Формы бесфилиального банковского обслуживания
Возникновение и развитие бесфилиальных банков. Проблемы современного банкинга России. Система почтово-банковского партнерства как форма бесфилиального банковского обслуживания. Моделирование рыночной стоимости банков сектора розничных банковских услуг.
| Рубрика | Банковское, биржевое дело и страхование |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 06.07.2016 |
| Размер файла | 357,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
0.019273
1.000000
-0.016708
0.151628
-0.157937
LOANS
0.783823
-0.016708
1.000000
0.775079
0.263295
OPCOSTS
0.730636
0.151628
0.775079
1.000000
0.049388
AUTHCAP
0.080433
-0.157937
0.263295
0.049388
1.000000
Со статистической точки зрения на проблему мультиколлинеарности стоит обратить внимание, если корреляция между объясняющими переменными >0.8. В данном случае в модели нет таких значений, но есть близкое к данному значению, равное 0,78, которое отражает связь между вкладами физических лиц и чистой ссудной задолженностью. Для того чтобы точно быть уверенным в отсутствии полной мультиколлинеарности, построим вспомогательную модель, в которой зависимой переменной будет «Чистая ссудная задолженность», а объясняющими переменными будут все остальные регрессоры базовой модели:
Таблица 7
|
Dependent Variable: LOANS |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/24/14 Time: 20:14 |
|||||
|
Sample: 1 105 |
|||||
|
Included observations: 105 |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
DEPOSITS |
0.605153 |
0.103198 |
5.864009 |
0.0000 |
|
|
INTASSETS |
-55.42687 |
45.35455 |
-1.222080 |
0.2246 |
|
|
AUTHCAP |
2.974157 |
0.775553 |
3.834883 |
0.0002 |
|
|
OPCOSTS |
3.321974 |
0.545922 |
6.085075 |
0.0000 |
|
|
C |
12423095 |
3461116. |
3.589332 |
0.0005 |
|
|
R-squared |
0.748037 |
Mean dependent var |
57571596 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.737958 |
S.D. dependent var |
34890030 |
||
|
S.E. of regression |
17860220 |
Akaike info criterion |
36.28050 |
||
|
Sum squared resid |
3.19E+16 |
Schwarz criterion |
36.40688 |
||
|
Log likelihood |
-1899.726 |
Hannan-Quinn criter. |
36.33171 |
||
|
F-statistic |
74.22073 |
Durbin-Watson stat |
0.820851 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Посчитаем Variance Inflation Factor (VIF) для регрессора Loans (во вспомогательной модели это зависимая переменная).
VIF = = 1 / (1-0.748) = 3.96
Таким образом, если значение VIF< 5, то беспокоиться о мультиколлинеарности не стоит.
Следующим шагом очистим модель от незначимых переменных. В таблице видно, что значение Prob(F-statistic) очень мало, а значит нельзя отвергнуть гипотезу о значимости модели в целом. Коэффициент детерминации (R-squared) говорит о том, что в модели доля дисперсии показателя рыночной стоимости банка довольно сильно (R-squared=0,81) объясняется с помощью переменных включенных в модель, а значит, существует сильная зависимость между регрессорами и зависимой переменной.
Таблица 8.
|
Dependent Variable: BANKVALUE |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/24/14 Time: 19:29 |
|||||
|
Sample: 1 105 |
|||||
|
Included observations: 105 |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
INTASSETS |
4.225076 |
9.237928 |
0.457362 |
0.6485 |
|
|
AUTHCAP |
0.198985 |
0.173749 |
1.145239 |
0.2550 |
|
|
LOANS |
0.147324 |
0.021000 |
7.015404 |
0.0000 |
|
|
DEPOSITS |
-0.053375 |
0.025165 |
-2.121036 |
0.0366 |
|
|
OPCOSTS |
0.456131 |
0.141043 |
3.233977 |
0.0017 |
|
|
BRLESS |
8774410. |
1258807. |
6.970419 |
0.0000 |
|
|
VIRTUAL |
1154448. |
2167530. |
0.532610 |
0.5956 |
|
|
YEAR10 |
268567.7 |
1099105. |
0.244351 |
0.8075 |
|
|
YEAR11 |
217591.9 |
1123939. |
0.193598 |
0.8469 |
|
|
YEAR12 |
731521.8 |
1201089. |
0.609049 |
0.5440 |
|
|
YEAR13 |
1491042. |
1258515. |
1.184763 |
0.2391 |
|
|
C |
-815972.2 |
935249.6 |
-0.872465 |
0.3852 |
|
|
R-squared |
0.815627 |
Mean dependent var |
10601831 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.793819 |
S.D. dependent var |
7774347. |
||
|
S.E. of regression |
3530109. |
Akaike info criterion |
33.09877 |
||
|
Sum squared resid |
1.16E+15 |
Schwarz criterion |
33.40208 |
||
|
Log likelihood |
-1725.685 |
Hannan-Quinn criter. |
33.22167 |
||
|
F-statistic |
37.40104 |
Durbin-Watson stat |
