Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Статистическое исследование устойчивости региональных банковских систем России в условиях глобального финансово-экономического кризиса тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Мокрый, Дмитрий Александрович
Место защиты	Самара
Год	2011
Шифр ВАК РФ	08.00.12

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистическое исследование устойчивости региональных банковских систем России в условиях глобального финансово-экономического кризиса"

МОКРЫЙ ДМИТРИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ РЕГИОНАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ СИСТЕМ РОССИИ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОГО ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА

Специальность 08.00Л2 - Бухгатерский учет,

статистика

АВТОРЕФЕРАТ 4851192

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

3 О ИЮН 2011

Самара 2011

4851192

МОКРЫЙ ДМИТРИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ РЕГИОНАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ СИСТЕМ РОССИИ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОГО ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА

Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет,

статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Самара 2011

Работа выпонена в Самарском государственном экономическом университете

Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор

Зарова Елена Викторовна

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Черемисина Наталия Валентиновна

Защита состоится 15 июля 2011 г. в 9 ч на заседании диссертационного совета Д 212.214.04 при Самарском государственном экономическом университете по адресу: ул. Советской Армии, д. 141, ауд. 319, г. Самара, 443090

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного экономического университета

Автореферат разослан 9 июня 2011 г.

кандидат экономических наук, доцент Лебедева Татьяна Викторовна

Ведущая организация - Российский экономический университет

им. Г.В. Плеханова

Ученый секретарь диссертационного совета

Леонтьева Т.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. По оценкам Правительства Российской Федерации, 2010 г. для экономики страны стал переходным от кризисной ситуации к восстановительному развитию. Ожидается, что к началу 2012 г. российская экономика в поном объеме компенсирует потери, вызванные кризисным спадом.

Необходимость изучения уроков глобального финансово-экономического кризиса на этапе выхода из него обусловлена нелинейностью посткризисного развития экономики вследствие возникновения циклических колебаний с меньшей амплитудой и временной фазой. Вместе с тем теоретическое и прикладное значение имеют выявление и количественная характеристика закономерностей взаимодействия банковских и в целом экономических систем в сравнительном аспекте на до- и посткризисном этапах с целью корректировки разработанных до начала глобального финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг. стратегических программ социально-экономического развития.

Решение задач финансового оздоровления экономики страны и регионов, обоснованности дальнейшего институционального развития банковской системы во взаимосвязи с целевыми ориентирами социально-экономического развития требует анализа и количественной характеристики факторов устойчивости региональных банковских систем (РБС) в период кризиса, закономерностей взаимодействия РБС с социально-экономическими системами регионов как информационной основы регулирования их посткризисного развития.

Необходимость для целей государственного регулирования разработки методического обеспечения статистического исследования факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисной ситуации, анализа их взаимодействия с производственной и социальной сферами регионов на отдельных фазах макроэкономического спада и подъема обусловила актуальность диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Проблемы кризисной экономики современной России и зарубежных стран, оценка тенденций и перспектив посткризисного развития, в том числе за счет модернизации региональных финансов, исследовали в своих работах российские авторы А. Аганбегян, С. Алексашенко, С. Архипова, Е. Гайдар, С. Добры-шевский, Э. Исаев, В. May, В. Миронов, Д. Мирошниченко, А. Моисеев, А. Орлов, В. Стародубровский, Э. Энтов, а также зарубежные ученые Nouriel Roubini, Stephen Mihm, Frenk Mills, Ludwig von Mises, Alfonso Novales, Esther Fernandez, Jesus Ruiz.

Анализу причин и условий возникновения кризисных явлений в банковских системах, взаимодействию банковских и социально-экономических систем, в том числе на региональном уровне, посвящены работы О. Дробышевского, Л. Ледермана, С. Орлова, О. Тарасенко, П. Трунина, Е. Хоменко, С. Четверикова.

Исследования сопряженного развития банковского сектора и экономики в целом на различных стадиях циклической динамики осуществили в своих работах зарубежные авторы М.А. Abrams, С.А.Е. Goodhart, J. Huerta de Soto, F.E. Kydland и G. Selgin, M. Скоузен, Г. Хаберлер и др.

Методам статистического исследования развития банковских систем, анализа и моделирования деятельности кредитных организаций посвящены работы М. Ефимовой, В. Мхитаряна, М. Назарова, Е. Сабли-ной, Ю. Сажина, В. Салина.

Вместе с тем изучение научных публикаций и методологических рекомендаций показало, что теоретическому обоснованию и выработке методики комплексного статистического исследования финансовой устойчивости региональных банковских систем, выявлению совокупности внутренних и внешних факторов прибыльности образующих их кредитных организаций, анализу закономерностей взаимодействия региональных банковских систем и социально-экономических систем регионов в условиях глобального финансово-экономического кризиса, а также на начальных этапах выхода из него уделено недостаточно внимания. Указанные обстоятельства определили выбор темы диссертационного исследования.

Объектом исследования явились банковские системы, включающие в себя кредитные организации и их филиалы, расположенные на территории регионов - субъектов РФ.

Предмет исследования - система показателей и выработанные на их основе количественные закономерности финансовой устойчивости региональных банковских систем на этапах вхождения России в глобальный финансово-экономический кризис и выхода из него.

Цель диссертационной работы состоит в разработке теоретических положений, методического инструментария и в проведении на этой основе комплексного статистического исследования финансовой устойчивости региональных банковских систем в условиях глобального финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг., в выявлении и оценке количественных закономерностей влияния устойчивости региональных банковских систем на социально-экономическое развитие субъектов Российской Федерации в посткризисный период.

Для достижения цели были поставлены следующие взаимосвязанные задачи: 4

- сформировать теоретические положения о содержании понятия "региональная банковская система" и обосновать критерии финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисных условиях;

- исследовать институциональный состав региональных банковских систем и его структурно-динамические изменения на различных этапах глобального финансово-экономического кризиса;

- оценить влияние активных и пассивных операций кредитных организаций в составе региональных банковских систем на их финансовую устойчивость;

- разработать статистические модели и проанализировать закономерности взаимодействия банковских систем и региональных социально-экономических систем регионов в условиях глобального финансово-экономического кризиса и на начальном этапе выхода из него.

Область исследования. Содержание диссертационной работы соответствует следующим пунктам Паспорта специальности 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика (экономические науки): 3.3 - Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений, процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов; 3.4 - Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований; 3.8 - Прикладные статистические исследования воспроизводства населения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятий, организаций, отраслей экономик и России и других стран.

Теоретической и методологической основой исследования служили труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, посвященные проблемам развития и взаимодействия экономических и в их составе банковских систем на различных этапах многолетнего экономического цикла.

Был применен комплекс общенаучных методов познания (анализ и синтез, сравнение и аналогия, абстрактно-логический и системный подходы), а также специфических методов - статистической группировки, оценки структурных различий, анализа эмпирических рядов распределений, выявления и интерпретации главных компонент, корреляционного анализа и регрессионного моделирования, построения моделей бинарно-

го выбора, картографического, совокупность которых обеспечила комплексный подход к изучению проблемы.

Практическая реализация указанных методов была осуществлена с помощью пакетов прикладных программ Statistica 7.0, STA ТА, GRETL.

Информационную и эмпирическую базу исследования составили: федеральные и региональные законодательные и нормативные акты по изучаемой проблеме; официальные данные Федеральной службы государственной статистики, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики Самарской области, материалы Бюлетеня банковской статистики (Региональный раздел) Центрального банка Российской Федерации, публикации научно-исследовательских организаций, ресурсы Интернета.

Научная новизна диссертационной работы состоит в том, что в ней дана статистическая оценка факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в условиях глобального кризиса, выявлены и количественно охарактеризованы закономерности взаимодействия региональных банковских систем и социально-экономических систем регионов в период кризиса и на начальном этапе посткризисного развития.

Основными результатами, характеризующими научную новизну исследования, являются следующие:

- уточнено определение региональной банковской системы как открытой экономической системы, элементы которой (банки, небанковские кредитные организации и их филиалы) взаимодействуют целенаправленно и в процессе этого проявляют принципиально новые свойства (свойства эмерджентности), используя сконцентрированные на территории региона финансовые и нефинансовые ресурсы;

- выявлены типические группы региональных банковских систем, различающиеся характером изменения институционального состава на этапах глобального финансово-экономического кризиса, установлены и количественно охарактеризованы основные тенденции изменения пространственной концентрации институциональных единиц в составе РБС;

- доказана возможность градации региональных банковских систем по критерию финансовой устойчивости в кризисных условиях на две основные группы: "устойчивые РБС" и "неустойчивые РБС";

- построены регрессионные модели влияния интенсивности и состава активных и пассивных операций кредитных организаций на финансовую устойчивость региональных банковских систем в условиях глобального кризиса 2008-2009 гг.; дана статистическая оценка системного эффекта взаимодействия активных и пассивных операций кредитных организаций в составе "устойчивых" и "неустойчивых" РБС;

- выделены и интерпретированы главные компоненты социально-экономического развития регионов в предкризисный период и адаптации региональных банковских систем к условиям кризиса;

- разработаны модели бинарного выбора, характеризующие вероятность сохранения финансовой устойчивости региональных банковских систем во время кризиса, под влиянием обобщенных факторов социально-экономического развития регионов в предкризисный период и адаптации региональных банковских систем к условиям кризиса;

- дана статистическая оценка взаимодействия факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисной ситуации на изменение реальных доходов, потребительских расходов населения, на параметры инвестиционной и строительной деятельности в регионах в посткризисный период.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования разработанных автором моделей и рекомендаций, направленных на устойчивое финансовое и социально-экономическое развитие, региональными органами власти и управления, Центральным банком Российской Федерации, научными и образовательными организациями. Разработанные статистические закономерности могут служить информационной основой государственного регулирования пространственно-экономических процессов, обеспечения финансовой устойчивости общенациональной и региональных социально-экономических систем.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на Девятой Международной научно-практической конференции "Проблемы развития предприятий: теория и практика" (г. Самара, 2010); Международной научно-практической конференции "Инновационное развитие образовательного потенциала по направлениям: логистика, менеджмент, сервис и бизнес-статистика (г. Самара, 2010); Всероссийской научно-практической конференции "Российская государственная статистика и вызовы XXI века" (г. Москва, 2011).

Представленные в диссертации практические результаты были получены автором на основе анализа, диагностики и прогнозирования региональных экономических процессов.

Основные положения диссертации нашли отражение в 7 опубликованных работах авторским объемом 4,1 печ. л., в том числе 5 работ в рецензируемых научных журналах и изданиях по перечню ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Исследовано содержание понятия "региональная банковская система", дана статистическая оценка изменения институ ционального состава региональных банковских систем России на этапах развития глобального финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг.

На основе обобщения представленных в научной литературе точек зрения по токованию понятия "экономическая система", различных подходов к структурированию банковской системы РФ, мнений авторов о сущностной основе взаимодействия кредитных организаций (КО), расположенных на территории региона, предложено определение РБС. Региональная банковская система - это открытая система, ее элементами являются кредитные организации (банки и небанковские кредитные организации) и их филиалы, расположенные на территории региона - субъекта РФ; целостность данной системы обусловлена свойством эмерд-жентности*, состоящим в необходимом и взаимозависимом (в том числе через механизм конкуренции) участии элементов РБС в формировании финансовой системы региона (централизованных и децентрализованных финансов) и в реализации регионального воспроизводственного процесса; цель рассматриваемой системы двойственна: максимизация эффективности деятельности элементов (КО и их филиалов) при обеспечении максимально возможного вклада всей системы в социально-экономическое развитие региона.

В работе оценены обобщающие характеристики и структурно-динамические изменения институционального состава РБС по временным точкам, соответствующим этапам глобального финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг. В исследовании с учетом возможного информационного обеспечения рассматривались следующие временные точки и условные интервалы: докризисный момент - 01.01.2008 г.; наиболее острый момент кризиса - 01.01.2009 г.; завершение первого года развития кризиса -01.01.2010 г., постаризисный период - 01.01.2010 г. - 01.07.2010 г.

