WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 17 |

определение адекватности банковской системы потребностям реального сектора, что выражается в соотнесении необходимых затрат на финансирование инвестиционных проектов с имеющейся ресурсной базой банковской системы и в определении источников дополнительных ресурсов. Однако использовать данную методику в масштабах всей страны и других субъектов затруднительно, поскольку это предполагает сбор большого объема дополнительной информации, которая не содержится в публикуемых отчетах ЦБ РФ.

В публикации Р.М. Каримова (Каримов, 2000) приводится исследование влияния ресурсных секторов банковской системы в Удмуртской Республике на показатели, характеризующие состояние региональной экономики, а также определение их прогнозных значений на основе функциональных зависимостей. Были определены ресурсные сектора банковской системы, они представлены для целей анализа в виде 10 агрегированных переменных. На основе сравнения парной корреляции инвестиций в основной капитал и выпуска промышленной продукции, с одной стороны, и 10 агрегированных переменных – с другой, автором были отобраны наиболее значимые факторы: средства нефинансового сектора, выпускаемые банками ценные бумаги, средства физических лиц и предпринимателей, а также средства других банков. В качестве функциональной зависимости для определения связи между факторными и результирующими величинами была выбрана полиномиальная форма связи второй степени, при которой коэффициент детерминации R2 имел наибольшее значение, равное 0,8287. В общем виде выбранная функция выглядит следующим образом:

2 Y = a1x1 + b1x1 + a2x2 + b2x2 + c, где Y – выпуск промышленной продукции;

x1 – средства физических лиц – предпринимателей;

x2 – средства физических лиц;

a и b – коэффициенты;

c – свободный член.

Полученный с помощью подобранной модели связи прогнозный ряд значений и исходный ряд имеют коэффициент парной корреляции 0,92. Таким образом, главным выводом статьи можно считать следующий: наиболее важными факторами для определения прогнозного значения выпуска промышленной продукции оказались только два элемента ресурсной базы банков - средства физических лиц и средства физических лиц – предпринимателей, несмотря на то что доля второго фактора в ресурсной базе банковской системы очень низкая. Однако данный вывод в определенном смысле очевиден, так как средства физических лиц занимают 62,2% в структуре ресурсов банковской системы республики. Кроме того, с нашей точки зрения, использованные при оценке ряды данных, скорее всего, являются нестационарными, что может поставить по сомнение полученные в работе выводы. В частности, приведенная выше зависимость может отражать связь роста доходов населения с увеличением вкладов в коммерческих банках, с одной стороны, и с ростом производства – с другой. То есть оцененная модель может представлять собой так называемую «ложную» регрессию.

* * * Обзор литературы, посвященной конкурентоспособности региональных банков, говорит о том, что для них, безусловно, существует ниша на рынке. Однако это не означает, что их число будет неизбежно возрастать. Более того, по мере появления филиалов крупных национальных банков в регионах страны, безусловно, многие небольшие региональные банки обанкротятся либо будут поглощены более крупными. В то же время проведенный анализ показал, что при эффективном функционировании малые региональные банки смогут выжить в конкурентной борьбе и привлечь новых клиентов.

Иными словами, в регионах есть место как для крупных национальных, так и для региональных банков. При этом наш анализ продемонстрировал, что существуют многочисленные свидетельства того, что развитие финансового сектора способствует экономическому росту, в том числе в регионах. То есть развитие региональных банковских систем предположительно самым положительным образом скажется на экономическом развитии регионов нашей страны.

В завершение обзора литературы, посвященной региональным банковским системам, мы проанализировали публикации, в которых изучаются РБС России. Выяснилось, что в таких работах основное внимание уделяется анализу структурных показателей региональных банков. Одновременно, как правило, число рассматриваемых показателей незначительно, что не позволяет делать комплексные выводы. Кроме того, стоит отметить, что пока количество исследований региональных банковских систем невелико, поэтому настоящая работа, по нашему мнению, представляет особый интерес.

Перейдем к анализу состояния региональных банковских систем в РФ. Для этого воспользуемся методикой мониторинга состояния банков, разработанной Банком России. Кроме того, для выявления различных типов региональных банковских систем будут применены методы факторного и кластерного анализа.

2. Статистические характеристики развития банковских систем в регионах РФ в посткризисный период В последние годы банковская система РФ характеризуется устойчивым развитием. Постепенно набирают силу процессы консолидации кредитных организаций. Коммерческие банки выдают все больше кредитов нефинансовым предприятиям. В то же время подавляющее число крупных банков находится в Москве. Однако в последние годы в России появился ряд сравнительно крупных региональных банков, каждый из которых потенциально способен стать ядром региональной банковской системы.