1.155004 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Очистим модель от незначимых переменных, в данном случае незначимыми на 5% уровне значимости считаются переменные, расчетное значение t-статистики которых по модулю меньше t-критического, а то есть <1,96. Стало быть, незначимыми регрессорами в модели являются: нематериальные активы, уставный капитал, фиктивные переменные годов. При этом с экономической точки зрения оставим незначимую фиктивную переменную, обозначающую виртуальный банк «Тинькофф Кредитные Системы», также со статистической точки зрения оставим бинарную переменную, обозначающую 2013 год, т.к. при ее удалении качество модели ухудшается. Это может быть связано с тем, что в 2013 году могла существовать тенденция, влияющая на стоимостную оценку инвесторами банковского сектора в целом. Получим следующую модель:
Таблица 9
|
Dependent Variable: BANKVALUE |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/24/14 Time: 21:00 |
|||||
|
Sample: 1 105 |
|||||
|
Included observations: 105 |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
LOANS |
0.157002 |
0.018389 |
8.538034 |
0.0000 |
|
|
DEPOSITS |
-0.054952 |
0.023660 |
-2.322549 |
0.0223 |
|
|
OPCOSTS |
0.423208 |
0.128470 |
3.294217 |
0.0014 |
|
|
BRLESS |
8372124. |
1179190. |
7.099894 |
0.0000 |
|
|
VIRTUAL |
1575535. |
2071124. |
0.760715 |
0.4487 |
|
|
YEAR13 |
1295158. |
913739.2 |
1.417426 |
0.1595 |
|
|
C |
-320651.1 |
701310.8 |
-0.457217 |
0.6485 |
|
|
R-squared |
0.811738 |
Mean dependent var |
10601831 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.800211 |
S.D. dependent var |
7774347. |
||
|
S.E. of regression |
3474955. |
Akaike info criterion |
33.02440 |
||
|
Sum squared resid |
1.18E+15 |
Schwarz criterion |
33.20133 |
||
|
Log likelihood |
-1726.781 |
Hannan-Quinn criter. |
33.09610 |
||
|
F-statistic |
70.42506 |
Durbin-Watson stat |
1.161521 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Нетрудно заметить из таблицы 9, что доля дисперсии зависимой переменной осталась неизменной, т.е. коэффициент детерминации по-прежнему равен 0,81, что говорит о высокой объясняющей способности модели.
2.2.5 Гетероскедастичность
Проведем тест Уайта на гетероскедастичность.
Таблица 10
|
Heteroskedasticity Test: White |
|||||
|
F-statistic |
60.05379 |
Prob. F(23,81) |
0.0000 |
||
|
Obs*R-squared |
99.18357 |
Prob. Chi-Square(23) |
0.0000 |
||
|
Scaled explained SS |
298.9057 |
Prob. Chi-Square(23) |
0.0000 |
||
|
Test Equation: |
|||||
|
Dependent Variable: RESID^2 |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/25/14 Time: 00:23 |
|||||
|
Sample: 1 105 |
|||||
|
Included observations: 105 |
|||||
|
Collinear test regressors dropped from specification |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
C |
2.34E+12 |
2.65E+12 |
0.880427 |
0.3812 |
|
|
LOANS |
-309579.5 |
155807.2 |
-1.986940 |
0.0503 |
|
|
LOANS^2 |
0.005723 |
0.002113 |
2.708699 |
0.0082 |
|
|
LOANS*DEPOSITS |
-0.005937 |
0.003258 |
-1.821937 |
0.0722 |
|
|
LOANS*OPCOSTS |
0.010462 |
0.025103 |
0.416753 |
0.6780 |
|
|
LOANS*VIRTUAL |
1287165. |
2527584. |
0.509247 |
0.6120 |
|
|
LOANS*BRLESS |
127215.9 |
142208.5 |
0.894573 |
0.3737 |
|
|
LOANS*YEAR13 |
-82304.84 |
113205.7 |
-0.727038 |
0.4693 |
|
|
DEPOSITS |
541918.1 |
165394.2 |
3.276524 |
0.0015 |
|
|
DEPOSITS^2 |
-0.001649 |
0.002912 |
-0.566328 |
0.5727 |
|
|
DEPOSITS*OPCOSTS |
-0.010220 |
0.029894 |
-0.341877 |
0.7333 |
|
|
DEPOSITS*VIRTUAL |
-18823515 |
7541005. |
-2.496155 |
0.0146 |
|
|
DEPOSITS*BRLESS |
-261724.8 |
350223.1 |
-0.747309 |
0.4570 |
|
|
DEPOSITS*YEAR13 |
237221.7 |
146999.8 |
1.613756 |
0.1105 |
|
|
OPCOSTS |
-1477782. |
850159.1 |
-1.738242 |
0.0860 |
|
|
OPCOSTS^2 |
0.035708 |
0.110533 |
0.323054 |
0.7475 |
|
|
OPCOSTS*VIRTUAL |
55593010 |
36063508 |
1.541531 |
0.1271 |
|
|
OPCOSTS*BRLESS |
-3333381. |
3642320. |
-0.915181 |
0.3628 |
|
|
OPCOSTS*YEAR13 |
685828.5 |
766028.7 |
0.895304 |
0.3733 |
|
|
VIRTUAL |
-6.57E+13 |
6.10E+13 |
-1.075817 |
0.2852 |
|
|
VIRTUAL*YEAR13 |
4.33E+13 |
2.12E+14 |
0.204462 |
0.8385 |
|
|
BRLESS |
2.73E+13 |
5.69E+12 |
4.790858 |
0.0000 |
|
|
BRLESS*YEAR13 |
-1.64E+13 |
8.93E+12 |
-1.834011 |
0.0703 |
|
|
YEAR13 |
-7.19E+12 |
6.20E+12 |
-1.160516 |
0.2492 |
|
|
R-squared |
0.944605 |
Mean dependent var |
1.13E+13 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.928876 |
S.D. dependent var |
2.98E+13 |
||
|
S.E. of regression |
7.94E+12 |
Akaike info criterion |
62.44242 |
||
|
Sum squared resid |
5.11E+27 |
Schwarz criterion |
63.04904 |
||
|
Log likelihood |
-3254.227 |
Hannan-Quinn criter. |
62.68823 |
||
|
F-statistic |
60.05379 |
Durbin-Watson stat |
2.084784 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Сравним расчетное значение, равное n*R2 = 99,18, с критическим значением ХИ2ОБР (0,05;23) = 35,17. Поскольку n*R2 > ХИ2ОБР(23), на 5% уровне значимости имеется гетероскедастичность.
Проведем также тест Бреуша-Пагана для того чтобы наиболее точно определить наличие гетероскедастичности. n*R2 = 46,16, а ХИ2ОБР(6)=12,59, тогда n*R2 > ХИ2ОБР(6). Таким образом, два теста отразили наличие гетероскедастичности остатков. Ее наличие делает оценки коэффициентов неэффективными.
Одним из методов борьбы с гетероскедастичностью является введение в модель стандартных ошибок в форме Уайта, такие ошибки являются устойчивыми к гетероскедастичности. Статистические пакет EViews имеет надстройку, позволяющую вводить данные ошибки. Таким образом, модель с учетом гетероскедастичности выглядит так:
Таблица 11
|
Dependent Variable: BANKVALUE |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/25/14 Time: 15:12 |
|||||
|
Sample: 1 105 |
|||||
|
Included observations: 105 |
|||||
|
White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
LOANS |
0.157002 |
0.020094 |
7.813358 |
0.0000 |
|
|
DEPOSITS |
-0.054952 |
0.024059 |
-2.284019 |
0.0245 |
|
|
OPCOSTS |
0.423208 |
0.208273 |
2.031985 |
0.0449 |
|
|
BRLESS |
8372124. |
1505143. |
5.562343 |
0.0000 |
|
|
VIRTUAL |
1575535. |
4025202. |
0.391418 |
0.6963 |
|
|
YEAR13 |
1295158. |
988277.9 |
1.310520 |
0.1931 |
|
|
C |
-320651.1 |
644350.1 |
-0.497635 |
0.6199 |
|
|
R-squared |
0.811738 |
Mean dependent var |
10601831 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.800211 |
S.D. dependent var |
7774347. |
||
|
S.E. of regression |
3474955. |
Akaike info criterion |
33.02440 |
||
|
Sum squared resid |
1.18E+15 |
Schwarz criterion |
33.20133 |
||
|
Log likelihood |
-1726.781 |
Hannan-Quinn criter. |
33.09610 |
||
|
F-statistic |
70.42506 |
Durbin-Watson stat |
1.161521 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Нетрудно заметить, что 3 количественных объясняющих переменных остались значимыми, также значим и эффект бесфилиальности «Brless».
2.2.6 Спецификация функциональной формы
Теперь, модель должна быть проверена на функциональную форму, чтобы выявить есть ли ошибка спецификации или нет. При нахождении такой ошибки требуется включить другие объясняющие переменные или изменить зависимую переменную. Проведем Ramsey тест на функциональную форму, для этого построим вспомогательную регрессию, где зависимой переменной будет «Стоимость банка», а объясняющими переменными будут предсказанные значения стоимости банка, значения в квадрате, в кубе и в 4-ой степени.
Таблица 12
|
Ramsey RESET Test: |
|||||
|
F-statistic |
13.09036 |
Prob. F(3,95) |
0.0000 |
||
|
Log likelihood ratio |
36.32831 |
Prob. Chi-Square(3) |
0.0000 |
||
|
Test Equation: |
|||||
|
Dependent Variable: BANKVALUE |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/24/14 Time: 22:01 |
|||||
|
Sample: 1 105 |
|||||
|
Included observations: 105 |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
LOANS |
0.279571 |
0.077624 |
3.601606 |
0.0005 |
|
|
DEPOSITS |
-0.110255 |
0.035479 |
-3.107618 |
0.0025 |
|
|
OPCOSTS |
0.878439 |
0.268315 |
3.273916 |
0.0015 |
|
|
VIRTUAL |
2958494. |
1881044. |
1.572794 |
0.1191 |
|
|
BRLESS |
13780906 |
4304364. |
3.201612 |
0.0019 |
|
|
YEAR13 |
2523621. |
1016801. |
2.481923 |
0.0148 |
|
|
C |
-43593.23 |
1382484. |
-0.031533 |
0.9749 |
|
|
FITTED^2 |
-1.94E-07 |
6.29E-08 |
-3.089924 |
0.0026 |
|
|
FITTED^3 |
1.18E-14 |
2.92E-15 |
4.051322 |
0.0001 |
|
|
FITTED^4 |
-2.01E-22 |
4.37E-23 |
-4.609252 |
0.0000 |
|
|
R-squared |
0.866800 |
Mean dependent var |
10601831 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.854181 |
S.D. dependent var |
7774347. |
||
|
S.E. of regression |
2968732. |
Akaike info criterion |
32.73556 |
||
|
Sum squared resid |
8.37E+14 |
Schwarz criterion |
32.98832 |
||
|
Log likelihood |
-1708.617 |
Hannan-Quinn criter. |
32.83798 |
||
|
F-statistic |
68.69032 |
Durbin-Watson stat |
1.400252 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Тест Рамсея выявил ошибку спецификации модели, в данном случае есть два выхода - изменить изначальные данные, либо проверить ошибку спецификации с помощью Linktest. Он проводится также как и тест Рамсея, но он менее строг, т.к. проверяет только квадрат предсказанного значения:
Таблица 13
|
Linktest: |
|||||
|
F-statistic |
3.567757 |
Prob. F(1,97) |
0.0619 |
||
|
Log likelihood ratio |
3.792675 |
Prob. Chi-Square(1) |
0.0515 |
||
|
Test Equation: |
|||||
|
Dependent Variable: BANKVALUE |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/24/14 Time: 22:02 |
|||||
|
Sample: 1 105 |
|||||
|
Included observations: 105 |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
LOANS |
0.125570 |
0.024626 |
5.099192 |
0.0000 |
|
|
DEPOSITS |
-0.045054 |
0.023937 |
-1.882229 |
0.0628 |
|
|
OPCOSTS |
0.236545 |
0.160777 |
1.471261 |
0.1445 |
|
|
VIRTUAL |
1510202. |
2044805. |
0.738556 |
0.4620 |
|
|
BRLESS |
5953447. |
1730512. |
3.440281 |
0.0009 |
|
|
YEAR13 |
924357.8 |
923113.9 |
1.001347 |
0.3192 |
|
|
C |
1021527. |
992069.6 |
1.029693 |
0.3057 |
|
|
FITTED^2 |
9.64E-09 |
5.10E-09 |
1.888851 |
0.0619 |
|
|
R-squared |
0.818417 |
Mean dependent var |
10601831 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.805313 |
S.D. dependent var |
7774347. |
||
|
S.E. of regression |
3430306. |
Akaike info criterion |
33.00733 |
||
|
Sum squared resid |
1.14E+15 |
Schwarz criterion |
33.20954 |
||
|
Log likelihood |
-1724.885 |
Hannan-Quinn criter. |
33.08927 |
||
|
F-statistic |
62.45566 |
Durbin-Watson stat |
1.171151 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Данный тест показал, что ошибки спецификации нет. Сопоставляя оба теста на функциональную форму, можно сделать вывод о том, что, формально, ошибка есть, но скорее всего она не очень серьезная, поэтому можно дальше проводить оценку регрессии.
2.2.7 Итоговая модель
Для того чтобы построить итоговую модель, необходимо оценить значимость фиктивных переменных и их вклад в зависимую переменную. Включение в модель фиктивных переменных года не дает эффекта, т.к. коэффициент детерминации изменяется всего лишь на 1%, кроме того все бинарные переменные года являются статистически незначимы, т.к. их расчетная t-статистика является меньше t-критической.
Таблица 14.
|
Dependent Variable: BANKVALUE |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/25/14 Time: 16:52 |
|||||
|
Sample: 1 105 |
|||||
|
Included observations: 105 |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
LOANS |
0.155158 |
0.018829 |
8.240445 |
0.0000 |
|
|
DEPOSITS |
-0.059017 |
0.024627 |
-2.396422 |
0.0185 |
|
|
OPCOSTS |
0.434289 |
0.131203 |
3.310045 |
0.0013 |
|
|
BRLESS |
8393060. |
1194711. |
7.025178 |
0.0000 |
|
|
VIRTUAL |
1420134. |
2109223. |
0.673297 |
0.5024 |
|
|
YEAR10 |
356898.3 |
1093317. |
0.326436 |
0.7448 |
|
|
YEAR11 |
310854.2 |
1117618. |
0.278140 |
0.7815 |
|
|
YEAR12 |
856029.7 |
1188032. |
0.720544 |
0.4730 |
|
|
YEAR13 |
1768184. |
1228980. |
1.438741 |
0.1535 |
|
|
C |
-526129.0 |
895757.6 |
-0.587356 |
0.5584 |
|
|
R-squared |
0.812793 |
Mean dependent var |
10601831 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.795058 |
S.D. dependent var |
7774347. |
||
|
S.E. of regression |
3519489. |
Akaike info criterion |
33.07592 |
||
|
Sum squared resid |
1.18E+15 |
Schwarz criterion |
33.32868 |
||
|
Log likelihood |
-1726.486 |
Hannan-Quinn criter. |
33.17834 |
||
|
F-statistic |
45.82893 |
Durbin-Watson stat |
1.155141 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Стало быть, эффекта года в модели нет, и, по всей видимости, год существенным образом не повлиял на банковскую ситуацию в целом. Из модели их можно исключить.
В модели присутствует еще две фиктивных переменных, из которых по причине незначимости сразу можно исключить переменную «Virtual», которая указывает на единственного представителя виртуального банкинга. С экономической точки зрения инновационный характер банка ТКС сильным образом влияет на инвестиционную привлекательность, но со статистической точки зрения в России (а значит и в выборке) всего лишь один виртуальный банк, поэтому статистика не может показать тенденцию по одному объекту.
Уберем из модели фиктивную переменную «Brless», отражающую бесфилиальный характер банкинга:
Таблица 15
|
Dependent Variable: BANKVALUE |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/25/14 Time: 17:05 |
|||||
|
Sample: 1 105 |
|||||
|
Included observations: 105 |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
LOANS |
0.161759 |
0.024127 |
6.704574 |
0.0000 |
|
|
DEPOSITS |
-0.082172 |
0.031023 |
-2.648746 |
0.0094 |
|
|
OPCOSTS |
0.534444 |
0.159574 |
3.349200 |
0.0011 |
|
|
C |
1292925. |
900225.0 |
1.436224 |
0.1540 |
|
|
R-squared |
0.647427 |
Mean dependent var |
10601831 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.636954 |
S.D. dependent var |
7774347. |
||
|
S.E. of regression |
4684300. |
Akaike info criterion |
33.59468 |
||
|
Sum squared resid |
2.22E+15 |
Schwarz criterion |
33.69579 |
||
|
Log likelihood |
-1759.721 |
Hannan-Quinn criter. |
33.63565 |
||
|
F-statistic |
61.82170 |
Durbin-Watson stat |
0.735530 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Нетрудно заметить, что объясняющая способность модели значительно ухудшилась, т.к. коэффициент детерминации в данном случае снизился на 16%. Поэтому фиктивная переменная «Brless» остается в модели.
Итоговая модель выглядит следующим образом:
Таблица 16 Итоговая модель
|
Dependent Variable: BANKVALUE |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/25/14 Time: 17:08 |
|||||
|
Sample: 1 105 |
|||||
|
Included observations: 105 |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
LOANS |
0.155343 |
0.017966 |
8.646439 |
0.0000 |
|
|
DEPOSITS |
-0.055635 |
0.023268 |
-2.391053 |
0.0187 |
|
|
OPCOSTS |
0.479780 |
0.118889 |
4.035541 |
0.0001 |
|
|
BRLESS |
8900231. |
980341.0 |
9.078709 |
0.0000 |
|
|
C |
-248578.7 |
691026.3 |
-0.359724 |
0.7198 |
|
|
R-squared |
0.806727 |
Mean dependent var |
10601831 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.798997 |
S.D. dependent var |
7774347. |
||
|
S.E. of regression |
3485505. |
Akaike info criterion |
33.01257 |
||
|
Sum squared resid |
1.21E+15 |
Schwarz criterion |
33.13895 |
||
|
Log likelihood |
-1728.160 |
Hannan-Quinn criter. |
33.06378 |
||
|
F-statistic |
104.3510 |
Durbin-Watson stat |
1.223040 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Все переменные являются значимыми, а коэффициент детерминации (0,8) говорит о значительной доле зависимой переменной объясненной с помощью факторов, т.е. модель имеет высокое качество. Анализ коэффициента «Brless» показывает, что он положительным образом влияет на зависимую переменную. Таким образом, можно сделать вывод о том, что бесфилиальный характера банка имеет положительное влияние на оценку инвесторами стоимости компании, а стало быть, на рынке банковских услуг рыночная стоимость бесфилиального банкинга выше традиционного. Более того, согласно модели, стоимости бесфилиального банкинга на 8-9 млрд. рублей выше, чем традиционного.
2.3 Оценка привлекательности бесфилиального банкинга на примере ТКС банка
ЗАО «Тинькофф Кредитные Системы» банк был образован в 2006 году, путем переименования акционерного коммерческого банка «Химмашбанк». ТКС банк является единственным в России представителем рынка кредитных карт, реализующим инновационный способ предоставления банковских услуг. Не имея ни одного банковского отделения по обслуживанию физических лиц, он дистанционными методами проводит все банковские операции, что в свою очередь позволяет ему иметь доступ к любым регионам России. Благодаря впечатлительному ежегодному росту финансовых показателей его рыночная капитализация значительно превышает балансовую стоимость. Главный индикатор привлекательности для инвестиций - это прибыль, и показатели, связанные с ней.
Таблица 17. Прибыль после налогообложения банка ТКС (в тыс. руб)
|
Год |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
2013 |
|
|
Прибыль |
134267 |
250910 |
1947567 |
3562996 |
4250477 |
|
|
% изм.прибыли |
- |
87% |
676% |
83% |
19% |
По данным финансовой отчетности компании - более чем в 7 раз по результатам 2011 года увеличилась прибыль банка ТКС. На тот момент объем привлеченных депозитов увеличился в 2 раза, капитал и активы банка также выросли за 2011 год вдвое. Ежегодный стремительный рост прибыли в абсолютном выражении является для инвестора индикатором высокой отдачи от вложений, но кроме абсолютного показателя важно обращать внимание и на относительные показатели рентабельности.
Рентабельность активов (Return of assets) рассчитывается как отношение прибыли к активам банка. ROA = (Чистая прибыль/Стоимость активов). Берзон Н.И., Аршавский А.Ю., Буянова Е.А. Фондовый рынок.
Таблица 18. Рентабельность активов ТКС банка
|
Год |
2011 |
2012 |
2013 |
|
|
ROA банка (%) |
11,7 |
10,2 |
6,5 |
|
|
Среднерыночное ROA (%) |
2,4 |
2,3 |
1,9 |
|
|
ROA банка / ROA рынка |
4,9 |
4,4 |
3,4 |
ТКС банк 3 года подряд имеет самые высокие показатели рентабельности активов, которые более чем в 3 раза выше средних значений по рынку. Это означает, что отдача от использования активов компании в несколько раз превышает среднерыночную отдачу.
Наиболее важным показателем, ориентированным на инвестора является показатель рентабельности собственного капитала компании (Return of equity). ROE = (Чистая прибыль / Собственный капитал ). Берзон Н.И., Аршавский А.Ю., Буянова Е.А. Фондовый рынок
Таблица 19. Рентабельность капитала ТКС банка
|
Год |
2011 |
2012 |
2013 |
|
|
ROE банка (%) |
23,1 |
59,7 |
44,8 |
|
|
Среднерыночное ROE (%) |
14,5 |
18,2 |
15,2 |
|
|
ROE банка / ROE рынка |
1,6 |
3,3 |
2,9 |
Рентабельность собственного капитала отражает эффективность использования капитала собственником. Для инвестора ROE наиболее важный показатель, поскольку он прямым образом отражает отдачу от инвестиций в компанию. За последние два года отдача от инвестиций в капитал ТКС банка была в 3 раза выше среднерыночной отдачи.
Несмотря на высокую степень рентабельности ТКС банка, прибыльность и эффективность управления, его бизнес-модель может оказаться довольно неустойчивой в России из-за регулирующих органов. В октябре 2013 года банк провел публичное размещение акций на лондонской фондовой бирже по цене 17,5 за одну GDR. Через месяц, 15 ноября 2013 года акции банка резко потеряли 40 % в стоимости из-за новости о поправках в законопроект, который касался потребительского кредитования, и якобы запрещал дистанционную рассылку кредитных карт. Но текст законопроекта впоследствии оказался ошибочным, и уже не ставил под угрозу бизнес-модель банка. После сильного падения акции вновь выросли, но всего на 10 %, не достигнув при этом цены размещения.
Привлекательность для инвесторов ТКС банка заключается в позиционировании банка как высокотехнологической инновационной компании, т.к. компания не использует традиционные каналы сбыта банковских продуктов, а применяет современные решения для продвижения финансовых услуг. Именно высокотехнологические инновационные компании на рынке оцениваются инвесторами выше, чем традиционные игроки, в связи с рисками вложения. С одной стороны ТКС банк это высокотехнологическая компания, а с другой стороны, в связи с тем что, большей частью кредитного портфеля банка являются кредиты суммой менее 50 тысяч рублей, стало быть, его можно оценивать как инновационную микрокредитную организацию. С третьей стороны на ТКС банк можно взглянуть как на традиционный банк, тогда его рыночная капитализация будет оценена не выше балансовой стоимости компании. На оценку компании инвестором сильно влияет личность собственника, и если, собственник имеет успех в различных проектах, то стоимость нового при прочих равных условиях будет оценена инвесторами выше.
В связи с ростом просрочек в секторе потребительского кредитования, ЦБ предъявляет наиболее жесткие требования к коммерческим банкам. Центральный Банк повышает порог обязательных резервов для коммерческих банков, что в свою очередь сказывается на финансовом результате организаций. Несмотря на ежегодную положительную динамику операционной прибыли, из-за увеличения доли обязательных резервов, некоторые кредитные организации показывают отрицательный финансовый результат, что также прямым образом отражается на оценке стоимости банков инвесторами.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Бесфилиальный банкинг, как форма предоставления банковских услуг, появился в России сравнительно недавно, и за последние годы показал, что именно форма виртуального банковского обслуживания позволяет сделать банковский бизнес наиболее эффективным с точки зрения главной цели любой коммерческой структуры - извлечения прибыли. Главным преимуществом почтово-банковского партнерства и создания банка на базе почты является крупнейшая филиальная сеть Почты России, которая позволит обеспечить население розничными финансовыми услугами без открытия непосредственных филиалов банков, которые могут нецелесообразными с экономической точки зрения в связи с возможными убытками. Небанковские формы кредитных организаций, как например P2P-кредитование является перспективным альтернативным способом розничного кредитования, позволяющим населению получить доступ к более выгодным, но рискованным кредитным продуктам.
