«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.
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
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |