3063 (684874), страница 10

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 10)

Y=f(П2),Y=f(П3),Y=f(П4),Y=f(П5), виконані за допомогою стандартних функ-цій одномірного регресійного аналізу “електронних таблиць” EXCEL-2000.

Як видно з графіків рис.3.1 – 3.5 коефіцієнт детермінації R² знаходиться в діапазоні 0,05 – 0,2 , тобто лінійний одномірний кореляційний зв’язок є слабої сили або незначущим. Фізичний зміст величини коефіцієнта детермінації R²: вона показує, яку долю загальної дисперсії пояснює наше рівняння регресії.

Найбільша сила зв”язку (R²=0,2) виявляється для дослідженої виборки:

- при підвищенні частки “дешевих” поточних депозитів юридичних осіб явно ідентифіковане зростання рентабельності статутного капіталу банку (рис.3.4);

- при підвищенні частки “дорогих” строкових депозитів фізичних осіб явно ідентифіковане падіння рентабельності статутного капіталу банку(рис.3.9);

Таблиця 3.1 Показники структури залучених коштів та рентабельності в банках України [81] станом на 31.12.2006 року

Р ис.3.7. – Одномірна регресійна залежність рентабельності статутного капіталу від структурної частки власного капіталу в пасивах банку для вибірки 48 банків України з рівнем рентабельності 10-40%

Р ис.3.8. – Одномірна регресійна залежність рентабельності статутного капіталу від структурної частки поточних депозитів фізосіб в пасивах банку для вибірки 48 банків України з рівнем рентабельності 10-40%

Рис.3.9. – Одномірна регресійна залежність рентабельності статутного капіталу від структурної частки строкових депозитів фізосіб в пасивах банку для вибірки 48 банків України з рівнем рентабельності 10-40%

Рис.3.10. – Одномірна регресійна залежність рентабельності статутного капіталу від структурної частки поточних депозитів юросіб в пасивах банку для вибірки 48 банків України з рівнем рентабельності 10-40%

Рис.3.11. – Одномірна регресійна залежність рентабельності статутного капіталу від структурної частки строкових депозитів юросіб в пасивах банку для вибірки 48 банків України з рівнем рентабельності 10-40%

Існує нелінійна функція рентабельності від структурної частки власного капіталу з можливим максимумом в районі 19-20%, яка потребує додаткового дослідження (рис.3.7), так:

а) при частці власного капіталу в пасивах – 12,19% для БАНК “Фінанси та кредит”(10 місце на ринку залучених коштів по обсягу), рівень рентабельності статутного капіталу становить 19,59%;

б) при частці власного капіталу в пасивах – 12,39% для АКБ “Приватбанк”(1 місце на ринку залучених коштів по обсягу), рівень рентабельності статутного капіталу становить 22,66%;

в) при рості частки власного капіталу в пасивах – 19,26 % для АКБ “Державний Укрексімбанк”( 7 місце на ринку залучених коштів по обсягу), рівень рентабельності статутного капіталу зростає до 40,09%;

г) при подальшому рості частки статутного капіталу в пасивах – 24,35 % для АКБ “Перший український міжнародний банк”( 15 місце на ринку залучених коштів по обсягу), рівень рентабельності статутного капіталу знижується до 25,1%;

Лінійна багатовимірна модель (ЛБМ) Y=f(X1,X2,X3) має такий вигляд [68]

y=β₀+ β₁x₁+ … + β_px_p (3.26)

y – залежна змінна – ендогенна змінна

x₁, x₂…x_p – залежні змінні – екзогенні змінні.

У зв’язку з тим, що економетрична модель обов’язково має випадкову помилку, модель (3.26) переписується у вигляді (3.27)

y=β₀+ β₁x₁+ … + β_px_p+ε (3.27)

де ε – випадкова помилка або перешкода.

Якщо після необхідних обчислень визначені чисельні значення коефіці-єнтів β, то кажуть, що ми отримали оцінку коефіцієнтів моделі: , тобто оцінкою коефіцієнта β є його чисельне значення b= .

Якщо замінити у виразі (3.22) коефіцієнти моделі оцінками, то ми отримаємо такий вираз

(3.23)

Основними передумовами використання моделі (3.26-3.27), а такі моделі ще називаються регресійними багатовимірними моделями, є наступне:

1. M (ε)=0 математичне сподівання перешкоди равно 0;

2. перешкода взаємонезалежна із змінними cov (x_i, )=0

1. для 2-х визначень перешкоди коефіцієнтів коваріації між ними також дорівнює 0 - cov

2. перешкода ε нормально розподілена величина з параметрами (0;1) ε=N (ε, 0;1)

3. від виміру до виміру дисперсія перешкоди не змінюється

П’ята властивість. носить спеціальну назву: гомоскедастичність (одно-рідність). Якщо умова 5) не виконана, то кажуть, що дисперсія має властивість гетероскедастичності.

