Анализ факторов, влияющих на рост портфеля банковских кредитов
Теоретические основы банковского кредитования. Моделирование зависимости объема кредитного портфеля банков. Выбор "внутренних" и "внешних" факторов в модели. Построение регрессионной модели, ее оптимизация. Интерпретация модели, возможности ее применения.
| Рубрика | Банковское, биржевое дело и страхование |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 17.03.2014 |
| Размер файла | 103,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
0.998929
Mean dependent var
18.74428
Adjusted R-squared
0.998923
S. D. dependent var
1.333758
S. E. of regression
0.043766
Akaike info criterion
-3.413255
Sum squared resid
1.997868
Schwarz criterion
-3.380211
Log likelihood
1798.959
Hannan-Quinn criter.
-3.400726
F-statistic
162192.6
Durbin-Watson stat
1.967269
Prob (F-statistic)
0.000000
Как можно заметить, все факторы оказываются значимыми. Модель в целом также оказывается значимой, а также лишенной последствий мультиколлинеарности и автокорреляции. Все знаки перед факторами оказались предсказуемыми, в частности, соответствующими данным таблицы (2.1), в которой соответствующие коэффициенты корреляции оказались положительными, то есть налицо наличие прямой связи между факторами и зависимой переменной.
Глава 3. Практическое использование модели
3.1 Интерпретация модели
Ранее были представлены результаты практической части исследования, то есть построение модели и некоторые тесты, которые направлены на улучшение ее описательной способности. В третьей главе будет дана некоторая интерпретация полученной модели и описание возможностей ее применения на практике.
Исходя из материалов второй главы, можно сказать, что уравнение зависимости объема выданных кредитов от факторов выглядит следующим образом:
ln (Cr_ul) = 0,01*ln (mbk) +0,02*ln (pr_ul) +0,21*ln (dep_fl) +0,03*ln (dep_ul) +0,01*ln (obl) +0,99*ln (cr_ul (t-1)) +17,7
где:
Cr_ul - объем выданных юридическим лицам кредитов
pr_ul - объем просроченной задолженности
dep_fl - объем вкладов физических лиц
obl - объем займов с помощью векселей и облигаций
mbk - объем займов на межбанковском рынке
dep_ul - средства юридических лиц.
Стоит отметить, что в спецификации использованы натуральные логарифмы при зависимой переменной, а также при факторах, что дает несколько иную интерпретацию модели, чем при линейной спецификации, о чем будет упомянуто в дальнейшем.
Как можно заметить, в уравнении в качестве факторов содержится сама зависимая переменная с лагом в 1 месяц, что обусловлено желанием избежать наличии автокорреляции в остатках, которая ведет к появлению неэффективных оценок коэффициентов. Таким образом, модель лишена автокорреляции, и можно утверждать, что оценки коэффициентов регрессии являются эффективными. Однако данный факт можно интерпретировать как преемственность действий банка во времени и его частичную ориентацию на достигнутые в прошлом показатели.
Чтобы более точно интерпретировать результаты построения модели, можно добавить, что при увеличении объема просроченной задолженности юридических лиц на 1%, объем выданных юридическим лицам кредитов увеличится на 0,02%. Прямая связь может быть интерпретирована следующим образом: при увеличении объема кредитного портфеля неизменно растет и просроченная задолженность в нем как следствие неизменности политики банка в одобрении кредитных заявок и постоянного наличия в портфеле некоторого объема просроченной задолженности.
При увеличении объема вкладов населения на 1%, объем выданных юридическим лицам кредитов растет на 0,21%, что следует из указанного уравнения. Прямая связь между фактором и зависимой переменной объясняется тем, что депозиты физических лиц являются основным источником для выдачи кредитов юридическим лицам, хотя и не единственным.
