«Применение современных ит в анализе эффективности функционирования банков рб»
Вид материала | Реферат |
- Анализ эффективности функционирования российских банков в период 2004-2005 год, 134.43kb.
- «Модели оценки опционов, их роль в инвестиционном анализе», 468.68kb.
- Белорусский государственный университет применение информационных технологий при анализе, 187.23kb.
- Филатов М. В. Проблемы и пути совершенствования деятельности российских банков в современных, 1998.18kb.
- Тема: Оценка и факторы повышения эффективности управления в современных рыночных условиях, 126.77kb.
- С. Г. Офров Московская государственная академия приборостроения и информатики, Москва, 36.32kb.
- Ам, в этой связи становится очевидным, что экономия и оптимизация занимают приоритетную, 65kb.
- Применение некоторых аналитических методов в анализе и прогнозах макроэкономических, 128.99kb.
- Банковский риск-менеджмент: механизм функционирования и пути совершенствования (на, 394.96kb.
- «Применение Интернет-технологий в работе органов по сертификации и контрольно-аналитических, 59.08kb.
Глава 4. Анализ эффективности функционирования банков РБ
С помощью фронтирного метода DEA, а также эконометрических методик тестирования гипотез и оценки корреляционной связи, была проанализирована эффективность деятельности 31 банка РБ. Информационную базу исследования составили материалы банковской отчетности НБ РБ по форме 1 «бухгалтерский баланс» и форме 2 «отчет о прибылях и убытках» за 2009 гг. (см. ПРИЛОЖЕНИЕ А).
Я исходила из того, что на результаты деятельности банка влияет любая деятельность, связанная с использованием его ресурсов. Выбор модели деятельности определяет классификацию издержек и результатов. Поэтому за результат банковской деятельности в данном исследовании были приняты следующие показатели: объем выданных кредитов, размещенных депозитов, а также сумма полученных чистых доходов. Все эти показатели рассматривались как результат деятельности банка. Затраты по содержанию основных средств банка, т.е. расходы процентного и непроцентного характера, рассматриваются как ресурсы. Описание переменных приведено в Таблице 4.1:
Таблица 4.1 Описание переменных
Ресурсы | |
PEx | Процентные расходы |
CEx | Комиссионные расходы |
OEx | Операционные расходы |
Продукты | |
Cr | Кредиты клиентам |
Dep | Средства клиентов |
Inc | Чистый доход |
Источник: собственная разработка
Оценки значимости переменных позволил получить тест Пастора. При расчетах использовались параметры теста и . Надежность всех тестов превысила 0,90.
В данном случае, построение оценки заключалось в рассмотрении технической эффективности. Было решено исследовать модель, направленную на максимизацию продуктов при фиксированных ресурсах (output-oriented). Следует заметить, что в литературе такая модель использования ресурсов является более предпочтительной, так как исследуется возможность сокращения издержек от их использования.
В работе Simar L. and Wilson P.W. «Statistical Inference in Nonparametric Frontier Models: The State of the Art» была описана методика построения доверительных интервалов для технической эффективности с помощью бутстрепа, на примере которой был проведен анализ имеющихся данных. Авторами данная методика была применена для В = 2000 бутстреп-выборок, доверительный интервал построен для а = 0.05. Расчет проводился как для метрики Фаррелла, указывающей, во сколько раз организация может увеличить свою продукцию при достижении производственной границы, так и для метрики Шепарда (обратной величины) - обозначающей долю возможного продукта, получаемую организацией. Так, если техническая эффективность по Фарреллу равна 1, то организация целиком использует все имеющиеся у нее ресурсы для осуществления своей деятельности по основным направлениям. Если метрика Фаррелла равна, например 2, то это обозначает, что при имеющихся ресурсах организация может увеличить отдачу в 2 раза, но для этого нужно избавиться от «неэффективности» (inefficiency) - организационных и других факторов, препятствующих выпуску качественных продуктов.
Главной задачей является определение оптимального масштаба производства, т.е. оценки эффективности по масштабу. Она рассчитывается через отношение постоянной отдачи от масштаба к переменной (CRS/VRS). Если для банка соотношение равно 1, то он функционирует в оптимальном масштабе, если меньше, то нет.
