -20,15% -1,26% -16,78% -21,41%
Рентабельность активов (по чистой прибыли),% -0,78% -3,99% -2,08% -3,21% -6,07%
Рентабельность оборотных активов (по чистой прибыли),% -2,36% -11,63% -6,56% -9,27% -18,19%
Рентабельность продаж (по чистой прибыли),% -0,55% -1,11% -1,37% -0,56% -2,48%
Вывод: Анализ финансовых результатов работы банка за 2010-2012гг показал, что рентабельность продаж снизилась на 1,93%; как следствие упала рентабельность оборотных активов на 8,32%; рентабельность активов чистой прибыли сократилась на 2,86%; и как следствие рентабельность собственного капитала сократилась на 4,63%. Исходя из вышеизложенного, руководству предприятия следует принять меры по недопущению дальнейшего ухудшения финансового состояния и выработать мероприятия по более рациональному управлению капиталом предприятия с целью повышения эффективности финансово-экономической деятельности.
Основные модели оценки деятельности предприятия:
Предикативные модели – это модели предсказательного характера. Они используются для прогнозирования доходов предприятия и его будущего финансового состояния. Наиболее распространенными из них являются: расчет точки критического объема продаж, построение прогнозных финансовых отчетов, модели динамического анализа (жестко детерминированные факторные модели и регрессионные модели), модели ситуационного анализа [6 стр.13].
Нормативные модели. Модели этого типа позволяют сравнить фактические результаты деятельности предприятий с ожидаемыми, рассчитанными по бюджету. Эти модели используются в основном во внутреннем финансовом анализе. Их сущность сводится к установлению нормативов по каждой статье расходов по технологическим процессам, видам изделий, центрам ответственности и т. п. и к анализу отклонений фактических данных от этих нормативов. Анализ в значительной степени базируется на применении жестко детерминированных факторных моделей.
Как мы видим, моделирование и анализ факторных моделей занимают важное место в методологии финансового анализа.
Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимозависимости. Связь экономических явлений — это совместное изменение двух или более явлений. Среди многих форм закономерных связей важную роль играет причинно-следственная (детерминистская), при которой одно явление порождает другое.
В хозяйственной деятельности предприятия некоторые явления непосредственно связаны между собой, другие — косвенно. Например, на величину валовой продукции непосредственное влияние оказывают такие факторы, как численность рабочих и уровень производительности их труда. Множество других факторов косвенно воздействует на этот показатель.
Кроме того, каждое явление можно рассматривать как причину и как следствие. Например, производительность труда можно рассматривать, с одной стороны, как причину изменения объема производства, уровня ее себестоимости, а с другой — как результат изменения степени механизации и автоматизации производства, усовершенствования организации труда и т. д.
Моделирование какого-либо явления — это построение математического выражения существующей зависимости. Моделирование — это один из важнейших методов научного познания. Существуют два типа зависимостей, изучаемых в процессе факторного анализа: функциональные и стохастические [7 стр. 54].
Связь называется функциональной, или жестко детерминированной, если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.
Связь называется стохастической (вероятностной), если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т. е. определенное статистическое распределение.
Модель факторной системы — это математическая формула, выражающая реальные связи между анализируемыми явлениями. В общем виде она может быть представлена так:

где — результативный признак;

