Рассмотрим моделирование чистой прибыли кредитной организации и прогнозирование данного показателя на краткосрочную перспективу.
В работе на основе методов временных рядов проведен анализ основной тенденции и сделан прогноз чистой прибыли на краткосрочную перспективу. Динамика чистой прибыли анализировалась за период 1997-2005 гг.
Сделан прогноз чистой прибыли с применением модели ARIMA и модели «экспоненциального сглаживания и прогнозирования» в системе STATISTICA.
На основе перечисленных методов осуществлен прогноз чистой прибыли на краткосрочную перспективу (рис. 3 и 4).
Рис. 3. График чистой прибыли Внешторгбанк (ОАО) с построенным прогнозом
Рис. 4. Экспоненциальное сглаживание ряда
Расчетные значения прогнозируемых показателей по вышеописанным методам сравним с данными оперативного учета (т.е. фактическими данными) и приведем их в табл. 5.
Таблица 5. Сравнение фактических значений чистой прибыли с прогнозом
Дата Чистая прибыль, факт, тыс. долл. США Чистая прибыль, факт, тыс. долл. США (метод ARIMA) Чистая прибыль, факт, тыс. долл. США
(Экспоненциальное сглаживание и прогнозирование)
1 2 3 4
01.04.2006 220 453,89 238 032,60 190 456,00
01.07.2006 198 764,30 181 472,30 212 001,00
01.10.2006 258 652,09 234 096,8 187 942,00
01.01.2007 н.д. 205 319,20 223 786,00
* Расчеты автора
Сравнивая прогнозы по всем методам, видим достаточную точность результатов, все прогнозы попадают в доверительный интервал, выданный для модели ARIMA и модели экспоненциального сглаживания и прогнозирования. Наибольшее различие прогнозируемых показателей от фактических произошло в третьем квартале 2006 г. Это связано, в первую очередь, с реализацией новых продуктов (доверительное управление средствами VIP-клиентов, организация IPO крупнейших российских компаний), а также с открытием филиалов (в частности в Китае, г. Пекин).
Для определения влияния финансово-экономических факторов на изменение чистой прибыли использован метод корреляционно-регрессионного моделирования. Для расчетов были выбраны следующие признаки: Y – чистая прибыль кредитной организации, тыс. долл. США; X1 – чистый процентный доход; X2 – чистый торговый доход; X3 – чистый доход от операций с иностранной валютой; X4 – создаваемые резервы; X5 – чистый непроцентный доход; X6 – операционные расходы.
Анализ проводился в системе STATISTICA, в модуле Многомерная регрессия – Multiple regression.
В результате обработки данных получены следующие модели:
1. Y= 63823,4+0,72X5 – 1,93X1 ; (1)
(6,218) (-2,507)
2. Y= X5 + X2-10275; (2)
(14,483) (4,308)
3. Y= 3814,06+0,351X5 -0,984X4 ; (3) (-3,373) (11,888)
4. Y= 0,3X5 +1,2X3-24282,9; (4)
(7,194) (4,073)
Указанные в скобках расчетные значение t-статистики для коэффициентов говорят о значимости всех параметров построенных моделей, так как табличное значение составляет: для первой модели - tтабл(0,05;6)=2,45; для второй модели - tтабл(0,05;5)=2,57; для третьей модели - tтабл(0,05;4)=2,78; для четвертой модели - tтабл(0,05;6)=2,45. Оценка адекватности и значимости моделей представлена в табл. 6.
Таблица 6
Оценка адекватности и значимости моделей
Уравнения множественной регрессии Регрессия на исходные признаки
R2 t-табличное F-критерий Фишера F-табличное
1 0,933 2,45 42,108 5,14
2 0,981 2,57 127,15 5,79
3 0,978 2,78 88,733 6,94
4 0,964 2,45 79,923 5,14
В работе проведена экономическая интерпретация полученных параметров моделей. Для первой модели характерны следующие зависимости: увеличение чистого непроцентного дохода на 1 млн. долларов США ведет к росту чистой прибыли в среднем на 720 тыс. долларов США. Для второй модели характерны следующие зависимости: увеличение чистого непроцентного дохода на 1 млн. долларов США ведет к росту чистой прибыли примерно на 1 млн. долларов США; увеличение чистого торгового дохода на 1 млн. долларов США ведет к увеличению чистой прибыли примерно на 1 млн. долларов США. Для третьей модели характерны следующие зависимости: увеличение чистого непроцентного дохода на 1 млн. долларов США ведет к росту чистой прибыли в среднем на 351 тыс. долларов США; увеличение резерва на 1 млн. долларов США ведет к сокращению чистой прибыли в среднем на 984 тыс. долларов США. Для четвертой модели увеличение чистого непроцентного дохода на 1 млн. долларов США ведет к росту чистой прибыли на 300 тыс. долларов США; увеличение чистого дохода от операций с иностранной валютой на 1 млн. долларов США ведет к увеличению чистой прибыли на 1,2 млн. долларов США.