Для начала был проведен анализ при постоянной отдаче от масштаба, когда при изменении количества факторов производства происходит пропорциональное изменение объема выпуска продукта. Результаты расчетов приведены в Таблице 4.2.
Модель с постоянной отдачей от масштаба показала, что в целом по состоянию за 2009 год, при заданных продуктах и ресурсах, банки РБ функционировали недостаточно эффективно. Лишь для 5 банков показатель эффективности Шепарда равен 1, т.е. данные банки целиком используют все имеющиеся у них ресурсы для осуществления своей деятельности по основным направлениям. Значение эффективности 4 банков стремится к единице, что показывает их продуктивную работу. Показатель метрики Шепарда превысил порог 0,70 для 5 банков. Еще 10 банков имеют значение метрики Шепарда между 0,5 и 0,70. По остальным банкам доля достигнутой производительности по метрике Шепарда невысокая.
Далее была рассмотрена модель при переменной отдаче от масштаба, для которой характерна последовательная смена всех трех типов отдачи от масштаба: возрастающая, постоянная и убывающая (см. Табл.4.3).
Таблица 4.2 Оценка эффективности функционирования банков при постоянной отдаче от масштаба на 01.01.2010 г
Банк | Метрика Фаррелла | Метрика Шепарда | ||||
Индекс | нижняя граница | верхняя граница | Индекс | нижняя граница | верхняя граница | |
ОАО «Белагропромбанк» | 1,0580 | 0,6770 | 1,3488 | 0,9451 | 0,7414 | 1,4772 |
ОАО «БПС–Банк» | 1,4624 | 1,2126 | 1,7461 | 0,6838 | 0,5727 | 0,8247 |
ОАО «АСБ Беларусбанк» | 1,1007 | 0,6765 | 1,3693 | 0,9085 | 0,7303 | 1,4782 |
ОАО «Белинвестбанк» | 1,3510 | 1,0919 | 1,6219 | 0,7402 | 0,6165 | 0,9159 |
«Приорбанк» ОАО | 1,1338 | 0,9588 | 1,3675 | 0,8820 | 0,7313 | 1,0430 |
ОАО «Белвнешэкономбанк» | 1,0000 | 0,6705 | 1,3337 | 1,0000 | 0,7498 | 1,4913 |
ОАО «Паритетбанк» | 3,1626 | 2,5075 | 3,9463 | 0,3162 | 0,2534 | 0,3988 |
ОАО «БНБ–Банк» | 2,0333 | 1,7912 | 2,3200 | 0,4918 | 0,4310 | 0,5583 |
ОАО «Белорусский Индустриальный Банк» | 1,4497 | 1,1913 | 1,7787 | 0,6898 | 0,5622 | 0,8394 |
ОАО «Белгазпромбанк» | 5,0761 | 3,9996 | 6,4336 | 0,1970 | 0,1554 | 0,2500 |
ЗАО «АБСОЛЮТБАНК» | 1,4747 | 1,1860 | 1,8095 | 0,6781 | 0,5526 | 0,8432 |
ЗАО «РРБ–Банк» | 1,7507 | 1,5229 | 2,0046 | 0,5712 | 0,4989 | 0,6567 |
ЗАО «МТБанк» | 2,3535 | 1,9479 | 2,6884 | 0,4249 | 0,3720 | 0,5134 |
ОАО «Технобанк» | 5,6561 | 4,9905 | 6,4739 | 0,1768 | 0,1545 | 0,2004 |
«Франсабанк» ОАО | 1,0000 | 0,6763 | 1,3283 | 1,0000 | 0,7529 | 1,4786 |
ЗАО «Трастбанк» | 1,6303 | 1,3123 | 1,9708 | 0,6134 | 0,5074 | 0,7620 |
ЗАО Банк ВТБ (Беларусь) | 2,0683 | 1,8065 | 2,3333 | 0,4835 | 0,4286 | 0,5536 |
ЗАО «Альфа–Банк» | 1,0386 | 0,8501 | 1,2067 | 0,9628 | 0,8287 | 1,1764 |
