Статистический анализ финансовой деятельности коммерческого банка ОАО КБ «Севергазбанк» г.Вологда

 

Исходя  из данных (таблица 5.5) мы делаем вывод, что более точно динамику фактора активы описывает параболический тренд. Значение ошибки аппроксимации (4,85%) позволяет нам сделать точечный прогноз на следующий период, то есть на первое полугодие 2009 года. Для этого вместо t в уравнение подставим номер следующего периода, то есть 9:

 

X=13046,75+3232,22*9-314,36*81=16673,57

 

Таким образом, мы получили, что в первое полугодие 2009 года по нашим расчетам размер активов должен составлять 16673,57 млн.руб.

Вычислим  коэффициенты автокорреляции первого порядка для результативного и выбранного нами факторного признаков по формуле (5.1). Для этого сначала заполним рабочую таблицу (приложение 6).

 

По  полученным данным (приложение 6) рассчитаем коэффициенты автокорреляции первого  порядка:

 

 

 

Несмотря  на то, что полученные коэффициенты автокорреляции первого порядка получились небольшими, мы проведем исследование по уравнениям регрессии, построенными методами первых разностей, по отклонениям от тренда и по уровням ряда с включением фактора времени.

1. Построение уравнения регрессии методом первых разностей. Для этого сначала мы рассчитали цепные абсолютные приросты для результативного и факторного признаков. Затем провели обработку (приложение 7) и получили следующее уравнение

 

 

2. Построение регрессии по отклонениям от тренда. Для этого мы рассчитали отклонения от тренда для результативного и факторного признаков. Затем провели обработку (приложение 8) и получили следующее уравнение

 

 

3. Построение уравнения регрессии по уровням ряда с включением фактора времени.

Последний вид уравнения регрессии получим  самостоятельно по формуле (5.5). Для  этого заполним рабочую таблицу (таблица 5.6). А затем найдем параметры уравнения способом наименьших квадратов, решив для этого следующую систему уравнений

 

 

 

(5.6)

 

 

 

 

 

Таблица 5.6 – Рабочая таблица для построения уравнения регрессии с включением фактора времени

 

y	x	x2	xy	t	t2	xt	yt
156,79	16353,83	267447755,7	2564117,01	1	1	16353,83	156,79
250,99	19018,89	361718176,8	4773551,20	2	4	38037,78	501,98
285,98	18231,26	332378841,2	5213775,73	3	9	54693,78	857,94
294,88	20292,13	411770539,9	5983743,29	4	16	81168,52	1179,52
420,1	21232,68	450826700	8919848,87	5	25	106163,4	2100,5
302,88	22574,53	509609404,7	6837373,65	6	36	135447,18	1817,28
408,64	21429,66	459230327,7	8757016,26	7	49	150007,62	2860,48
221,64	17471,95	305269036,8	3872483,00	8	64	139775,6	1773,12
∑=2341,9	∑=156604,9	∑=3098250783	∑=46921909,01	∑=36	∑=204	∑=721647,71	∑=11247,61

 

Решим систему уравнений по формуле (5.6):

 

 

Решив систему получили уравнение следующего вида

 

 

 

 

6. Прогнозирование прибыли на основе полученных уравнений.

 

Ранее мы получили вывод о том, что прогнозирование  прибыли на основе тренда мы не можем, так как ошибка аппроксимации имеет значение более 10% как в случае линейного тренда, так и в случае параболического.

Затем мы получили уравнение парной регрессии  с факторным признаком активы, ошибка аппроксимации для этого  уравнения имеет значение менее 10%, а значит мы можем на его основе спрогнозировать прибыль.

В разделе 5 данной курсовой работы мы спрогнозировали  размер активов на первое полугодие 2009 года по уравнению тренда. На основе вычисленного значения факторного признака и выбранного уравнения парной регрессии мы можем получить значение прибыли на первое полугодие 2009 года. Для этого в уравнение парной регрессии подставим спрогнозированное на тот же период значение факторного признака:

 

 

Таким образом мы получили, что в первое полугодие 2009 года размер прибыли составит 196,038 млн.руб.

Но  мы можем спрогнозировать размер прибыли и по уравнениям регрессии  полученные методами первых разностей, по отклонениям от тренда и с включением фактора времени.