  • факторные признаки.
    Таким образом, каждый результативный показатель зависит от многочисленных и разнообразных факторов. В основе экономического анализа и его раздела — факторного анализа — лежат выявление, оценка и прогнозирование влияния факторов на изменение результативного показателя. Чем детальнее исследуется зависимость результативного показателя от тех или иных факторов, тем точнее результаты анализа и оценка качества работы предприятий. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах деятельности, выявить резервы производства, обосновать планы и управленческие решения.
    В зависимости от факторов экономического роста строятся модели экономического роста. В целом можно выделить два основных типа моделей: многофакторные и двухфакторные.
    Многофакторная модель предполагает воздействие на рост всех факторов экономического роста. Общее представление о взаимодействии всех этих факторов может дать кривая производственных возможностей (см. тему 3). Она показывает, как разное сочетание факторов воздействует на количество вариантов производимой продукции. Усиление любого из факторов предложения (увеличение количества и улучшение качества ресурсов и технический прогресс) смещает кривую производственных возможностей вправо.
    В современной экономической мысли многофакторная модель активно исследуется представителями неоклассического направления. При этом утверждается, что каждый фактор производства «обеспечивает» соответствующую долю производимого продукта; стоимость продукции создается производственными факторами; экономика обладает необходимыми предпосылками для автоматического восстановления равновесия в процессе свободной конкуренции.
    Двухфакторная модель включает в себя только труд и капитал. По данным американского экономиста Денисона 2/3 прироста продукта осуществляется за счет увеличения трудозатрат (труда). Двухфакторная модель исследуется сторонниками неокейнсианского направления. Ее исходными условиями объявляются связь экономического роста с процессами накопления и наличие равенства между сбережениями и инвестициями.
    Возможны два варианта построения двухфакторной модели: с учетом и без учета НТП. Если НТП отсутствует, то постепенно накопление капитала приведет к снижению конечной продуктивности и к замедлению экономического роста. В условиях использования НТП капитал и труд становятся более продуктивными – НТП вызывает рост инвестиций. Последние могут по-разному воздействовать на экономический рост. Одни из них ведут к экономии затрат труда и к росту затрат в капитал. Их называют трудосберегающие. Другие инвестиции сокращают приложение капитала в большей степени, чем труда. Их называют капиталосберегающими. При равной экономии труда и капитала инвестиции называют нейтральными.
    В настоящее время в западных странах получила распространение концепция «экономического развития без роста». Это определяется тем что, с одной стороны, на основе НТП уже достигнут высокий уровень подушевого производства, а с другой, — значительно уменьшились темпы роста населения и усилились издержки экономического роста. Выход из создавшегося положения был предложен немецким экономистом фон Нелль-Бройнингом. Он считает, что вместо товаров следует производить значительно больше услуг, объем которых может быть увеличен без существенных дополнительных затрат основных средств. Развитые страны должны ускорить поиск новых, экологически безвредных исходных материалов, для того чтобы больше традиционных ограниченных видов сырья и источников энергии оставалось в распоряжении развивающихся стран. Кроме того следует ограничиться умеренными темпами экономического роста, учитывающими экологические проблемы и одновременно предоставляющие шансы для роста стран третьего мира.
    Особое значение имеет поиск модели экономического роста для стран с переходной экономикой. Часть экономистов утверждает, что основой экономического роста может стать финансовая стабилизация. Имеется и альтернативный подход, получивший в литературе название структурно-производственной стабилизации и предусматривающий обеспечение прогрессивных структурных сдвигов в производстве и экспорте продукции.

3.3 Анализ динамики расходов банка на основе базисных и цепных показателей динамики
Представим, что необходимо проанализировать динамику расходов банка за длительный промежуток времени, например за два года. В наличии имеются помесячные данные за прошлый и текущий годы. Легко можно рассчитать годовой расход (путем деления расходов этого года на прошлый). Однако внутри года динамика расходов банка редко бывает равномерной – сказывается фактор сезонности, когда наблюдаются всплески перед праздниками и, наоборот, затишье в межсезонье. В этом случае для качественного планирования и прогнозирования необходима более детальная информация, нежели просто годовой расход. Сделать это можно путем детализации общего годового индекса на помесячные, которые отражают относительные изменения в продажах по месяцам. Такое представление динамики может быть весьма наглядным и достаточно детализированным.
Таблица 9 — Анализ динамики расходов Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России
Расходы 2011г. 2012г. Отклонение