ОАО «Банк Москва–Минск» | 1,1316 | 0,8737 | 1,3805 | 0,8837 | 0,7244 | 1,1446 |
ЗАО «Дельта Банк» | 1,8155 | 1,5781 | 2,1171 | 0,5508 | 0,4723 | 0,6337 |
ЗАО «Кредэксбанк» | 1,3419 | 1,1009 | 1,6493 | 0,7452 | 0,6063 | 0,9083 |
ОАО «Международный резервный банк» | 1,7825 | 1,4465 | 2,1737 | 0,5610 | 0,4600 | 0,6913 |
ОАО «ХКБанк» | 1,3602 | 1,1779 | 1,5808 | 0,7352 | 0,6326 | 0,8489 |
ЗАО «БТА Банк» | 1,7004 | 1,3882 | 2,1207 | 0,5881 | 0,4715 | 0,7203 |
ЗАО «БелСвиссБанк» | 1,0381 | 0,8624 | 1,3097 | 0,9633 | 0,7635 | 1,1596 |
ЗАО «АКБ «БЕЛРОСБАНК» | 2,1345 | 1,8078 | 2,4368 | 0,4685 | 0,4104 | 0,5532 |
ЗАО «Сомбелбанк» | 1,0000 | 0,6625 | 1,4593 | 1,0000 | 0,6853 | 1,5095 |
ЗАО «Евробанк» | 1,0000 | 0,6932 | 1,2761 | 1,0000 | 0,7837 | 1,4426 |
ЗАО «Банк ББМБ» | 1,8198 | 1,6502 | 2,0728 | 0,5495 | 0,4824 | 0,6060 |
ЗАО «ТК Банк» | 1,6929 | 1,4143 | 1,9550 | 0,5907 | 0,5115 | 0,7070 |
ЗАО «Цептер Банк» | 1,0000 | 0,6794 | 1,3398 | 1,0000 | 0,7464 | 1,4720 |
Источник: собственная разработка
Таблица 4.3 Оценка эффективности функционирования банков при переменной отдаче от масштаба на 01.01.2010 г
Банк | Метрика Фаррелла | Метрика Шепарда | ||||
Индекс | нижняя граница | верхняя граница | Индекс | нижняя граница | верхняя граница | |
ОАО «Белагропромбанк» | 1,0000 | 0,8318 | 1,4572 | 1,0000 | 0,6862 | 1,2022 |
ОАО «БПС–Банк» | 1,2442 | 1,1544 | 1,3614 | 0,8037 | 0,7345 | 0,8662 |
ОАО «АСБ Беларусбанк» | 1,0000 | 0,8321 | 1,4569 | 1,0000 | 0,6864 | 1,2018 |
ОАО «Белинвестбанк» | 1,2819 | 1,1754 | 1,4684 | 0,7801 | 0,6810 | 0,8508 |
«Приорбанк» ОАО | 1,0960 | 1,0211 | 1,2092 | 0,9124 | 0,8270 | 0,9793 |
ОАО «Белвнешэкономбанк» | 1,0000 | 0,8317 | 1,4682 | 1,0000 | 0,6811 | 1,2023 |
ОАО «Паритетбанк» | 1,9775 | 1,8256 | 2,2574 | 0,5057 | 0,4430 | 0,5478 |
ОАО «БНБ–Банк» | 1,4021 | 1,2981 | 1,5448 | 0,7132 | 0,6473 | 0,7703 |
ОАО «Белорусский Индустриальный Банк» | 1,0000 | 0,8814 | 1,1698 | 1,0000 | 0,8548 | 1,1346 |
ОАО «Белгазпромбанк» | 4,9652 | 4,5135 | 6,1001 | 0,2014 | 0,1639 | 0,2216 |
ЗАО «АБСОЛЮТБАНК» | 1,1285 | 1,0346 | 1,3044 | 0,8861 | 0,7666 | 0,9666 |
ЗАО «РРБ–Банк» | 1,1148 | 1,0437 | 1,2144 | 0,8970 | 0,8235 | 0,9581 |
ЗАО «МТБанк» | 1,7358 | 1,6097 | 1,8941 | 0,5761 | 0,5280 | 0,6212 |
ОАО «Технобанк» | 5,4765 | 5,0599 | 6,1855 | 0,1826 | 0,1617 | 0,1976 |
«Франсабанк» ОАО | 1,0000 | 0,8226 | 1,6310 | 1,0000 | 0,6131 | 1,2157 |
ЗАО «Трастбанк» | 1,5509 | 1,4061 | 1,8889 | 0,6448 | 0,5294 | 0,7112 |
ЗАО Банк ВТБ (Беларусь) | 1,0866 | 1,0279 | 1,1819 | 0,9203 | 0,8461 | 0,9728 |
ЗАО «Альфа–Банк» | 1,0033 | 0,9152 | 1,1707 | 0,9967 | 0,8542 | 1,0927 |
ОАО «Банк Москва–Минск» | 1,0000 | 0,8520 | 1,2631 | 1,0000 | 0,7917 | 1,1737 |