По результатам анализа установлено, что за период 01.01.2008 г. -01.01.2010 г. произошло изменение типических характеристик институционального состава РБС: уменьшение среднерегиональных значений как общего количества кредитных организаций, так и количества филиалов кредитных организаций на территории регионов ("своих" и "внеш-

Свойство эмерджентности означает, что при объединении элементов в систему возникают принципиально новые свойства, которыми не обладает ни один элемент системы в отдельности. 8

них"). При этом на фоне общего "сжатия" институционального состава РБС в наибольшей степени на кризисные факторы отреагировала ее определенная часть - филиалы кредитных организаций других регионов на территории данного. Уменьшение среднего значения по этой подгруппе институциональных единиц РБС оказалось наиболее значительным.

На основе оценки расчетных значений критерия Пирсона (х2) сделан вывод о несоответствии теоретически нормальному закону эмпирического распределения регионов РФ по показателям количества ИЕ рассматриваемых категорий (К], К2, К3, N1, Ы2)' в составе РБС.

Анализ с использованием обобщающего индекса структурных различий проф. В.М. Рябцева позволил установить, что реакция банковской системы на вызовы глобального кризиса была упреждающей. Это подтвердилось выявленными существенными структурными сдвигами в составе РБС в период исследуемого временного интервала (01.01.2008 г. -

01.01.2009 г.) и менее существенными - во второй период (01.01.2009 г. -

01.01.2010 г.).

По федеральным округам РФ дана сравнительная оценка изменения в период развития кризиса уровня концентрации кредитных организаций в составе региональных банковских систем. Пример результатов анализа на основе индекса концентрации Херфиндаля - Хиршмана (НН1) по общему числу КО и их филиалов в составе РБС приведен на рис. 1, где использованы аббревиатуры названий федеральных округов.

Выводы по изменению институционального состава региональных банковских систем послужили отправным моментом анализа статистической однородности РБС по критерию устойчивости. С применением критерия Дункана для оценки различия групповых средних доказано, что 100 головных кредитных организаций, зарегистрированных и действующих на территории региона, - это та пороговая граница, которая отличает два типа региональных банковских систем (РБС). Первый тип -региональные банковские системы, включающие в себя до 100 головных кредитных организаций. Отличительная характеристика этого типа РБС состоит в том, что уровень конкурентоспособности "местных" кредитных организаций и их филиалов относительно низкий, и в

* На данном этапе анализа использованы следующие показатели: К] - количество действующих кредитных организаций в регионе, ед.; К2 - количество филиалов кредитных организаций данного региона, ед.; К3 - количество филиалов кредитных организаций других регионов, ед.; N1 - общее количество кредитных организаций и их филиалов в регионе, ед.; N2 - количество кредитных организаций региона и их филиалов, ед.

Рис. 1. Распределение федеральных округов РФ по уровню концентрации (ННГ) кредитных организаций и их филиалов, расположенных в регионах - субъектах РФ, и по характеру изменения уровня их концентрации за период 01.01.2008 г. - 01.01.2010 г.

кризисных условиях РБС данного типа не выдерживают, с позиций сохранения прибыльности, проникновения на региональный рынок "внешних" филиалов кредитных организаций, зарегистрированных в других регионах. Второй тип - это РБС, включающие в себя более 100 кредитных организаций, зарегистрированных и действующих на территории соответствующих регионов. Их специфика проявляется в том, что уровень конкурентоспособности "местных" кредитных организаций и их филиалов относительно более высокий, и трансформация этих РБС в условиях кризиса происходит за счет "выдавливания" филиалов кредитных организаций, зарегистрированных в других регионах.

2. На основе методов статистического анализа и моделирования доказано, что интенсивность и состав активных и пассивных операции кредитных организации, входящих в региональные банковские системы, а также взаимодействие этих операций явились существенными внутрисистемными факторами финансовой устойчивости РБС в условиях глобального кризиса.

Исходя из понимания устойчивости экономической системы в целом как способности ее возврата к первоначальному состоянию через определенное время после воздействия на нее дестабилизирующих внешних и внутренних факторов, автор обосновал критерий финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисных условиях. В качестве соответствующего критерия принят признак неуменьшения доли прибыльных кредитных организаций в составе РБС вследствие развития кризисной ситуации.

Установлено, что происходила перегруппировка РБС по принятому критерию устойчивости на рассматриваемых временных этапах: в первый год развития кризиса (2009 г.) и на начальном этапе выхода из него (I квартал 2010 г.). Исследование показало, что за весь период (январь 2009 г. - март 2010 г.) из 78 региональных банковских систем, включенных в анализ, 49 проявили себя как "устойчивые", 29 как "неустойчивые" в условиях развития глобального кризиса. Выделенные группы РБС имеют существенное отличие уровня дифференциации по результативному показателю их деятельности - средневзвешенному уровню рентабельности активов кредитных организаций, входящих в их состав. На основе непараметрического двухвыборочного критерия Викоксона установлено, что различие средних уровней рентабельности активов КО в сравниваемых группах РБС ("устойчивых" и "неустойчивых") является статистически значимым.

В составе внутренних факторов устойчивости РБС проанализированы интенсивность и структура активных и пассивных операций кредитных организаций, образующих РБС. В качестве результативных на данном этапе исследования были приняты следующие показатели: XV] - доля прибыльных КО в составе РБС, 2009 г.; ЧЛ^ - доля прибыльных КО в составе РБС, январь-март 2010 г.; - средняя рентабельность активов КО в составе РБС, 2009 г. Факторные показатели представлены двумя блоками: 1 - относительного размера и структуры активных операций (43 показателя); 2 - относительного размера и структуры пассивных операций (23 показателя).

На рис. 2 представлен пример сравнительного анализа структуры выданных кредитов по видам экономической деятельности кредитными

0Ряд1 ЕЗРяд2

0Ряд1 ЕЗ Ряд2

Рис. 2. Соотношение "устойчивых" (ряд 1) и "неустойчивых" (ряд 2) региональных банковских систем по показателям удельного веса (%) видов экономической деятельности в общем объеме предоставленных кредитов: А - в рублях; Б - в иностранной валюте и драгоценных металах Примечание. По осям абсцисс указаны виды экономической деятельности:

1. Добыча полезных ископаемых, в том числе добыча топливно-энергетических полезных ископаемых.

2. Обрабатывающие производства.

3. Производство и распределение электроэнергии, газа и воды.

4. Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство.

5. Строительство.

6. Транспорт и связь.

7. Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования.

8. Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг.

9. Прочие виды деятельности.

10. "На завершение расчетов".

организациями в составе "устойчивых" и "неустойчивых" региональных банковских систем в период глобального кризиса 2008-2009 гг. По итогам оценки значимости различия групповых средних и анализа парных корреляционных связей сделаны выводы о том, что размеры выдаваемых юридическим лицам кредитов (соответственно, сроки выдачи и задоженность), а также докризисные приоритеты кредитования хозяйствующих субъектов, представляющих строительство, транспорт и связь, оптовую и розничную торговлю, оказывали отрицательное воздействие на оздоровление банковской системы на пути выхода из кризиса, т.е. на возможность попадания РБС в категорию "устойчивых", по которым не уменьшилась доля прибыльных КО в их составе в период развития кризиса.

Учтено взаимодействие размера и состава активов и пассивов баланса кредитных организаций при построении регрессионных моделей зависимости результативных показателей прибыльности региональных банковских систем (РБС) в различные периоды развития кризиса (Wi и W2) и среднего уровня их рентабельности (W3) от вышеуказанных факторных показателей.

При построении многофакторных регрессионных моделей для определения переменных, "ответственных" за мультиколинеарность факторов, обосновано применение метода сравнения коэффициентов множественной детерминации, полученных по вспомогательным регрессионным моделям, в которых в качестве зависимой переменной рассматривается каждый из факторов.

Регрессионные модели прибыльности РБС и рентабельности активов входящих в них кредитных организаций разработаны в целом по исследуемой совокупности региональных банковских систем отдельно по группам "устойчивых" и "неустойчивых" РБС во временные интервалы: развития кризиса 2009 г. и начала выхода из него (1-й квартал 2010 г.).

Всего получено 18 статистически значимых моделей (пример в табл. 1).

Из анализа соотношения стандартизированных коэффициентов регрессии ((ii) табл. 1 сделаны выводы о том, что наиболее сильное отрицательное (примерно равное по степени) влияние на прибыльность кредитных организаций в составе региональных банковских систем оказывало кредитование (в рублях) по видам деятельности "Строительство" (Х7) и "Оптовая и розничная торговля" (Х9), а несколько меньшее, но также отрицательное воздействие - кредитование в иностранной валюте по "Прочим видам деятельности" (Yn). Варьирование ставки по жилищным кредитам (К3) использовалось кредитными организациями данной группы РБС как средство повышения финансовой устойчивости.

Таблица 1

Параметры регрессионной модели зависимости доли прибыльных кредитных организаций (КО) в составе региональных банковских систем (РБС) в первый год развития глобального финансово-экономического

кризиса (ХУ^ от показателей интенсивности и состава активных и пассивных операций в деятельности КО (по группе "неустойчивых" РБС)

R = 0,9432 = 0,889; R2KOp. = 0,871 F (4,24) = 48,227; р < 0,0000...

п = 29 Pi Ст.ош. Pi Bi Ст.ош. Pi t(24) Р-УР-

Intercept 84,356 14,49035 5,82151 0,000005

х7 -0,389656 0,090265 -96,427 22,33757 -4,31681 0,000236

х9 -0,383296 0,081407 -143,986 30,58080 -4,70839 0,000087

Y,, -0,205367 0,075323 -30,323 11,12150 -2,72650 0,011768

К3 0,538678 0,093572 4,288 0,74479 5,75686 0,000006

Системный эффект влияния рассматриваемых факторов по модели Wi для группы "неустойчивых" РБС составил

Г|8 = 0,889 - [(- 0,3897)2 + (- 0,383)2 + (- 0,205)2 + 0,5392 ]= -0,149, или -14,9%.

Отрицательность системного эффекта и его численное значение указывают на то, что по данной группе РБС операции по размещению денежных средств кредитными организациями оказывали высокое, но противоречивое взаимное влияние, что привело к отрицательной результативности воздействия на финансовую устойчивость РБС.

3. Выпонено исследование и дана статистическая оценка влияния уровня и структурных параметров социально-экономического развития регионов на распределение региональных банковских систем по категориям "устойчивые" и "неустойчивые" в условиях кризиса. С этой целью разработана система результативных и факторных статистических показателей (рис. 3).

В результате применения критерия суммы рангов Викоксона (Z-статистики) доказано, что для регионов, банковские системы которых оказались "неустойчивыми" в условиях кризиса, характерными особенностями в предкризисный период были меньшая доля частных инвестиций в общем объеме (Х31) и более низкие темпы реальных доходов населения (Хад). По остальным сравниваемым типическим характеристикам регионы "неустойчивых" РБС имели значимо отличные в большую сторону значения, чем в регионах "устойчивых" РБС (Х2, Х5, Х45).

Рис. 3. Система результативных и факторных показателей исследования влияния социально-экономического развития регионов в предкризисный период (2008 г.) на устойчивость региональных банковских систем в условиях глобального финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг.