  1. Операционные и прочие расходы банка:
    всего 21780 28750 +6970
    налоги 90 189 +99
    Проценты уплаченные 18060 22671 +4611
    уплаченная комиссия за услуги банков и клиентов 954 954 +617
    амортизационные отчисления по основным фондам 86 86 +112
    расходы по операциям с ценными бумагами и на валютном рынке 960 3490 +2530
    Прочие расходы 2590 631 -1959
  2. Расходы на содержание аппарата управления
    всего 1357 1783 +426
    фонд оплаты труда 709 989 +280
    расходы на служебные командировки 105 307 +202
    прочие расходы 543 487 -56
  3. Штрафы, пени, неустойки:
    полученные 683 854 +171
    уплаченные 36103 129 +26
    Вывод: Из таблицы 9 видно, что операционные расходы Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России в 2012году по сравнению с 2011годом выросли на 6970. Вместе с этим были уплачены проценты на 4611. В то же время прочие расходы банка сократились на 1959. О размерах всех и отдельных видов расходов нельзя судить только по их абсолютной величине и ее темпах роста. Дело в том, что по мере роста банка, увеличение его активов, закономерно растет и абсолютная величина активов.
    Или другой пример. Есть динамика расходов банка за 10 лет. С помощью одного индекса можно узнать, во сколько раз увеличилось или уменьшилось расходы за все 10 лет. Для этого нужно значение последнего года разделить на соответствующий показатель первого года. Но, как и в первом примере, динамика в течение 10 лет вряд ли будет равномерной. Вдруг первые 9 лет расходы росли (кризис, конкуренция и проч.), а потом привлекли инвестиции и за один последний год расходы банка снизились в 3 раза. Для более детального и качественного анализа динамики индексный ряд как раз пригодится.
    Существуют два вида индексов (не всего, конечно, а в рассматриваемом методе): базисные и цепные.
    Базисные индексы – это такие, у которых в качестве базисного значения (показателя в знаменателе) берется какой-либо фиксированный период. Последовательность базисных индексов показывает динамику показателя относительно этого периода (обычно к началу месяца, началу года). Если взять кратность периода по месяцам, то это будет февраль к январю, март к январю, апрель к январю и т.д.
    Цепные индексы – в качестве базисного значения (в знаменателе) выступает предыдущий период (не фиксируется, а изменяется в зависимости от анализируемого периода). При помесячных данных это будет: февраль к январю, март к февралю, апрель к марту и т.д.
    Оба вида взаимосвязаны между собой и, имея базисные, можно легко перейти к цепным, и наоборот. Также легко из цепных и базисных индексов получить агрегированный общий индекс. В то же время агрегированный индекс без дополнительной информации невозможно разложить на индексы более коротких промежутков времени. Можно только рассчитать средний индекс. Здесь аналогия со средней величиной: из исходных данных можно посчитать общую сумму, но из общей суммы можно посчитать только среднее значение, но не каждое в отдельности. Оба вида индексных рядов отражают одну и ту же динамику, только немного под разным углом. В зависимости от цели выбирают тот и/или иной вид индексов.
    Посмотрим пока на чисто математическую сторону метода. Для этого изобразим таблицу со схемой расчета.

В первой строке указан сам показатель в разные промежутки времени (маленькая цифра справа от у соответствует номеру периода), во второй и третьей строке – базисные и цепные индексы соответственно.
Из приведенной таблицы стало совсем понятно, чем базисный индекс отличается от цепного. Как видно, в первом периоде расчет и базисного и цепного индекса идентичен. А вот во втором и последующих периодах уже нет. Как указывалось выше, между обоими видами индексов существует функциональная взаимосвязь. То есть, имея один вид, можно легко перейти к другому.
Часто бывает так, что в наличии имеется только сводный индекс за весь период, и нам интересно узнать темпы изменения показателя в течение более мелкого периода. Допустим, есть показатель расходов банка за 10 лет, требуется узнать ежегодный рост. Для этого следует рассчитать средний индекс. Нужно из сводного индекса извлечь корень степени, соответствующей количеству периодов. Среднегодовое значение из 10 лет – это корень 10-й степени, среднемесячный индекс из годового – корень 12-й степени и т.д. Такой вид средней называется средней геометрической. Отличие средней арифметической и геометрической обусловлено методом расчета сводного (суммирующего) показателя. Среднее из суммы находим делением на количество слагаемых, среднее из произведения находим извлечением корня соответствующей степени. В нашем примере средний ежегодный расход будет рассчитываться, как корень десятой степени из индекса за 10 лет.
Заключение:

  • Динамику явлений можно представить в виде индексных рядов, это более детализированная информация, чем агрегированный индекс за весь период.
  • Индексы в таких рядах могут быть базисными и цепными. Базисные – каждый последующий уровень признака относится к зафиксированному значению какого-либо периода (обычно это начало анализируемого периода), цепные — отношение каждого последующего уровня к предыдущему.
  • Цепные, базисные и агрегированный за весь период индексы взаимосвязаны по вышеописанной схеме.
  • Средний за период индекс рассчитывается по формуле средней геометрической.
    Рассмотренный выше метод может быть использован везде, где есть необходимость проанализировать динамику (см. ист№8 стр.42).
    Данная тема проста с точки зрения математики, но для хорошего понимания нужно некоторое время и практические навыки.