В данном разделе мы используем систему показателей, разработанную в Банке России для анализа состояния региональных банковских систем РФ. Сначала приведем описание данной системы показателей, а затем рассмотрим динамику показателей, характеризующих региональные банковские системы. В завершение на базе основных функциональных показателей разделим региональные банковские системы на 7 групп и дадим их описание.

2.1. Система показателей Наш анализ основывается на следующих показателях, характеризующих региональные банковские системы (табл. 1)2.

Таблица Общие показатели Количество действующих кредитных организаций данного региона ККоличество филиалов кредитных организаций данного региона ККоличество филиалов кредитных организаций других регионов ККоличество дополнительных офисов кредитных организаций в регионе ККоличество операционных касс (вне кассовых узлов) кредитных организаций в регионе КЧисленность населения региона КЧисло предприятий и организаций в регионе КВРП КИспользуемая система показателей была разработана в Банке России. Источниками данных для анализа служат издания ЦБ РФ и Статслужбы РФ.

Институциональные показатели 1. П1 – количество самостоятельных субъектов РБС:

П1 = К1 + К2 + К3.

2. П2 – общее количество кредитных организаций филиалов и их дополнительных офисов в регионе:

П2 = П1 + К4.

3. П3 – общее количество пунктов банковской сети региона (включая структурные подразделения – дополнительные офисы и операционные кассы):

П3 = П2 + К5.

Структурные показатели 1. П4 – коэффициент самодостаточности РБС: отношение числа зарегистрированных в регионе кредитных организаций (КО) и их филиалов к числу зарегистрированных в регионе КО и их филиалов и числу филиалов КО, зарегистрированных за пределами региона, но расположенных на территории данного региона:

К1 + КП4 =.

П2. П5 – показатель концентрации КО в населенных пунктах региона (индикатор типа структуры РБС):

П5 = 1 – тип структуры РБС – моноцентрический, если действующие КО зарегистрированы в одном населенном пункте;

П5 = 2 – тип структуры РБС – бицентрический, если действующие КО зарегистрированы в двух населенных пунктах;

П5 = 3 – тип структуры РБС – полицентрический, если действующие КО зарегистрированы более чем в двух населенных пунктах.

3. П9 – отношение активов банков, зарегистрированных на территории региона, к активам банков, расположенных на территории региона.

Показатели уровня развития РБС 1. П6 – обеспеченность населения региона банковскими учреждениями:

КП6 =.

П2. П7 – обеспеченность хозяйствующих субъектов региона банковскими учреждениями:

КП7 =.

П3. П8 – потенциальная нагрузка учреждений банковской сети операциями хозяйствующих субъектов (объем ВРП на 1 банковское учреждение):

КП8 =.

ПФункциональные показатели 1. П10 – рентабельность активов банков, зарегистрированных на территории региона:

Прибыль П10 = *100% Активы 3. П11, П12 – показатели насыщенности ВРП активами банковской системы:

4.

АктивыРБС П11 = *100% ВРП АктивыРБ П12 = *100% ВРП 2. П13, П14 – показатели развития кредитования нефинансового сектора в регионе:

КредитыРБ _ нефин.сектору П13 = *100% ВРП КредитыРБC _ нефин.сектору П14 = *100% ВРП 3. П15, П16 – показатели развития кредитования физических лиц:

КредитыРБ _ физ.лицам П15 = *100% ВРП КредитыРБC _ физ.лицам П16 = *100% ВРП 5. П17, П18 – показатели, характеризующие депозиты юридических лиц:

Депозиты _ юр.лиц _ в _ РБ П17 = *100% ВРП Депозиты _ юр.лиц _ в _ РБС П18 = *100% ВРП 5. П19, П20 – показатели, характеризующие депозиты физических лиц:

Депозиты _ физ.лиц _ в _ РБ П19 = *100% ВРП Депозиты _ физ.лиц _ в _ РБС П20 = *100% ВРП 6. П21, П22 – показатели, характеризующие средства юридических лиц:

Средства _ юр.лиц _ на _ счетах _ в _ РБ П21 = *100% ВРП Средства _ юр.лиц _ на _ счетах _ в _ РБС П22 = *100% ВРП 7. П23 – показатель доли активов РБС (рубли + валюта) в активах банковской системы страны (рубли + валюта):

АктивыРБС П23 = *100% АктивыБС _ страны Применим теперь данную систему показателей для анализа консолидированных балансов региональных банковских систем РФ.