1. Прогнозирование по регрессии, полученной методом первых разностей.

 

(6.1)

где     

 

Найдем y_p по формуле (6.1)

 

 

Таким образом, по данному уравнению регрессии  прибыль в первом полугодии 2009 года составит 226,152 млн.руб. 

2. Прогнозирование по регрессии, полученной по отклонениям от тренда.

 

(6.2)

 

где - точечные прогнозы

 

Найдем y_p по формуле (6.2)

 

 

Таким образом, по данному уравнению регрессии  мы получили, что в первом полугодии 2009 года размер прибыли составит 212,224 млн.руб.

 

3. Прогнозирование по регрессии, полученной путем включения фактора времени.

 

(6.3)

где   

 

Найдем y_p по формуле (6.3)

 

 

Таким образом, по данному уравнению регрессии  прибыль в первом полугодии 2009 года составит 222,848 млн.руб.

 

 

7. Оценка рентабельности и устойчивости банка с помощью коэффициента корреляции рангов.

 

Для оценки устойчивости выявленной тенденции  изменения уровня используют коэффициент  корреляции рангов Спирмена.

 

(7.1)

где n – число уровней

d_i² – разность рангов уровней и номеров соответствующих им отрезков времени ряда в квадрате

 

Если  коэффициент корреляции рангов Спирмена близок к нулю, то присутствует неустойчивость тенденции выявленных показателей, а если близок к единице, то такая  тенденция устойчива.

По  знаку коэффициента можно определить направление тенденции, если знак «+», то тенденция к росту уровня, а если «-» - к сокращению.

 

Для проведения оценки рентабельности и устойчивости банка рассчитаем данные рентабельности банка (таблица 7.1). Рентабельность банка – это отношение прибыли банка к его собственному капиталу.

 

Таблица 7.1 - Расчет рентабельности

Показатели	2005 г.		2006 г.		2007 г.		2008 г.
	I	II	I	II	I	II	I	II
Прибыль, млн.руб.	156,7939	250,9925	285,9762	294,8772	420,1045	302,8798	408,6439	221,6420
Собственный капитал, млн. руб.	1577,7416	1899,7371	1864,9194	1851,9221	1900,9013	2658,8047	3047,9019	2512,670
Рентабельность, тыс.руб.	99,379	132,1195	153,345	159,2276	221,0027	113,9157	134,0738	88,2097

 

 

Для расчета  коэффициента корреляции рангов Спирмена заполним следующую рабочую таблицу (таблица 7.2)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 7.2 – рабочая таблица для расчета  коэффициента Спирмена

 

Рентабельность, тыс.руб.	ti	R	di2
99,379	1	2	1
132,1195	2	4	4
153,345	3	6	9
159,2276	4	7	9
221,0027	5	8	9
113,9157	6	3	9
134,0738	7	5	4
88,2097	8	1	49

 

 

Рассчитаем коэффициент Спирмена по формуле (7.1)

 

 

Таким образом, мы получили неустойчивую тенденцию к снижению уровня рентабельности.

 

 

Выводы  и предложения.

 

В данной курсовой работе мы ставили перед собой  ряд основных задач: выявить тенденцию  изменения прибыли, изучить зависимость выбранных нами факторов, сделать прогнозирование прибыли на следующий период и оценить рентабельность и банка.

Проведя необходимые  исследования можно сделать следующие  выводы:

1. В среднем за каждый период объем прибыли составлял 292,7388 млн. руб., при этом в течение одного полугодия прибыль возрастала на 9,2640 млн. руб. или на 5,07%, или в 1,0507 раза.
2. Для характеристики динамики прибыли нами была выбрана линейная форма тренда. Из этого уравнения следует, что среднее выровненное значение при t=0 равно 216,7674, то есть в 2004 году объем прибыли согласно данному тренду составлял 216,7674 млн. руб., при этом каждое полугодие размер прибыли увеличивается на 16,8825 млн. руб. А исходя из значения ошибки аппроксимации мы сделали вывод, что прогнозирование на основе выбранного нами тренда невозможно.
3. При изучении зависимости прибыли от выбранных нами факторов методом корреляционно-регрессионного анализа, мы получили, что ни одно из уравнений множественной регрессии не имеет место на существование. А единственным пригодным уравнением из всех уравнений регрессии с такими факторами как активы, собственный капитал и вклады физических лиц является уравнение парной регрессии с факторным признаком активы.
4. При изучении трендовых моделей факторного признака активы, мы получили что его динамику описывает параболическое уравнение, а прогноз по нему показал, что в первое полугодие 2009 года размер активов должен составить 16673,57 млн.руб.
5. Нами было сделано и прогнозирование прибыли, причем несколькими методами. Во-первых, исходя из полученного уравнения парной регрессии и спрогнозированного факторного признака, мы получили, что в первое полугодие 2009 года размер прибыли составит 196,038 млн.руб. Во-вторых, по уравнению регрессии, полученного методом первых разностей, прогноз составил 226,152 млн.руб. В-третьих, по уравнению регрессии по отклонениям прогнозируемая величина прибыли составила 212,224 млн.руб. В-пятых, уравнение регрессии с включением фактора времени дало прогноз прибыли в размере 222,848 млн.ру. На наш взгляд это наиболее точный прогноз.
6. При оценке рентабельности банка с помощью коэффициента корреляции рангов Спирмена мы выявили неустойчивую тенденцию к снижению уровня рентабельности.

Таким образом, проведенный нами анализ показал, что  наибольшее влияние на формирование размеров прибыли имеют активы. Причем мы получили, что в первом полугодии 2009 года размер активов должен составить 16673,57 млн.руб., и если экономическая ситуация в стране будет стабильной и благосклонной к деятельности данного коммерческого банка, то размер прибыли будет находиться в пределах от 196 до 226 млн.руб., причем наиболее вероятно, что он составит именно 222 млн.руб.

Но беря во внимание то, что нами исследован небольшой период времени, то наши прогнозы могут не оправдаться, тем более что рентабельность банка имеет неустойчивую тенденцию к снижению.

 

Список  литературы.

 

1. Практикум по эконометрике под редакцией И.И.Елисеевой // Финансы и статистика // Москва 2005.
2. Статистика финансов: Учебник. – 2-е изд. // Под редакцией В.Н.Салина. – М.: Финансы и статистика 2003.
3. Статистика финансов: учеб. для студентов вузов, обучающихся по специальности «статистика» // Под редакцией М.Г. Назарова. –М.: Изд-во Омега-Л, 2005.
4. Финансовая статистика: Учебн. Пособие // Т.В.Тимофеева – М.: Финансы и статистика, 2006.
5. Эконометрика: Учебник / Под редакцией И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005.
6. Общая теория статистики: Учбник / Под ред. И.И. Елисеевой. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004.
7. Общая теория статистики: Учебник / Под редакцией М.Р.Ефимовой. – М.: ИНФРА-М, 1998.
8. Практикум по общей теории статистики: Учеб. пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005.
9. Статистика финансов: учебник для вузов по спец. «финансы и кредит», «бух. учет, анализ и аудит», «мировая экономика» / С.А.Бурцева; РЭА – М.: Финансы и статистика, 2004.
10. Статистика финансов: Учебник // Бурцева С.А. – М.: Финансы и статистика, 2004.
11. Финансовая статистика: денежная и банковская: учебник для студ. по спец. «финансы и кредит», «статистика» / Под ред. С.Р.Моисеева. – М.: Кнорус, 2008.
12. www.gks.ru.
13. http://eprints.ksame.kharkov.ua/6035/1/212-215_%D0%9A%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8E%D0%BA_%D0%9E%D0%92.pdf
14. http://www.allbanks.ru/banks/russia/north-west/vologda/191048/
15. www.severgazbank.ru

 

 

 

Приложение 2

 

Приведение  данных о прибыли в цены 2008 года

 

Показатели	2005 г.		2006 г.		2007 г.		2008 г.
	I	II	I	II	I	II	I	II
Прибыль, млн. руб.	75,722	129,578	164,322	180,111	280,207	214,14	325,609	221,642
Индекс  потребительских цен, %	106,9	111,3	106,3	109,2	106	112,7	109,8	114,3
Прибыль в ценах 2008 года, млн. руб.	156,7939	250,9925	285,9762	294,8772	420,1045	302,8798	408,6439	221,6420