3.4 Определение основной тенденции в изменении расходов банка ( методы: укрупнения периодов, скользящей средней, аналитического выравнивания )
Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления.
Часто приходится встречаться с такими рядами динамики, в которых уровни ряда претерпевают самые различные изменения (то возрастают, то убывают), и общая тенденция развития неясна. На развитие явления во времени оказывают влияние факторы, различные по характеру и силе воздействия. Одни из них оказывают практически постоянное воздействие и формируют в рядах динамики определенную тенденцию развития. Воздействие же других факторов может быть кратковременным или носить случайный характер. Поэтому при анализе динамики речь идет не просто о тенденции развития, а об основной тенденции, достаточно стабильной (устойчивой) на протяжении изученного этапа развития.
Основной тенденцией развития (трендом) называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний [№10 стр.37].
• Метод укрупненных периодов
Метод укрупненных интервалов является одним из наиболее простых методов изучения основной тенденции. Он основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда динамики (одновременно уменьшается количество интервалов). Средняя, исчисленная по укрупненным интервалам, позволяет выявить направление и характер основной тенденции. По интервальным рядам итоги исчисляются путем простого суммирования уровней первоначальных рядов. Для других случаев рассчитывают средние величины укрупненных рядов (переменная средняя). Переменная средняя рассчитывается по формулам простой средней арифметической.
Имеются данные о появлении новых видов расходов Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России по месяцам (млн.руб.)
Январь 23,2 Июль 28,4
Февраль 19,1 Август 24,1
Март 22,3 Сентябрь 26,3
Апрель 25,1 Октябрь 29,1
Май 24,5 Ноябрь 30,3
Июнь 27,3 Декабрь 26,5
Для выявления общей тенденции роста появления новых видов расходов произведем укрупнение интервалов. Для этой цели исходные данные объединяем в квартальные и получаем показатели новых видов расходов по кварталам:
­ 1=64,5
­ 2=76,9
­ 3=78,8
­ 4=85,9.
В результате укрупнения интервалов общая тенденция роста новых видов расходов выступает отчетливо:
64,5<76,9<78,8<85,9.
• Метод скользящей средней
Сущность метода состоит в том, что исчисляется средний уровень из определенного числа первых по счету уровней ряда, затем — из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету и т.д. Сглаженный ряд короче фактического и меньше подвержен колебаниям из-за случайных причин, и четче, в виде плавной линии на графике, выражает основную тенденцию, связанную с действием долговременно существующих причин и условий развития.
Недостатком сглаживания ряда является «укорачивание» сглаженного ряда по сравнению с фактическим, а следовательно, потеря информации.
Скользящая средняя — это такая динамическая средняя, которая последовательно рассчитывается при передвижении на один интервал при заданной продолжительности периода. Если, предположим, продолжительность периода равна 3, то скользящие средние рассчитываются следующим образом:

При четных периодах скользящей средней можно центрировать данные, т.е. определять среднюю из найденных средних. К примеру, если скользящая исчисляется с продолжительностью периода, равной 2, то центрированные средние можно определить так:

Первую рассчитанную центрированную относят ко второму периоду, вторую — к третьему, третью — к четвертому и т.д. По сравнению с фактическим сглаженный ряд становится короче на (m — 1)/2, где m — число уровней интервала.
Имеются следующие данные о расходах Великоустюгского отделения №151 Сбербанка России

Квартал Год
2009 2010 2011 2012
1 175 247 420 426
2 263 298 441 449
3 326 366 453 482
4 2973 341 399 460
Увеличение уровней объема расходов во 2 и 3 кварталах и относительное их снижение в 4 квартале характерны для каждого из представленных годовых периодов. Для выражения общей тенденции развития явления методом сглаживания рядов динамики необходимо прежде всего определить по эмпирическим данным скользящие среднее. Для внутригодовой динамики по одноименным кварталам года применяют четырехчленные скользящие средние. Расчёт состоит в определении средних величин из четырех уровней ряда с отбрасыванием при вычислении каждой новой средней одного уровня ряда слева и присоединением одного уровня ряда справа. Применительно к исходным данным получаем 13 средних. Особенность сглаживания по четному числу уровней состоит в том, что каждая из исчисленных четырехчленных средних относится к соответствующим промежуткам между смежными кварталами. Так, первая средняя относится к промежутку между 2 и 3 кварталом 1-го года, вторая – к промежутку между 3 и 4 кварталом 2-го года и т.д.
Для получения значений сглаженных уровней соответствующих кварталов необходимо произвести центрирование расчетных средних. Ход расчета необходимых данных для получения средних уровней представим в таблице сглаживания ряда.