ЗАО «Дельта Банк» | 1,0104 | 0,9538 | 1,0768 | 0,9897 | 0,9287 | 1,0484 |
ЗАО «Кредэксбанк» | 1,0290 | 0,9488 | 1,1797 | 0,9718 | 0,8477 | 1,0540 |
ОАО «Международный резервный банк» | 1,1292 | 1,0436 | 1,2980 | 0,8856 | 0,7704 | 0,9582 |
ОАО «ХКБанк» | 1,0000 | 0,8983 | 1,1059 | 1,0000 | 0,9042 | 1,1132 |
ЗАО «БТА Банк» | 1,0000 | 0,8183 | 1,6272 | 1,0000 | 0,6145 | 1,2221 |
ЗАО «БелСвиссБанк» | 1,0368 | 0,9535 | 1,2289 | 0,9645 | 0,8137 | 1,0488 |
ЗАО «АКБ «БЕЛРОСБАНК» | 1,0000 | 0,9209 | 1,0935 | 1,0000 | 0,9145 | 1,0859 |
ЗАО «Сомбелбанк» | 1,0000 | 0,8233 | 1,6311 | 1,0000 | 0,6131 | 1,2147 |
ЗАО «Евробанк» | 1,0000 | 0,8257 | 1,6342 | 1,0000 | 0,6119 | 1,2111 |
ЗАО «Банк ББМБ» | 1,2555 | 1,1867 | 1,3552 | 0,7965 | 0,7379 | 0,8427 |
ЗАО «ТК Банк» | 1,2933 | 1,2059 | 1,4006 | 0,7732 | 0,7140 | 0,8293 |
ЗАО «Цептер Банк» | 1,0000 | 0,8147 | 1,6207 | 1,0000 | 0,6170 | 1,2274 |
Источник: собственная разработка
При переменной отдаче от масштаба 12 банков достигли значения метрики Шепарда равной 1. В основном это те банки, у которых метрика Шепарда при постоянной отдаче от масштаба превышала порог 0,65. Переступили порог 0.90 еще 6 банков. Выше порога 0,75 функционируют 7 банков. Только 1 банк является отстающим и имеет показатель эффективности 0,20. На основании построенных моделей был проведен анализ эффективности по масштабу (см. Таблицу 4.4).
Таблица 4.4 Анализ эффективности по масштабу
Банк | Метрика Шепарда (CRS) | Метрика Шепарда (VRS) | scale efficiency (CRS/VRS) |
ОАО «Белагропромбанк» | 0,945 | 1,000 | 0,945 |
ОАО «БПС–Банк» | 0,684 | 0,804 | 0,851 |
ОАО «АСБ Беларусбанк» | 0,909 | 1,000 | 0,909 |
ОАО «Белинвестбанк» | 0,740 | 0,780 | 0,949 |
«Приорбанк» ОАО | 0,882 | 0,912 | 0,967 |
ОАО «Белвнешэкономбанк» | 1,000 | 1,000 | 1,000 |
ОАО «Паритетбанк» | 0,316 | 0,506 | 0,625 |
ОАО «БНБ–Банк» | 0,492 | 0,713 | 0,690 |
ОАО «Белорусский Индустриальный Банк» | 0,690 | 1,000 | 0,690 |
ОАО «Белгазпромбанк» | 0,197 | 0,201 | 0,978 |
ЗАО «АБСОЛЮТБАНК» | 0,678 | 0,886 | 0,765 |
ЗАО «РРБ–Банк» | 0,571 | 0,897 | 0,637 |
ЗАО «МТБанк» | 0,425 | 0,576 | 0,738 |
ОАО «Технобанк» | 0,177 | 0,183 | 0,968 |
«Франсабанк» ОАО | 1,000 | 1,000 | 1,000 |
ЗАО «Трастбанк» | 0,613 | 0,645 | 0,951 |
ЗАО Банк ВТБ (Беларусь) | 0,484 | 0,920 | 0,525 |
ЗАО «Альфа–Банк» | 0,963 | 0,997 | 0,966 |
ОАО «Банк Москва–Минск» | 0,884 | 1,000 | 0,884 |
ЗАО «Дельта Банк» | 0,551 | 0,990 | 0,557 |
ЗАО «Кредэксбанк» | 0,745 | 0,972 | 0,767 |
ОАО «Международный резервный банк» | 0,561 | 0,886 | 0,633 |
ОАО «ХКБанк» | 0,735 | 1,000 | 0,735 |
ЗАО «БТА Банк» | 0,588 | 1,000 | 0,588 |
ЗАО «БелСвиссБанк» | 0,963 | 0,964 | 0,999 |
ЗАО «АКБ «БЕЛРОСБАНК» | 0,469 | 1,000 | 0,469 |
ЗАО «Сомбелбанк» | 1,000 | 1,000 | 1,000 |