Анализ результатов построения регрессионных моделей зависимости результативных показателей устойчивости региональных банковских систем от факторных показателей социально-экономического развития регионов в предкризисный период привел к следующим выводам: "более длинным рычагом" устойчивости региональных банковских систем в условиях кризиса оказася такой докризисный параметр социально-экономического развития регионов, как индекс реальных доходов населения (Х40). Его положительное влияние проявилось как для модели \УЬ так и для модели Следует также обратить внимание, что индекс реальной начисленной заработной платы в докризисный период (Х41) оказал обратное влияние на долю прибыльных КО в составе "устойчивых" РБС в первый год развития кризиса (\У]) и оценен как статистически незначимый в период выхода из кризиса (I квартал 2010 г., \У2). Таким образом установлено, что на стимулирование спроса на банковские услуги со стороны физических лиц и обеспечение за счет этого прибыльности КО сразу после развития кризисной ситуации главным образом оказывали положительное влияние доходы населения от "прочих видов деятельности", помимо заработной платы (прежде всего - это доходы от предпринимательской деятельности и от собственности). Выявленные статистические закономерности подтвердили, что относительно более высокий "запас прочности" в самых жестких кризисных условиях имели банковские системы, расположенные в экономически более развитых регионах. При этом основным "длинным рычагом" устойчивости РБС в данных регионах является сравнительно более высокий уровень предпринимательской активности населения. Поддерживающее влияние указанного фактора на сохранение прибыльности КО в составе РБС оценено как более договременное, чем положительное влияние доходов работников от занятости на крупных и средних предприятиях в докризисный период.

4. Построены и интерпретированы модели бинарного выбора, характеризующие вероятность попадания региональной банковской системы в одну из двух групп: "устойчивые РБС" или "неустойчивые РБС" в условиях кризиса в зависимости от влияния выделенных групп главных компонент: 1 - развитие социально-экономической системы регионов в докризисный период (2008 г.) и 2 -адаптация кредитных организаций в составе РБС к кризисным условиям (2009 г.) (рис. 4).

* Подтверждением аналогичного положительного влияния данного фактора по группе "неустойчивые РБС" является обратное значимое воздействие Х19 в моделях и АУг-16

Рис. 4. Схема спецификации модели бинарного выбора для оценки влияния факторов устойчивости региональных банковских систем в условиях глобального финансово-экономического кризиса (2008-2009 гг.)

С учетом того, что большинство из включенных в исследование

факторных показателей имеют весьма значительную региональную

дифференциацию, для устранения указанного искажающего влияния

была использована методика пробит-моделирования (табл. 2).

2 2 Исходя из того, что хнабл = 14,022 > хкрит = 2,25(а = 0,05), сделан

вывод о том, что в целом уравнение значимо и на его основе можно

оценивать влияние учтенных факторов на вероятность устойчивости РБС.

Таблица 2

Параметры пробнт-регрессии зависимости вероятности сохранения устойчивости региональных банковских систем в условиях кризиса от обобщенных факторов (главных компонент) социально-экономического развития регионов в предкризисный период 2) и адаптация РБС к условиям кризиса (Фц Ф2, Ф3, Ф4)

N=78 Модель: п робит - рег рессия х2= 14,02; р=0,03

Сог^ВО Р1 Ф1 Ф2 ФЗ Ф4

Параметры -0.32090 -0.03052 0.85220 0.30193 0.06837 0.26907 0.01114

5. На основе применения методов статистического моделирования с использованием фиктивной переменной дана статистическая оценка влияния сохранения устойчивости РБС в условиях кризиса и на начальном этапе выхода из него (январь 2008 г. - март 2010 г.) на параметры социально-экономического развития регионов в посткризисный период (первое полугодие 2010 г.).

В качестве результативных показателей, исходя из наличия исходной информации, позволяющей "улавливать" посткризисные изменения в социально-экономической сфере регионов в наблюдаемом краткосрочном периоде, использованы две группы показателей: 1 - показатели, характеризующие доходы, расходы и потребление домашних хозяйств в регионах РФ (15 показателей, месячные данные); 2 - показатели инвестиционной и строительной деятельности в регионах РФ (11 показателей, месячные данные).

На основе обобщенного массива данных, включающего в себя оценки выделенных в исследовании главных компонент адаптации РБС к условиям кризиса, значение фиктивной переменной Оь задающей отнесение региона к группам "устойчивые РБС" или "неустойчивые РБС", а также результативные показатели вышеуказанных групп, получены две статистические модели.

I. У1 - "Располагаемые ресурсы в среднем на члена домашнего хозяйства в месяц, руб." по регионам РФ в посткризисный период (I квартал 2010 г.):

У! =14530,03-1705,17Ф3 -3396,850!.

II. У2 - "Потребительские расходы (в среднем на члена домашнего хозяйства, руб.)":

У15 =9733,35-976,54Ф3 -2184,5650!, где Ф3 - главная компонента "Кредитование всех видов деятельности, кроме вида "Добыча полезных ископаемых" (последнее преимущественно в иностранной валюте и драгоценных металах";

D] - фиктивная переменная, принимающая значения; fl -" устойчивые РБС";

1 [2 -" неустойчивые РБС".

Как следует из результатов расчета, статистические параметры моделей значимы по t-критерию Стьюдента, модели в целом адекватны (FpaC4 > F^-p,,,), их объясняющие свойства достаточно высоки (64,6%; 63,6%). Полученные модели имитируют процессы посткризисного периода. Укрепление устойчивости РБС за счет кредитования различных видов деятельности в посткризисный период "оттягивает" средства, которые могли быть использованы на поддержание потребительских расходов населения регионов в начальный период выхода из кризиса.

Инвестиционный "отклик" социально-экономических систем регионов на устойчивость РБС в условиях кризиса в рассматриваемый посткризисный период (первое полугодие 2010 г.) в статистических закономерностях проявися в том, что объемы инвестиций в целом, а также по строительству, в том числе жилищному, возросли в большей степени (а по индивидуальному строительству снизились в меньшей степени) в регионах, банковские системы которых оказались "устойчивыми" в условиях кризиса по сравнению с регионами группы "неустойчивых" РБС.

Общее заключение по результатам диссертационного исследования состоит в том, что региональные банковские системы как подсистемы социально-экономических систем регионов (СЭСР) являются по отношению к ним "экономическими реципиентами". Экономические взаимосвязи, обеспечивающие устойчивость к кризисным воздействиям, оказались преимущественно "направленным вовнутрь": от СЭСР к РБС. Влияние "устойчивых РБС" на посткризисное восстановление СЭСР гораздо менее существенно.

Выявленные путем разработки статистических моделей количественные закономерности, адекватные особенностям кризиса 2008-2009 гг., позволяют выработать информационные сигналы взаимосвязанного "поведения" социально-экономических систем регионов и их банковских систем на различных фазах среднесрочных и краткосрочных экономических циклов, вызванных глобальным финансово-экономическим кризисом. Данный эффект "разбегающихся кругов на воде", т.е. последовательности кризисов меньшей "глубины" как результата наиболее острого за длительный период времени кризиса, требует особого внимания специалистов, в том числе в области статистики, в наступивший посткризисный период.

В заключении диссертационной работы содержатся выводы и предложения.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В научных журналах, определенных ВАК

1. Мокрый, Д.А. Взаимодействие банковских и социально-экономических систем регионов на этапах глобального финансово-экономического кризиса: методы статистического анализа и моделирования [Текст] / Д.А. Мокрый // Веста. Самар. гос. экон. ун-та. - Самара, 2011. - № 3 (77). - С. 56-65. - 0,6 печ. л.

2. Мокрый, Д.А. Статистическая оценка и прогнозирование циклических изменений в экономике региона [Текст] / Д.А. Мокрый, Е.В. Зарова // Экономика. Статистика. Информатика. - 2011. - С. 49-54. - 0,8 / 0,4 печ. л.

3. Мокрый, Д.А. Статистическая оценка влияния пассивных операций кредитных организаций на финансовую устойчивость региональных банковских систем в условиях глобального кризиса [Текст] / Д.А. Мокрый, Е.В. Зарова // Экон. науки. - 2010. - № 8 (69). - С. 206-216. - 1,4 / 0,7 печ. л.

4. Мокрый, Д.А. Статистическое исследование изменения институционального состава региональных банковских систем в условиях глобального финансового кризиса [Текст] / Д.А. Мокрый // Экон. науки. - 2010. - № 4 (65). - С. 193199. - 0,9 печ. л.

5. Мокрый, Д.А. Понятие региональной банковской системы и экономическая природа ее эмерджентности [Текст] / Д.А. Мокрый // Вести. Самар. гос. экон. ун-та. - Самара, 2010. - № 2 (65). - С. 83-89. - 0,9 печ. л.

В других изданиях

6. Мокрый, Д.А. Исследование проблем мультиколинеарности в статистическом моделировании развития региональных банковских систем [Текст] / Д.А. Мокрый // Проблемы развития предприятий: теория и практика : сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф., 18-19 нояб. 2010 г. - Самара : Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2010. - С. 197-200. - 0,3 печ. л.

7. Мокрый, Д.А. Распределение объемов кредитования юридических лиц по видам экономической деятельности как фактор устойчивости региональных банковских систем в кризисных условиях: статистический анализ [Текст] / Д.А. Мокрый // Инновационное развитие образовательного потенциала по направлениям: логистика, менеджмент, сервис и бизнес-статистика : материалы Междунар. науч.-практ. конф., 18-19 июня 2009 г. - Самара : Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2009. - С. 263-267. - 0,3 печ. л.

Формат 60х84/16. Бум. писч. бел. Печать офсетная. Подписано в печать 14.05.2011 г. Гарнитура "Times New Roman". Объем 1,0 печ. л. Тираж 150 экз. Заказ № 20$.

Отпечатано в типографии СГЭУ. 443090, Самара, ул. Советской Армии, 141.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Мокрый, Дмитрий Александрович

ВВЕДЕНИЕ

Глава I РЕГИОНАЛЬНЫЕ БАНКОВСКИЕ СИСТЕМЫ КАК ОБЪЕКТ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОГО ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА

1.1. Понятие региональной банковской системы и экономическая природа ее эмерджентности

1.2. Статистическое исследование изменения институционального состава региональных банковских систем вследствие влияния глобального кризиса

1.3. Анализ изменений территориальной дифференциации состава региональных банковских систем и уровня пространственной концентрации кредитных организации

Глава П АКТИВНЫЕ И ПАССИВНЫЕ ОПЕРАЦИИ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ В СИСТЕМЕ ФАКТОРОВ УСТОЙЧИВОСТИ РЕГИОНАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ СИСТЕМ

2.1. Статистическое исследование распределения региональных банковских систем по признаку устойчивости в ситуации кризиса 2008-2009гг.

2.2. Оценка влияния активных операций кредитных организаций на устойчивость региональных банковских систем

2.3. Исследование воздействия пассивных операций кредитных организаций на финансовую устойчивость региональных банковских систем

Глава III СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ СИСТЕМ И

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ РЕГИОНОВ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОГО ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА

3.1. Статистические измерения системного эффекта деятельности кредитных организаций в составе региональных банковских систем

3.2. Анализ влияния социально-экономического развития субъектов РФ в докризисный период на устойчивость региональных банковских систем в период кризиса j

3.3. Адаптация региональных банковских систем к вызовам кризиса в комплексе факторов посткризисного развития регионов: количественные закономерности их оценки ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистическое исследование устойчивости региональных банковских систем России в условиях глобального финансово-экономического кризиса"

Актуальность темы исследования. По оценкам Правительства Российской Федерации, 2010 г. для экономики страны стал переходным от кризисной ситуации к восстановительному развитию. Ожидается, что к началу 2012 г. российская экономика в поном объеме компенсирует потери, вызванные кризисным спадом.

Необходимость изучения уроков глобального финансово-экономического кризиса на этапе выхода из него обусловлена нелинейностью посткризисного развития экономики вследствие возникновения циклических колебаний с меньшей амплитудой и временной фазой. Вместе с тем, теоретическое и прикладное значение имеют выявление и количественная характеристика закономерностей взаимодействия банковских и в целом экономических систем в сравнительном аспекте на до- и посткризисном этапах с целью корректировки разработанных до начала глобального финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг. стратегических программ социально-экономического развития.

Решение задач финансового оздоровления экономики страны и регионов, обоснованности дальнейшего институционального развития банковской системы во взаимосвязи с целевыми ориентирами социально-экономического развития требует анализа и количественной характеристики факторов устойчивости региональных банковских систем (РБС) в период кризиса, закономерностей взаимодействия РБС с социально-экономическими системами регионов как информационной основы регулирования их посткризисного развития.

