Следует иметь ввиду, что вероятностное или статистическое решение любой экономической задачи должно основываться на подробном осмыслении исходных математических понятий и предпосылок, корректности и объективности сбора исходной информации, в постоянном сочетании с теснотой связи экономического и математико-статистического анализа.
Для применения корреляционного анализа необходимо, чтобы все рассматриваемые переменные были случайными и имели нормальный закон распределения. Причем выполнение этих условий необходимо только при вероятностной оценке выявленной тесноты связи.
Экономические данные почти всегда представлены в виде таблиц. Числовые данные, содержащиеся в таблицах, обычно имеют между собой явные (известные) или неявные (скрытые) связи.
Явно связаны показатели, которые получены методами прямого счета, т. е. вычислены по заранее известным формулам (проценты выполнения плана, уровни, удельные веса, отклонения в сумме, отклонения в процентах, темпы роста, темпы прироста, индексы и т. д.).
Связи же второго типа (неявные) заранее неизвестны. Однако необходимо уметь объяснять и предсказывать (прогнозировать) сложные явления для того, чтобы управлять ими. Поэтому специалисты с помощью наблюдений стремятся выявить скрытые зависимости и выразить их в виде формул, т. е. математически смоделировать явления или процессы. Одну из таких возможностей предоставляет корреляционно-регрессионный анализ.[9]
Регрессионный анализ называют основным методом современной математической статистики для выявления неявных и завуалированных связей между данными наблюдений. Электронные таблицы делают такой анализ легко доступным. Таким образом, регрессионные вычисления и подбор хороших уравнений – это ценный, универсальный исследовательский инструмент в самых разнообразных отраслях деловой и научной деятельности (маркетинг, торговля, медицина и т. д.). Усвоив технологию использования этого инструмента, можно применять его по мере необходимости, получая знание о скрытых связях, улучшая аналитическую поддержку принятия решений и повышая их обоснованность.
Корреляционно-регрессионный анализ считается одним из главных методов в маркетинге, наряду с оптимизационными расчетами, а также математическим и графическим моделированием трендов (тенденций). Широко применяются как однофакторные, так и множественные регрессионные модели.
Использование возможностей современной вычислительной техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки статистической информации на ЭВМ, делает практически осуществимым оперативное решение задач изучения взаимосвязи показателей биржевых ставок методами корреляционно-регрессионного анализа.
При машинной обработке исходной информации на ЭВМ, оснащенных пакетами стандартных программ ведения анализов, вычисление параметров применяемых математических функций является быстро выполняемой счетной операцией.
Глава 2. Применение статистических методов для анализа динамики финансового состояния АКБ «Альфа-банк»
2.1. Общая характеристика АКБ «Альфа-Банк»
Альфа-Банк — крупнейший частный банк России, успешно работающий с 1990 года. Организационно-правовая форма банка – открытое акционерное общество. Альфа-Банк является высокотехнологичным универсальным банком, предоставляющим полный комплекс услуг корпоративным и частным клиентам. Банк входит в число самых надежных и диверсифицированных финансовых структур России.
Альфа-Банк входит в пятерку крупнейших российских банков по величине активов и собственного капитала. По данным аудированной финансовой отчетности (МСФО) за 2004 год, активы группы «Альфа-Банк», куда входят ОАО «Альфа-Банк», дочерние банки и финансовые компании, составили 7 млрд. долларов США, чистая прибыль — 153 млн. долларов США, собственный капитал — 708 млн. долларов США, кредитный портфель — 4,7 млрд. долларов США. [13]
Альфа-Банк — один из немногих российских банков, где проводится международная аудиторская проверка с 1993 года.
Стратегическое направление деятельности Альфа-Банка — розничный бизнес. В 2003 году Альфа-Банк представил новый стандарт работы с частными клиентами и компаниями малого бизнеса. Сегодня в Москве открыто 28 отделений комплексного банковского обслуживания частных лиц. В 2004 году Банк вышел на рынок потребительского кредитования. Успешно развивается инвестиционный бизнес Альфа-Банка. Банк эффективно работает на рынках капитала, ценных бумаг с фиксированной доходностью, валютном и денежном рынках, в сфере операций с деривативами. Банк стабильно удерживает позицию одного из ведущих операторов и маркет-мейкеров на внешнем рынке суверенных российских облигаций и долговых инструментов российского корпоративного сектора.
