реферат бесплатно, курсовые работы
 

Анализ деятельности банка

Анализ деятельности банка

13

Содержание

Введение

Глава1. Теоретические аспекты статистического анализа финансового состояния банков

1.1. Финансовое состояние, показатели его характеризующие.

1.2. Сущность метода рядов динамики

1.3. Методы изучения взаимосвязи между явлениями

Глава2. Применение статистических методов для анализа финансовых результатов АКБ «Альфа-банк»

2.1. Общая характеристика АКБ «Альфа-банк»

2.2. Расчёт аналитических и средних показателей

2.3. Выявление основной тенденции методами укрупнения интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания

2.4 Корреляционно-регрессионный анализ

Заключение

Список литературы

Приложения

Введение

В настоящее время в мировой экономической системе наблюдается тенденция к обширной интеграции и глобализации. Россия активно включается в данные процессы. Но всё это немыслимы без надёжно функционирующей финансовой системы, одним из центральных звеньев которой является национальная банковская система.

Современные коммерческие банки вынуждены существовать в условиях некоторой нестабильности. Это и политика процентных ставок Центрального банка РФ (при 120% годовых рубль стал самой дорогой валютой мира), и изъятие крупных сумм из оборота в резервные фонды, и неразбериха в действующем законодательстве, и отсутствие отлаженной системы страхования кредитов и депозитов, и т.п

В таких условиях степень надежности банка обусловлена не его размером, в том числе и астрономической суммой валюты баланса, а качеством управления (активами и пассивами, ликвидностью, рисками) и профессионализмом сотрудников. Данной проблеме многие банки не уделяют должного внимания, в результате чего постоянно возрастает величина просроченной задолженности.

Цель нашего исследования - провести статистический анализ динамики финансового состояния АКБ “Альфа-Банк” и оценить степень влияния факторов на нее.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

1) осуществить сбор первичной информации: данные бухгалтерского баланса и его приложений за несколько лет;

2) систематизировать имеющиеся данные;

3) дать оценку экономической информации, взятой из отчетности коммерческого банка;

4) провести статистический анализ динамики финансового состояния АКБ “Альфа-Банк”.

Объектом исследования является АКБ “Альфа-Банк”.

Предмет исследования - размеры и количественные соотношения, характеризующие финансовые результаты банка.

В процессе исследования были использованы следующие статистические методы:

- монографический;

- табличный;

- метод рядов динамики;

- графический;

- корреляционно-регрессионный анализ.

Для написания курсового проекта были использованы следующие источники: учебники и учебные пособия;

данные бухгалтерских балансов с приложениями за пять лет;

материалы периодических и электронных изданий.

Структура проекта включает введение, две главы теоретических и практических исследований, заключения, приложения.

Глава 1. Теоретические аспекты статистико-экономического анализа динамики финансовых результатов АКБ «Альфа-Банк»

1.1 Понятие финансового состояния и показатели его характеризующие.

Финансовое состояние является комплексным понятием, которое зависит от многих факторов и характеризуется системой показателей, отражающих наличие и размещение средств, реальные и потенциальные финансовые возможности.

В современном коммерческом банке финансовый анализ и анализ финансового состояния, как его составляющая, представляет собой не просто элемент финансового управления, а его основу, поскольку финансовая деятельность, как известно, является преобладающей в банке. С помощью анализа, как функции управления, и таких функций как аудит и контроль, осуществляется внутреннее регулирование деятельности банка.[3]

Оценка финансового состояния может быть выполнена с различной степенью детализации в зависимости от цели анализа, имеющейся информации, программного, технического и кадрового обеспечения.

Финансовая деятельность - это рабочий язык бизнеса, и практически невозможно анализировать операции или результаты работы предприятия иначе, чем через финансовые показатели.

Стремясь решить конкретные вопросы и получить квалифицированную оценку финансового положения, чаще всего прибегают к помощи финансового анализа. Значение отвлеченных данных баланса или отчета о финансовых результатах весьма невелико, если их рассматривать в отрыве друг от друга. Поэтому для объективной оценки финансового положения необходимо перейти к определенным ценностным соотношениям основных факторов - финансовым показателям или коэффициентам.

Финансовые коэффициенты характеризуют пропорции между различными статьями отчетности. Достоинствами финансовых коэффициентов являются простота расчетов и элиминирование влияния инфляции.[2]

Для полноценного анализа финансового состояния используется совокупность методов, одним из которых является метод коэффициентов.

