Анализ, полученных результатов по всем моделям показал, что показатели эффективности исследуемых коммерческих банков характеризуются большой неоднородностью. Оценка эффективности функционирования показала, что в целом наш банковский сектор функционирует с эффективностью 70% от максимально возможной.
Основную долю составляют системообразующие банки (эффективность составила 86%). Системообразующие банки – это группа банков, которые стали одними из первых коммерческих банков в республике (см. Таблицу 4.5).
Таблица 4.5 Эффективность системообразующих банков
| Банк | Эффективность функционирования |
| ОАО «Белвнешэкономбанк» | 100,0% |
| ОАО «Белагропромбанк» | 94,5% |
| ОАО «АСБ Беларусбанк» | 90,9% |
| «Приорбанк» ОАО | 88,2% |
| ОАО «Белинвестбанк» | 74,0% |
| ОАО «БПС–Банк» | 68,4% |
Источник: собственная разработка
Прочие банки, к которым относятся все оставшиеся, функционируют с эффективностью в 65%.
Также все белорусские банки можно подразделить на крупные, средние и мелкие.
Так по величине активов получаются следующие результаты:
· Крупные банки – 86%;
· Средние банки – 56%;
· Мелкие банки – 68%.
Из 31-го ныне действующего банка 4 являются государственными, 22 – банки с иностранным капиталом, 5 банков - частные:
Государственные банки – 73%;
Банки с иностранным капиталом – 70%;
Частные банки – 61%.
Прежде всего, результаты анализа говорят о том, что банковский сектор в Беларуси функционирует не хуже, чем за рубежом. Среди эффективных банков оказались многие крупнейшие банки. Наши кредитные организации превосходят по эффективности банки из многих стран Восточной Европы. Мы вполне укладываемся в представление о нормальной стране с переходной экономикой, где эффективность банков находится в интервале до 70% [13].
Мировой экономический кризис показал, что неточные и неполные, а зачастую и недостоверные оценки экономического состояния банков во многом явились причиной его возникновения. В данной работе были проанализированы существующие понятия эффективности, а также классические методы оценки эффективности банков.
Понятие эффективности деятельности коммерческого банка многоаспектно, и в качестве критериев эффективности банка можно рассматривать как сами финансовые результаты его деятельности, так и результативность, а также всю совокупность показателей финансового состояния достигнутых банком с учетом их ценностной или целевой значимости, как для самого банка, так и для социально-экономической среды его деятельности. Поэтому эффективность деятельности коммерческого банка это не только результаты его деятельности, но и система управления, построенная на формировании научно обоснованной стратегии деятельности банка и контроле за ее реализацией.
В качестве объекта исследования были выбраны коммерческие банки Республики Беларусь, т.к. оценка эффективности функционирования является важным аспектом деятельности всех банков. Для проведения данного анализа был использован непараметрический метод DEA. Оболочечный анализ данных (DEA) является набором методов анализа эффективности функционирования, который имеет ряд преимуществ в сравнении со ставшими уже традиционными методами анализа, такими как анализ показателей функционирования и методами регрессионного анализа, так как позволяет в ходе оценки одновременно учитывать ресурсы и несколько видов оказываемых услуг. Кроме того, с помощью DEA можно не только оценить сравнительную эффективность, но и определить требуемый объем потребления ресурсов или оказания услуг для неэффективных организаций. Вместе с тем лежащий в основе DEA подход к оценке границы производственных возможностей (базирующийся на методах линейного программирования) делает полученные с его помощью результаты значительно более чувствительными к наличию резко выделяющихся наблюдений, а также к небольшим изменениям в оцениваемых данных или в спецификации оцениваемой модели. Оболочечный анализ позволяет получить легко интерпретируемую визуализацию данных и определить направление для поиска улучшений в функционировании банка. Этот способ оценки функционирования может быть полезен для планирования и контроля деятельности в сравнении с непосредственными конкурентами или банковским сектором в целом.
В данной работе построены оценки эффективности функционирования банков с точки зрения максимизации выпуска при фиксированных ресурсах. Была получена средняя оценка технической эффективности функционирования банковского сектора при предпосылке о переменной и постоянной отдаче от масштаба, а так же рассчитана оценка эффективности по масштабу.
Расчет экспериментальных индексов функционирования банков показал, что в оптимальном масштабе функционирует 5 банков (ОАО «Белвнешэкономбанк», «Франсабанк» ОАО, ЗАО «Сомбелбанк», ЗАО «Евробанк, ЗАО «Цептер Банк»), 6 – близки к этому (ОАО «Белагропромбанк», ОАО «АСБ Беларусбанк», ОАО «Белинвестбанк», «Приорбанк» ОАО, ОАО «Белгазпромбанк», ЗАО «Альфа–Банк»).
Большинство обнаруженных закономерностей и выводов, сделанных в международных исследованиях, не подтвердились в белорусских условиях. Это свидетельствует о специфичности нашего банковского сектора по сравнению с зарубежными банками. Детальный анализ эффективности переворачивает традиционное представление о работе банков.
