Моделирование объемов кредитования предприятий - Студенческий научный форум

IV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2012

Моделирование объемов кредитования предприятий

 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
В настоящее время банковская система России преодолела значительный путь развития. По существу изменилась не только философия банковского дела, но и технология кредитных операций. За последние три года увеличилась прибыльность банковской деятельности, существенно возросли активы и капитал банков,  восстановился объем кредитных и депозитных операций.

Спрос экономики на кредиты продолжает устойчиво расти. Под воздействием усиливающегося спроса объем кредитов расширяется. Почти все предприятия на определенных этапах своего развития испытывают недостаток средств для осуществления хозяйственных операций, то есть возникает необходимость в получении банковского кредита.

В банковской системе наряду с успехами накапливаются и риски. Рост доли кредитов в активах неизбежно приводит к росту доли рискованных активов и увеличению потребности в начислении резервов на возможные потери по ссудам. Возможности дальнейшего увеличения рентабельности за счет изменения структуры активов ограниченны, падение процентных ставок снижает доходность кредитного портфеля, а качество самого кредитного портфеля нестабильно.

На этом основании можно сделать вывод об актуальности выбранной темы курсовой работы.

При исследовании в курсовой работе использовались методы сравнения, количественного и качественного анализа, методы абстракции.

При  написании работы использовалась  литература  по  банковской тематике, периодическая печать, различные нормативные акты, действующие в настоящее  время, внутренние положения и инструкции банка. Материал иллюстрирован рисунками, таблицами и диаграммами.

ГЛАВА 1. Теоретические аспекты кредитования предприятий

1.1. Понятие и сущность банковского кредитования

Кредитование является важнейшим направлением деятельности коммерческих банков.

Кредит представляет собой движение ссудного капитала от кредитора к заемщику на условиях срочности, платности и возвратности.

Кредит выполняет следующие функции:

  • распределение денежных средств на возвратной основе (распреде­лительная функция);   
  • сoздание кредитных средств обращения и замещения наличных де­нег (эмиссионная функция);
  • oсуществление контроля за эффективностью деятельности эконо­мических субъектов (контрольная функция). 


Распределительная функция кредита обнаруживается как при аккумуля­ции средств, так и при их размещении, то есть посредством кредита происхо­дит распределение денежных средств на возвратной основе. Эта функция четко проявляется в процессе предоставления на время средств предпри­ятиям и организациям (так же, как сбережений населения) для удовлетво­рения их потребностей в денежных ресурсах. Таким образом хозяйства обеспечиваются необходимым оборотным капиталом и ресурсами для ин­вестиций. [1]

Важная функция  кредита - замещение наличных денег (эмиссионная функция). Проявляется она в том, что в процессе кредитования создаются платежные средства, то есть обороту предоставляются деньги как в наличной, так и в безналичной формах. Данная функция  кредита обнаруживается и тогда, когда на основе заме­щения наличных денег происходят безналичные расчеты.

На базе кредитных от­ношений строится наблюдение за деятельностью заемщиков и кредито­ров, оцениваются кредитоспособность и платежеспособность хозяйствую­щих субъектов, контролируется соблюдение принципов кредитования. Любой кредитор - будь то банк, предприниматель или  частное лицо - своеобразно через ссуду контролирует состояние заемщи­ка, стремясь предотвратить несвоевременный возврат долга. Заемщик должен предоставлять финансовую отчетность и отчет о прибылях и убытках своей компании, на основании чего кредиторы оценивают кредитоспособность заемщика и решают, предоставить ли кредит данному заемщику.

С финансовой отчетностью можно ознакомиться на примере финансового отчета компании «ГАЗПРОМ» по состоянию на 30 сентября 2011 г. и 31 декабря 2010  г. в млн. долларов США (см. таблицу 1).

Таблица 1     

ОАО «Газпром нефть» Промежуточный сокращенный консолидированный бухгалтерский баланс По состоянию на 30 сентября 2011 г. и 31 декабря 2010 г. в млн. долларов США

 

Прим.

30.Сентября.2011 г.

31.Декабря.2010 г.

Активы

Оборотные активы:

Денежные средства и их эквиваленты

4

1 459

1 146

Краткосрочные финансовые вложения

76

110

Краткосрочные займы выданные

177

108

Дебиторская задолженность, нетто

5

2 975

2 566

Товарно-материальные запасы

6

2 116

1 862

Активы, предназначенные для продажи

7

307

189

Прочие оборотные активы

8

1 179

1 112

Итого оборотные активы

8 289

7 093

Долгосрочные финансовые вложения и займы выданные

9

6 894

6 994

Основные средства, нетто

10

17 594

15 914

Гудвилл и прочие нематериальные активы

11

1 263

1 274

Прочие внеоборотные активы

516

569

Долгосрочные активы по отложенному налогу на прибыль

160

220

Итого активы

34 716

32 064

Обязательства и акционерный капитал

Текущие обязательства:

Краткосрочные кредиты и займы и текущая часть долгосрочных кредитов и займов

12, 15

1 328

1 694

Кредиторская задолженность и начисленные обязательства

13

1 864

1 856

Налог на прибыль и прочие налоги к уплате

14

1 041

874

Дивиденды к уплате

53

293

Обязательства по активам, предназначенным для продажи

7

117

134

Итого текущие обязательства

4 403

4 851

Долгосрочные кредиты и займы

15

5 277

4 942

Обязательства, связанные с выбытием основных средств

386

415

Прочие долгосрочные обязательства

555

280

Обязательства по отложенному налогу на прибыль

859

778

Итого обязательства

11 480

11 266

Акционерный капитал:

Уставный капитал (зарегистрировано, выпущено и находится в обращении: 4 741 299 639 акций номинальной стоимостью 0,0016 рублей за акцию)

2

2

Добавочный капитал

715

507

Нераспределенная прибыль

21 349

18 223

Собственные акции, выкупленные у акционеров по цене приобретения (23 359 582 акций по состоянию на 30 сентября 2011 г.)

(45)

(45)

Итого акционерный капитал

22 021

18 687

Неконтролируемая доля участия

1 215

2 111

Итого капитал

23 236

20 798

Итого обязательства и акционерный капитал

34 716

32 064

Источник: http://ir.gazprom-neft.ru/reports/financial-reports/ официальный сайт Газпрома

В балансе в разделе активов (имуществ организации) мы видим отчет об основных средствах, денежных средствах, краткосрочных и долгосрочных вложениях, дебиторской задолженности, запасах, материальных и нематериальных активах и т.д.

В разделе  пассивов (источников образования имуществ) мы видим отчет о краткосрочных и долгосрочных кредитах, кредиторской задолженности, уставном капитале, нераспределенной прибыли и т.д.

Промежуточный итог по активам должен равняться промежуточному итогу по пассивам.

Рассмотрим величину краткосрочных и долгосрочных кредитов, взятые Газпромом в 2010 и 2011 гг. По состоянию на 30 сентября 2011 г. краткосрочные кредиты и займы компании составляют 22 млн. долл. США от банков, 203 млн. долл. от связанных сторон, 5 млн. от прочих. Текущий объем долгосрочных кредитов составляет 1098 млн. долл. США. Итого краткосрочные кредиты и займы составляют 1328 млн. долл. США.

По состоянию на 31 декабря 2010 г. краткосрочные кредиты и займы компании составляют 25 млн. долл. США от банков, 244 млн. долл. от связанных сторон, 10 млн. долл. от прочих. Текущий объем долгосрочных кредитов равнялся 1415 млн. долл. США. Итого краткосрочные кредиты и займы составили 1694 млн. долл. США.

По состоянию на 30 сентября 2011 г. и 31 декабря 2010 г. долгосрочные кредиты и займы Газпрома представлены следующим образом:

  • Российские рублевые облигации - 2133 млн. долл. (2011 г.), 1147 млн. долл. (2010 г.)
  • Предэкспортное финансирование - 1500 млн. долл. (2011 г.), 1500 млн. долл. (2010 г.)
  • Прочие банковские кредиты - 2636 млн. долл. (2011 г.), 3455 млн. долл. (2010 г.)
  • Прочие займы - 106 млн. долл. (2011 г.), 155 млн. долл. (2010 г.)
  • Текущая часть долгосрочной задолженности - 1098 млн. долл. (2011 г.), 1415 млн. долл. (2010 г.)
  • Итого облигации и банковские кредиты - 5277 млн. долл. (2011 г.), 4942 млн. долл. (2010 г.)

Долгосрочные кредиты по срокам погашения по состоянию на 30 сентября 2011 г. представлены следующим образом:

Таблица 2. Долгосрочные кредиты

Год погашения

Сумма к погашению

2012

1 098

2013

2 242

2014

618

2015

705

2016 и далее

1 712

 

6 375

Отражением сущности и функций кредита в системе экономических отношений между банком и заемщиками являются принципы кредитования. На основе принципов кредитования происходит построение процесса кредитования, т.е. определяются цели и сроки предоставления заемных средств, метод, а также порядок их выдачи и погашения, организация контроля за использованием ссуд заемщиками.

Банковским законодательством установлены три основных принципа кре­дитования: возвратность, срочность, платность.

В0звратн0сть как принцип кредит0вания 0значает, чт0 банк м0жет ссу­жать средства т0льк0 на таких усл0виях, к0т0рые 0беспечивают высв0б0жде­ние ссуженн0й ст0им0сти и ее 0братный прит0к в банк. В0звратн0сть пр0является в 0пределении к0нкретн0г0 ист0чника п0гашения кредита.[2]

Ист0чниками п0гашения кредит0в у х0зяйствующих субъект0в м0гут вы­ступать: выручка 0т реализации пр0дукции, т0вар0в, услуг, вып0лненных раб0т; выручка 0т реализации друг0г0, принадле­жащег0 им имущества; денежные средства третьих лиц в п0гашение дебит0р­ск0й зад0лженн0сти; 0ф0рмление н0вых кредит0в в других банках и т.д. Отчет об этих источниках предоставляется в отчете о прибылях и убытках организации.

Рассмотрим отчет о прибылях и убытках компании «ГАЗПРОМ» за три и за девять месяцев, закончившихся 30 сентября 2011 и 2010 гг. в млн. долл. США (см. таблицу 2).

Таблица 3

ОАО «Газпром нефть» Промежуточный сокращенный консолидированный отчет о прибылях и убытках за три и девять месяцев, закончившихся 30 сентября 2011 и 2010 гг. в млн. долл. США

 

Прим.

За 3 месяца, закончившихся 30 сентября 2011 г.

За 3 месяца, закончившихся 30 сентября 2010 г.

За 9 месяцев, закончившихся 30 сентября 2011 г.

За 9 месяцев, закончившихся 30 сентября 2010 г.

Выручка

Реализация нефтепродуктов, нефти и газа

11 320

8 213

32 227

23 141

Прочая реализация

247

174

681

568

Итого

20

11 567

8 387

32 908

23 709

Расходы и прочие затраты

Себестоимость приобретенной нефти, газа и нефтепродуктов

2 865

1 999

8 149

5 325

Операционные расходы

609

550

1 802

1 522

Коммерческие, общехозяйственные и административные расходы

408

414

1 262

1 200

Транспортные расходы

863

705

2 559

2 117

Износ, истощение и амортизация

525

463

1 454

1 205

Экспортные пошлины

1 992

1 566

5 862

4 929

Налоги, кроме налога прибыль

14

2 167

1 313

6 052

3 810

Расходы на геологоразведочные работы

12

11

46

54

Расходы по прочей реализации

158

93

436

316

Итого

9 599

7 114

27 622

20 478

Операционная прибыль

1 968

1 273

5 286

3 231

Прочие доходы / (расходы)

Доходы от долевого участия в зависимых компаниях

9

68

35

196

165

Доходы от инвестиций

12

9

85

9

Проценты к получению

32

7

90

27

Проценты к уплате

(81)

(71)

(250)

(260)

Прочие расходы, нетто

(90)

(40)

(101)

(92)

(Отрицательная) / положительная курсовая разница, нетто

(299)

(32)

(239)

48

Итого

(358)

(92)

(219)

(103)

Прибыль до налогообложения

1 610

1 181

5 067

3 128

Расход по налогу на прибыль

268

279

997

642

Расход / (доход) по отложенному налогу на прибыль

8

(5)

65

(25)

Итого

276

274

1 062

617

Чистая прибыль

1 334

907

4 005

2 511

Минус: чистая прибыль, относящаяся к неконтролируемой доле участия

(63)

(42)

(130)

(145)

Чистая прибыль, относящаяся к ОАО «Газпром нефть»

1 271

865

3 875

2 366

Базовая и разводненная прибыль на одну обыкновенную акцию (в долларах США на акцию)

0,27

0,18

0,82

0,50

Средневзвешенное количество обыкновенных акций в обращении (в млн. акций)

4 718

4 718

4 718

4 718

Источник: http://ir.gazprom-neft.ru/reports/financial-reports/ официальный сайт Газпрома

Данный отчет раскрывает финансовое положение заемщика и помогает кредитору оценить, может ли заемщик выполнить условие возвратности кредита.

К0нкретные ист0чники п0гашения кредит0в д0лжны быть указаны в кре­дитн0м д0г0в0ре с банк0м.

Ср0чн0сть кредит0вания представляет с0б0й не0бх0димую ф0рму д0с­тижения в0звратн0сти кредита. Принцип ср0чн0сти 0значает, чт0 кредит д0лжен быть не пр0ст0 в0звращен, а в0звращен в стр0г0 0пределенный ср0к, т.е. к0нкретн0е выражение факт0ра времени. След0вательн0, ср0чн0сть есть временная 0пределенн0сть в0звратн0сти кредита.

Платн0сть как принцип кредит0вания 0значает, что кажд0е предприя­тие-заемщик д0лжн0 внести банку 0пределенную плату за временн0е заим­ств0вание у нег0 для св0их нужд денежных средств. Реализация эт0г0 прин­ципа на практике 0существляется через механизм банк0вск0г0 пр0цента. Ставка банк0вск0г0 пр0цента п0казывает «цену» кредита.

1.2 Условия кредитования

Основными факторами, которые современные коммерческие банки учитывают при установлении платы за кредит, являются следующие:

  • ¾ базовая ставка процента по ссудам, предоставляемым коммерческим бан­кам ЦБ РФ;
  • ¾ средняя процентная ставка по межбанковскому кредиту, т.е. за ресурсы, по­купаемые у других коммерческих банков для своих активных операций;
  • ¾ средняя процентная ставка, уплачиваемая банком своим клиентам по депо­зитным счетам различного вида;
  • ¾ срок, на который испрашивается кредит и вид кредита, а точнее степень его риска для банка в зависимости от обеспечения и других факторов;
  • ¾ стабильность денежного обращения в стране (чем выше темп инфляции, тем дороже должна быть плата за кредит, так как у банка повышается риск поте­рять свои ресурсы из-за обесценения денег).[3]

Оценка кредит0сп0с0бн0сти заемщик0в, испрашивающих кредит, пр0в0димая банками до заключения кредитных д0г0в0р0в, дает банкам в0зм0жн0сть в 0пределенн0й степени п0дстрах0вать себя 0т риска несв0евре­менн0г0 в0зврата кредита (и связанных с этим для банк0в убытк0в).

Совокупное применение на практике всех принципов банковского креди­тования позволяет соблюдать как общегосударственные интересы, так и ин­тересы субъектов кредитной сделки: банка и заемщика.

Термин «риск» в толковых словарях определяется как «возможная опасность, действие наудачу в надежде на счастли­вый исход», а также «рисковать - принимать на себя всю ответствен­ность, все последствия чего-либо», т.е. в основе риска лежит неуве­ренность в будущем. Привлечение кредита для предприятия несет некоторые риски, которые представлены на рисунке 2.

Рассмотрим каждый из этих рисков более подробно:

  1. Возможность неуплаты кредита. Причины неуплаты могут быть разные: снижение платежеспособности предприятия вследствие роста неплатежей дебиторов, снижение спроса на продукцию, чрезвычайные ситуации и т.д. Банки для снижения этого риска вводят различные ограничения, вплоть до отказа в выдаче кредита.
  2. Изменение процентных ставок. В непредсказуемой рыночной обстановке тот или иной скачок инфляции может настолько уменьшить реальную сумму кредита, что банк не сможет покрыть расходы по его выдаче. В связи с этим ставка (величина процентов, сумма ежемесячных выплат) может изменяться.
  3. Изменение валютного курса. Актуально только для валютных займов. Банк в этом случае ничем не рискует, основная доля риска ложится на плечи заемщика.
  4. Риск заимствований. Финансовый риск, проистекающий из деятельности финансового рычага, выступает в виде риска получения отрицательного значения дифференциала и риска достижения такого значения плеча, когда становится невозможным оплачивать проценты по кредитам и текущую задолженность (происходит подрыв доверия к фирме со стороны кредиторов и других экономических субъектов с катастрофическими для нее последствиями).

1.3 Факторы, влияющие на стоимость привлечения банковского кредита

Любое предприятие в своей деятельности использует финансовые ресурсы, которые могут формироваться как за счет собственных, так и за счет заемных средств. Часто российские предприятия избегают использовать заемные средства по многим причинам: нестабильность экономической ситуации в стране, внутрифирменная политика использования только собственных средств, высокая стоимость заемных ресурсов. Поэтому очень важно правильно оценить экономическую целесообразность, рентабельность привлечения денежных средств.

Для решения этой задачи необходимо с помощью определенных методов установить стоимость кредита. В результате его цена для предприятия может оказаться существенно ниже процентной ставки по заемным средствам.

В стоимость кредита  включаются следующие платежи по кредитным договорам:

1) Платежи, уплаченные в соответствии с кредитным договором. Процент по кредиту и все прочие платежи обязательные для уплаты в соответствии с кредитным договором, такие как:

  • процент за пользованием кредитом;
  • разовая комиссия за выдачу кредита;
  • плата за рассмотрение документов и/или открытие ссудного счета;

2) Платежи, уплачиваемые по обязательным связанным договорам. Любые комиссии и платежи по договорам заключение и выплата, которых является обязательным условием предоставления кредита. Типичным примером является обязательное условие выплаты кредита на банковскую карту, при этом обязательными для заемщика являются следующие платежи:

  • стоимость открытия и годового обслуживания карточного счета;
  • комиссии за получение наличных денежных средств в пункте выдачи наличных или банкомате;
  • комиссии за проведение безналичных платежей по карте (оплаты картой товаров и услуг). [4]

На стоимость кредита влияют как макроэкономические, так и частные факторы.

К общим (макроэкономическим) факторам относятся: соотношение спроса и предложения на заемные средства, тип политики ЦБ, уровень инфляции, международный фактор.

Частные факторы включают в себя себестоимость ссудного капитала, кредитоспособность заемщика, риск кредитования, срок, объем и цель предоставления ресурсов, способ обеспечения возвратности кредитов.

Ставка процента за кредит характеризуется тремя основными параметрами: ее формой, видом и размером.

Условия выплаты суммы процента характеризуются порядком выплаты его суммы. Этот порядок сводится к трем принципиальным вариантам: выплате всей суммы процента в момент предоставления кредита; выплате суммы процента равномерными частями; выплате всей суммы процента в момент уплаты основной суммы долга (при погашении кредита). При прочих равных условиях предпочтительней являет­ся третий вариант.

В практической части проводится моделирование объемов кредитования предприятий. В качестве влияющих факторов выбраны средневзвешенные процентные ставки и индекс производства, итого по разделам C,D,E в процентах к базовому периоду.

ГЛАВА 2. Моделирование объемов кредитования предприятий.

Для построения эконометрической модели по объемам кредитования предприятий была собрана статистика по объемам кредитов, средневзвешенным ставкам и индексу производства. Все данные взяты в месячном выражении в период с апреля 2009 года до конца 2011 года.

В модели объем кредитования предприятий выступает в качестве эндогенной переменной У. Экзогенная переменная Х1 представляет собой средневзвешенные ставки по кредитам. В качестве экзогенной переменной Х2 выступает индекс производства, итого по разделам C,D,E в процентах к базовому периоду.

С целью улучшения качества модели все данные были прологарифмированы, использована двойная логарифмическая модель.

На основе статистических данных по объему кредитования был построен график объемов кредитов по месяцам с апреля 2009 года по ноябрь 2011 года (диаграмма 1).

На графике видно, что ежегодно с марта предыдущего года до февраля следующего года объем кредитов возрастает, а в феврале наблюдается резкий спад. Причиной такого колебания является влияние некоторых макроэкономических факторов, таких как  спроса и предложения на заемные средства.

На объем кредитования предприятий также влияют процентные ставки и индекс производства. При снижении величины процентных ставок по кредитам, объем кредитов увеличивается, так как спрос на заемные средства увеличивается. При увеличении индекса производства увеличивается и объем кредитов, так как при увеличении объема производства спрос на заемные средства увеличивается.

Из процентных ставок были выбраны средневзвешенные ставки, которые наиболее значимо среди других процентных ставок влияют на объемы кредитов. Однако модель ограничивается количественными факторами и не учитывает в полной мере кредитную политику банков и другие обстоятельства, влияющие на объемы кредитов. Однако кредитная политика банков находит свое отражение в процентной ставке.       

В модели взятие объемов кредитования в качестве эндогенной переменной У дает большую величину средней ошибки аппроксимации. Поэтому следует добавить еще одну переменную DY - объем вновь выданных кредитов, на основании чего была создана новая модель. Для общего представления об объемах вновь выданных кредитов был построен график их динамики (диаграмма 2):

На графике видно, что ежегодно в феврале  наблюдается резкий спад объемов вновь выданных кредитов. Причиной такого колебания, как было сказано выше, является влияние макроэкономических факторов таких, как спрос на заемные средства.

Для построения модели были рассчитаны основные статистические показатели (таблица 3):

Таблица 3. Статистические показатели

 

D(Y)

X1

X2

Среднее

1617693,516

11,161

112,30117

Стандартная ошибка

78725,58168

0,514

1,2177139

Медиана

1502062

10,5

112,28106

Мода

#Н/Д

11,4

111,4789

Стандартное отклонение

438325,4881

2,862

6,7799441

Дисперсия выборки

1,92129E+11

8,1911

45,967642

Эксцесс

-0,633627029

-1,403

-0,6933238

Асимметричность

0,521760874

0,3884

-0,3005623

Интервал

1676619

8,4

24,905985

Минимум

844351

7,6

99,2

Максимум

2520970

16

124,10599

Сумма

50148499

346

3481,3361

Счет

31

31

31

Для определения уравнения регрессии была использована двойная логарифмическая модель (log-log модель), то есть линеаризованная степенная функция. В линейном виде ее можно записать следующим образом:

log(Y)= + log(X1)+ log(X2)+ log(X3)+

Для оценки коэффициентов линеаризованной регрессии можно использовать метод наименьших квадратов остатков, однако прежде следует проверить соблюдение некоторых требований. При выполнении условий Гаусса-Маркова оценки МНК будут наиболее эффективны:

1. Математическое ожидание случайных возмущений равно 0: E( =0;

2. Дисперсия возмущений постоянна и не зависит от номера наблюдений:

Var( =  для любого номера наблюдений;

Для проверки первых двух условий достаточно произвести расчеты математического ожидания и дисперсии случайных возмущений.

3. Возмущения различных наблюдений некоррелированы, то есть отсутствует систематическая связь между значениями случайного члена в любых двух наблюдениях: Cov( =0 при i не равно j.

Чтобы математически выявить наличие автокорреляции, воспользуемся критерием Дарбина-Уотсона. Сформулируем гипотезу Н0: ro=0 (автокорреляции нет). Гипотеза Н1: ro>0 (наличие положительной автокорреляции).

Значение статистики Дабрина-Уотсона можно считать по формуле:


В данном случае значение статистики Дабрина-Уотсона равно 1,486

Левая граница dL при двух факторах и 28 наблюдении составляет 1,26; правая граница dU - 1,56. Так как значение статистики Дарбина-Уотсона находится в пределах от dL до dU, следовательно можно говорить о наличии отрицательной автокорреляции остатков. Принимается гипотеза Н0, гипотеза Н1 отвергается.

Полученные результаты позволяют утверждать о соблюдении требований Гаусса-Маркова и о возможности использования метода МНК для оценки коэффициентов линеаризованной регрессии.

С использованием функции ЛИНЕЙН в Excel были получены следующие оценки:

Таблица 4. Оценки коэффициентов

2,979

-0,219

0,721

0,733

0,177

3,803

0,72

0,15

#Н/Д

36,11

28

#Н/Д

1,57

0,61

#Н/Д

Методом МНК получены следующие коэффициенты, оцененное уравнение регрессии имеет вид: 

Log(DY)^=0,7-0,22Log(X1)+2,98Log(X2)

Где:

DY - Вновь выданные кредиты предприятиям

X1 - средневзвешенная процентная ставка

Х2 - индекс производства, итого по разделам C,D,E.

1. Проведена оценка статистической значимости уравнения на основе статистических гипотез H0 и H1:

Гипотеза H0 утверждает, что коэффициенты при факторах равны нулю, и уравнение незначимо, тогда как гипотеза H1 противоположна H0, т.е. полученное уравнение значимо.

Проверим гипотезу H0:

Оценка значимости уравнения регрессии была проведена с использованием F-критерия Фишера. Фактическое значение F-критерия (статистика Фишера) было найдено из таблицы, полученной по функции ЛИНЕЙН:    F-стат=36,1.

Fкр (5%, 28, 2)@3,3 - табличное значение кр. Фишера на 5%-м уровне значимости, с двумя факторами и 28 степенями свободы. Гипотеза H0 отвергается, и уравнение является статистически значимым.

Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации:         

Аср = 0,83%

Средняя ошибка аппроксимации составила 0,83%, что указывает на довольно хорошее качество составленной модели.

2. Проверим коэффициенты регрессии на значимость:

Гипотеза Н0 предполагает, что полученные коэффициенты регрессии получены случайным образом и являются незначимыми; тогда гипотеза Н1 подразумевает, что коэффициенты регрессии и свободный коэффициент значимы.

Проверим гипотезу Н0 при помощи t - статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала каждого из коэффициентов.

Табличное значение двустороннего t - критерия для числа степеней свободы 28 и доверительного интервала 5% составит 2,048.

Рассчитаем t - статистику для каждого из коэффициентов, для этого коэффициент разделим на его стандартную ошибку:

tстат (Х1)     -1,24                                                         

tстат (Х2)     4,07                                                                            

tстат (а)         0,19

Тест Стьюдента показывает, что при факторе Х2 гипотеза H0 отвергается, так как значение t-статистики коэффициента при факторе Х2 превышает критическое значение tкр. Подтверждается гипотеза H1, то есть полученный коэффициент является значимым.

Значение  t- статистики для коэффициентов при регрессоре Х1 и при свободном коэффициенте по модулю меньше критического значения  t - статистики, следовательно здесь подтверждается гипотеза Н0, то есть данные коэффициенты получены случайным образом и не обладают статистической значимостью.

3. Рассчитаем доверительные интервалы для параметров регрессионного уравнения при уровне значимости 5%:

нижняя граница параметра = значение параметра - станд. ошибка параметра * tкр.

верхняя граница параметра = значение параметра + станд. ошибка параметра * tкр.

Таблица 5. Доверительные интервалы для параметров регрессионного уравнения

 

Нижняя граница

Верхняя граница

Свободный коэффициент

-7,067

8,510

Коэффициент при Х1

-0,580

0,143

Коэффициент при Х2

1,479

4,480

4. Проинтерпретируем полученные коэффициенты детерминации, корреляции и эластичности.

Log(DY)^=0,7-0,22Log(X1)+2,98Log(X2)

Коэффициент эластичности объемов вновь выданных кредитов по средневзвешенным ставкам составляет -0,22, что показывает при росте средневзвешенных ставок на 1%, объем вновь выданных кредитов снизится на -0,22% при неизменности прочих факторов. Это является недостоверным результатом, так как коэффициент статистически незначим.

Коэффициент эластичности объемов вновь выданных кредитов  по индексу производства составляет 2,98, означая, что при росте индекса производства на 1%, объем вновь выданных кредитов растет на 2,98% при неизменности прочих факторов.

Коэффициент детерминации R = 0,72  по функции ЛИНЕЙН.

Коэффициент детерминации показывает, насколько факторы уравнения объясняют значение эндогенной переменной. В данном случае средневзвешенные процентные ставки и индекс производства на 72% объясняют изменения в объемах вновь выданных кредитов предприятиям.

Были получены коэффициенты межфакторной и парной корреляции:

Таблица 6. коэффициенты межфакторной и парной корреляции

 

D(Y)

X1

X2

D(Y)

1

 

 

X

-0,72

1

 

X2

0,84

-0,81

1

корреляционные связи: - сильная, или тесная при коэффициенте корреляции r>0,70; - средняя (при  0,50<r<0,69); - умеренная (при 0,30<r<0,49); - слабая (при 0,20<r<0,29)

Коэффициент корреляции между объемом вновь выданных кредитов и средневзвешенными ставками составляет -0,72, что показывает обратную сильную связь между ними.

Коэффициент корреляции между объемом вновь выданных кредитов и индексом производства составляет 0,84, что указывает на прямую и довольно сильную связь между ними.

Межфакторные коэффициенты корреляции:

Межфакторная корреляция между средневзвешенными ставками и индексом производства составляет -0,81, то есть между ними существует обратная сильная связь.

5. Рассчитаем стандартизированные коэффициенты регрессии ty=ß1tx1+ß2tx2+Ɛ.

Стандартизированный коэффициент равен произведению коэффициента при регрессоре и среднеквадратического отклонения регрессора, которое затем делится на среднеквадратическое отклонение эндогенной переменной.

Рассчитаем средние квадратические отклонения:

Таблица 7. средние кв. отклонения

У

0,27

Х1

0,25

Х2

0,06

Таблица 8.  Стандартизированные коэффициенты

ß1

-0,21

ß2

0,68

Стандартизированное уравнение будет иметь вид:

ty^=-0,21tx1+0,68tx2

Коэффициенты стандартизированного уравнения показывают, что индекс производства имеет большее влияние на объем кредитований предприятий, а средневзвешенные ставки - меньшее.

Стандартизированный коэффициент при средневзвешенных ставках показывает, что если средневзвешенные ставки изменятся на свое стандартное отклонение (в логарифмическом масштабе), то объем вновь выданных кредитов  (в логарифмическом масштабе) изменится на  величину стандартного отклонения средневзвешенных ставок * коэффициент при tx1(%).

Стандартизированный коэффициент при индексе производства показывает, что если индекс производства изменится на свое стандартное отклонение ((в логарифмическом масштабе)+-0,06), то объем вновь выданных кредитов  ( в логарифмическом масштабе) изменится на величину стандартного отклонения индекса производства * коэффициент при tx2(%).

6. Сделаем прогноз объемов вновь выданных кредитов. Для нахождения расчетного значения объемов вновь выданных кредитов воспользуемся уравнением:

Log(DY)^=0,7-0,22Log(X1)+2,98Log(X2)

Таблица 9. Прогноз объемов вновь выданных кредитов

отчетная дата

Общие объемы кредитования предприятий в рублях  (всего по РФ) (млн. руб.)

Вновь выданные кредиты  (млн. руб.)

Средневзвешенная ставка по кредитам

Индекс произ-ва, %,  итого по разделам C,D,E. К базовому периоду (апрель 2009)

расчетные значения объема вновь выданных кредитов

Y

D(Y)

X1

X2

DY^

ноя.10

13874604,00

1711571,00

9,1

119,0

1941226,24

дек.10

15559175,00

1684571,00

9,1

124,1

1937574,75

янв.11

17966469,00

2407294,00

8,6

110,6

2196515,11

фев.11

1185253,00

1185253,00

8,7

108,4

1576773,72

мар.11

2708253,00

1523000,00

8,7

121,0

1480916,06

апр.11

4755342,00

2047089,00

8,3

115,4

2059200,58

май.11

6765605,00

2010263,00

8

116,3

1802517,86

июн.11

8764693,00

1999088,00

8,6

117,6

1860744,43

июл.11

10892702,00

2128009,00

7,9

118,0

1892223,68

авг.11

12960530,00

2067828,00

7,9

119,3

1950753,55

сен.11

15164195,00

2203665,00

8

118,4

2015384,24

окт.11

17685165,00

2520970,00

7,6

123,1

1962320,70

ноя.11

20109920,00

2424755,00

7,5

130,12

2230442,03

Объем вновь выданных кредитов имеет обратную связь с средневзвешенными ставками и прямую связь с индексом производства. При снижении величины процентных ставок объем вновь выданных кредитов увеличивается. При увеличении индекса производства, увеличивается и  объем вновь выданных кредитов.

Для моделирования объемов кредитов были взяты процентные ставки как влияющий фактор. На величину процентных ставок также влияют другие факторы, такие как ставка рефинансирования и курс валюты. Рассмотрим, как и каким образом, эти факторы будут влиять на величину процентных ставок. Была сделана попытка построения эконометрической модели процентных ставок. Для моделирования была собрана статистика с официального сайта Центрального Банка РФ и других источников. В качестве эндогенной переменной выступают краткосрочные ставки. Экзогенная переменная Х1 представляет собой ставку рефинансирования. Экзогенная переменная Х2 представляет собой курс валюты.

Был построен график краткосрочных ставок (Диаграмма 4).

На графике видно, что с января 1995 года по май 1998 года краткосрочные ставки резко падают, и наблюдается прямая связь со ставкой рефинансирования, так как величина ставки рефинансирования также падает с 1997 года по май 1998 года. В мае 1998 года краткосрочные ставки резко возросли. Начиная с мая 1998 года, величина краткосрочных ставок снижается, и этот процесс продолжается до сегодняшнего дня.

Для построения модели были рассчитаны основные статистические показатели (таблица 10):

 

Таблица 10. основные статистические показатели

 

Y

X1

X2

 

 

 

 

Среднее

31,52083

37,9765625

982,3568099

Стандартная ошибка

2,68106

3,35759002

145,0850925

Медиана

15,65

21

28,95095

Мода

10,5

13

24,16

Стандартное отклонение

37,14986

46,5241321

2010,358013

Дисперсия выборки

1380,112

2164,49487

4041539,342

Эксцесс

5,407564

4,46531655

0,901888995

Асимметричность

2,43731

2,29421811

1,673271966

Интервал

170,8

192,25

5915,04

Минимум

8,9

7,75

5,96

Максимум

179,7

200

5921

Сумма

6052

7291,5

188612,5075

Счет

192

192

192

Для определения уравнения регрессии была использована двойная логарифмическая модель (log-log модель), то есть линеаризованная степенная функция. В линейном виде ее можно записать следующим образом:

log(Y)= + log(X1)+ log(X2)+ log(X3)+

Для оценки коэффициентов линеаризованной регрессии можно использовать метод наименьших квадратов остатков, однако прежде следует проверить соблюдение некоторых требований. При выполнении условий Гаусса-Маркова оценки МНК будут наиболее эффективны:

4. Математическое ожидание случайных возмущений равно 0: E( =0;

5. Дисперсия возмущений постоянна и не зависит от номера наблюдений:

Var( =  для любого номера наблюдений;

Для проверки первых двух условий достаточно произвести расчеты математического ожидания и дисперсии случайных возмущений.

Чтобы математически выявить наличие автокорреляции, воспользуемся критерием Дарбина-Уотсона. Сформулируем гипотезу Н0: ro=0 (автокорреляции нет). Гипотеза Н1: ro>0 (наличие положительной автокорреляции).                                                

Значение статистики Дабрина-Уотсона можно считать по формуле:

В данном случае значение статистики Дабрина-Уотсона равно 0,543

Левая граница dL при двух факторах и 189 наблюдении составляет 1,63; правая граница dU - 1,72. Так как значение статистики Дарбина-Уотсона находится в пределах от 0 до dL, следовательно можно говорить о наличии положительной автокорреляции остатков. Принимается гипотеза Н0, гипотеза Н1 отвергается. Полученные результаты позволяют утверждать о соблюдении требований Гаусса-Маркова и о возможности использования метода МНК для оценки коэффициентов линеаризованной регрессии.

Таблица 11. Оценки коэффициентов

0,07

0,77

0,31

0,01

0,02

0,05

0,95

0,18

#Н/Д

1711,26

189

#Н/Д

116,17

6,42

#Н/Д

С использованием функции ЛИНЕЙН в Excel были получены следующие оценки:

Методом МНК получены следующие коэффициенты и оцененное уравнение будет иметь вид:

Log(Y)^=0,315+0,77Log(X1)+0,068Log(X2)

Где:

Y -Краткосрочные ставки

X1 - ставка рефинансирования

Х2 - Курс валюты

1. Статистическая значимость уравнения на основе статистических гипотез H0 и H1:

Гипотеза Н0 означает, что полученное уравнение незначимо (между У и Х нет систематической связи, полученные оценки случайны),

тогда гипотеза Н1 предполагает значимость уравнения. 

Проверим гипотезу Н0:

Оценку значимости уравнения регрессии проведем с помощью F-критерия Фишера. Фактическое значение F-критерия (статистика Фишера) найдем из таблицы, полученной по функции ЛИНЕЙН:

F-стат = 1711,2

Fкр (5%, 189, 2) =2,99 - табличное значение кр. Фишера на 5%-м уровне значимости, с двумя факторами и 189 степенями свободы. Гипотеза H0 отвергается, и уравнение является статистически значимым.

Ошибка аппроксимации:

Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации:


Аср = 5,3%

Средняя ошибка аппроксимации составляет 5,3%,и указывает на относительно хорошее качество составленной модели.

2. Проверим коэффициенты регрессии на значимость.

Воспользуемся гипотезами: Гипотеза Н0 соответствует утверждению, что полученные коэффициенты регрессии получены случайным образом и являются незначимыми; тогда    гипотеза Н1 означает, что коэффициенты регрессии и свободный коэффициент значимы.        

Проверим гипотезу Н0 при помощи t - статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала каждого из коэффициентов.

Табличное значение двустороннего t - критерия для числа степеней свободы 189 и доверительного интервала 5% составляет 1,96.

Рассчитаем t - статистику для каждого из коэффициентов, для этого коэффициент разделим на его стандартную ошибку:

t-стат (Х1) - 41,11

t-стат (Х2) - 8,58

t-стат (а)    - 6,39

Тест Стьюдента показывает, что при регрессорах Х1 и Х2 и свободный коэффициент H0 отвергается, так как значения t-статистики для коэффициентов при регрессорах Х1 и Х2 и свободный коэффициент превышают критические значения t-статистики. Т.е. все коэффициенты являются значимыми.

3. Рассчитаем доверительные интервалы для параметров регрессионного уравнения при уровне значимости 5%:

нижняя граница параметра = значение параметра - станд. ошибка параметра * tкр. Верхняя граница параметра = значение параметра + станд. ошибка параметра * tкр.

Таблица 12. доверительные интервалы для параметров регрессионного уравнения

 

Нижняя граница

Верхняя граница

Свободный коэффициент

0,218310271

0,411634767

Коэффициент при Х1

0,734613275

0,808176336

Коэффициент при Х2

0,052729273

0,083936241

Нижние и верхние границы параметров регрессионного уравнения близки к значениям соответствующих расчетных коэффициентов.

4. Проинтерпретируем полученные коэффициенты детерминации, корреляции и эластичности.

Log(Y)^=0,315+0,77Log(X1)+0,068Log(X2)

Коэффициент эластичности краткосрочных ставок по ставкам рефинансирования составляет 0,77, что показывает при росте ставки рефинансирования на 1%, величина краткосрочных ставок  растет на 0,77% при неизменности прочих факторов. Коэффициент эластичности краткосрочных ставок по курсам валюты составляет 0,068, что показывает при росте курса валюты на 1%, величина краткосрочных ставок растет на 0,068% при неизменности прочих факторов.

Коэффициент детерминации R = 0,948  по функции ЛИНЕЙН.

Коэффициент детерминации показывает, насколько факторы уравнения объясняют значение эндогенной переменной. В данном случае ставка рефинансирования и курс валюты на 95% объясняют изменения в объемах кредитований предприятий.

Коэффициенты межфакторной и парной корреляции:

Таблица 13. Коэффициенты межфакторной и парной корреляции

 

Y

X1

X2

Y

1

 

 

X1

0,97

1

 

X2

0,69

0,62

1

корреляционные связи: - сильная, или тесная при коэффициенте корреляции r>0,70; -средняя (при  0,50<r<0,69); - умеренная (при 0,30<r<0,49); - слабая (при 0,20<r<0,29)

Коэффициент корреляции между краткосрочными ставками и ставкой рефинансирования составляет 0,97, что показывает довольно прямую и сильную связь между ними.

Коэффициент корреляции между краткосрочными ставками и курсом валюты составляет 0,69, что показывает прямую и сильную связь между ними.

Межфакторные коэффициенты корреляции между ставкой рефинансирования и курсом валюты составляет 0,62 , что показывает прямую среднюю связь между ними.

5. Рассчитаем стандартизированные коэффициенты регрессии ty=ß1tx1+ß2tx2+Ɛ.

Стандартизированный коэффициент равен произведению коэффициента при регрессоре и среднеквадратического отклонения регрессора, которое затем делится на среднеквадратическое отклонение эндогенной переменной. Рассчитаем средние квадратические отклонения:

Таблица 14. средние кв. отклонения

У

0,80

Х1

0,89

Х2

2,09

 Таблица 15. Стандартизированные коэффициенты

ß1

0,86

ß2

0,18

Стандартизированное уравнение будет иметь вид:

ty^=0,86tx1+0,18tx2

Коэффициенты стандартизированного уравнения показывают, что ставка рефинансирования имеет большее влияние на краткосрочную ставку, а курс валюты - меньше.

Стандартизированный коэффициент при ставке рефинансирования показывает, что если ставка рефинансирования изменится на свое стандартное отклонение, то краткосрочная ставка изменится на величину стандартного отклонения ставки рефинансирования * коэффициент при tx1(%).