Необходимость для целей государственного регулирования разработки методического обеспечения статистического исследования факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисной ситуации, анализа их взаимодействия с производственной и социальной сферами регионов на отдельных фазах макроэкономического спада и подъема обусловила актуальность диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Проблемы кризисной экономики современной России и зарубежных стран, оценка тенденций и перспектив посткризисного развития, в том числе за счет модернизации региональных финансов, исследовали в своих работах российские авторы А. Аганбегян, С. Алексашенко, С. Архипова, Е. Гайдар, С. Добрышевский, Э. Исаев, В. May, В. Миронов, Д. Мирошниченко, А. Моисеев, А. Орлов, В. Стародубровский, Э.' Энтов, а также зарубежные ученые Nouriel Roubini, Stephen Mihm, Frenk Mills, Ludwig von Mises, Alfonso Novales, Esther Fernandez, Jesus Ruiz.

Анализу причин и условий возникновения кризисных явлений в банковских системах, взаимодействию банковских и социально-экономических систем, в том числе на региональном уровне, посвящены работы О. Дробышевского, JI. Ледермана, С. Орлова, О. Тарасенко, П. Трунина, Е. Хоменко, С. Четверикова.

Исследования сопряженного развития банковского сектора и экономики в целом на различных стадиях циклической динамики осуществили в своих работах зарубежные авторы М.А. Abrams, С.А.Е. Goodhart, J. Huerta de Soto, F.E. Kydland и G. Selgin, M. Скоузен, Г. Хаберлер и др.

Методам статистического исследования развития банковских систем, анализа и моделирования деятельности кредитных организаций посвящены, работы М. Ефимовой, В. Мхитаряна, М. Назарова, Е. Саблиной, Ю. Сажина, В. Салина.

Тщательное изучение научных публикаций и методологических рекомендаций показало, что теоретическому обоснованию и выработке методики комплексного статистического исследования финансовой устойчивости региональных банковских систем, выявлению совокупности внутренних и внешних факторов прибыльности образующих их кредитных организаций, анализу закономерностей взаимодействия региональных банковских систем и социально-экономических систем регионов в условиях глобального финансово-экономического кризиса, а также на начальных этапах выхода из него уделено недостаточно внимания. Указанные обстоятельства определили выбор темы диссертационного исследования.

Объектом исследования явились банковские системы, включающие в себя кредитные организации и их филиалы, расположенные на территории регионов - субъектов РФ.

Предмет исследования - система показателей и выработанные на их основе количественные закономерности финансовой устойчивости региональных банковских систем на этапах вхождения России в глобальный финансово-экономический кризис и выхода из него.

Цель диссертационной работы состоит в разработке теоретических положений, методического инструментария и в проведении на этой основе комплексного статистического исследования финансовой устойчивости региональных банковских систем в условиях глобального финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг., в выявлении и оценке количественных закономерностей влияния устойчивости региональных банковских систем на социально-экономическое развитие субъектов Российской Федерации в посткризисный период.

Для достижения цели были поставлены следующие взаимосвязанные задачи:

- сформировать теоретические положения о содержании понятия "региональная банковская система" и обосновать критерии финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисных условиях;

- исследовать институциональный состав региональных банковских систем и его структурно-динамические изменения на различных этапах глобального финансово-экономического кризиса;

- оценить влияние активных и пассивных операций кредитных организаций в составе региональных банковских систем на их финансовую устойчивость;

- разработать статистические модели и проанализировать закономерности взаимодействия банковских систем и региональных социально-экономических систем регионов в условиях глобального финансово-экономического кризиса и на начальном этапе выхода из него.

Область исследования. Содержание диссертационной работы соответствует следующим пунктам Паспорта специальности 08.00:12 -Бухгатерский учет, статистика (экономические науки): 3.3 - Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений, процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов; 3.4 - Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований; 3:8 - Прикладные статистические исследования воспроизводства населения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятий; организаций, отраслей экономики России и других стран.

Теоретической и методологической основой исследования служили труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, посвященные проблемам развития и взаимодействия экономических и в их составе банковских систем на различных этапах многолетнего экономического цикла.

Был применен комплекс общенаучных методов познания (анализ и синтез, сравнение и аналогия, абстрактно-логический и системный подходы), а также специфических методов - статистической группировки, оценки структурных различий, анализа эмпирических рядов распределений, выявления и интерпретации главных компонент, корреляционного анализа и регрессионного моделирования, построения моделей бинарного выбора, картографического, совокупность которых обеспечила комплексный подход к изучению проблемы.

Практическая реализация указанных методов была осуществлена с помощью пакетов прикладных программ 81аЙ81:юа 7.0, 8ТАТА, вЯЕТЬ.

Информационную и эмпирическую базу исследования составили: федеральные и региональные законодательные и нормативные акты по изучаемой проблеме; официальные данные Федеральной службы государственной статистики, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики Самарской области, материалы Бюлетеня банковской статистики (Региональный раздел) Центрального банка Российской Федерации, публикации научно-исследовательских организаций, ресурсы Интернета.

Научная новизна диссертационной работы состоит в том, что в ней дана статистическая оценка факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в условиях глобального кризиса, выявлены и количественно охарактеризованы закономерности взаимодействия региональных банковских систем и социально-экономических систем регионов в период кризиса и на начальном этапе посткризисного развития.

Основными результатами, характеризующими научную новизну исследования, являются следующие:

- уточнено определение региональной банковской системы как открытой экономической системы, элементы которой (банки, небанковские кредитные организации и их филиалы) взаимодействуют целенаправленно и в процессе этого проявляют принципиально новые свойства (свойства эмерджентности), используя сконцентрированные на территории региона финансовые и нефинансовые ресурсы;

- выявлены типические группы региональных банковских систем, различающиеся характером изменения институционального состава на этапах глобального финансово-экономического кризиса, установлены и количественно охарактеризованы основные тенденции изменения пространственной концентрации институциональных единиц в составе РБС;

- доказана возможность градации региональных банковских систем по критерию финансовой устойчивости в кризисных условиях на две основные группы: "устойчивые РБС" и "неустойчивые РБС";

- построены регрессионные модели влияния интенсивности и состава активных и пассивных операций кредитных организаций на финансовую устойчивость региональных банковских систем в условиях глобального кризиса 2008-2009 гг.; дана статистическая оценка системного эффекта взаимодействия активных и пассивных операций кредитных организаций в составе "устойчивых" и "неустойчивых" РБС;

- выделены и интерпретированы главные компоненты социально-экономического развития регионов в предкризисный период и адаптации региональных банковских систем к условиям кризиса;

- разработаны модели бинарного выбора, характеризующие вероятность сохранения финансовой устойчивости региональных банковских систем вовремя кризиса, под влиянием обобщенных факторов социально-экономического развития регионов в предкризисный период и адаптации региональных банковских систем к условиям кризиса;

- дана статистическая оценка взаимодействия факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисной ситуации на изменение реальных доходов, потребительских расходов населения, на параметры инвестиционной и строительной деятельности в регионах в посткризисный период.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования разработанных автором моделей и рекомендаций, направленных на устойчивое финансовое и социально-экономическое развитие, региональными органами власти и управления, Центральным банком Российской Федерации, научными и образовательными организациями. Разработанные статистические закономерности могут служить информационной основой государственного регулирования пространственно-экономических процессов, обеспечения финансовой устойчивости общенациональной и региональных социально-экономических систем.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на Девятой Международной научно-практической конференции "Проблемы развития предприятий: теория и практика" (г. Самара, 2010); Международной научно-практической конференции "Инновационное развитие образовательного потенциала по направлениям: логистика, менеджмент, сервис и бизнес-статистика (г. Самара, 2010); Всероссийской научно-практической конференции "Российская государственная статистика и вызовы XXI века" (г. Москва, 2011).

Представленные в диссертации практические результаты были получены* автором на основе анализа, диагностики и прогнозирования региональных экономических процессов.

Основные положения диссертации нашли отражение в 7 опубликованных работах авторским объемом 4,1 печ. л., в том числе 5 работ в рецензируемых научных журналах и изданиях по перечню ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Мокрый, Дмитрий Александрович

Общие выводы по главе II следующие:

1. Глобальный финансово-экономический кризис в своем развитии проходит различные этапы, на которых региональные банковские системы (РБС) адаптируются к появлению новых внутренних и внешних факторов их функционирования.

В качестве критерия устойчивости региональных банковских систем в кризисных условиях обоснован признак неуменьшения доли прибыльных кредитных организаций (КО) в их составе.

2. Установлено, что происходила перегруппировка РБС по принятому критерию устойчивости на рассматриваемых временных этапах: в первый год развития кризиса (2009г.) и на начальном этапе выхода из него (I квартал 2010г.).

Исследование показало, что за весь период (январь 2009г. - март 2010г.) из 78 региональных банковских систем, включенных в анализ, 49 проявили себя как Устойчивые, 29 как Неустойчивые в условиях развития глобального кризиса.

3. Выделенные группы РБС имеют существенное отличие по уровню дифференциации результативного показателя их деятельности - среднего значения рентабельности активов кредитных организаций, входящих в их состав.

На основе непараметрического двухвыборочного критерия Викоксона установлено, что различие средних уровней рентабельности активов КО в сравниваемых группах РБС (Устойчивых и

Неустойчивых) является статистически незначимым. Получено доказательство того, что на выживаемость РБС в кризисных условиях и состояние их лустойчивости на различных этапах кризиса оказывают влияние глубинные внутренние и внешние факторы, напрямую не проявляющиеся в изменении финансовых результатов деятельности КО в составе РБС.

4. В составе внутренних факторов устойчивости РБС проанализированы интенсивность и структура активных и пассивных операций кредитных организаций, образующих РБС. На основе сравнения средних значений показателей и парных коэффициентов корреляции сделаны выводы о существенном отличии состава и интенсивности деятельности Устойчивых и Неустойчивых РБС по привлечению и размещению средств и влиянии этого отличия на результативные показатели доли прибыльных КО в составе РБС и рентабельности их активов в различные периоды развития глобального кризиса.

ГЛАВА Ш. СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ г

ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

РЕГИОНАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ СИСТЕМ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

РЕГИОНОВ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОГО

ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА

3.1. Статистические измерения системного эффекта деятельности кредитных организаций в составе региональных банковских систем

Активные и пассивные операции в деятельности кредитной организации (коммерческого банка) тесно связаны между собой. При осуществлении операций по размещению средств менеджмент банка дожен сохранять постоянный контроль над пассивами в части сроков их привлечения, наличия свободных ресурсов, стоимости заимствования. В I противном случае это может привести к снижению доходов и прибыли, возникновению риска ликвидности и даже убыткам [72, с. 184; 87, с. 79].

Отмеченное взаимодействие размера и состава активов и пассивов баланса кредитных организаций учитывалось при построении регрессионных моделей зависимости результативных показателей прибыльности региональных банковских систем (РБС) в различные периоды развития кризиса (\1 и А^)* и среднего уровня их рентабельности (\з) от вышеуказанных (зз 2.2. и 2.3) факторных показателей.

На основе выпоненного в параграфах 2.2 и 2.3 анализа теоретико-экономической и корреляционной связей результативных показателей (\ь и \з) и относительных величин, характеризующих интенсивность и структуру активных и пассивных операций кредитных организаций в

См. обозначения в табл 2.2.1 и 2.3.1. с составе РБС (табл. 2.2.1 и 2.3.1) выпонен предварительный отбор факторных показателей для включения в регрессионные модели.

При построении многофакторных регрессионных моделей учитывалось, что одной из важнейших предпосылок обоснованности конечных результатов является требование возможно меньшей коррелированности включенных в модель факторных показателей.

В большинстве литературных источников по теории статистики с этой целью предлагается использовать критерий, четко изложенный в учебнике Ефимовой М.Р., Петровой, Е.В., Румянцева В.Н; [32, с.273]: из двух факторных, показателей (X; , X;), имеющих между собой весьма тесную корреляционную связь, исключается тот, величина которого с результативной величиной У будет, менее тесной.