Альфа-Банк создал разветвленную филиальную сеть — важнейший канал распространения услуг и продуктов. В Москве, регионах России и за рубежом открыто около 110 отделений и филиалов банка, в том числе дочерние банки на Украине, в Казахстане и Нидерландах, а также в Башкортостане и Татарстане. Представительства банка действуют в Великобритании и США. Долгосрочные текущие рейтинги Альфа-Банка — Fitch («B+» со стабильным прогнозом), Moody’s («Ba2» с позитивным прогнозом) и Standard & Poor’s («BB−» со стабильным прогнозом).[15]
Альфа-Банк является членом Попечительского Совета Большого театра, членом Корпоративного клуба WWF России, продолжает реализацию образовательной программы для российских школьников «Альфа-Шанс», оказывает финансовую поддержку благотворительной программе спасения тяжелобольных детей «Линия жизни».
Руководство Альфа-Банка составляют люди, имеющие обширный опыт работы, как в России, так и за рубежом. Многие из них получили образование в наиболее авторитетных зарубежных и отечественных университетах и бизнес школах, имеют ученые степени и являются авторами большого числа научных работ и статей.
Руководители различных подразделений банка занимали управленческие должности в крупнейших российских и зарубежных финансовых структурах, при Правительстве России и субъектов Российской Федерации.
Значительный вклад в успехи банка вносят также иностранные специалисты с их богатым опытом работы в западных компаниях и на международных рынках, применение и адаптация которого к российским условиям является важной составной частью стратегии развития банка.[14]
2.2. Расчет аналитических и средних показателей
Для комплексной оценки динамики финансового состояния АКБ “Альфа-Банк” необходимо провести анализ по нескольким группам показателей:
- Показатели анализа и оценки качества активов;
- Показатели оценки финансовой устойчивости банка;
- Показатели анализа и оценки платежеспособности банка;
Для статистической оценки достаточно будет проанализировать лишь некоторые нормативы и коэффициенты. Проанализируем динамику следующих показателей финансового состояния: рентабельности капитала; соотношения высоко ликвидных активов и привлеченных средств; общая кредитная активность; дееспособность; эффективности использования привлеченных средств по доходам; используя аналитические и средние показатели ряда динамики, расчетные формулы которых представлены в таблице 1 и расчетных формулах (6),(7), (8), (9).
Таблица 2
Динамика показателя рентабельности капитала
Год | Рентабельность капитала | Абсолютный прирост | Темп роста, % | Темп прироста, % | |||
цепные | базисные | цепные | базисные | цепные | базисные | ||
2002 | 0,076 | - | - | - | - | - | - |
2003 | 0,090 | 0,01 | 0,01 | 118,4 | 118,4 | 18,4 | 18,4 |
2004 | 0,752 | 0,66 | 0,68 | 835,6 | 989,5 | 735,6 | 889,5 |
2005 | 1,000 | 0,25 | 0,92 | 133,0 | 1315,8 | 33,0 | 1215,8 |
2006 | 0,894 | -0,11 | 0,82 | 89,4 | 1176,3 | -10,6 | 1076,3 |
Сумма | 2,812 | 0,82 | - | - | - | - | - |
Рассчитаем средние показатели:
1. Средний уровень ряда:
=0,5622. Средний абсолютный прирост:
=0,2053. Средний темп роста:
=185,2%4. Средний темп прироста:
=85,2%В 2006 году рентабельность капитала снизилась на 0,11 или 10,6 п.п. В остальные периоды наблюдается рост данного показателя. В среднем за анализируемый период рентабельность капитала составила 0,6. При этом в среднем прирост рентабельности капитала составил 0,205 или 85,2%.