Интерпретация реакции объема выданных юридическим лицам кредитов на изменение объема заимствований кредитного учреждения с помощью облигаций и векселей выглядит следующим образом: при увеличении займов на 1%, объем кредитов увеличивается на 0,01%. Прямая связь может быть объяснена, как уже было упомянуто ранее, тем, что данный тип займов не является основным источником для формирования базы выдачи кредитов, и поэтому, рост объема займов данного типа может свидетельствовать о том, что предприятию в нормальном процессе функционирования требуется привлечь необходимый объем средств, которые будут израсходованы для поддержания текущей деятельности.
Еще одним фактором в модели является объем средств юридических лиц, хранящийся в кредитном учреждении. При увеличении данного фактора на 1%, наблюдается, согласно уравнению, рост объема портфеля кредитов на 0,03%. Прямая связь объясняется тем, что данный показатель является одним из средств финансирования процесса выдачи кредита, хотя и не основным, о чем было упомянуто выше.
Также одним из факторов, включенных в модель, является объем привлеченных межбанковских кредитов. При увеличении данного показателя на 1% наблюдается рост объема кредитного портфеля на 0,01%. Данная прямая связь также является очевидной, ввиду того, что данный тип заимствований является одним из наиболее простых способов для банка привлечь средства с целью их дальнейшего размещения.
Также в уравнении содержится еще одна лаговая переменная, а именно - непосредственно зависимая переменная, однако взятая с лагом в 1 месяц. Причина ее включения в уравнение кроется в желании исключить из модели автокорреляцию остатков. При наличии последней нельзя достоверно утверждать о значимости отдельных факторов, включенных в модель. Однако включение данной лаговой переменной является общепринятым эконометрическим методом избавления от проблемы автокорреляции остатков в модели, что, в конечном счете, делает модель более приближенной к реальности. Также нельзя не учитывать фактора наличия кредитной политики банка, которая в определенной степени может быть отражена путем добавления данной переменной в ряд факторов, что показывает исследователю, насколько банк придерживается и ориентируется на решения прошлых периодов.
Таким образом, уравнение зависимости объема выданных юридическим лицам кредитам описывает, насколько изменяется последний при условии изменения входящих в модель факторов. О возможностях его применения и соответствующих ограничениях будет упомянуто ниже.
3.2 Возможности применения модели
В предыдущем параграфе была дана интерпретация полученной регрессионной модели. Далее стоит упомянуть о том, насколько последняя может быть применена на практике.
Так как модель была построена на реальных данных за определенный промежуток времени, то можно сказать, что выявленные закономерности, в частности, уравнение, описывающее зависимость объема выданных кредитов от ряда факторов, является в определенной степени достоверным и пригодным к дальнейшему использованию.
В частности, полученную модель можно использовать для анализа сложившейся ситуации на рынке, так как модель с высокой степенью точности определяет степень изменения зависимой переменной в ответ на изменения факторов. Также преимуществом модели является то, что ряд факторов состоит из 5 переменных, что позволяет широко охватить поле предполагаемых величин, оказывающих влияние на зависимую переменную.
Модель может быть использована при анализе текущей ситуации на рынке банковского кредитования, так как она с довольно высокой степенью точности описывает связи между переменными, позволяя тем самым говорить о возможности ее использования при выявлении трендов на рынке кредитования. Данное использование подразумевает под собой интерпретацию фактов, происходящих на рынке через призму выведенного ранее уравнения, описывающего степень взаимосвязи между показателями. Также модель можно применить при формировании стратегии или отдельных ее элементов ввиду небольшого факторного набора. Говоря более детально и применительно к полученным результатам, можно с достаточной степенью точности говорить об изменении объема кредитов как реакции на изменение факторов, о чем более подробно было описано в блоке, касающемся интерпретации модели. Еще одной положительной стороной является возможность применения модели в ситуациях поиска оптимальной реакции на действия других игроков рынка, подразумевая под этим факт того, что модель описывает поведение кредитного учреждения в среднем, то есть может быть применена к любому игроку на рынке. Таким образом, модель может быть использована в качестве одного из инструментов для обоснования тех или иных решений менеджмента, а также при дальнейших исследованиях рынка, как отправная точка для более глубокого изучения тенденций и взаимосвязей.