С учетом данного требования как базового при выпонении настоящего исследования.в ряде случае применялись другие, более эффективные методы отбора исключения факторов с целью избежание явления мультиколинеарности, изложенные в учебнике под редакцией проф. Елисеевой И.И. Эконометрика [30, с. 111-119].

В соответствии с указанными в данном- источнике требованиями, при анализе интеркорреляции с целью исключения эффекта, колинеарности* предпочтение отдавалось не тому фактору, который более тесно связан с результатом, а тому фактору, который при достаточно тесной связи с результатом имеет наименьшую тесноту связи с другими факторными показателями [30, с. 113]. В этом требовании проявляется специфика множественной регрессии как метода исследования комплексного воздействия факторов в условиях их независимости друг от друга [там же]! Ниже представлен пример выбора фактического показателя для включения в уравнение регрессии из группы факторных показателей, связанных колинеарной связью (Пример З.1., 1). Учитывалось, что две переменные явно колинеарны, т.е. находятся между собой в линейной зависимости, если ЯХ;Х1 >. 0,7.

Пример 3.1.1.

При изучении зависимости результативного показателя \Ух и факторных показателей К2, К3, К4, К5 матрица парных коэффициентов корреляции оказалась следующей: к2 к3 К4 к5

К2 0,19 1

К3 0,48 0,29 1

К4 0,41 0,32 0,68 1

К5 0,44 0,27 0,87 0,67 1

Примечание: обозначения показателей приведены в табл. 2.2.1 и 2.3.1.

Очевидно, что факторные показатели К3 и К5 дублируют друг друга.

В соответствии с указаниями проф. Елисеевой' И.И. [30, с 113], в анализ целесообразно включить фактор К4, а не К5, так как хотя корреляция с К5 с результатом слабее, чем корреляция фактора К3 с (Ж|Л-5 < ), но зато слабее межфакторная корреляция Як5К2 < Якзк2- Поэтому в данном случае в уравнение множественной регрессии показатели \] следует включить факторные показатели К3 и К4.

Необходимо учитывать, что по величине парных коэффициентов корреляции обнаруживается лишь явная колинеарность факторов [там же]. Наибольшие трудности в использовании аппарата множественной регрессии возникают при наличии мультиколинеарности факторов, когда более, чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью, т.е. имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга. [30, с. 113114]. Для определения переменных, лответственных за мультиколинеарность факторов, использован метод сравнения между собой коэффициентов множественной детерминации. Для этого в качестве зависимой переменной рассматривается каждый из факторов, связанных мультиколинеарной связью. Чем ближе значение коэффициента, тем сильнее проявляется мультиколинеарность факторов [30, с. 116]. Пример отбора факторов по предложенной схеме представлен ниже (Пример 3.1.2). При изучении зависимости = / (02, Оэ, Б9) матрица парных коэффициентов корреляции оказалась следующей:

У1 Оз в9 о2 -0,45 1 = 98,78

0,49 -0,99 1 ^о3||о2о9 = 98,87 о9 0,47 0,77 0,78 1 = 62,67

Примечание: обозначения показателей приведены в табл. 2.2.1 и 2.3.1.

В соответствии с вышеизложенной методикой в уравнение включается факторный показатель с минимальной величиной коэффициента множественной детерминации, т.е. Б9.

Таким образом, после выпоненного этапа теоретико-экономического анализа факторов с целью их отбора для включения в регрессионную модель (зз 2.2. и 2.3) оценивались линейные корреляционные связи между факторными показателями (примеры 2.3.1 и 2.3.2) и окончательный отсев факторов проводися по ^критерию Стьюдента для коэффициентов регрессии: из уравнения исключались факторы с величиной ^критерия меньше табличного.

Регрессионные модели разрабатывались как в целом по исследуемой совокупности региональных банковских систем (78 ед.), так и по обоснованным в з 2.1. и качественно различным группам: группам Устойчивых и Неустойчивых в исследуемые интервалы кризисного периода (1 - 2009г.; 2 - январь 2009г.; 3 - март 2010г.) региональным банковским системам.

Представленные ниже многофакторные регрессионные модели характеризуются: 1 - достаточно высоким уровнем адекватности, о чем свидетельствуют значения коэффициентов множественной корреляции и I детерминации (Л и Я2) в некорректированном и корректированном I вариантах, а также соотношение расчетных и табличных (т.е. критических значений критерия Фимера-Снедекора (Р-псритерия)), 2 - значимостью статистических параметров модели, что подтверждается соотношением расчетных и табличных (критических) значений ^критерия Стьюдента [3, с. 381-382].

I. Результативный показатель \>\>1 - Доля прибыльных кредитных организаций в составе региональных банковских систем (РБС), 2009г.

1.1. Исследуемая совокупность региональных банковских систем (78 ед.)

1) \У, = 7,751-69,925Х7 -62,292?;, -87,89473 -1,301/ +107,44304 где: Х7 - Доля объемов кредитования по виду деятельности по виду деятельности Строительство в общем объеме кредитования юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в рублях, коэф. Уп - Доля объемов кредитования по прочим видам деятельности в общем объеме кредитования юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в иностранной валюте и драгоценных металах Ъъ - Доля объема предоставленных кредитов субъектам малого и среднего > предпринимательства в иностранной валюте и драгоценных металах в общем объеме кредитования указанных субъектов, коэф. Р4 - Сумма средств инвестиционных КО в акции дочерних и зависимых акционерных обществ в расчете на количество кредитных организаций и филиалов КО, действующих на территории региона, мн. руб./ед. 04 - Доля средств негосударственных организаций в общей сумме вкладов организаций в рублях, коэф.

Статистические характеристики полученной модели представлены в табл. 3.1.1.

16. Исходя из анализа полученной модели бинарного выбора (пробит-регрессии) получены следующие выводы: 1). Приоритеты развития социальной сферы регионов, обеспечиваемые бюджетным финансированием, в докризисный период (Главная компонента Fi), оказали влияние на уменьшение запаса прочности региональных банковских систем в период кризиса. На это указывает отрицательное значение параметра при переменной Fj в разработанной модели. Однако при этом, рассматриваемый параметр имеет меньшее абсолютное значение по сравнению с оценками влияния четырех из пяти других факторов, оказывающих положительное влияние на устойчивость РБС. Сделано заключение,, что общее воздействие рассматриваемых рычагов устойчивости РБС в кризисный ситуации (F2, Фь Фг, Фз, Ф4) способно нивелировать отрицательное влияние факторов социальной ориентированности экономики регионов на степень этой устойчивосчти. t

Второй вывод следует из сравнения^ положительных параметров при факторах пробит-модели. Наибольшее по значению положительное влияние на вероятность попадания РБС в группу Устойчивых в кризисный ситуации оказал уровень экономического развития регионов в предкризисный период, особенно в тех случаях, когда он определися вкладом топливно-добывающих отраслей в это развитие (главная компнента 2).

Среди обобщенных факторов адаптации, самонастроивания РБС в условиях кризиса (2009г.) наибольшее положительное влияние на их устойчивость в его наиболее острый период и на начальной стадии выхода

2008г. и I квартал 2010г.) оказали факторы: Ф1 Ч Интенсивность кредитных операций, поддерживаемая привлечением средств в иностранной валюте и Ф3 - Кредитование всех видов деятельности, кроме вида Добыча полезных ископаемых (последнее преимущество в иностранной валюте и драгоценных металах.

16. Полученная имитационная модель, подтверждая зависимость устойчивость региональной экономической системы в целом^ и ее банковской подсистемы, в частности, от ресурсодобывающих видов деятельности и ориентированности на такие средства' безопасности, как операции в иностранной валюте, тем не менее, показывает использование других рычагов поддержки* в кризисной ситуации. Среди них -экономическое развитие регионов, обусловленное влиянием не связанных с добычей ресурсов видов деятельности, аккумулирование через пассивные операции кредитных организаций денежных средств физических лиц, государственная поддержка региональных банковских систем.

17. В общей логике исследования предусматривася этап оценки влияния сохранения устойчивости РБС в условиях кризиса и на начальном этапе выхода из него (январь 2008г. Ч март 2010г.) на параметры социально-экономического развития регионов в посткризисный период (первое полугодие 2010г.).

В качестве результативных (У1 - У15) на данном этапе, исходя из наличия исходной информации об изменениях в социально-экономической сфере регионов в краткосрочном режиме приняты две группы показателей:

I групп - Показатели, характеризующие доходы, расходы и потребление домашних хозяйств в регионах РФ.

II группа Ч Показатели инвестиционной и строительной деятельности в регионах РФ.

18. По результатам сравнения групповых значений медианы установлено, что в регионах функционирования Неустойчивых РБС более быстрыми темпами происходило возвращение докризисных уровней доходов и потребления населения, при том, что структуры потребительских расходов по группе регионов лустойчивых и неустойчивых РБС оказались весьма близкими.

19. На основе обобщенного массива региональных данных, включающего оценки главных компонент адаптации РБС к условиям кризиса по всем рассматриваемым регионам (79), значение фиктивной переменной Бь задающей отнесение региона к группам Устойчивые или Неустойчивые РБС, а также результативные показатели, получены две статистически значимые модели:

I. У] Ч Располагаемые ресурсы в среднем на члена домашнего хозяйства в месяц, рублей по регионам РФ в посткризисный, период (I квартал 2010г.)

II. У15 - Потребительские расходы (в среднем на члена домашнего хозяйства, руб.) в тот же период.

21. Полученные модели имитируют процессы посткризисного развития: укрепление устойчивости РБС за счет кредитования различных видов деятельности (кроме добычи полезных ископаемых) в посткризисный период лоттягивает средства, которые могли быть использованы на сохранение доходов населения и стабилизирующего уровня потребления: Выявлено, что ситуация усугублялась в регионах неустойчивых РБС. При этом, хотя вошедший в состав модели объясняющий фактор1 (главная компонента ФЗ - Кредитование всех видов деятельности, кроме вида Добыча полезных ископаемых (последнее преимущество в иностранной валюте и драгоценных металах) - далеко не единственный в обосновании поскризисного уровня располагаемых ресурсов и потребительских расходов населения регионов (о чем свидетельствуют коэффициенты множественной детерминации Яг), высокая статистическая значимость параметра при предикторе ФЗ свидетельствует о хороших имитирующих свойствах моделей и обоснованности вышеприведенных выводов.

Инвестиционный лотклик социально-экономических систем регионов (СЭСР) в посткризисный период (первое полугодие 2010г.) на устойчивость РБС в условиях кризиса проявися в том, что объемы инвестиций в целом, а также по строительству (в том числе жилищному) возросли в большей степени, а по индивидуальному строительству - снизились в меньшей степени, в регионах, банковские системы которых оказались лустойчивыми в условиях кризиса, по сравнению с регионами группы неустойчивых РБС.

22. Общее заключение диссертационной работы следующее: региональные банковские системы (РБС) как подсистемы социально-экономических систем регионов (СЭСР) являются по отношению* к ним лэкономическими реципиентами. Экономические взаимосвязи, обеспечивающие устойчивость к кризисным воздействиям, оказались преимущественно направленным вовнутрь: от СЭСР к РБС. Влияние лустойчивых РБС на посткризисное восстановление СЭСР гораздо менее существенно

23. Результаты выпоненного исследования позволяют выработать и использовать в системе государственного управления и рыночного регулирования информационные сигналы взаимосвязанного поведения социально-экономических систем регионов и их банковских систем на различных фазах среднесрочных и краткосрочных экономических циклов, спровоцированных глобальным финансово-экономическим кризисом на различных фазах экономических циклов, повторяемость которых с различными фазами и амплитудами является экономически закономерной.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Мокрый, Дмитрий Александрович, Самара

1. Федеральный закон "О банках и банковской деятельности" от 02.12.1990 №395-1

2. Методологические положения по статистике. Вып. 1. Ч М.: Госкомстат России, 1996.-672 с.