Период Исходной уровень Средняя из суммы четырех уровней ряда Сглаженный средний уровень (с центрированием)
1 175 1061:4=265,25 274,25
2 263
3 326
4 297 1033:4=283,25 287,60
5 247 1168:4=292,00 297,00
6 298 1208:4=302,00 307,50
7 366 1252:4=313,00 334,60
8 341 1425:4=356,35 374,10
9 420 1568:4=392,00 402,90
10 441 1655:4=413,75 421,00
11 453 1713:4=428,25 429,00
12 399 1719:4=429,75 430,75
13 426 1727:4=431,75 435,37
14 449 1756:4=439,00 446,62
Недостатком способа сглаживания рядов динамики является то, что полученные средние не дают теоретических закономерностей рядов, в основе которых лежала бы математически выраженная закономерность.
• Метод аналитического выравнивания
Более совершенным приемом выявления основной тенденции развития в рядах динамики является аналитическое выравнивание. При изучении общей тенденции методом аналитического выравнивания исходят из того, что изменения уровней ряда динамики могут быть с той или иной степенью точности приближения выражены определенными математическими функциями. Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления. На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции y=f(t), а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Чаще всего при выравнивании используются следующие зависимости: линейная, параболическая и экспоненциальная. Во многих случаях моделирование рядов динамики с помощью полиномов или экспоненциальной функции не дает удовлетворительных результатов, так как в рядах динамики содержатся заметные периодические колебания вокруг общей тенденции. В таких случаях следует использовать гармонический анализ (гармоники ряда Фурье). Применение, именно, этого метода предпочтительно, поскольку он определяет закон, по которому можно достаточно точно спрогнозировать значения уровней ряда.
Целью же аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости y=f(t). Функцию y=f(t) выбирают таким образом, чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса. Это могут быть различные функции.
Таблица 11 — Аналитическое выравнивание ряда динамики
Годы Объем расходов Условное
обозн. года Расчетные значения Выровненный ряд
Yi t t2 Yt Ỹ=209,06+3,91t 2002 187,8 -5 25 -939,00 189,51 2003 185,7 -4 16 -742,94 193,42 2004 195,8 -3 9 -587,29 197,33 2005 207,9 -2 4 415,80 201,24 2006 208,3 -1 1 -208,32 205,15 2007 208,6 0 0 0,00 209,06 2008 219,7 1 1 219,70 212,97 2009 218,5 2 4 437,00 216,88 2010 222,2 3 9 666,60 220,79 2011 225,1 4 16 900,40 224,7 2012 220,0 5 25 1100,00 228,61 Итого 2299,62 0 110 430,35 2299,62 ΣYi Σt Σt2 ΣYt ΣỸ
Решение системы линейных уравнений:

Σt в нечетной степени всегда равна нулю, поэтому система уравнений упрощается и принимает следующий вид:

Вывод: Сумма уровней выровненного ряда должна равняться сумме уровней исходного ряда, что, в свою очередь, подтверждает правильность расчетов. Выровненный ряд динамики по прямой вида (линейный тренд): Ỹ=209,06+3,91t.

  1. Прогнозирование расходов банка на основе трендовой модели
    Статистические наблюдения в социально-экономических исследованиях обычно проводятся регулярно через равные отрезки времени и представляются в виде временных рядов xt, где t = 1, 2, …, п. В качестве инструмента статистического прогнозирования временных рядов служат трендовые регрессионные модели, параметры которых оцениваются по имеющейся статистической базе, а затем основные тенденции (тренды) экстраполируются на заданный интервал времени.
    Методология статистического прогнозирования предполагает построение и испытание многих моделей для каждого временного ряда, их сравнение на основе статистических критериев и отбор наилучших из них для прогнозирования.
    При моделировании сезонных явлений в статистических исследованиях различают два типа колебаний: мультипликативные и аддитивные. В мультипликативном случае размах сезонных колебаний изменяется во времени пропорционально уровню тренда и отражается в статистической модели множителем. При аддитивной сезонности предполагается, что амплитуда сезонных отклонений постоянна и не зависит от уровня тренда, а сами колебания представлены в модели слагаемым.
    Основой большинства методов прогнозирования является экстраполяция, связанная с распространением закономерностей, связей и соотношений, действующих в изучаемом периоде, за его пределы, или — в более широком смысле слова — это получение представлений о будущем на основе информации, относящейся к прошлому и настоящему.
    Наиболее известны и широко применяются трендовые и адаптивные методы прогнозирования. Среди последних можно выделить такие, как методы авторегрессии, скользящего среднего (Бокса — Дженкинса и адаптивной фильтрации), методы экспоненциального сглаживания (Хольта, Брауна и экспоненциальной средней) и др.
    Для оценки качества исследуемой модели прогноза используют несколько статистических критериев.
    Наиболее распространенными критериями являются следующие.
    Относительная ошибка аппроксимации:

где et = хt — — ошибка прогноза;
хt — фактическое значение показателя;
— прогнозируемое значение.
Данный показатель используется в случае сравнения точности прогнозов по нескольким моделям. При этом считают, что точность модели является высокой, когда < 10%, хорошей — при = 10—20% и удовлетворительной — при = 20—50%.
Средняя квадратическая ошибка:

где k — число оцениваемых коэффициентов уравнения.
Наряду с точечным в практике прогнозирования широко используют интервальный прогноз. При этом доверительный интервал чаще всего задается неравенствами.