Проанализировав эконометрическую модель влияния бесфилиального характера банка на рыночную оценку банка инвесторами, была выявлена положительная связь, т.е. в среднем рыночная стоимость бесфилиальных банков оценивается инвесторами выше традиционных. Анализ некоторых финансовых показателей банка ТКС показал, что позиционирование компании не как традиционного банка, а как высокотехнологического инновационного банковского бизнеса делает банк в глазах инвестора наиболее привлекательным для инвестиций. Безусловно, одного позиционирования мало, оно должно быть подкреплено внушительными ежегодными финансовыми результатами компании, динамично возрастающей прибылью, чтобы инвестор мог чувствовать не пустые слова о высоких технологиях, а реальные, ощущаемые денежные показатели. Нельзя забывать и о том, что для Центрального Банка, основного регулятора банковской системы, любые банковские организации являются в первую очередь «банковскими», и какой бы не была инновационной бизнес-модель кредитной организации, она не может не соблюдать нормы и обязанности, написанные для всех. Кроме того, сильным фактором, влияющим на привлекательность бесфилиального банкинга, является общая тенденция на рынке, которая на данный момент имеет характер замедляющегося роста, что в свою очередь влияет на финансовый результат банков, и тем самым приближает рыночную стоимость к стоимости, рассчитанной по балансу. Поэтому, оценку привлекательности стоит проводить, не ставя ярлык определенного сегмента банковского сектора, а с учетом конкретных специфических особенностей отдельного предприятия.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. ФЗ «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 N 395-1 (ред. от 05.05.2014).
2. Берзон Н.И., Аршавский А.Ю., Буянова Е.А. Фондовый рынок: Учеб. пособие для высш. учебн. зав. экон. профиля/Гос. унив. - Высшая школа экономики. Высшая школа менеджмента. Под ред. Н.И. Берзона. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Вита-Пресс, 2002. - 560 с.
3. Бушин П. Я. Эконометрика на Eviews. Практикум по решению задач: учеб. пособие. П. Я. Бушин. - Хабаровск: РИЦ ХГАЭП, 2010. - 112 с.
4. Магнус Я. Р. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. - 8 - е изд. - М.: Дело, 2007. - 504 с.
5. Амичба А.Л. Почта как новый институт инфраструктуры рынка банковских услуг / А.Л. Амичба // Теория и практика общественного развития. - 2012. - № 1. - 0,32 п.л.
6. Антонов К.А. Развитие инновационных систем банковского обслуживания и оценка эффективности их внедрения // Автореферат, Москва 2012
7. Головина Г.П. Оценка стоимости коммерческого банка на основе доходного подхода. // Вестник Самарского Государственного Университета. -2010. -№7(69).
8. Ловянников Д.Г. Инструментальные методы анализа систем дистанционного банковского обслуживания // Автореферат, Ставрополь 2012.
9. Мещеряков Г.Ю. Интеграция банковских и почтовых услуг как направление развития розничного банковского бизнеса // Проблемы современной экономики / №4 (28), 2008.
10. Мещеряков Г.Ю. Почтово-банковские услуги: история развития и современные перспективы // Финансы и статистика, 2007.
11. Реунова Л.В. Развитие почтово-банковских услуг // Экономика и менеджмент инновационных технологий. - Декабрь 2011. - № 3.
12. Шубин К.А. Управление банковскими инновациями на рынке дистанционного обслуживания на основе оценке экономической эффективности // Автореферат, Пермь 2007.
13. Щеглакова А.К. Разработка и использование банковских интернет - продуктов и оценка их эффективности // А. К. Щеглакова. - 2006.
14. Скромность миллиардера: сколько и на что тратит Олег Тиньков // интернет - журнал Forbes. URL: http://www.forbes.ru/milliardery/248797-skromnost-milliardera-skolko-i-na-chto-tratit-oleg-tinkov (дата обращения: 17.05.2014).
15. Driga, I., Nita, D., Dura, C. (2009) `Aspects Regarding Internet Banking Services in Romania'. Annals of the University of Petrosani Economics 9 (3), 239-248.
16. Ivatury, G., Mas I. (2008) The Early Experience with Branchless Banking. Washington: Stationary Office.
17. Moghadam, B.A., Behboudi, M., Jafari, F. (2012) `Does Internet Advertising Affect the Internet Banking Effectiveness? A Three Dimensional Model for Iran'. Journal of Internet Banking & Commerce 17 (3), 1-16.
18. Pickens, M., Porteous, D., Rotman, S. (2009) Scenarios for Branchless Banking in 2020. Washington: Stationary Office.
19. Sharma, S., Singh, R. (2011) `Factors Influencing Internet Banking: An Empirical Investigation'. IUP Journal of Bank Management 10 (4), 71-80
20. Tasca, R., Tasca, M.G. (2011) `The Development of New Internet Mobile Banking Solutions for Smartphones'. Economy Transdisciplinarity Cognition 14 (2), 191-207.
Размещено на Allbest.ur
...Подобные документы
Роль кредитования в банковском секторе РФ. Капитал банковского сектора РФ и его рейтинг на мировых рынках. Конкуренция и риски банковского сектора РФ. Регулирование деятельностью банков правительством и ЦБ РФ. Тенденции развития банковского сектора.