Предложенные методы статистического анализа, оценки и прогнозирования, по нашему мнению, позволяют в полной мере провести анализ корпоративной и финансовой деятельности кредитной организации для отражения состояния, установления особенностей и определения перспектив развития банковской системы.
Рассмотренные методики, а также выводы и рекомендации можно использовать соответствующим структурам кредитных организаций (Финансово-экономическим Департаментом, отдельными центрами прибыли банка, общим руководством банка) с позиции развития методов и системы показателей для принятия управленческих решений по вопросам развития банковского бизнеса, а в конечном итоге, для повышения уровня капитализации банковской системы Российской Федерации.
Концептуальным положением любого подхода к построению модели экономического управления является стремление оценивать не результат деятельности банка ОАО «ВТБ» в целом, а результат отдельных элементов организационной системы. При этом принципиальное отличие традиционных подходов от процессного заключается в том, что если за элемент расчета (финансового учета) в традиционных моделях принимается хозяйствующая единица - центр прибыли или центр затрат, то при процессном подходе за элемент расчета принимается даже не процесс, а конкретная его составляющая технологическая операция.
Одна из самых распространенных моделей экономического управления банками - модель оценки финансовых результатов по центрам финансового учета, которыми традиционно являются структурные подразделения или группы структурных подразделений, объединенных по какому-либо признаку (продукты, регионы, клиенты), типизируемые как "центры прибыли" и "центры затрат".
Модель экономического управления по финансовым результатам, когда прибыль рассчитывается не только по банку в целом, но и по каждому центру финансового учета, в настоящее время лежит в основе действующей в ОАО «ВТБ» системы ценообразования и калькулирования себестоимости для ее определения в отношении каждого продукта. Финансовый результат в данной схеме принимается равным разнице между прямыми доходами и суммой прямых (подразделения) и общеорганизационных (административно-управленческий аппарат) расходов, которые разносятся между центрами финансового учета.
Указанный подход в организационном плане обычно приводит к раздуванию штатов по каждому центру, увеличению издержек, размыванию целей банка, что в конечном счете снижает его конкурентоспособность. А если банк обладает развитой сетью внутрифирменной кооперации, точность расчетов заставляет желать лучшего, и имеет смысл производить только расчеты затрат, отказавшись от расчетов прибыли по каждому центру.
В модели, ориентированной на отказ от расчета прибыли по каждому центру финансового учета, объектом управления становятся не прибыль, а маржинальный доход и затраты. Прибыль считается только по всему банку ОАО «ВТБ» в целом. Задача управления такой моделью сводится к управлению маржинальным доходом, общебанковскими затратами, затратами каждого центра финансового учета и контролем за тем, чтобы общебанковские расходы покрывались за счет деятельности центров финансового учета. На наш взгляд, недостаточно высокая с точки зрения достижения современных требований к качеству управления банка точность расчетов по отношению к банковскому продукту определяется в таких моделях допущением, что один продукт (группа однотипных продуктов) производится и реализовывается только одним центром прибыли, а учет других подразделений в данном продукте происходит (в лучшем случае) через взаиморасчеты по внутрибанковской сделке. Центры затрат в данной модели - всегда "убыточные" подразделения банка, результаты их деятельности оцениваются практически только в объемных показателях, а их участие в производстве добавленной стоимости целенаправленно игнорируется на практике.
Эффективность банковской деятельности кроме макроэкономических и политических факторов определяется и уровнем управления кредитными организациями. Только там, где учитываются мнения всех заинтересованных сторон, возможны надлежащая организация бизнеса, прибыльная работа и избежание конфликтов.
Похожие рефераты:
|
Дипломные работы 