где tα — табличное значение, определяемое по t-распределению Стьюдента при уровне значимости α и числе степеней свободы п — k.
В литературе представлено большое число математико-статистических моделей для адекватного описания разнообразных тенденций временных рядов.
Наиболее распространенными видами трендовых моделей, характеризующих монотонное возрастание или убывание исследуемого явления, являются:

Правильно выбранная модель должна соответствовать характеру изменений тенденции исследуемого явления; При этом величина еt должна носить случайный характер с нулевой средней.
Кроме того, ошибки аппроксимации et должны быть независимыми между собой и подчиняться нормальному закону распределения et Î N (0, σ). Независимость ошибок et, т.е. отсутствие автокорреляции остатков, обычно проверяется по критерию Дарбина—Уотсона, основанного на статистике:

где et = xt — .
Если отклонения не коррелированы, то величина DW приблизительно равна двум. При наличии положительной автокорреляции 0 ≤ DW ≤ 2, а отрицательной — 2 ≤ D W ≤ 4.
О коррелированности остатков можно также судить по коррелограмме для отклонений от тренда, которая представляет собой график функции относительно τ коэффициента автокорреляции, который вычисляется по формуле:

где τ = 0, 1, 2 … .
После выбора наиболее подходящей аналитической функции для тренда его используют для прогнозирования на основе экстраполяции на заданное число временных интервалов.
Рассмотрим задачу сглаживания сезонных колебаний, исходя из ряда Vt = хt — , где xt — значение исходного временного ряда в момент t, а — оценка соответствующего значения тренда (t = 1, 2, …, п).
Так как сезонные колебания представляют собой циклический, повторяющийся во времени процесс, то в качестве сглаживающих функций используется гармонический ряд (ряд Фурье) следующего вида:

Оценки параметров αi и βi модели определяют из выражений:

где k = п / 2 — максимально допустимое число гармоник;
ωi = 2πi / п — угловая частота i-й гармоники (i = 1, 2, …, т).
Пусть т — число гармоник, используемых для сглаживания сезонных колебаний (т < k). Тогда оценка гармонического ряда имеет вид:

а расчетные значения временного ряда исходного показателя определяются по формуле:

4.1 Выявление аномальных уровней временного ряда
Пусть дан временной ряд . Одним из методов выявления аномальных уровней ряда является метод Ирвина.
Технология применения метода Ирвина:

где n – общее число уровней ряда;
yt, yt-1 – соответственно текущее и предыдущее значения уровней ряда;
– среднее квадратическое (стандартное) отклонение показателя

n 2 3 10 20 30 50 100
2,8 2,3 1,5 1,3 1,2 1,1 1
Таблица 13. Значения критерия Ирвина
Табличное значение определяется при уровне значимости α и числе степеней свободы k. Уровень значимости α, для экономических расчетов, принимается равным 0,05 или 0,01; число степеней свободы равно n-2.
Если , то соответствующее значение yt уровня ряда считается аномальным.
В случае присутствия аномальных уровней ряда следует определить причины их возникновения. Если точно установлено, что они вызваны ошибками первого рода, то они устраняются либо заменой простой средней арифметической двух соседних уровней ряда, либо заменой соответствующими значениями по кривой, аппроксимирующей данный ряд.
4.2 Методы выявления наличия тренда
Рекомендуется следующая последовательность действий:
1) исходный ряд разбить на две приблизительно равные части, т.е. .
2) для каждой части вычислить средние значение уровней показателя и :

и дисперсии D1 и D2 :

3) проверить гипотезу о равенстве дисперсий обеих частей ряда с помощью критерия Фишера. Для этого вычислить расчетное значение критерия Фишера (Fрасч) и сравнить его с табличным значением F-критерия (Fтабл выбирается при уровне значимости α = 0,05, реже 0,01, и степенях свободы n1 – 1; n2 — 1).
Правило вычисление расчетного значения критерия Фишера:

Если Fрасч > Fтабл, то гипотеза отвергается и делается вывод, что данный метод для определения наличия тренда ответа не дает и необходимо применение какого-либо другого метода. Если Fрасч < Fтабл, то гипотеза о равенстве дисперсий обеих частей ряда принимается;
4) провести проверку об отсутствии тренда с использованием t-критерия Стьюдента

где — среднее квадратическое отклонение разности средних:

Если tрасч > tтабл (табличное значение принимается при уровне значимости 0,05, реже 0,01), то делается вывод о наличии тренда.
Метод Фостера-Стюарта рекомендуется выполнять по следующим этапам:
1) сравнить каждый уровень исходного ряда начиная со второго, со всеми предыдущими уровнями, и построить две числовые последовательности:

2) вычислить величины S и d:

S — величина, характеризующая изменение уровней ряда;
d — величина, характеризующая изменение дисперсии уровней ряда.
3) проверить гипотезы:
первая гипотеза: можно ли считать случайным отклонение S от его математического ожидания М[S] . Для этого:

  • рассчитать значение t-критерия по формуле

где — стандартное отклонение S рассчитывается по формуле

M[S] — табличное значение математического ожидания:

  • расчетное значения ts сравнить с табличным значением tтабл (при уровне значимости 0,05 и степени свободы k = n-2). В случае, если ts > tтабл, то для данного ряда имеется тренд в среднем и гипотеза отвергается;
    вторая гипотеза: можно ли считать случайным отклонение d от нуля. Для этого:
  • рассчитать значение t-критерия по формуле

где — стандартное отклонение d вычисляемое по формуле

  • расчетное значения td сравнить с табличным значением tтабл (его целесообразно при уровне значимости 0,05 и степени свободы k=n-2). Если td < tтабл, то для данного ряда тренда дисперсии уровней ряда нет, и гипотеза принимается.

4.3 Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий
Технология использования критерия «восходящих» и «нисходящих» серий:
1) сравнить каждое значение yt c последующим значением yt+1 и сформировать последовательность St по правилу:

2) выделить серии. Серией называется последовательность подряд идущих знаков «+» (восходящая серия) или «–» (нисходящая серия).
Подсчитать Kmax (протяженность самой длинной серии) и V (общее число серий);
3) проверить выполнение гипотезы:

  • если следующие неравенства верны

где [] – целая часть числа, то с 5%-ым уровнем значимости гипотеза принимается. K0 определяется в зависимости от n:

Таблица 13. Зависимость параметра K0 от n

  • если хотя бы одно из этих неравенств нарушается, то гипотеза о наличии тенденции во временном ряду yt отвергается.
    Технология использования критерия серий:
    1) уровни временного ряда расположить по возрастанию и найти выборочную медиану ymed ряда:

2) сравнить каждое значение ряда yt с ymed и сформировать последовательность St, состоящую из знаков «+» и «-» по правилу:

3) выделить серии. Серией называется последовательность подряд идущих знаков «+» или «–». Подсчитать Kmax (протяженность самой длинной серии) и V (общее число серий);
4) проверить выполнение гипотезы:

  • если следующие неравенства верны

где [] – целая часть числа, то с 5%-ым уровнем значимости гипотеза принимается;

  • если хотя бы одно из этих неравенств нарушается, то гипотеза о наличии тенденции во временном ряду yt отвергается.