Чисельний аналіз регресійної моделі починають з того, що визначають значення регресійних коефіцієнтів β₁... β_р та коефіцієнтів β₀, який має спеціаль-ну назву – вільний член.

Регресійні коефіцієнти визначають за допомогою методів найменших квадратів.

(3.28)

Візьмемо частичні похідні по кожному з виразів, дорівняти їх і отримаємо систему рівнянь

Ця система рівнянь має спеціальну назву – нормальна система.

(3.29)

Невідомі у системі (3.25) – це коефіцієнти в₀, в₁...

х₁, y₁ – ми маємо внаслідок спостережень

в₀, в₁ - це коефіцієнти, які ми повинні визначити

n – кількість спостережень, вони нам завжди відомі.

Використовуючи таблицю вихідних даних (Додаток Б), розраховуємо багатовимірну лінійну регресійну модель за допомогою “електронних таблиць” EXCEL-2000. Результати розрахунків наведені в табл.В.1 – В.4 Додатку В.

Як видно з даних розрахунків табл.В1 – В4 Додатку В, лінійні багатовимірні рівняння регресії описують наступні статистичні процеси:

1. Рівняння багатовимірної лінійної регресії :

а ) 11-параметрична модель “активи+пасиви БАНК “Фінанси та Кредит” (n=47).

б) 6-параметрична модель “пасиви БАНК “Фінанси та Кредит”(n=47).

в) 11-параметрична модель “активи+пасиви 4-х банків”(n=191).

г) 6-параметрична модель “пасиви 4-х банків”(n=191).

2. Коефіцієнт детермінації для даних моделей:

а) Коефіцієнт детермінації R² (11-параметрична модель “активи+пасиви БАНК “Фінанси та Кредит”) = 0,856 (n=47), сила регресійного зв’язка – високої щільності (більше 0,75).

б) Коефіцієнт детермінації R² (6-параметрична модель “пасиви БАНК “Фінанси та Кредит”) = 0,616 (n=47), сила регресійного зв’язка – середньої щільності (0,36> >0,75).

в) Коефіцієнт детермінації R² (11-параметрична модель “активи+пасиви 4-х банків”) = 0,877 (n=191), сила регресійного зв’язка – високої щільності (більше 0,75).

г) Коефіцієнт детермінації R² (6-параметрична модель “пасиви 4-х банків”) = 0,754 (n=191), сила регресійного зв’язка – високої щільності (більше 0,75).

3. Перевірку значущості регресійного рівня здійснюють за критерієм Фішера F. Якщо величина F буде більше F_табл, то ми вважаємо, що наше рівняння значуще.

Згідно з таблицями критичних значень критерія Фішера:

- для багатовимірної (і=11) лінійної вибірки з n-1=191 величин табличне значення F_{табл =} 1,93 при рівні довірчої ймовірності Р=0,95 [48].

- для багатовимірної (і=6) лінійної вибірки з n-1=47 величин табличне значення F_{табл =} 2,31 при рівні довірчої ймовірності Р=0,95 [48].

Як видно з даних розрахунків (табл.3.3 –3.6), проведених за допомогою “електронних таблиць” EXCEL-2000, фактичні значення критерія Фішера для багатовимірних вибірок(і=6) з n-1=47 величин та (і=11) з n-1=191 величина становлять:

а) F (11-параметрична модель “активи+пасиви БАНК “Фінанси та Кредит”) = 19,526 (n=47)> 2,31 (табл.критерій Фішера);

б) F (6-параметрична модель “пасиви БАНК “Фінанси та Кредит”) = 10,981 (n=47)> 2,31 (табл.критерій Фішера);

в) F (11-параметрична модель “активи+пасиви 4-х банків”) = 116,582 (n=191)> 1,93 (табл.критерій Фішера);

г) F (6-параметрична модель “пасиви 4-х банків”) = 94,333 (n=191)> 1,93 (табл.критерій Фішера).

Тобто набагато перевищують мінімально-критеріальні значення по Фішеру і отримані регресійні багатовимірні рівняння є значущими.

На рис. 3.6 – 3.7 наведені результати графічного аналізу якості регресійних багатовимірних моделей по поточним залишкам (різниці фактичних помісячних значень рентабельності статутного капіталу і прогнозних значень, розрахованих по регресійній моделі).