Метод позволяет выявить количественную взаимосвязь между различными группировками, т.е. определить удельный вес групп счетов (отдельных счетов, статей) в общем объеме актива (пассива) или в соответствующем разделе.

Активные счета, сгруппированные по видам операций, срокам, экономическому содержанию, сопоставляются с аналогичными группировками пассивных счетов.

Метод коэффициентов используется для контроля ликвидности, определения достаточности капитала, качества активов, доходности и прибыль-ности. Косвенным путем, по величинам коэффициентов, выявляются уровень деловой активности банка и уровень управления.

Немаловажную роль метод коэффициентов приобретает для комплексной оценки (рейтинга) степени надежности банка. [4]

Для анализа финансового состояния используется система показателей:

- показатель рентабельности капитала;

Рентабельность = Прибыль/Собственный капитал (1)

- показатель соотношения высоколиквидных активов и привлеченных средств;

Соотношение высоколиквидных активов и привлеченных средств Высоколиквидные активы/Всего активов (2)

- показатель общей кредитной активности;

Общая кредитная активность = Ссуды + Кредиты/Активы (3)

-коэффициент дееспособности;

Дееспособность = Операционные доходы/Операционные расходы (4)

-коэффициент эффективности использования привлеченных средств

Коэффициент эффективности использования привлеченных средств по доходам = доходы банка всего/ заемные средства всего (5)

1.2.Содержание метода рядов динамики.

Одним из методов финансового анализа банков является метод рядов динамики.

Ряд динамики - ряд расположенных в хронологическом порядке значений признака.

Ряд динамики состоит из двух элементов:

1. Время (t)

2. Уровень ряда (y)- характеризует конкретное значение признака.

Виды рядов динамики:

1. Ряд динамики абсолютных величин.

2. Ряд динамики относительных величин.

3. Ряд динамики средних величин.

Вышеуказанные ряды динамики делятся на:

А. Моментные - ряд, в котором значения признака указанны на отдельные моменты времени.

Б. Интервальные - ряд, в котором значения признака указанны за определенный период времени.

Данные интервального ряда динамики подлежат суммированию, а данные моментных рядов динамики нельзя суммировать, так как наблюдается повторный счет.

Показатели ряда динамики делятся на:

· базисные показатели рассчитываются по сравнению с началом периода;

· цепные показатели рассчитываются по сравнению с предшествующим периодом;

Таблица 1

Расчетные формулы аналитических показателей ряда динамики

Показатель

Расчетная формула

Характеристика

базисные

цепные

Абсолютный прирост

Показывает на сколько уровень текущего периода больше или меньше базисного или предшествующего

Темп роста(снижения)

Показывает на сколько % уровень текущего периода больше или меньше базисного или предшествующего

Темп прироста(снижения)

Показывает на сколько % уровень текущего периода больше или меньше базисного или предшествующего

Абсолютное значение 1% прироста

___

___

Для характеристики среднего изменения определяют:

1. Средний уровень интервального ряда с равностоящими пределами:

(6)

2. Средний абсолютный прирост, показывающий, насколько в среднем за анализируемый период снизился или возрос уровень ряда:

(7)

3. Средний темп роста, показывающий, насколько % или во сколько раз в среднем за анализируемый период снизился или возрос уровень ряда:

(8)

4. Средний темп прироста, показывающий, насколько % или во сколько раз в среднем за анализируемый период снизился или возрос уровень ряда:

(9)

Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления.

В некоторых случаях закономерность изменения явления, общая тенденция его развития явно и отчетливо отражается уровнями динамического ряда (уровни на изучаемом периоде непрерывно растут или непрерывно снижаются).

Однако часто встречаются такие ряды динамики, в которых уровни ряда претерпевают самые разные изменения, и общая тенденция развития неясна.

На развитие явления во времени оказывают влияние факторы, различные по характеру и силе воздействия. Одни из них оказывают практически постоянное воздействие и формируют в рядах динамики определенную тенденцию развития. Воздействие же других факторов может быть кратковременным или носить случайный характер. Поэтому при анализе динамики речь идет не просто о тенденции развития, а об основной тенденции, достаточно стабильной (устойчивой) на протяжении изучаемого этапа развития.

Основная тенденция (тренд) - это главное устойчивое изменение, свободное от случайных колебаний.[10]

Для характеристики основной тенденции используют следующие методы:

1. Метод укрупнения интервалов - расчет значения по укрупненным данным.