2.2. Динамика основных показателей консолидированных балансов региональных банковских систем Имеющиеся статистическая база Центрального банка РФ и данные Федеральной службы государственной статистики позволяют дать оценку следующим характеристикам региональных банковских систем: 1) распределение капиталов банковской системы страны по регионам; 2) сложившиеся типы региональных банковских систем, их структура и уровень развития; 3) динамика основных консолидированных балансовых показателей региональных банковских систем. Для целей анализа из общих данных исключаются соответствующие данные по банковской системе Москвы.

Первоначально проводится вертикальный анализ, т.е. в разрезе отдельных показателей с выявлением регионов с наибольшими и наименьшими их значениями, а также анализ динамики соответствующих показателей.

На момент проведения исследования полная информация о показателях развития региональных банковских систем имелась по состоянию на 1 января 2006 г. В этой связи проведенный ниже анализ относится к периоду 2000–2005 гг.

Распределение капиталов банковской системы страны по регионам Анализ осуществляется на основе функционального показателя доли активов РБС в активах банковской системы страны (П23). Чем выше значение показателя, тем большую роль играет банковская система региона в финансовой системе страны. Среди субъектов Федерации по доле активов региональной банковской системы (банки и филиалы банков, расположенные на территории региона) в активах банковской системы страны лидирующие позиции занимали:

Санкт-Петербург (11,8%), Тюменская область (7,5%), Московская область (5,4%), Свердловская область (5,3%), Республика Татарстан (4,5%), Самарская область (4,4%), Республика Башкортостан (3,75%), Нижегородская область (3,2%), Ростовская область (2,8%), Краснодарский край (2,7%). За предшествующие 2 года десятка лидеров не претерпела существенных изменений – регионы в ней меняли лишь свои позиции, что обусловлено близостью значений показателей. Тройка лидеров не менялась вовсе.

На другом конце шкалы измерения данного показателя находятся регионы с малой долей активов региональной банковской системы в активах всей банковской системы РФ: Республика Марий Эл (0,16%), Республика Адыгея (0,12%), Чукотский АО (0,07%), Республика Калмыкия (0,07%), Республика Алтай (0,05%), Еврейская автономная область (0,05%), Республика Тыва (0,03%), Республика Ингушетия (0,03%). В структуре банковских систем регионов – аутсайдеров по данному показателю также значительных изменений за предшествующие годы не было.

Типы региональных банковских систем и их структура, уровень развития и функциональные характеристики 1. Структурные характеристики региональных банковских систем Анализ проводится на основе следующих показателей: коэффициент самодостаточности РБС (П4), отношение активов банков, зарегистрированных на территории региона, к активам банков, расположенных на территории региона, (П9) и концентрация КО в населенных пунктах региона (П5). Показатель П4 позволяет дать оценку структуре региональной банковской системы относительно принадлежности составляющих ее банков. Чем выше данный показатель, тем больше доля региональных банков в региональной банковской системе. В тех регионах, где данный показатель минимален, банковская система представлена в основном филиалами банковских институтов других регионов. Среди регионов с большим значением данного показателя выделяются следующие: Республика Дагестан (88,2%), Республика Алтай (71,4%), Республика Татарстан (63,6%), Республика Северная Осетия – Алания (60,9%), Тюменская область (58,8%), Камчатская область (55,6%), Сахалинская область (55,6%), Республика Адыгея (54,6%), Свердловская область (53,3%), Нижегородская область (52,0%). По сравнению с 2001 г. приведенная десятка регионов изменилась следующим образом: в нее попали Сахалинская область, Республика Адыгея и Нижегородская область – 47;

37,5 и 51,0% соответственно. Вместе с тем регионами, входившими в 2001 г. в число лидеров по рассматриваемому показателю, были:

Ингушетия, Карачаево-Черкесия, Челябинская область со значением показателя П4 в 2005 г. 42,9; 50 и 44% соответственно.

Среди регионов, банковская система которых представлена преимущественно банками других регионов, выделяются следующие:

Омская (14,6%) Липецкая (14,3%), Архангельская (11,4%), Воронежская (11,4%) Ленинградская (11%), Кировская (10%), Курская (9,5%), Владимирская (9,1%), Пензенская (5,8%) области.

Причем Чукотский АО, Еврейская автономная область не имели собственных банков вообще. По Иркутской области данные по состоянию на 2005 г. отсутствуют, а в 2003 г. значение показателя составляло 30% (45-е место).

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 17 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.