«Применение современных ит в анализе эффективности функционирования банков рб»

Вид материалаРеферат

Содержание


Приложение а
ОАО «Белагропромбанк»
ОАО «БПС–Банк»
ОАО «АСБ Беларусбанк»
ОАО «Белинвестбанк»
ОАО «Белвнешэкономбанк»
ОАО «Паритетбанк»
ОАО «БНБ–Банк»
ОАО «Белорусский Индустриальный Банк»
ОАО «Белгазпромбанк»
Зао «абсолютбанк»
ЗАО «РРБ–Банк»
ЗАО «МТБанк»
ОАО «Технобанк»
ЗАО «Трастбанк»
ЗАО Банк ВТБ (Беларусь)
ЗАО «Альфа–Банк»
ОАО «Банк Москва–Минск»
ЗАО «Дельта Банк»
ЗАО «Кредэксбанк»
...
Полное содержание
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6   7   8

Приложения



ПРИЛОЖЕНИЕ А

Таблица 1 Статистические данные для анализа по состоянию на 01.01.2010 г (в млн. рублей) 

банк

Кредиты клиентам

Средства клиентов

Чистые доходы

Процентные расходы

Комиссионные расходы

Операционные расходы

ОАО «Белагропромбанк»

18049583,01

8563312,4

922276,1

1444004,9

34526,9

401612,9

ОАО «БПС–Банк»

3527099,7

3030583,7

334278,1

364249,3

56331,2

216329,8

ОАО «АСБ Беларусбанк»

29112023,2

22295701,8

1235982

2604271,3

124354,4

905430,4

ОАО «Белинвестбанк»

3524664,9

3389114,2

284112,4

420410,1

18794

201132,6

«Приорбанк» ОАО

3640981,8

2625390,9

418053,7

318387,1

39060,3

210970,5

ОАО «Белвнешэкономбанк»

1254978

985298,9

157231,1

93288,4

7230,9

104185,7

ОАО «Паритетбанк»

251711,9

136280,5

31267,2

24028,7

657,3

20867,8

ОАО «БНБ–Банк»

41927,6

36382,9

9806,1

3474,4

440

9483,4

ОАО «Белорусский Индустриальный Банк»

69156,1

93840,8

16990,4

9242,3

872,1

15030,5

ОАО «Белгазпромбанк»

1337793

1040783,6

147471,9

131644,5

15449,4

86657,4

ЗАО «АБСОЛЮТБАНК»

49111,9

50705

11847,4

5853,3

536,1

14477

ЗАО «РРБ–Банк»

114491,4

81216,8

27808,2

9775,2

450,9

31096,1

ЗАО «МТБанк»

262596,9

273787,4

56962,4

26157,4

3066,7

40155,4

ОАО «Технобанк»

100247,7

101866,9

9093,8

15458,5

2017,7

47045,3

«Франсабанк» ОАО

45862

26486,4

14566,3

1083,1

292,6

11813,3

ЗАО «Трастбанк»

165418,4

239792

33155,7

27107,5

1710,1

19960,4

ЗАО Банк ВТБ (Беларусь)

1128366,3

849160,2

109133,3

84293,6

8250

58919,7

ЗАО «Альфа–Банк»

391360,9

418940,4

28181,1

25288,4

1916,4

38801,9

ОАО «Банк Москва–Минск»

977170,8

788049,1

97193,5

107326,7

7250,9

44129

ЗАО «Дельта Банк»

70260,7

100141,8

29986,9

7071,1

397,6

33636,3

ЗАО «Кредэксбанк»

20704,9

54282,2

9461,9

679,7

1758

6820

ОАО «Международный резервный банк»

6115,9

2006,3

3949,9

190,6

83,6

4379,2

ОАО «ХКБанк»

137172,9

87276,5

51311,6

7678,9

2614,6

22673,8

ЗАО «БТА Банк»

178677,2

131767,9

16255,9

24820

1087,8

14856,3

ЗАО «БелСвиссБанк»

5718,4

112108,6

13172,6

4679,4

1450,7

21420,9

ЗАО «АКБ «БЕЛРОСБАНК»

982274,9

571067,6

75421,1

94394,8

7060

50754,7

ЗАО «Сомбелбанк»

64678,5

50442

17493,4

5472,2

1044,5

10772,8

ЗАО «Евробанк»

19313,7

38734,1

4382,3

1023,7

128,9

4091,3

ЗАО «Банк ББМБ»

46165,6

14005,1

5532,3

483,4

247,9

7745,3

ЗАО «ТК Банк»

14475,5

4759

7022,1

3218,9

161,4

4479,4

ЗАО «Цептер Банк»

27265

21139,9

5523,5

1012,5

74,2

5756,9

Источник: составлено по [50]


ПРИЛОЖЕНИЕ Б


Скрипт для проведения оболочечного анализа данных (DEA) в статистическом пакете R-Statistics


# Input file

INFILE=«isx08.csv»

OUTFILE=«Result.csv»

# Load library

library(FEAR)


# Read file

CSV=read.table(INFILE, sep=«;», dec=«,», head=TRUE)


# Create data

ROWS=21

PRODUCTS=1

RESOURCES=4


y=matrix(c(CSV$PI),nrow=PRODUCTS,ncol=ROWS,byrow=TRUE)

x=matrix(c(CSV$PEx,CSV$PCD,CSV$QB,CSV$NE),nrow=RESOURCES,ncol=ROWS,byrow=TRUE)


# Run DEA

tmp1=dea(XOBS=x, YOB=y, RTS=3, ORIENTATION=2)


# Bootstrap for bias and confidence intervals

tmp2=boot.sw98(XOBS=x, YOBS=y, DHAT=tmp1, RTS=3, ORIENTATION=2, NREP=2000, CI.TYPE=2, OUTPUT.FARRELL=TRUE)

tmp3=bootstrap.ci(BOOT=tmp2$boot, alpha=c(0.05), BHAT=tmp2$dhat, DEA=TRUE, METHOD=2)


out=matrix(nrow=ROWS,ncol=3)

out[,1]=tmp2$dhat

out[,2]=tmp2$conf.int[,1]+tmp2$bias

out[,3]=tmp2$conf.int[,2]+tmp2$bias

print(out)


# Save result

write.table(out, OUTFILE, sep=«;», dec=«,»)


ПРИЛОЖЕНИЕ В