Заключение
Банковская статистика — это отрасль финансовой статистики, предметом изучения которой является банковская система в целом, а также кредитные организации, их клиентура, операции банков, финансовое состояние и результаты деятельности кредитных организаций.
Основным задачами банковской статистики являются получение информации для характеристики выполняемых банковской системой функций, оценки и прогнозирования результатов деятельности кредитных организаций, оценки влияния банковской деятельности на рыночные отношения. Статистическим анализом полученной информации занимаются как сами банки, так и другие кредитные учреждения, реальные и потенциальные клиенты, физические и юридические лица. Эта информация нужна широкому кругу пользователей при принятии экономических решений, поэтому она должна быть достоверной, полной и оперативной.
Коммерческий банк — это кредитная организация, которая имеет исключительное право осуществлять в совокупности следующие банковские операции: привлечение во вклады денежных средств юридических и физических лиц, размещение указанных средств от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности, срочности, открытие и ведение банковских счетов физических и юридических лиц. Кроме перечисленных операций банк может выполнять любые другие операции в соответствии с действующим законодательством. Их выбор определяется учредителями и акционерами. Коммерческий банк, как и любая коммерческая организация, создается и функционирует ради получения его собственниками (пайщиками, акционерами) максимальной прибыли на вложенный в него капитал. Коммерческий банк обязан получить лицензию и зарегистрироваться в качестве банка в ЦБ РФ.
Банковская система является крайне важной частью инфраструктуры. Благосостояние как страны в целом, так и региона напрямую зависит от степени развития банковской системы и широты спектра предоставляемых ею небанковским институциональным единицам, физическим лицам, государственным органам и прочим субъектам финансовых услуг.
В соответствии с законодательством управление всеми кредитными организациями страны осуществляет ЦБ РФ, который занимается выдачей лицензий, установлением обязательных для кредитных организаций правил проведения банковских операций, бухгалтерского учета и отчетности, обязательных экономических нормативов деятельности банков. Одной из основных задач ЦБ является развитие и укрепление банковской системы.
Для осуществления своих функций ЦБ РФ имеет право запрашивать и получать у кредитных организаций необходимую информацию об их деятельности. Следовательно, основным источником информации для банковской статистики является отчетность кредитных организаций. ЦБ РФ анализирует ее, контролирует соответствие деятельности банка нормам законодательства и выполнение им обязательных нормативов, принимает меры в случае их невыполнения, и затем публикует сводную статистическую и аналитическую информацию о банковской системе Российской Федерации. Поступившая от кредитных организаций информация по конкретным операциям не подлежит разглашению без согласия соответствующего юридического лица, за исключением случаев, предусмотренных федеральными законами.
Главной частью финансовой отчетности банка является банковский баланс — источник конкретной информации о наличии денежных средств и платежеспособности клиентов, кредитных ресурсах и их размещении, а также о надежности и устойчивости самого банка. Это основной официальный документ, комплексно характеризующий деятельность банка, и источник, синтезирующий информацию для проведения анализа финансового состояния коммерческого банка.
Финансовое состояние — обобщающая, комплексная характеристика банка, отражающая уровень соблюдения банком в своей деятельности нормативов, установленных ЦБ РФ. Анализ финансового состояния банка позволяет сделать обоснованные выводы о надежности банка, возможности своевременного выполнения им своих обязательств, результатах его деятельности и изменениях в финансовом положении банка. Финансовое состояние коммерческого банка характеризуется целой системой статистических показателей.

Список используемых источников

  1. Башет К.В. Статистика коммерческой деятельности. — М.,20 г.,с 402.
  2. Бюллетень банковской статистики №7 (182). — М.: 2011.
  3. Гусаров В.М. Теория статистики: учебное пособие для вузов. — М.: Аудит, ЮНИТИ, 2010.
  4. Дианов Д. В. Банковская, бюджетная и финансовая статистика: учебно-практическое пособие. — М.: МЭСИ, 2010.
  5. Елисеева М.А. Общая теория статистики. — М., 2010 г.,с 169.
  6. КонсультантПлюс. Высшая школа — Выпуск 10. Осень 2012.
  7. Львов В.С., Иванов В.В. Финансовый анализ Банков и кредитных организаций. — М.,2010 г.,с.15
  8. Любушин Н.П. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. — М., 2011 г., с 216.
  9. Письмо ЦБ РФ от 22.11.2010 г. №132
  10. Практикум по статистике: Учебное пособие для вузов./ Под ред. Симчеры. — М., 2010,с 14.
  11. Размахова А.В., Казанцева Л.П. Финансовый анализ: Учебно-методическое пособие. — Калуга, 2010 г.,с231.
  12. Самохина Н. Итоги III Тульского экономического форума. Личные деньги// Комсомольская правда. — 2011. — № 155-т/42.
  13. Статистика финансов./ Под ред. Салина В.Н. — М., 2010 г.,с 112.
  14. Статистика финансов: учебник/ под. ред. Салина В. Н. — М.: Финансы и статистика, 2011.
  15. Статистика финансов: учебное пособие для вузов/ под ред. Назарова М. Г. — М.: Омега-Л, 2012.
  16. Теория статистики. / Под ред. профессора Шмойловой Р.А. М., 2004 г.
  17. Тульский статистический ежегодник 2010: Стат. сб./Туластат. — 2010.
  18. Финансовая статистика: учеб. пособие/ Тимофеева Т. В., Снатенков А. А., Мендыбаева Е. Р.; под. ред. Тимофеевой Т. В. — М.: Финансы и статистика, 2011.
  19. Финансовая статистика: учебное пособие/ под ред. Теймуровой Т. Ю. — Калуга: Изд. дом «Эйдос», 2010.
  20. Харченко Л.П. Статистика. — М., 2011г.,с48.
  21. Экономическая статистика. / Под ред. Иванова Ю.И. — М., 2010 г.,с 179
  22. Экономический анализ. / Под ред. профессора Гиляровской Л.Т. — М., 2010 г.,с214.
Оцените статью
Поделиться с друзьями
BazaDiplomov