Однако построенная модель, как и любая другая, имеет ряд ограничений, о которых следует помнить при попытке применения ее на практике. Стоит помнить о том, что модель является упрощенной интерпретацией реальной рыночной ситуации, что подразумевает под собой возможность исключения из рассмотрения ряда деталей, которые также в совокупности могут оказывать значительное влияние.
Ряд факторов, которые могли бы быть включены в модель, является ограниченным рамками работы. Определенные значимые факторы могли быть пропущены на этапе факторного отбора, что отрицательно сказалось бы на качестве модели в целом.
Некоторые факторы невозможно измерить количественно и включить в исследование, в частности, кредитную политику того или иного банка, его ориентированность на определенные сегменты рынка или действия топ-менеджмента. Последние могут под собой иметь различные цели - в частности, достижение максимальной прибыльности, рост клиентской базы или некоторые иные, что в моменте дает различное положение банка относительно рынка.
Также одной из неявных предпосылок модели является предположение о том, что кредитное учреждение реагирует на изменяющиеся рыночные условия, стараясь предпринять определенные меры, что, в частности, проявляется в изменении объема кредитного портфеля. Однако возможны случаи, когда банк может действовать в соответствии со своими долгосрочными планами, неактивно реагируя на изменяющийся рынок. Нельзя сказать, что это правило, однако вероятность подобного исхода не равна нулю.
Стоит отметить и ограниченность периода наблюдения за переменными. Для сглаживания отражения в модели острой фазы экономического кризиса, был взят промежуток времени 2010-2012 годов, однако увеличение периода могло бы улучшить качество модели в целом.
Также стоит отметить возможную неоднородность данных, которые были использованы в модели. Можно сказать, что на рынке функционирует гораздо больше частных банков, чем банков с государственным участием, поэтому попавшие в выборку кредитные учреждения могли бы в определенной степени исказить реальную картину.
Таким образом, можно сказать, что полученная в ходе исследования модель может быть применена при анализе рынка и в качестве одного из инструментов при принятии управленческих решений, однако стоит помнить о возможных ограничениях, которые могут оказать влияние на качество и степень достоверности полученных с помощью подобного анализа выводов.
Заключение
В ходе работы были поэтапно выполнены все поставленные задачи, а также достигнута цель, указанная во введении - нахождение и описание взаимосвязей между объемом выданных кредитов и различными факторами, которые влияют на данную переменную. Регрессионная модель, полученная как результат работы, была выбрана как наиболее оптимальный вариант описания взаимосвязей между переменными. Переход от линейной к логарифмической спецификации является оправданным и не ухудшающим общее качество модели. Нельзя не упомянуть, что была проведена работа по оптимизации модели с помощью различных эконометрических инструментов. Также была дана интерпретация полученных в ходе работы результатов, о чем более подробно изложено в третьей главе.
О качестве полученной модели также более подробно упомянуто в соответствующих разделах работы, однако вкратце можно охарактеризовать модель как достоверно описывающую реальную ситуацию в отрасли и пригодную для дальнейшего применения в исследованиях. Как и любая модель, полученное уравнение, описывающее зависимость между переменными, имеет ряд ограничений, которые, тем не менее, позволяют говорить о том, что была получена модель с высокой описательной способностью и возможностью применения на практике при решении широкого спектра задач. Области ее применения не ограничиваются только академическим интересом, а также содержат в себе прикладную составляющую, в частности, инструментарий для анализа рыночной ситуации банковского кредитования, выявления тенденций изменения переменных как реакции на определенные события, и, наконец, принятия управленческих решений на уровне топ-менеджмента банка.
