Новости
09.05.2023
с Днём Победы!
07.03.2023
Поздравляем с Международным женским днем!
23.02.2023
Поздравляем с Днем защитника Отечества!
Оплата онлайн
При оплате онлайн будет
удержана комиссия 3,5-5,5%








Способ оплаты:

С банковской карты (3,5%)
Сбербанк онлайн (3,5%)
Со счета в Яндекс.Деньгах (5,5%)
Наличными через терминал (3,5%)

АНАЛИЗ ТЕКУЩИХ ТЕНДЕНЦИЙ БАНКОВСКОГО СЕКТОРА РФ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФАКТОРОВ, ОБУСЛАВЛИВАЮЩИХ ЕГО ФИНАНСОВЫЙ РЕЗУЛЬТАТ

Авторы:
Город:
Казань
ВУЗ:
Дата:
26 июня 2017г.

Важность банковской системы для любого государства сложно недооценить, ведь она выполняет функции «кровеносной системы» в экономике страны, способствуя созданию добавочной стоимости.

Банковская система России подвержена целому ряду тенденций, вызванных процессами глобализации финансовых рынков, усилением контроля со стороны регулирующих органов, волатильностью и динамикой макроэкономических показателей, возрастающей сложностью финансовых инструментов, используемых в процессе осуществления деятельности и т.д.

Рассмотрим динамику основных показателей банковской системы за ряд лет (исключая сбербанк) на основе данных banki.ru [1].

Начиная с 2014 года чистая прибыль банковского сектора сократилась в 2 раза, и дошла до минимума в 2016 году составив – - 815 736 тысяч рублей, вернувшись к положительному состоянию в 2017 году (273 496 424 тысяч рублей), что видно на рисунке 1.

Несмотря на положительную динамику чистой прибыли, среднее значение рентабельности активов снижается в течение 2 лет подряд (рисунок 2).

Активы-нетто в банковском секторе имеют высокую тенденцию к росту, исключая стагнацию в 2017 году (рисунок 3), даже не смотря, на волну отзыва лицензий Центробанком в течение трех предшествующих лет. Данное явление свидетельствует об устойчивом развитии банковской системы.


Также выросли совокупные вложения в ценные бумаги, что видно на рисунке 4. Сложившаяся ситуация в 2014 году на финансовом рынке заставила банки перекидывать ресурсы из коммерческого кредитования на фондовый рынок.

Вместе с ростом совокупного кредитного портфеля банков (рисунок 5) растет и просроченная задолженность (рисунок 6), причем темпы роста просрочки сильно опережают темпы роста кредитного портфеля. Так, начиная с 2015 года темп роста кредитного портфеля составил 24%, в то время как темп роста просрочки 55%. В 2016 году темп роста просрочки был около 66% против 4% у кредитного портфеля. К 2017 году темп роста просрочки снизился до 4%, а кредитный портфель практически не изменился. Надо полагать, что ситуация стабилизировалась за счет выведения из бизнеса центральным банком большого количества игроков, поскольку кредитные ресурсы перетекут от выбывших банков к функционирующим, что в свою очередь создаст предпосылку для выдачи кредитов более устойчивым заемщикам.


Нет сомнений, что снижение целого ряда финансовых показателей в банковском секторе вызвано дестабилизирующей макроэкономической обстановкой. Чтобы узнать какие макроэкономические показатели наиболее значимо влияют на деятельность банковской системы, промоделируем зависимость средней рентабельности активов-нетто банковского сектора от ряда экономических индикаторов. Для построения эконометрической модели использовался пакет прикладных программ «Gretl» [4].



Для построения множественной регрессии использовались основные       макроэкономические показатели с 2009 по 2016 год [2], воздействующие на денежный поток, которые приведены в таблице 1.

Таблица 1

Перечень макроэкономических факторов

 

𝑋1

𝑋2

𝑋3

𝑋4

𝑋5

𝑋6

𝑋7

𝑋8

Y

34,39

65,05

5,38

86043,6

61125,9

11,67

9,02

0,80%

-0,84

41,85

62,55

12,91

83232,6

61263,6

14,00

11,57

0,01%

1,00

85,6

35,99

11,36

79199,7

63046,8

8,25

9,39

0,93%

2,48

91,17

32,16

6,45

71016,7

62588,9

8,25

6,64

2,21%

1,59

86,46

31,14

6,58

66926,9

61798,3

8,13

7,53

1,10%

1,64

87,04

29,01

6,10

55967,2

59698,1

8,15

7,81

0,09%

1,86

71,21

30,48

8,78

46308,5

39762,2

8,25

7,25

1,15%

1,39

53,48

31,37

8,80

38807,2

38048,6

10,77

11,24

1,97%

1,11

 

Где:

𝑋1 – цена на нефть марки Brent;

𝑋2 – цена доллара, выраженного в рублях;

𝑋3 – инфляция;

𝑋4 – ВВП в текущих ценах;

𝑋5 – ВВП в постоянных ценах;

𝑋6 – среднегодовая ставка рефинансирования;

𝑋7 – доходность ОФЗ сроком погашения 5 лет;

𝑋8 – доходность индекса S&P 500;

Y – средняя рентабельность активов-нетто банковского сектора.

 Расчеты моделирования приведены в таблице 2. Как можно заметить, коэффициенты перед регрессорами получили высокую статистическую значимость, о чем собственно свидетельствуют показатели P-значение. Коэффициент детерминации составил – 0, 99897, это говорит нам о том, что практически весь разброс эндогенного фактора объяснен входящими в модель переменными.


Таблица 2 

Моделирование средней рентабельности активов в банковском секторе


Коэффициент

Ст. ошибка

P-значение

𝑋2

−0,0686046

0,00204569

<0,0001

𝑋3

0,213265

0,00888639

<0,0001

𝑋5

4,17224e-05

1,77700e-06

<0,0001

𝑋8

−9,68970

3,20367

0,0390

 

Итоговая модель может быть записана в следующем виде:

−0,0686X2 + 0,213X3 + 4,17224e − 05X5 − 9,68X8 = Ŷ

Построенная модель показывает, что финансовый результат банковского сектора, выраженный в виде средней рентабельности активов-нетто, наиболее чувствителен к цене доллара, инфляции, уровню ВВП и доходности рыночного портфеля.

 

Список литературы

 

 

1. Независимый финансовый портал Рунета – Banki.ru [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://banki.ru/

2. Данные официального сайта Центрального Банка Российской Федерации [Электронный ресурс]. – Режим доступа://https://www.cbr.ru/

3. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://gks.ru

4. Куфель Т. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ Gretl. – M.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 200 с.