3. Методологические положения по статистике. Вып. 2. М.: Госкомстат России, 1998.-244 с.

4. Абрамов А.Е. Кризисная экономика современной России: тенденции и перспективы / А. Абрамов, Е. Апевалова, Е. Астафьева и др.: науч. ред. Е.Т. Гайдар. М.: Проспект, 2010. - 656 с.

5. Аганбегян А.Г. Об особенностях современного мирового финансового кризиса и его последствий для России. Деньги и кредит, 2008, № 12. -с. 3-9.

6. Аганбегян А.Г. Россия в период глобального финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг. Банковские услуги, 2009, № 1. с. 2-45.

7. Аганбегян А.Г. Социально-экономическое развитие России. 2-е изд., испр. и доп. - М.: Дело, 2004. - 272 с.

8. Айвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. М.: Магистр: ИНФРА-М, 2010.-512 с.

9. Акиндинова Н. Российская экономика на фоне мирового кризиса: Текущие тенденции и перспективы развития / Акиндинова Н., Миронов В., Петроневич М. // Вопросы экономики. 2009.9.-с. 71-92.

10. Актуальные проблемы теории и практики банковского дела: Сборник научных трудов / Сарат. гос. соц.-эконом. ун-т. Саратов:2003 -152 с.

11. Алексашенко С., Мирошниченко Д. Российский кризис и антикризисный пакет: цели, масштабы, эффективность / С.

12. Алексашенко, В. Миронов, Д. Мирошниченко Ч "Вопросы экономики"" № 2, 2011.

13. Алексашенко C.B. Кризис-2008: пора ставить диагноз. Вопросы экономики, 2008, № 11. 13 с.

14. Алексашенко C.B. Обвальное падение закончилось, кризис продожается. Вопросы экономики, 2009, № 5. с. 4-20.

15. Банковское дело: Управление и технологии: Учебник для вузов (под. ред. Тавасиева A.M.) Изд. 2-е, перераб., доп. Издательство ЮНИТИ-ДАНА, 2005.

16. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка : Учебник для вузов. Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: Университетская книга; Логос, 2007. - 368 с.

17. Белоглазова Г.Н. Банковское дело: учебник / под ред. Г.Н. Белоглазовой, Л.П. Кроливецкой. 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2008. Ч 592 с.

18. Вельский К.С. Финансовое право: учебник/К.С. Вельский и др.; под ред. Запольского, М. 2006.

19. Богородская H.A. Статистика финансов. Учебное пособие. Изд>. 2-е перераб. и доп. - М.: ООО Фирма Благовест-В, 2005. Ч 248 с.

20. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере Текст.: учеб. пособие / В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко. М.: Финансы и статистика, 2006. - 384 с.

21. Бродский H.H. Финансовая система субъекта Российской Федерации -СПб.: ООО Бизнес пресса, 2009. 640 с.

22. Бюлетень банковской статистики. М.: ЦБ РФ, 2008-2010.

23. Вешкин Ю.Г., Авагян Г.Л. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: учеб. пособие / Вешкин Ю.Г., Авагян Г.Л. М.: Магистр, 2007. - 350 с.

24. Гайдар Е.Т. Мировой экономический кризис: последствия для российской политики / Гайдар Е.Т. // Экономическая политика. 2009. -№ 4. - С.37-46.

25. Гайдар Е.Т. Финансовый кризис в России и в мире / Под ред. Е.Т. Гайдара М.: Проспект, 2009. - 256 с.

26. Господарович А. Банковская система Польши / Под ред. проф. А. Господаровича. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2005. - 180 с.

27. Грюнинг X. ван, Брайович Братанович С. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного управления и управления финансовым риском / Пер. с англ.; вступ. сл. д.э.н. К.Р. Тагирбекова М.: Издательство Весь Мир, 2007. - 304 с.

28. Дианов Д.В. Статистика финансов и кредита. Учебно-практическое пособие. -М.: ООО Издательство ЭЛИТ, 2006. 144 с.

29. Дробышевский С., Пащенко С. Анализ конкуренции в российском банковском секторе. / С. Дробышевский, С. Пащенко. М.: ИЭПП, 2006.- 130 с.

30. Дробышевский С.М, Трунин П.В. Анализ трансмиссионных механизмов денежно-кредитной политики в российской экономике / Дробышевский С.М., Трунин П.В., Каменских М.В. М.: ИЭПП, 2008. - 87 с.

31. Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике: учеб. пособие / И.Н. Дрогобыцкий. М.: Финансы и статистика, 2007. - 512 с.

32. Елисеева И.И. Эконометрика: Учебник; Под ред. И.И. Елисеевой 2-е изд. Ч М.: Финансы и статистика, 2005. - 576 с.

33. Ермаков С.Л., Юденков Ю.Н. Основы организации деятельности коммерческого банка: учебник / С.Л. Ермаков, Ю.Н. Юденков. М.: КНОРУС, 2009. - 656 с.

34. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. -М.: ИНФРА-М, 1996. 416 с.

35. Зарова E.B. Статистические индикаторы краткосрочных экономических циклов в развитии региона Текст.: монография / Е.В. Зарова. Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2010.-172 с.

36. Зарова Е.В. Эконометричёское моделирование и прогнозирование развития региона в краткосрочном периоде / Е.В. Зарова, Г.Р. Хасаев. -М.: Экономика, 2004. 149 с.

37. Зарова Е.В., Чудилин Е.В. Региональная статистика. Учебник / под ред. Е.В. Заровой, Г.И. Чудилина. -М.: Финансы и статистка,2006. 624 с.

38. Иванова H.A. Социально-экономическое содержание банковской прибыли. Самара: Изд. Самарск. гос. экон. акад., 1999. - 51 с.

39. Исаев Э.А. Модернизация региональных финансов: монография/ Э.А. Исаев. М.: Изд-во РАГС, 2009. -224 с.

40. Киселева И.А. Модели банковских рисков. Учебное пособие / Моск. гос. ун-т эк-ки, стат-ки и инф-ки. М., 2001. - 155 с.

41. Ключников М.В., Шмойлова С.А. Коммерческие банки: экономико-статистический анализ: М.: Маркет ДС, 2004. 248 с.

42. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 816 с.

43. Колесников В.И. Банковское дело: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. / Под ред. проф. В.И. Колесникова, проф. Л.П. Кроливецкой. Ч М.: Финансы и статистика, 1998. - 464 с.

44. Кулагина Г.Д., Дианов Д.В. Банковская, бюджетная и финансовая статистика: Учебно-практическое пособие. Ч М.: Изд-во МЭСИ, 1999.- 146 с.

45. Лаврушин О.И. Банковские операции : учебное пособие / кол. авторов ; под ред. О.И. Лаврушина. М.: КНОРУС, 2007. - 384 с.

46. Лаврушин О.И. Банковское дело. Экспресс-курс. Учебное пособие / кол. авторов ; под ред. О.И Лаврушина. 3-е изд., перераб. и доп. Ч М.: КНОРУС, 2009. - 352 с.

47. Лаврушин О.И. Банковское дело: учебник / О.И. Лаврушин, И.Д. Мамонов, Н.И. Валенцева и др.; под ред. засл. деят. науки РФ, д-ра экон. наук, проф. О.И. Лаврушина. 7-е изд., перераб. и доп. -М.: КНОРУС, 2008.-768 с.

48. Лаврушин О.И. Основы банковского дела: учебное пособие/кол. авторов; под ред. О.И. Лаврушина. -М.: КНОРУС, 2008. 384 с.

49. Левин B.C. Методология статистического исследования инвестиций в основной капитал: пространственно-временный аспект: Учебник. / Левин B.C., Афанасьев В.Н;, Левина Т.Н. -М: 2010. с. 72-73.

50. Лушин С.И., Слепов В.А. Финансы: учебник / Иод ред. проф. С.И. Лушина, проф. В.А. Слепова. -М.: Издт-во Рос. экон. акад., 2000.-384 с.

51. Малин A.C. Исследование систем управления: учебник для вузов / A.C. Малин, В;И. Мухин; Гос. ун-т Ч Высшая школа экономики. 3-е изд. -М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2005. - 399 с.

52. May В. Глобальный кризис: опыт прошлого и вызовы будущего: Экономическая политика, 2009, № 4. с. 47-61.

53. May В. Драма 2008 года: от экономического чуда к экономическому кризису. Вопросы экономики,2009, № 2. с. 4-23.

54. May В. Кризис на начальной стадии: причины и проблемы. Экономическая политика, 2008, № 6. Ч с. 52-68.

55. Моисеев А. Региональные заемщики и финансовый кризис / А. Моисеев, О. Черданцева // Рынок ценных бумаг, 2008.19.-с. 71-74.

56. Мокрый Д.А. Понятие региональной банковской системы и экономическая природа её эмерджентности Текст. / Д.А. Мокрый // Вестн. Самар. гос. экон. ун-та. Самара, 2010. - № 2 (65). - с. 83-89.

57. Мокрый Д.А. Статистическая оценка и прогнозирование циклических изменений в экономике региона Текст. / Д.А. Мокрый, Е.В. Зарова // Экономика. Статистика. Информатика. 2011. - с. 49-54.

58. Мокрый Д.А. Статистическое исследование изменения институционального состава региональных банковских систем в условиях глобального финансового кризиса Текст. / Д.А. Мокрый // Экон. науки. 2010. - № 4 (65). - с. 193-199.

59. Мхитарян B.C. Эконометрика: учебник. М.: Проспект, 2011. - 384 с.

60. Назаров М.Г. Практикум по статистике финансов: учебное пособие / кол. авторов ; под ред. М.Г. Назарова. М.: КНОРУС, 2009. - 304 с.

61. Назаров М.Г. Статистика финансов: учеб. для студентов вузов, обучающихся по специальности Статистика / под ред. М.Г. Назарова.- М.: Изд-во Омега-Л, 2005. 460 с.

62. Новоселов A.C. Региональные рынки: Учебник. М.: ИНФРА-М, 1999.- 479 с.

63. Орлов A.C. Экономический кризис в Англии и его последствия / A.C. Орлов. // Современные записки, 1921. Кн. VI. с. 167-196.

64. Орлов С.Н. Экономика и банковская система региона / С.Н. Орлов -М.: ЗАО Издательство Экономика, 2004. 302 с.

65. Петров А.Ю. Комплексный анализ финансовой деятельности банка / А.Ю. Петров, В.И. Петрова. М.: Финансы и статистика,2007. 560 с.

66. Печникова A.B. Банковские операции: учебник / A.B. Печникова, О.М. Маркова, Е.Б. Стародубцева. М.: ИД ФОРУМ: ИНФРА-М, 2007. -368 с.

67. Прудникова В.В. Привлеченные средства частных лиц в банках^России: статистический анализ /В.В. Прудникова. Ч М.: Университетская книга, 2009. 192 с.

68. Региональные банковские системы и инвестиционные процессы / Консорциум по вопр. приклад, эконом, исслед., Канадское агенство по междунар. развитию. М.: Агентство ИЭПП, 2007. Ч 134 с.

69. Рудакова О.С. Банковские электронные услуги: Учеб. пособие. М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2010. - 400 с.

70. Саблина Е.А. Статистика финансов: курс лекций: учебное пособие для вузов / Е.А. Саблина. М.: Издательство Экзамен,2007.-479 с.

71. Савинова В.А. Тенденции и перспективы развития ипотечного жилищного кредитования в России Текст.: монография / В.А.

72. Савинова. СПб.: Изд-во С.-Петерб. гос. ун-та экономики и финансов,2008.-200 с.

73. Сажина М.А., Чибриков Г.Г. Экономическая теория. Учебник для вузов. М.: Издательство НОРМА (Издательская группа НОРМАЧ ИНФРА-М), 2001. - 456 с.

74. Салин В.Н. Статистика финансов: Учебник / Под ред. проф. В.Н. Салина. М.: Финансы и статистика, 2000. - 816 с.

75. Скоузен М. Кто предсказал крах 1929 г.? // Экономический цикл: Анализ австрийской школы. Ч Челябинск: Социум,2005.-с. 172-215.

76. Стародубровский В.Г. Российская экономика в 2006 г. // Экономическая политика, 2007, № 1.

77. Тавасиев A.M. Банковское дело: управление кредитной организацией: Учебное пособие / A.M. Тавасиев. Ч 2-е изд., перераб. и доп. М.: Издательско-торговая корпорация Дашков и К0,2009. 640 с.

78. Тарасенко O.A., Хоменко Е.Г. Банковская система Российской Федерации и её антикризисное регулирование : учеб. пособие / O.A. Тарасенко, Е.Г. Хоменко. М.: Норма, 2009. - 304 с.

79. Тимофеева Т.В. Практикум по финансовой статистике: учеб. пособие / Т.В. Тимофеева, A.A. Снатенков. Ч М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2009. 320 с.

80. Уэрта де Сото Хесус. Деньги, банковский кредит и экономические циклы / Хесус Уэрта де Сото ; пер. с англ. под ред. A.B. Куряева. -Челябинск: Социум, 2008. 663 с.

81. Фепс Б. Умные бизнес-показатели: Система измерений эффективности как важный элемент менеджмента / Пер. с англ. -Днепропетровск: Баланс Бизнес Букс, 2004. Ч 312 с.

82. Финансовый механизм и его правовое регулирование: Тезисы докладов международной научно-практической конференции / Саратовскийгосударственный социально-экономический университет. Саратов, 2003.-176 с.

83. Фишер С. Экономика: пер. с англ. со 2-го изд. / С.Фишер, Р. Дорнбуш, Р. Шмалензи. М.: Дело ТД, 1992. - 864 с.

84. Хаберлер Г. Процветания и депрессия: Теоретический анализ циклических колебаний. Челябинск: Социум, 2005.

85. Халафян А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник. -М.: ООО Бином-Пресс, 2008. 512 с.

86. Ширяев В.И. Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика: Учебное пособие. Изд. 2-е, испр. и доп. Ч М.: Книжный дом ЛИБРОКОМ, 2009 232 с.

87. Щербакова Г.Н. Анализ и оценка банковской деятельности (на основе отчетности, составляемой по российским и международным стандартам) / Г.Н. Щербакова. М.: Вершина, 2007. - 464 с.

88. Эверит Б.С. Большой словарь по статистике / научн. ред. перевода И.И. Елисеева. 3 -е изд. М.гПроспект, 2010. - 736 с. <

89. Энтов P.M. Неплатежи в российской экономике и регионах / Р. Энтов, А. Золотарева, Л. Ледерман, О. Луговой. М.: ИЭПП, 2001

90. Abrams М.А. Money in a Changing Civilisation. London: John Lain, 1934.

91. Asamoah, Gordon N. The Impact of the Financial Sector Reforms on Savings, Investments and Growth of Gross Domestic Product in Ghana. International Business & Economics Research Journal, October, 2008, Vol. 7, No. 10.

92. Atkinson, A., Riani, M. Robust Diagnostic Regression Analysis. Published by Springer, 2000. 328 pp.

93. Atkinson, Anthony. Econometric applications of the forward search in regression: robustness, diagnostics, and graphics. Econometric reviews, 28 (1), 2009.-pp. 21-39.

94. Berk, Richard A. Regression Analysis: A Constructive Critique. Published by University of Pennsylvania, 2004. 280 pp.

95. Berry, William D. Understanding Regression Assumptions. Published by SAGE Publications, 1993.- 104 pp.

96. Breen, Richard. Regression Models Censored, Sample Selected or Truncated Data. Published by SAGE Publications, 1996. - 88 pp.

97. Cohen, Jacob; et al. Applied Multiple Regression Correlation Analysis for the Behavioral Sciences. Published by Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 2003.-703 pp.

98. Crown, William H. Statistical models for the social and behavioral sciences: multiple regression and limited-dependent variable models. Published by Praeger Publishers, 1998. 185 pp.

99. Edirisuriya, Piyadasa. Effects of Financial Sector Reforms in Sri Lanka: Evidence from the Banking Sector. Asia Pacific Journal of Finance and Banking Research, 2007, Vol. 1. Not 1.

100. Edwards, Allen Louis. Multiple regression and the analysis of variance and covariance. Published by W. H. Freeman, 1979. 212 pp.

101. Fernndez E., Ruiz J. Time-to build; growth and welfare. Universidad Complutense de Madrid, 2001.

102. Gerlach, Petra; The Dependence of the Financial System on Central Bank and Government Support. BIS Quarterly Review, March,2010-4-6 pp.

103. Goodhart C.A.E. The Central Bank and the Financial System. Cambridge, Mass: The MIT Press, 1995)

104. Hardy, Melissa A. Regression with Dummy Variables. Published by SAGE Publications, 1993. 96 pp.

105. Hiroyuku, Kiyota. Confronting the Global Financial Crisis: Bank Efficiency, Profitability and Banking System in Africa. Institute for International Cooperation Studies, 2009 23 pp.108. Ссыка на домен более не работает

106. Huerta de Soto, J. The Crisis and Reform, of Social Security: An Economic Analysis from the Austrian Perspective. Journal des Economistes et des Etudes Humaines 5, no. 1, March,1994;- 127-155 pp.

107. Keith, Timothy Z. Multiple Regression and Beyond. Published by Pearson, 2005. 552 pp.

108. Kydland F.E., Prescott E.G. Business Cycles: Real Facts and a Monetary Myth. Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review 14, 1990. -3-18 pp.

109. McClendon, McKee J. Multiple Regression and Causal Analysis. Published by Waveland Press, Inc., 2002. 358 pp.

110. Mendenhall, William. A Second Course in Statistics. Regression Analysis (Fifth Edition). Published by Pearson Education, 2003. 852 pp.

111. Mills F.C. Prices in Recession and Recovery. New York: National Bureau of Economic Research, 1936.

112. Mises, Ludwig von. Omnipotent Government: The Rise of the Total State and Total War. New York: Arlington House, 1969.

113. Nakaso, Hiroshi. The Financial Crisis in Japan during the 1990s: How the Bank of Japan Responded and the Lessons Learnt. BIS Papers, October 2001, No. 6-82 pp.

114. Neuilly, Michele and Cetama, Andover. Modelling and Estimation of Measurement Errors. Published by Intercep, 1999. 694 pp.

115. Novales, Alfonso. Transitional dynamics and welfare effects of the public investment/output ratio / A. Novales, G. Marrero. Journal of Current Issues in Finance and Economics, 1 (4), 2008. 14-42 pp.

116. Pedhazur, Elazar. Multiple Regression in Behavioral Research. Published by Wadsworth Publishing, 1997. 1072 pp.

117. Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity by David A Belsley, Edwin Kuh and Roy E. Welsch. Published by Wiley, 2004. 292 pp.

118. Roubini N., Mihm S. Crisis Economics: A Crash Course in the Future of Finance. The Penguin Press, 2010-353 pp.

119. Ryan, Thomas P. Modern Regression Methods. Published by Wiley-Interscience, 1996. 515 pp.

120. Seber, G. A. F. and Wild, C. J. Nonlinear Regression. Published by Wiley-Interscience, 2003. 792 pp.

121. Selgin G.A. "Are Banking Crises a Free-Market Phenomenon?" presented at the regional meeting of the Mont Pelerin Society, Rio de Janeiro, September 5-8, 1993.

122. Наименование Кол-во Кол-во Кол-во Общее Кол-ворегиона действующих филиалов филиалов кол-во КО1. КО КО КО КО и их данногоданного других филиалов региона ирегиона регионов ихфилиалов

123. Varl Var2 Var3 Уаг4. Var5 Var6

124. Бегородская область 6 5 29 40 11

125. Брянская область 1 2 28 31 3

126. Владимирская область 2 0 30 32 2

127. Воронежская область 4 1 53 58 5

128. Ивановская область 5 1 20 26 6

129. Калужская область 5 2 27 34 7

130. Костромская область 4 0 17 21 4

131. Курская область 2 0 21 23 2

132. Липецкая область 2 1 23 26 3

133. Орловская область 2 3 21 26 5

134. Рязанская область^ 4 0 26 30 4

135. Смоленская область 4 5 24 33 9

136. Тамбовская область 2 3 17 22 5

137. Тверская область 7 3 37 47 10

138. Тульская область 6 1 33 40 7

139. Ярославская область 8 4 38 50 12

140. Московская область 13 9 118 140 221. Респ. Карелия 1 2 21 24 3

141. Республика Коми 3 7 33 43 10

142. Архангельская область 3 0 34 37 3

143. Вологодская область 9 9 20 38 18

144. Калининградская И 4 35 50 15область

145. Ленинградская область 4 4 42 50 8

146. Мурманская область 4 1 25 30 5

147. Новгородская область 2 1 17 20 3

148. Псковская область 3 0 15 18 3

149. Республика Адыгея 5 1 5 11 6

150. Республика Дагестан 33 58 14 105 91

151. Республика Ингушетия 2 1 4 7 3

152. Кабардино-Бакарская 6 3 10 19 91. Респ.

153. Республика Камыкия 2 0 4 6 2

154. Карачаево-Черкесская 5 0 4 9 51. Респ.

155. Респ. Северная Осетия- 6 7 9 22 131. Алания

156. Чеченская Республика 0 0 1 1 0

157. Varl Уаг2 УагЗ Var4 Var5 Var6

158. Краснодарский край 18 18 89 125 36

159. Ставропольский край 9 8 54 71 17

160. Астраханская область 5 6 23 34 11

161. Вогоградская область 5 1 65 71 6

162. Ростовская область 22 13 87 122 35

163. Респ. Башкортостан И 0 60 71 11

164. Республика Марий-Эл 1 4 19 24 5

165. Республика Мордовия 4 6 9 19 10

166. Республика Татарстан 26 56 46 128 82

167. Удмуртская Республика 8 0 31 39 8

168. Чувашская Республика 5 0 27 32 5

169. Пермский край 8 3 69 80 11

170. Кировская область 3 0 29 32 3

171. Нижегородская область 18 32 74 124 50

172. Оренбургская область 9 4 48 61 13

173. Пензенская область 2 0 31 33 2

174. Самарская область 22 15 78 115 37

175. Саратовская область 13 20 54 87 33

176. Ульяновская область 4 3 28 35 7

177. Курганская область 5 0 23 28 5

178. Свердловская область 25 17 82 124 42

179. Тюменская область 22 78 80 180 100

180. Челябинская область 11 41 76 128 52

181. Республика Атай 5 1 3 9 6

182. Республика Бурятия 1 3 20 24 41. Республика Тыва 2 0 4 6 2

183. Республика Хакасия 3 1 8 12 4

184. Атайский край 8 13 43 64 21

185. Забайкальский край 2 4 20 26 6

186. Красноярский край 5 11 62 78 16

187. Иркутская область 9 5 50 64 14

188. Кемеровская область 8 0 45 53 8

189. Новосибирская область 14 1 60 75 15

190. Омская область 7 0 46 53 7

191. Томская область 4 10 26 40 14

192. Респ. Саха (Якутия) 6 9 38 53 15

193. Камчатский край 7 5 11 23 12

194. Приморский край 9 12 33 54 21

195. Хабаровский край 5 4 29 38 9

196. Амурская область 5 0 16 21 5

197. Магаданская область 2 5 9 16 7

198. Сахалинская область 6 4 14 24 10

199. Еврейская автономная область 0 0 6 6 0

200. Чукотский автономный округ 0 0 7 7 0yr

201. Наименование Кол-во Кол-во Кол-во Общее Кол-ворегиона действующих филиалов филиалов кол-во КО1. КО КО КО КО и их данногоданного других филиалов региона ирегиона регионов ихфилиалов

202. Varl Var2 УагЗ Var4 Var5 Var6

203. Бегородская область 6 5 28 39 11

204. Брянская область 1 2 28 31 3

205. Владимирская область 2 0 30 32 2

206. Воронежская область 5 1 57 63 6

207. Ивановская область 6 1 19 26 7

208. Калужская область 5 2 27 34 7

209. Костромская область 4 0 15 19 4

210. Курская область 2 0 22 24 2

211. Липецкая область 2 1 26 29 3

212. Орловская область 2 3 19 24 5

213. Рязанская область 4 0 28 32 4

214. Смоленская область 4 6 24 34 10

215. Тамбовская область 1 3 17 21 4

216. Тверская область 8 3 33 44 11

217. Тульская область 5 1 35 41 6

218. Ярославская область 8 4 38 50 12

219. Московская область 13 9 108 130 221. Респ. Карелия 1 2 20 23 3

220. Республика Коми 3 7 34 44 10

221. Архангельская область 3 0 33 36 3

222. Вологодская область 9 10 22 41 19

223. Калининградская 8 1 36 45 9область

224. Ленинградская область 4 0 37 41 4

225. Мурманская область 4 1 24 29 5

226. Новгородская область 2 1 16 19 3

227. Псковская область 3 0 13 16 3

228. Республика Адыгея 5 1 5 И 6

229. Республика Дагестан 32 55 15 102 87

230. Республика Ингушетия 2 1 3 6 3

231. Кабардино-Бакарская 6 3 9 18 91. Респ.