Также важным результатом, достигнутым в ходе работы, является проверка гипотезы о влиянии государственного участия в капитале банка на объем кредитного портфеля с помощью включения в модель фиктивной переменной, принимающей различные значения в зависимости от собственника банка. Согласно полученным результатам, не имеет значения факт наличия или отсутствия государства в ряде акционеров кредитного учреждения, несмотря на очевидные предпосылки обратного утверждения, которые также подробно описываются в работе. Возможные причины такого положения дел также были подробно изложены в работе, а именно во второй главе.
Таким образом, полученные в ходе работы результаты являются достоверными, отражающими действительность, так как получены в ходе анализа реальных данных, и могут быть в дальнейшем использованы в дальнейшем сторонним исследователем.
Список литературы
1. Агафонова М.В. Формирование кредитного портфеля современного коммерческого банка // Современные наукоемкие технологии. 2005. №6. с.52-55
2. Бирюкова Е.А., Коваленко О.В. Российский рынок межбанковского кредитования: вопросы развития инфраструктуры // Банковское дело. 2011. №12. с.39-46.
3. Бровкина Н.Е. Конкуренция на кредитном рынке и перспективы ее развития // Банковское дело. 2011. №7. с.31-38.
4. Букирь М.Я. Кредитная работа в банке. Методология и учет - М.: Кнорус, 2012. - 240 с.
5. Воронин Б.Б., Демчев И.А. Розничный банковский бизнес. Бизнес-энциклопедия - М.: Альпина Паблишер, 2010. - 526 с.
6. Грюнинг Х., Брайович Б. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного управления и управления финансовым риском - М.: Весь Мир, 2009. - 290 c
7. Егоров А.В., Кармазина А.С. Кредитный рынок: тенденции и перспективы // Банковское дело. 2012. №3. с.18-24.
8. Мазорук А.В. Принципы формирования стратегии банка // Банковское дело. 2012. №2. с.52-58.
9. Мамонов М.Е. Перспективы кредитования банками реального сектора экономики // Банковское дело. 2010. №9. с.18-24.
10. Мамонов М.Е., Пестова А.А. Банковская система России на выходе из кризиса // Банковское дело. 2011. №5. с.21-32.
11. Масленченков Ю.С. Финансовый менеджмент в коммерческих банках. Фундаментальный анализ - М.: Перспектива, 1996. - 160 с.
12. Меняйло Г.В. Сущность и классификация кредитного портфеля коммерческого банка // Вестник ВГУ, Серия: Экономика и управление. 2005. №2. с.129-136.
13. Милюков А.И., Пенкин С.А. Денежно-кредитная политика как фактор роста российской экономики // Банковское дело. 2011. №1. с.49-54.
14. Морсман Э. Кредитный департамент банка - М.: Альпина Паблишер, 2004. - 47 с.
15. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка - М.: ИКЦ "ДИС", 1997. - 464 с.
16. Пашков А.И. Оценка качества кредитного портфеля // Деньги и кредит. 1997. №5. с.29-30.
17. Рассказов Е.А. Управление свободными ресурсами банка - М.: Финансы и статистика, 1996. - 96 с.
18. Рид Э., Коттер Р., Гилл Э. Коммерческие банки / пер. с англ., под ред.В.М. Усоскина.2-е изд. - М.: СП "Космополис", 1991. - 480 с.
19. Синки Дж., мл. Финансовый менеджмент в коммерческом банке и в индустрии финансовых услуг / Пер. с анг. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 1018 с.
20. Славянский А.В. Управление кредитным портфелем как один из элементов системы управления кредитным риском // Аудит и финансовый анализ. 2008. №6. с.1-10.
21. Соколинская Н.Э. Влияние МБК на границы кредитования // Банковское дело. 2012. №1. с.26-33.
22. Солнцев О.Г., Мамонов М.Е. Ситуация на кредитном рынке: промежуточные итоги кризиса и контуры среднесрочного прогноза // Банковское дело. 2010. №4. с. 19-23.
23. Ужахов М.А. Влияние денежно-кредитной политики на инвестиционную активность // Банковское дело. 2012. №8. с.38-44.