Стандартизированный коэффициент при курсе валюты показывает, что если курс валюты изменится на свое стандартное отклонение (+-2,09), то краткосрочная ставка изменится на величину стандартного отклонения курса валюты* коэффициент при tx2(%).

6. Сделаем прогноз объемов вновь выданных кредитов. Для нахождения расчетного значения объемов вновь выданных кредитов воспользуемся уравнением:

Log(Y)^=0,315+0,77Log(X1)+0,068Log(X2)

Таблица 16. Прогноз краткосрочных ставок

Дата

Краткосрочные ставки в рублях

Ставка рефинансирования

Курсы валюты (Доллар США)

расчетное значение краткосрочных ставок

 

Y

X1

X2

Y^

янв, 1995

164,6

200

3623

145,3

фев, 1995

179,7

200

4048

146,3

мар, 1995

175,2

200

4473

147,2

апр, 1995

173,9

200

4920

148,1

май, 1995

172,5

195

5130

145,5

июн, 1995

148,9

180

4958

136,3

июл, 1995

140,9

180

4553

135,6

авг, 1995

130,2

180

4405

135,3

сен, 1995

115,3

180

4447

135,4

окт, 1995

123,1

170

4490

129,5

ноя, 1995

126,2

170

4504

129,5

дек, 1995

118,8

160

4580

123,6

янв, 1996

119

160

4661

123,7

фев, 1996

108

120

4736

98,6

мар, 1996

105

120

4818

98,7

апр, 1996

105

120

4863

98,8

Полную таблицу можно смотреть в приложениях.

 Выше было сказано, что модель ограничивается количественными факторами и не учитывает в полной мере кредитную политику банков и другие обстоятельства, влияющие на объемы кредитов. Но кредитная политика банков находит свое отражение в процентной ставке. Поэтому рассматривалась величина процентной ставки как доступная характеристика. Ее модель показывает, что ставки банков в значительной мере зависят от ставки рефинансирования, но меняются в меньшей степени, так как коэффициент при ставке меньше 1. Также ставка банков зависит от курса валюты, согласно коэффициенту при регрессоре курс валюты.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Кредитная деятельность - один из важнейших, конституиру­ющих само понятие банка признаков, соответственно кредитные операции наряду с расчетно-платежными - важнейшие базовые операции коммерческого банка.

Сущн0сть кредита пр0является в его функциях:

  1. распределения на в0звратн0й 0сн0ве денежных средств (распреде­лительная функция);   
  2. с0здания кредитных средств 0бращения и замещения наличных де­нег (эмисси0нная функция);
  3.  0существления к0нтр0ля за эффективн0стью деятельн0сти эк0н0­мических субъект0в (к0нтр0льная функция). 

В данном исследовании была рассмотрена статистически значимая регрессионная модель прогноза объемов кредитования предприятий на основе поведения различных внешних факторов (средневзвешенные ставки и индекс производства).

В модели взятие объемов кредитования в качестве эндогенной переменной У дает большую величину средней ошибки аппроксимации. Поэтому следует добавить еще одну переменную DY - объем вновь выданных кредитов, на основании чего была создана новая модель.

Средневзвешенные процентные ставки и индекс производства на 72% объясняют изменения в объемах вновь выданных кредитов предприятиям.

Для определения уравнения регрессии была использована двойная логарифмическая модель (log-log модель), то есть линеаризованная степенная функция, которую в линейном виде можно записать следующим образом:

log(Y)= + log(X1)+ log(X2)+

Для оценки коэффициентов линеаризованной регрессии использовался метод наименьших квадратов остатков, так как были соблюдены основные предпосылки Гаусса-Маркова:

  1. Математическое ожидание случайных возмущений равно 0;
  2. Дисперсия возмущений постоянна и не зависит от номера наблюдений;
  3. Возмущения различных наблюдений некоррелированы, то есть отсутствует систематическая связь между значениями случайного члена в любых двух наблюдениях.

Объем вновь выданных кредитов имеет обратную связь с средневзвешенными ставками и прямую связь с индексом производства. При снижении величины процентных ставок объем вновь выданных кредитов увеличивается. При увеличении индекса производства, увеличивается и  объем вновь выданных кредитов.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Банковское дело: базовые операции для клиентов: Учеб. пособие / Под ред. А.М. Тавасиева. - М.: Финансы и статистика, 2005. - С.135.
  2. Колесникова В.И., Кроливецкая Л.П. Банковское дело. - М.: «Финансы и статистика», 2011
  3. Лаврушин О.И. Банковское дело: современная система кредитования: учебное пособие/ О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьева, С.Л. Корниенко - М.: «КНОРУС», 2005 г. - 256с
  4. Колесникова В.И., Кроливецкая Л.П. Банковское дело. - М.: «Финансы и статистика», 2010
  5. http://www.credit.ru/ Провкин И. Кредит доверия для кредитного бюро. Кредит.Ру
  6. Источник: http://ir.gazprom-neft.ru/reports/financial-reports/ официальный сайт Газпрома - была взята с этого сайта финансовая отчетность и отчет о прибылях и убытках ГАЗПРОМА.
  7. http://www.cbr.ru/ Официальный сайт Центрального Банка РФ.
  8. http://www.prime-tass.ru/ Агентство экономической информации.
  9. http://financefirm.ru/?Kreditovanie_predpriyatii Кредитование предприятий.
  10. http://www.progress-service.com/kredit/juridicheskie_lica/ кредитование юридических лиц.


[1] http://www.credit.ru/ Провкин И. Кредит доверия для кредитного бюро. Кредит.Ру

[2] Колесникова В.И., Кроливецкая Л.П. Банковское  дело. -  М.: «Финансы и статистика», 2011

[3] Колесникова В.И., Кроливецкая Л.П. Банковское  дело. -  М.: «Финансы и статистика», 2010

[4] Банковское дело: базовые операции для клиентов: Учеб. пособие / Под ред. А.М. Тавасиева. - М.: Финансы и статистика, 2005. - С.137

[5] Данные взяты с сайта Центрального Банка РФ. - Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.cbr.ru/statistics/UDStat.aspx?TblID=302-01&pid=pr&sid=ITM_27910

Просмотров работы: 42