ЗАО «Евробанк» | 1,000 | 1,000 | 1,000 |
ЗАО «Банк ББМБ» | 0,550 | 0,797 | 0,690 |
ЗАО «ТК Банк» | 0,591 | 0,773 | 0,764 |
ЗАО «Цептер Банк» | 1,000 | 1,000 | 1,000 |
Источник: собственная разработка
Оптимальный масштаб показывает, что, если банк увеличит или уменьшит масштаб своей деятельности, его эффективность ухудшится. По данным таблицы в оптимальном масштабе функционирует группа из 5 банков. В интервале [0,909 -0,999] находится группа из 9 банков, 4 из которых являются системообразующими банками РБ. Близки к значению 0,90 метрики Шепарда еще 5 банков. Это означает, что, если они скорректируют показатели своей деятельности, то смогут достигнуть 100% эффективности. В наиболее отстающую группу попали 5 банков (показатель метрики Шепарда ниже 0,60), худшим из которых является ЗАО «АКБ «БЕЛРОСБАНК». Данная группа функционирует не в полную силу и плохо использует свои потенциальные возможности. Остальные банки превысили порог 0,60.
Анализ, полученных результатов по всем моделям показал, что показатели эффективности исследуемых коммерческих банков характеризуются большой неоднородностью. Оценка эффективности функционирования показала, что в целом наш банковский сектор функционирует с эффективностью 70% от максимально возможной.
Основную долю составляют системообразующие банки (эффективность составила 86%). Системообразующие банки – это группа банков, которые стали одними из первых коммерческих банков в республике (см. Таблицу 4.5).
Таблица 4.5 Эффективность системообразующих банков
Банк | Эффективность функционирования |
ОАО «Белвнешэкономбанк» | 100,0% |
ОАО «Белагропромбанк» | 94,5% |
ОАО «АСБ Беларусбанк» | 90,9% |
«Приорбанк» ОАО | 88,2% |
ОАО «Белинвестбанк» | 74,0% |
ОАО «БПС–Банк» | 68,4% |
Источник: собственная разработка
Прочие банки, к которым относятся все оставшиеся, функционируют с эффективностью в 65%.
Также все белорусские банки можно подразделить на крупные, средние и мелкие.
Так по величине активов получаются следующие результаты:
- Крупные банки – 86%;
- Средние банки – 56%;
- Мелкие банки – 68%.
Из 31-го ныне действующего банка 4 являются государственными, 22 – банки с иностранным капиталом, 5 банков - частные:
- Государственные банки – 73%;
- Банки с иностранным капиталом – 70%;
- Частные банки – 61%.
Прежде всего, результаты анализа говорят о том, что банковский сектор в Беларуси функционирует не хуже, чем за рубежом. Среди эффективных банков оказались многие крупнейшие банки. Наши кредитные организации превосходят по эффективности банки из многих стран Восточной Европы. Мы вполне укладываемся в представление о нормальной стране с переходной экономикой, где эффективность банков находится в интервале до 70% [13].