Предложенная методика оценивания позволяет получить объективные и сравнимые индивидуальные оценки эффективности деятельности банков. В основе методики лежит вероятностный многофакторный подход к оцениванию эффективности, позволяющий преодолеть ряд ограничений, свойственных методикам, основанным на расчетах финансовых и бухгалтерских коэффициентов, и экспертным методикам.
Получаемые оценки эффективности могут быть использованы клиентами банковской системы в качестве объективного, прозрачного и сравнимого рейтинга банка, а также исследователями в качестве мощного статистического инструмента для анализа банковского сектора экономики. Оценки эффективности деятельности банка и ее взаимосвязи с различными факторами внешней и внутренней среды могут быть использованы управляющим персоналом банка с целью улучшения качества управления, анализа принятых решений.
Таким образом, при помощи данного инструментария можно более или менее точно судить о скрытых резервах той или иной кредитной организации, или же, говоря другими словами, о том, каковы дополнительные возможности повышения эффективности банка в рамках конкретных, заданных условий его деятельности.
1. Алескеров Ф.Т., Мартынова Ю.И., Солодков В.М. «Анализ и оценка эффективности функционирования банков и банковских систем» // Модернизация экономики и общественное развитие. Том 3. – М.: Издательский дом ГУ ВШЭ. 2007. С. 65 – 80.
2. Головань С.В., Назин В.В., Пересецкий А.А., «Непараметрические оценки эффективности российских банков» в “Модернизация экономики и глобализация”, т.3., под редакцией Е.Г. Ясина. ГУ ВШЭ, Москва, 2009. с. 382-393.
3. Карминский А.М., Мяконьких А.В., Пересецкий А.А. (2009). Модели банковских рейтингов устойчивости. //“Модернизация экономики и глобализация”, т.3., под редакцией Е.Г. Ясина. ГУ ВШЭ, Москва, 2009. с. 424-433
4. Кошелюк Ю.М. «Граничный анализ эффективности функционирования российских банков в период 2004-2005 годов» // VIII Международная научная конференция
5. Основы банковской деятельности / Под ред. Тагирбекова К.Р. М.: Инфра-М, Весь Мир, 2003. — 720 с.
6. Толчин К. В. «Об оценке эффективности деятельности банков» // Деньги и кредит, № 9, 2007. – С. 58-62.
7. Хацкевич Г.А., Гедранович А.Б. «Динамический анализ результатов республиканского конкурса научных работ студентов вузов Республики Беларусь в период с 2004 по 2006 год» //Инновационные образовательные технологии, 2007, № 3 (11)
8. Эффективность российских банков. Центр экономических исследований МФПА// Аналитический отчет, - 2007
9. Aigner,D.J., Lovell, C.A. and Schmidt, P. Formulation and estimation of stochastic frontier production function models. Journal of Econometrics. – 1997. -№ 6.- 21–37 p.
10. Aleskerov Fuad, Ersel Hasan, Yolalan Reha. Multicriterial ranking approach for evaluating bank branch performance. International Journal of Information Technology & Decision Making. – 2004. - Vol. 3, No. 2 - 321–335p.
11. Banker R.D., A. Charnes, W.W. Cooper (1984). Some models for estimating technical and scale efficiencies in data envelopment analysis; Management Science (30) 1078-1092 p.
12. Berger A., Humphrey D. (1993) “Measurement and efficiency issues in commercial banking” Output Measurement in the Service Sectors, The University of Chicago Press
13. Caves D. W. The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input, Output, and Productivity / D. W. Caves, L.R. Christensen and W.E. Diewert // Econometrica. 1982. №50(6). 1393-1414 p .
14. Charnes A., W.W. Cooper, E. Rhodes (1978). Measuring the efficiency of decision making units - European Journal of Operational Research. vol. 2, issue 6, 429-444 p.
15. Farrell M. J. (1957). The measurement of Productive Efficiency; Journal of Royal Statistical Society Vol. 120, Part III.
16. Johnes J. Data envelopment analysis and its application to the measurement of efficiency in higher education // Economics of Education Review. - 2006. - №25(3). - 273-288 p.
17. Simar L., P.W. Wilson (2004). Perfomance of the bootstrap for DEA estimators and iterating the principle, Handbook on data envelopment analysis, Kluwer academic publishers. 265-298 p.
18. Wilson Paul W. FEAR: Frontier Efficiency Analysis with R, 2006. R package version 1.0.
19.
R
R- Statistics, 13
И
индекс эффективности, 10
информационные технологии, 4
М
метод оболочечного анализа данных DEA, 12
метрика Фаррелла, 17
метрика Шепарда, 17
Н
Непараметрические методы, 10
Непараметрический подход к оценке эффективности, 11
О
Оптимальный масштаб, 21
оптимальный масштаб производства, 17
отдача от масштаба, 17
П
Параметрические методы, 10
Параметрические методы оценки эффективности, 10
переменные, 13
построении границы эффективности, 10
Э
экономические коэффициенты, 9