Прогнозування фІнансових результатІв дІяльностІ комерцІйного банкуБанківська система – це один з найважливіших елементів економіки країни. Саме тому ефективне управління діяльністю комерційних банків, яке у першу чергу полягає в ефективному управлінні їх фінансовими ресурсами, на даний момент є актуальною проблемою. Проблеми банківської системи, зокрема, ресурсної політики комерційних банків, вивчалися провідними вченими України і світу такими як Е.Гілл, Дж.Едвін, Р.Котлер, Дж. Кемпбелл, Васюрнко О.В., Завадська Д., Дмитрієва О.А. та ін. В їх роботах проведений досить глибокий аналіз проблем банківської системи України, розглянуті економіко-математичні методи, що за- стосовуються в банківській діяльності, але наявні наукові роботи не надають вичерпної відповіді на усі питання і шляхів вирішення проблем на практиці. За даних умов особливої актуальності набувають теоретичні дослідження, розробка та застосування практичних аспектів наукового управління на базі застосування математико-економічних методів. Як один з шляхів прогнозування фінансових результатів діяльності комерційного банку застосовують багатофакторні регресійні моделі, розгля- даючи множинні залежності. Результативною ознакою діяльності комерційного банку є прибуток, з яким стохастично пов’язані дві змінні – обсяг зобов’язань і позичкових активів. Для розрахунку цього зв’язку застосуємо регресійну модель лінійної залежності. Вихідні дані про показники діяльності банку наведені у табл. 1. Построїмо лінійну модель методом МНК. Регрісійна модель залежності суми прибутку від залишків позичкової заборгованості, залишків платних ре- сурсів і часу матиме вигляд: У = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*t, (1) або У = 1229,722 + 0,03373*x1 – 0,0298*x2 + 27,24*t. (2) Оскільки коефіцієнт детермінації дорівнює 0,8, то можемо говорити про достатню якість моделі – зміна У обумовлено впливом змінних на 80\%. Оскільки розрахункове значення F-статистики Фішера 10,807 більше таблично- го значення, яке становить 4,07, то можемо зробити висновок про статистичну надійність моделі у цілому (з вірогідністю 0,95). Отже, модель може бути за- стосована для прогнозування прибутку.
Таблиця 1 - Показники діяльності комерційного банку у 2006р.
Для розрахунку прогнозних показників залишків позичкової заборгованості і платних ресурсів застосуємо метод екстраполяції тенденції. Тенденція може бути описана наступним рівнянням: X і= a0 + a1*t, (3) де t - порядковий номер періоду. Для залишків позичкової заборгованості матриця значень після застосу- вання функції ЛІНЕЙН матиме вигляд:
Отже, значення X1 в наступному (13-му) періоді становитиме (відповідно до формули (1): X1 = 6498,26 + 1231,52*13 = 22508,08 (тис.грн.). Для залишків платних ресурсів матриця значень після застосування фун- кції ЛІНЕЙН матиме вигляд:
Отже, значення X2 в наступному (13-му) періоді становитиме (відповідно до формули (1): X2 = 11382,55 + 1330,26*13 = 28675,95 (тис.грн.). Підставивши прогнозні показники залишків позичкової заборгованості і залишків платних ресурсів в (2) отримаємо прогнозне значення прибутку: У* = 1229,722 + 0,03373*22508,08 – 0,0298*28675,95 + 27,24*13 = 1488,42 (тис.грн.). Довірчий інтервал прогнозу розрахуємо за формулою: У* - Sy*t l/2,n-2 ≤ У* ≤ У* + Sy*t l/2,n-2 (4) Sy*t l/2,n-2 = 76,25*1,8 = 137,25. Довірчий інтервал прогнозу становитиме: 1488,42-137,25 ≤ У*≤1488,42+137,25 або 1351,17 ≤ У*≤1625,67. Як висновок можна сказати, що так як модель є надійною (з вірогідністю 0,95), то розрахованому вище прогнозу можна довіряти. П р о т о іє р е й О л е к с а н д р К о н д р а т ю к , Л и с е н к о С . М . | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