24. Шеремет А.Д., Щербакова Г.Н. Финансовый анализ в коммерческом банке - М.: Финансы и статистика, 2001. - 256 с.
25. Casu B. Introduction to Banking - Prentice Hall, 2006. - 560 с.
26. Dilley D. Essentials of Banking - John Wiley & Sons, 2008. - 269 с.
27. Fabozzi F. Bank Loans: Secondary Market and Portfolio Management - John Wiley & Sons, 1998. - 222 c.
28. Gregoriou G. The Handbook of Credit Portfolio Management - McGraw-Hill, 2008. - 504 c.
29. Hudson R. The Capital Markets and Financial Management in Banking - Global Professional Publishing, 2000. - 366 c.
30. Morsman E.commercial Loan Portfolio Management - Risk Management Assoc, 1993. - 129 c.
31. Pond K. Retail Banking - Global Professional Publishing, 2009. - 206с.
32. Smithson C. Credit Portfolio Management - John Wiley & Sons, 2003. - 352 c.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Сущность банковского кредитования. Кредитная политика коммерческих банков. Условия кредитования и виды обеспечения возвратности банковских кредитов. Анализ банковского кредитования на примере ОАО "АКИБАНК". Исследование кредитного портфеля банка.
курсовая работа [201,0 K], добавлен 15.05.2008Сущность и структура кредитного портфеля банка. Нормативно-правовое регулирование процесса кредитования. Порядок предоставления и сопровождения кредитов. Документальное оформление и учет операций. Анализ кредитного портфеля банка за 2012-2014 гг.
курсовая работа [114,6 K], добавлен 26.10.2015Понятие портфеля ценных бумаг и основные принципы его формирования. Модели оптимального портфеля ценных бумаг и возможности их практического применения. Типы инвесторов, работающих на российском фондовом рынке. Недостатки российского фондового рынка.
контрольная работа [34,0 K], добавлен 25.07.2010Основы банковского кредитования, его экономическая сущность, субъекты и объекты. Этапы процесса кредитования предприятий коммерческими банками. Анализ кредитного портфеля КБ "Газбанк". Пути совершенствования банковского кредитования реального сектора.
курсовая работа [137,0 K], добавлен 25.06.2010Виды банковских кредитов и принципы кредитования. Развитие банковского кредитования в России. Формирование кредитного портфеля в коммерческом банке и пути его совершенствования примере ОАО "Россельхозбанк". Методы оценки кредитоспособности заемщика.
дипломная работа [127,5 K], добавлен 22.03.2015Экономическая сущность, функции банковских кредитов и его современные виды. Принципы банковского кредитования на современных условиях: классификация по степени риска, анализ состава и структуры источников. Структура собственных и привлеченных средств.
дипломная работа [78,2 K], добавлен 20.03.2014Роль банковских кредитов в условиях рыночной экономики, их функции. Практика краткосрочного кредитования на примере ОАО "Далькомбанк" г. Биробиджана. Анализ кредитного портфеля банка за 2002-2004 гг. Особенности кредитования юридических и физических лиц.
дипломная работа [281,2 K], добавлен 04.07.2010Анализ обоснованности размера и использования кредитов. Оценка эффективности и выявление резервов для разработки нового кредитного портфеля коммерческого банка. Разработка программы ресурсного обеспечения кредитования, финансовая оценка решений.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 18.05.2013Поняття, характеристика кредитного портфеля банку. Фактори зовнішнього та внутрішнього впливу на вартість кредитного портфеля банку. Особливості управління вартістю кредитного портфеля в умовах кризи. Оцінка вартості кредитного портфеля ПАТ КБ "Хрещатик".
дипломная работа [3,9 M], добавлен 12.08.2010Рассмотрение и анализ доли просроченной задолженности по кредитам. Исследование динамики просроченной задолженности в общем объеме кредитного портфеля. Определение "плохих" ссуд в разрезе типов кредитных организаций, а также проблемных кредитов банков.
презентация [2,0 M], добавлен 19.06.2019