контрольная работа [64,4 K], добавлен 06.02.2008Информационные технологии, нормативная база и риски в сфере дистанционного банковского обслуживания. Анализ тенденций развития банковских услуг по дистанционному обслуживанию в России. Системы дистанционного банковского обслуживания юридических лиц.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 02.06.2011История внедрения информационных банковских технологий в сферу клиентского обслуживания. Особенности изменения банковского бизнеса и моделей банковского обслуживания. Перспективы и принципы развития отечественного дистанционного банковского обслуживания.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 19.06.2019Общая структура банковского рынка, институт банковского дела в России. Значение информационных технологий в банковской сфере. Стратегии развития банков-лидеров. Динамика основных показателей конкурентной способности банков. Роль сервиса и рекламы.
курсовая работа [38,2 K], добавлен 08.05.2015Характеристика ростовщичества и ростовщического капитала. Изучение истоков возникновения банковских систем. Особенности ссудного капитала: капитал-собственность и капитал-функция. Обзор процессов гигантизации банков и концентрации банковского капитала.
реферат [22,8 K], добавлен 17.05.2010Действующая практика функционирования банковского сектора в Республике Казахстан. Анализ формирования ресурсной базы коммерческих банков в Казахстане. Способы достижения и закрепления положительных результатов и дальнейшей стабилизации работы банков.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 23.05.2013Соотношение гражданского и банковского права. Субъекты обязательств, возникающих в сфере банковского обслуживания. Договор банковского счета, виды счетов. Особенности договора банковского счета с участием граждан. Расчетные обязательства по договорам.
курсовая работа [40,6 K], добавлен 16.06.2014Разделение сферы деятельности ЦБ и коммерческих банков. Особенности управления в банковских организациях. Значение банковского менеджмента в период экономического подъема и кризиса. Тенденции в развитии банковского хозяйства и банковского менеджмента.
реферат [25,5 K], добавлен 30.06.2011Возникновение и развитие банковской деятельности. Функции коммерческих банков в рыночной экономике, сущность пассивных и активных операций. Проблемы функционирования банковской системы на современном этапе и перспективы развития банковского сектора.
курсовая работа [144,8 K], добавлен 11.12.2010Значение обслуживания физических лиц для коммерческих банков. Организация банковского обслуживания физических лиц в филиале КБ Далькомбанк г. Биробиджан. Российский и зарубежный опыт совершенствования банковского обслуживания клиентов – физических лиц.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 03.12.2007Современный этап развития банковского бизнеса в Казахстане. Необходимость розничных банковских услуг, их классификация. Стратегические, текущие, оперативные и специальные банковские услуги. Основные розничные банковские услуги и их характеристика.
реферат [80,2 K], добавлен 30.04.2011Система потребительского кредита. Спектр банковских услуг. Понятие, правовая природа договора банковского вклада. Элементы договора банковского вклада. Виды банковских вкладов. Содержание, исполнение и ответственность по договору банковского вклада.
курсовая работа [38,5 K], добавлен 02.11.2008Виды банков в РФ, организационно-экономические основы функционирования. Динамика развития банковского сектора за последние 10 лет. Анализ воздействия ссудного процента на экономическое благосостояние общества. Применение принципов исламской модели в РФ.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 19.12.2014Правовое регулирование рынка банковских продуктов и услуг. Классификация и характеристика предоставляемых розничных банковских продуктов. Учет жизненного цикла банковского продукта. Новые банковские продукты на российском рынке, развитие онлайн-банкинга.
курсовая работа [951,6 K], добавлен 06.08.2011Стадии развития, структура, современное состояние и особенности банковской системы России, существенно отличающие её от банковских систем развитых стран. Проблемы развития банковского сектора. Внедрение банковских технологий. Качество платежных услуг.
курсовая работа [45,4 K], добавлен 05.12.2013Принципы и функции банковского кредита, характеристика его основных форм и видов. Оценка состояния банковского кредитования в Республике Беларусь по динамике параметров: ресурсная база банков, ставка рефинансирования, требования банков к экономике.
курсовая работа [191,7 K], добавлен 13.04.2014Сущность, структура и функции банковского капитала; принципы оценки его достаточности. Источники и пути наращивания капитальной базы. Совершенствование банковского надзора в России. Роль инспекционных проверок в повышении качества капитала банков.
аттестационная работа [553,0 K], добавлен 23.10.2012Роль банков в экономике и их классификация. Банковская система и ее элементы. Законодательное регулирование функционирования банковской системы. Характеристика банковских продуктов и услуг в Республике Беларусь, проблемы и перспективы их развития.
курсовая работа [840,6 K], добавлен 17.02.2016Причины появления и виды банков. Основные понятия и определения, характеризующие банковскую деятельность. Текущая модель и масштабы банковского сектора. Региональные аспекты развития банковской системы. Цели банковского сектора в рыночной экономике.
реферат [134,3 K], добавлен 26.12.2010Виды банковских технологий и тенденции их развития. Совершенствование современных инструментов розничных платежей, способствующих развитию в России карточной индустрии. Состав основных услуг дистанционного банковского обслуживания по сегментам клиентов.
курсовая работа [443,5 K], добавлен 12.09.2015