2. Метод скользящей средней - расчет среднего значения для нечетного числа периодов, опускаясь на один период.

3. Метод аналитического выравнивания по прямой - составление уравнения прямой следующего вида:

(10)

Параметры ао и а1 находят решение системы уравнений:

(11)

Где у-фактические уравнения, t- время(порядковый номер периода или момента t). Если t =0,то:

(12)

Из первого уравнения ; из второго уравнения

1.3. Методы изучения взаимосвязи между явлениями

Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой. [12]

В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного и регрессионного анализа. Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого. [12]

Основными задачами корреляционного анализа являются: оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи. Для измерения тесноты связи меду двумя из рассматриваемых переменных (без учета их взаимодействия с другими переменными) применяется парный коэффициент корреляции. Если известны средние квадратические отклонения (у) анализируемых величин, то парные коэффициенты корреляции рассчитывают по формулам:

; (13)

; (14)

. (15)

В реальных условиях все переменные, как правило, взаимосвязаны. Теснота этой связи определяется частными коэффициентами корреляциями, которые характеризуют степень и влияние одного из аргументов на функцию при условии, что остальные независимые переменные закреплены на постоянном уровне. Частный коэффициент корреляции первого порядка между признаками x1 и y при исключении влияния признака x2 вычисляют по формуле:

; (16)

то же - зависимость y от x2 при исключении влияния x1.

Показателем тесноты связи, устанавливаемой между результативным и двумя или более факторными признаками, является совокупный коэффициент множественной корреляции . В случае линейной двухфакторной связи совокупный коэффициент множественной корреляции может быть рассчитан по формуле:

, (17)

где r - линейные коэффициенты корреляции (парные); подстрочные индексы показывают, между какими признаками они исчисляются.

Совокупный коэффициент множественной корреляции измеряет одновременное влияние факторных признаков на результативный. Его значения находятся в пределах -1 до +1. Чем меньше наблюдаемые значения изучаемого показателя отклоняются от линии множественной регрессии, тем корреляционная связь интенсивнее, а следовательно, значение R ближе к единице. [11]

Величина R2, которая показывает, какая доля вариации изучаемого показателя объясняется влиянием факторов, включенных в уравнение множественной регрессии, называется совокупным коэффициентом множественной детерминации. Значение совокупного коэффициента множественной детерминации находится в пределах от 0 до 1. Поэтому, чем ближе R2 к единице, тем вариация изучаемого показателя в большей мере характеризуется влиянием отобранных факторов. [7]

Показатели множественной регрессии и корреляции могут оказаться подверженными действию случайных факторов. Общую оценку адекватности уравнения получают с помощью дисперсионного F-критерия Фишера:

, (18)

где m - число параметров в уравнении регрессии.

Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами, поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Уравнение однофакторной регрессионной связи имеет вид:

, (19)

где - теоретические значения результативного признака;

а0 и а1 - параметры уравнения регрессии.

При исследовании влияния на результативный фактор нескольких факторных применяется формула множественной регрессии с n-факторами:

(20)

Чтобы иметь представление о силе влияния отдельных факторных признаков на результативный, вычисляют следующие коэффициенты:

Коэффициент эластичности:

, (21)

где - коэффициент регрессии при i-ом факторе, - среднее значение i-го фактора, - среднее значение результативного признака.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменяется результативный признак при изменении факторного на 1%.

-коэффициент:

, (22)

где - среднее квадратическое отклонение i-го фактора; - среднее квадратическое отклонение результативного признака, которые, в свою очередь, находят по следующим формулам:

(23)

(24)

-коэффициент показывает, на какую часть среднего квадратического отклонения изменяется результативный признак с изменением соответствующего факторного.

Корреляционный анализ и регрессионный анализ являются смежными разделами математической статистики и предназначаются для изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин. Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: первая оценивает силу (тесноту) статистической связи, вторая исследует ее форму. И корреляция, и регрессия служат для установления соотношений между явлениями и для определения наличия или отсутствия связи между ними.

Пользуясь методами корреляционно-регрессионного анализа, аналитики измеряют тесноту связей показателей с помощью коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе (сильные, слабые, умеренные и др.) и различные по направлению (прямые, обратные). Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти их математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить статистическую значимость модели. В экономике значимое уравнение используется, как правило, для прогнозирования изучаемого явления или показателя. [6]

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]

Страницы: 1, 2, 3


ИНТЕРЕСНОЕ



© 2009 Все права защищены.