Як показують результати аналізу, при впровадженні 11-параметричної моделі (“Активи+Пасиви”) по відношенню до якості рішення по 6-параметричній моделі (“Пасиви”) значення коефіцієнта детермінації R² на вибірці помісячних даних для БАНК “Фінанси та Кредит” за 2003 –2006 роки зростає з рівня 0,616 (середня сила зв’язку) до 0,856 (сильний кореляційний зв’язок)

Одночасно, як показують результати аналізу, при впровадженні 11-параметричної моделі (“Активи+Пасиви”) по відношенню до якості рішення по 6-параметричній моделі (“Пасиви”) значення коефіцієнта детермінації R² на вибірці помісячних даних для 4-х банків (БАНК “Фінанси та Кредит”, БАНК “Приватбанк”, БАНК “Укрсоцбанк”, БАНК “Державний Укрексімбанк” за 2003 –2006 роки зростає з рівня 0,754 (сильний кореляційний зв’язок) до 0,877 (сильний кореляційний зв’язок).

В той же час, як показують результати, наведені на графіках рис.3.6, 3.7 застосування багатовимірної моделі, отриманої по даним вибірки для 4-х банків, при застосуванні до прогнозу поточної рентабельності для БАНК “Фінанси та Кредит” дає систематичне завищення розрахунових даних відносно фактичних даних рентабельності від 7 до 30%.

Таким чином, для управління оптимальною структурою активів та пасивів в комерційому банку доцільно застосування багатовимірної регресійної моделі, отриманої на статистичній вибірці власних результатів діяльності.

В той же час, отримані результати статистичної значущості для багатовимірної регресійної моделі, побудованої на статистичній вибірці діяльності 4-х банків з різною структурою активів та пасивів, а також значно відрізняючимися обсягами залучених коштів, доказують життєздатність запропонованого підходу масштабування характеристик банку і спільного аналізу ефективності діяльності груп різнорідних комерційних банків України.

Р ис.3.12. – Аналіз залишків (різниця фактичної рентабельності – прогноз по регресійному рівнянню) для 4-х моделей регресійного аналізу для БАНК “Фінанси та кредит” за 2003 –2006 роки (помісячно)

Рис.3.13. – Динаміки рентабельності статутного капіталу та залишків прогнозування (різниця фактичної р ентабельності – прогноз по регресійному рівнянню) для моделі “Активи+Пасиви” по 4-х банках для БАНК “Фінанси та кредит” за 2003 –2006 роки (помісячно)

ВИСНОВКИ

Проведене дипломне дослідження мало метою теоретичне обгрунтування важливості інтегрованого управління активами та пасивами комерційного банку для визначення алгоритму управління залученням ресурсів(пасивів) у юридичних та фізичних осіб, розкриттю діючої практики залучення коштів в БАНК “Фінанси та Кредит”, а також пошуку напрямків удосконалення розвитку програмних моделей управління оптимальністю структури залучених коштів в комерційному банку.

Для досягнення поставленої мети в дипломній роботі вирішені такі завдання:

• досліджено сутність та класифікацію ресурсної бази комерційного банку, як структурний розподіл коштів на власний капітал, залучені кошти юридичних та фізичних осіб у вигляді поточних та строкових депозитів, запозичені кошти у інших комерційних банків та Національного банку України у вигляді короткострокових та довгострокових кредитів;

• досліджено структуру залучених коштів в БАНК “Фінанси та Кредит”, її динаміку у 2003 – 2007 роках та порівняльні особливості структур залучених коштів в інших комерційних банках першої групи рейтингу НБУ;

• розглянуто процес функціонування та управління залученими коштами в “Фінанси та Кредит”;

• проведено аналіз діючої практики управління залученими коштами в комерційних банках розвинутих країн світу;

• проведена розробка регресійної багатовимірної математичної моделі розрахунку впливу структури пасивів комерційного банку на рентабельність його роботи;

• на основі розрахунків побудованої моделі запропоновано шляхи удосконалення оптимальної структури залучених коштів в БАНК “Фінанси та Кредит” для підвищення рівня рентабельності роботи банку;

Як показують результати аналізу, досліджуємий банк БАНК “Фінанси та Кредит” станом на 01.04.2007 року займає 9-те місце в банківській системі Ук-раїни по обсягам залучених коштів юридичних (2 215,901 млн.грн.) та фізичих осіб(3 299,168 млн.грн.), при цьому ці обсяги в 5 разів менші, ніж у лідера БС України – БАНК “Приватбанк”.

Порівняння показників відношення залучених коштів до власного капіта-лу в найбільших банках України станом на 01.04.2007 року показало, що цей показник для БАНК “Фінанси та Кредит” дорівнює 5,8, при рівні показника у лі-дера БАНК “Приватбанк” – 6,4 та максимальному значен-ні у банках 1-2 групи рейтингу НБУ до 7,0. Таким чином, потенціал банку для залучення коштів ви-користано у високому ступені.

Характеристики

Список файлов ВКР