232. Республика Камыкия 2 0 4 6 2

233. Карачаево-Черкесская 5 0 4 9 51. Респ.

234. Респ. Северная Осетия- 6 6 9 21 121. Алания

235. Чеченская Республика 0 0 2 2 0к/

236. Varl Var2 Var3 Var4 Var5 Var6

237. Краснодарский край 16 10 100 126 26

238. Ставропольский край 8 7 55 70 15

239. Астраханская область 5 6 24 35 11

240. Вогоградская область 5 1 73 79 6

241. Ростовская область 23 13 97 133 36

242. Респ. Башкортостан 11 0 67 78 11

243. Республика Марий-Эл 1 4 16 21 5

244. Республика Мордовия 4 6 10 20 10

245. Республика Татарстан 26 56 39 121 82

246. Удмуртская Республика 8 0 33 41 8

247. Чувашская Республика 5 0 26 31 5

248. Пермский край 8 3 73 84 11

249. Кировская область 3 0 29 32 3

250. Нижегородская область 18 33 84 135 51

251. Оренбургская область 9 4 53 66 13

252. Пензенская область 2 0 34 36 2

253. Самарская область 20 14 85 119 34

254. Саратовская область 12 20 53 85 32

255. Ульяновская область 4 3 29 36 7

256. Курганская область 4 0 23 27 4

257. Свердловская область 24 15 91 130 39

258. Тюменская область 19 71 80 170 90

259. Челябинская область 11 40 79 130 51

260. Республика Атай 5 1 3 9 6

261. Республика Бурятия 1 3 18 22 4

262. Республика Тыва 2 0 4 6 >2

263. Республика Хакасия 3 0 8 11 3

264. Атайский край 8 13 43 64 21

265. Забайкальский край 2 4 19 25 6

266. Красноярский край 6 10 61 77 16

267. Иркутская область 9 5 48 62 14

268. Кемеровская область 8 0 40 48 8

269. Новосибирская область 13 1 64 78 14

270. Омская область 7 0 49 56 7

271. Томская область 4 10 27 41 14

272. Респ. Саха (Якутия) 5 9 38 52 14

273. Камчатский край 6 4 8 18 10

274. Приморский край 8 9 36 53 17

275. Хабаровский край 5 4 30 39 9

276. Амурская область 5 0 16 21 5

277. Магаданская область 2 5 9 16 7

278. Сахалинская область 5 2 12 19 7

279. Еврейская автономная область 0 0 6 6 0

280. Чукотский автономный округ 0 0 7 7 0у?

281. Наименование Кол-во Кол-во Кол-во Общее Кол-ворегиона действующих КО филиалов КО филиалов КО кол-во КО и их КО данногоданного других филиалов региона ирегиона регионов их филиалов

282. Varl Var2 Var3 Var4 Var5 Var

283. Бегородская область 5 5 28 38 10

284. Брянская область 1 2 25 28 3

285. Владимирская область 3 0 25 28 3

286. Воронежская область 5 0 56 61 5

287. Ивановская область 6 1 18 25 7

288. Калужская область 4 1 28 33 5

289. Костромская-область 5 0 12 17 5

290. Курская область 2 0 21 23 2

291. Липецкая область 2 1 25 28 3

292. Орловская область 2 3 19 24 5

293. Рязанская область 4 0 25 29 4

294. Смоленская область 4 6 21 31 10

295. Тамбовская область 1 3 16 20 4

296. Тверская область 8 3 33 44 11

297. Тульская область 5 1 31 37 6

298. Ярославская область 8 3 33 44 11

299. Московская область 13 8 99 120 211. Респ. Карелия 1 2 18 21 3

300. Республика Коми 3 7 34 44 10

301. Архангельская область 3 0 28 31 3

302. Вологодская область 8 8 20 36 16

303. Калининградская область 7 1 36 44 8

304. Ленинградская область 4 0 32 36 4

305. Мурманская область 4 1 26 31 5

306. Новгородская область 2 1 17 20 3

307. Псковская область 3 0 12 15 3

308. Республика Адыгея 5 1 4 10 6

309. Республика Дагестан 32 58 17 107 90

310. Республика Ингушетия 2 1 4 7 3

311. Кабардино-Бакарская Респ. 6 4 9 19 10

312. Республика Камыкия 2 0 3 5 2

313. Карачаево-Черкесская Респ. 5 0 4 9 5

314. Респ. Северная Осетия-Алания 6 3 8 17 9

315. Чеченская Республика 0 0 3 3 02у

316. Varl Var2 Var3 Var4 Var5 Var6

317. Краснодарский край 17 6 101 124 23

318. Ставропольский край 8 7 53 68 15

319. Астраханская область 4 6 24 34 10

320. Вогоградская область 5 0 65 70 5

321. Ростовская область 22 13 92 127 35

322. Респ. Башкортостан 10 0 59 69 10

323. Республика Марий-Эл 1 4 16 21 5

324. Республика Мордовия 4 1 10 15 5

325. Республика Татарстан 26 55 38 119 81

326. Удмуртская Республика 7 0 32 39 7

327. Чувашская Республика 5 0 24 29 51. Пермский край 6 3 68 77 9

328. Кировская область 3 0 24 27 3

329. Нижегородская область 16 31 86 133 47

330. Оренбургская область 9 3 44 56 12

331. Пензенская область 2 0 33 35 2

332. Самарская область 20 13 79 112 33

333. Саратовская область 11 19 49 79 30

334. Ульяновская область 4 3 26 33 7

335. Курганская область 4 0 20 24 4

336. Свердловская область 23 14 81 118 37

337. Тюменская область 18 68 78 164 86

338. Челябинская область 11 40 67 118 51

339. Республика Атай 5 1 3 9 6

340. Республика Бурятия 1 3 17 21 41. Республика Тыва 2 0 4 6 2

341. Республика Хакасия 3 0 7 10 3

342. Атайский край 7 12 41 60 19

343. Забайкальский край 1 0 18 19 1

344. Красноярский край 6 8 60 74 14

345. Иркутская область 8 4 48 60 12

346. Кемеровская область 8 0 37 45 8

347. Новосибирская область 13 2 71 86 15

348. Омская область 6 0 48 54 6

349. Томская область 4 9 25 38 13

350. Респ. Саха (Якутия) 5 3 36 44 8

351. Камчатский край 6 4 8 18 10

352. Приморский край 8 7 36 51 15

353. Хабаровский край 4 4 29 37 8

354. Амурская область 4 0 15 19 4

355. Магаданская область 2 5 7 14 7

356. Сахалинская область 5 2 13 20 7

357. Еврейская автономная область 0 0 5 5 0

358. Чукотский автономный округ 0 0 7 7 0

359. Показатели диекриптивной статистики институционального состава региональных банковских системна 01.01.2008г. (табл. 1)

360. Descri ptive Statistics (Колич. и состав кредити.организ-1.01.08 (1))

361. Valid N Mean Median Mode Frequenc У Minimu m Maximu m Lower Upper Varianc e Std.Dev Standar d Skewnes s Std.Err. Kurtosi s Std.Err.

362. Var 2 78 47,1538 5 34,0000 о Multiple 1,00000 0 180,0000 23,0000 0 61,0000 0 1415,43 1 37,6222 1 4,25987 6 1,432018 0,27221 1 1,66021 0,53817 6

363. Var 3 78 13,9871 8 7,50000 5,00000 0 9 0,00000 0 100,0000 4,00000 14,0000 0 360,325 18,9822 2 2,14931 3 2,977727 0,27221 1 9,53305 0,53817 6

364. Var 4 78 33,1666 7 27,5000 0 Multiple j 1,00000 0 118,0000 17,0000 о 46,0000 0 591,803 24,3270 0 2,75449 1 1,125653 0,27221 1 1,09215 0,53817 6

365. Var 5 78 3,16427 2,71435 Multiple 0,08271 0 13,9267 2,40829 3,40171 3,021 1,73820 0,19681 2 3,920182 0,27221 1 20,7913 1 0,53817 6на 01.01.2009г. (табл. II)

366. Descriptive Statistics (Количество и состав кредитных организаций -1.01.2009)

367. Valid N Mean Median Mode Frequenc У Minimu m Maximu m Lower Upper Varianc e Std.Dev Standar d Skewnes s Std.Err. Kurtosi s Std.Err.

368. Var 2 78 47,1410 3 35,5000 0 41,0000 0 5 2,00000 0 170,0000 21,0000 0 63,0000 0 1443,42 1 37,9923 9 4,30179 1 1,341647 0,27221 1 1,13495 0,53817 6

369. Var 3 78 13,3076 9 7,00000 3,00000 0 9 0,00000 0 90,0000 4,00000 14,0000 0 324,476 18,0132 0 2,03959 4 2,948434 0,27221 1 9,12251 0,53817 6

370. Var 4 78 33,8333 3 28,0000 0 Multiple 2,00000 0 108,0000 16,0000 0 43,0000 0 666,504 25,8167 5 2,92317 1 1,103629 0,27221 1 0,57207 0,53817 6

371. Var 5 78 3,12689 2,77782 Multiple 0,16149 2 14,1357 2,42295 3,36551 2,952 1,71817 0,19454 5 4,251266 0,27221 1 24,0843 9 0,53817 6на 01.01.2010г. (табл. III)

372. Descriptive Statistics (Количество и состав кредитных организаций -1.10.2010)-1 Valid N Mean Median Mode Frequenc У Minimu m Maximu m Lower Upper Varianc e Std.Dev Standar d Skewnes s Std.Err. Kurtosi s Std.Err.

373. Var 2 78 44,5256 4 33,0000 0 44,0000 0 5 3,00000 0 164,0000 20,0000 0 60,0000 0 1330,12 3 36,4708 5 4,12951 0 1,373560 0,27221 1 1,20328 0,53817 6

374. Var 3 78 12,5512 8 7,00000 Multiple 0,00000 0 90,0000 4,00000 12,0000 0 315,316 17,7571 3 2,01059 9 3,069897 0,27221 1 9,84672 0,53817 6

375. Var 4 78 31,9743 6 25,0000 о 25,0000 0 5 3,00000 0 101,0000 16,0000 0 41,0000 0 600,181 24,4985 9 2,77392 0 1,129657 0,27221 1 0,64637 0,53817 6

376. Var 5 78 2,94996 2,55614 Multiple I 0,24223 8 14,1357 2,19791 3,21306 2,816 1,67800 0,18999 6 4,431008 0,27221 1 26,6728 1 0,53817 61. Ла

Похожие диссертации

• Развитие региональной банковской системы России
• Финансово-экономическая безопасность инфраструктуры: вопросы теории и методологии
• Финансовая архитектура банковской системы России в условиях глобализации экономики
• Теория и методология формирования стратегии функционирования российских промышленных компаний в условиях глобальных финансовых кризисов
• Методология статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России