Экономические модели зависимости величины активов, подверженных кредитному риску, от пассивов, прибыли (убытков), ВВП

 

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛИ

. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

2.1 Активы, подверженные кредитному риску (Y)

.2 Прибыль (убыток) (X1)

.3 Пассивы (X2)

.4 ВВП (X3)

. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

.1 Определение коэффициентов парной корреляции

.2 Выбор моделей

. ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ

.1 Основные этапы исследования

.2 Построение и анализ первой модели

.3 Построение и анализ второй модели

.4 Сравнение построенных моделей

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

Объем банковских активов и, прежде всего, кредитов является одним из важнейших индикаторов состояния банковского сектора и экономики в целом.

Активные операции банков представляют собой использование собственных и привлеченных (заемных) средств, осуществляемое банками в целях получения прибыли при одновременном соблюдении законодательных норм, поддержании необходимого уровня ликвидности и рациональном распределении рисков по отдельным видам операций.

Целью данной работы является построение на основе статистических данных двух экономических моделей зависимости величины активов, подверженных кредитному риску, от пассивов, прибыли (убытков), ВВП, осуществление проверки их адекватности, сравнение и выбор модели, в наибольшей степени соответствующей действительности.

Необходимо решить следующие задачи:

1)провести статистический анализ выбранных показателей;

2)провести корреляционный анализ и на его основе выбрать две формы модели, наиболее точно отражающие зависимость между выбранными показателями;

)построить и проанализировать регрессионные модели, соответствующие выбранным ранее формам зависимостей;

)построить уравнение регрессии на основании реальных статистических данных;

)сделать выводы по результатам оценивания параметров и по анализу качества моделей;

)выбрать в ходе анализа наиболее адекватную модель.

Для построения модели использовались следующие показатели: эндогенная переменная Y - это величина активов, подверженных кредитному риску в млрд. рублей; экзогенные переменные - X1, X2 и X3 - прибыль (убыток) банков (кумулятивная) в млрд. рублей, пассивы в млрд. рублей, валовой внутренний продукт (ВВП) (кумулятивный) в млрд. рублей соответственно. Для построения модели было использовано 61 наблюдение - ежемесячные данные за период с 01.01.2007 по 01.01.2012 (исходные данные представлены в Приложении A). Данные взяты из публикуемого ежемесячно Национальным банком Республики Беларусь Бюллетеня Банковской статистики.

1. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛИ

В данной работе рассмотрена зависимость величины активов, подверженных кредитному риску, от прибыли (убытка), пассивов и валового внутреннего продукта (ВВП).

Активы, подверженные кредитному риску, - сумма активов банка, подверженных кредитному риску. Под кредитным риском понимается риск возникновения у банка потерь (убытков) вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств перед банком в соответствии с условиями договора или законодательством. К активам, подверженным кредитному риску, относятся: кредиты, выданные юридическим и физическим лицам; средства, размещенные в других банках; финансовая аренда (лизинг); операции с использованием векселей, приобретенные векселя; исполненные банковские гарантии и поручительства в денежной форме; финансирование под уступку денежного требования (факторинг); иные активные операции, подверженные кредитному риску.

Прибыль (убыток) банков - общий объем прибыли (убытков), полученной банками за отчетный период. Определяется как разница между доходами, полученными в отчетном периоде и расходами, произведенными за отчетный период.

Прибыль (убыток) банков - прибыль (убыток), накапливающийся с каждым периодом (месяцем), начиная с некоторой начальной даты (в нашем случае с 01.01.2007).

Пассивы банков определяются как средства, привлеченные банками от резидентов Республики Беларусь (органов государственного управления, Национального банка Республики Беларусь, субъектов хозяйствования и физических лиц Республики Беларусь), нерезидентов Республики Беларусь, и другие источники (банковский капитал, валютные счета переоценки, межбанковские и межфилиальные расчеты и иные средства).

Валовой внутренний продукт (ВВП) - обобщающий показатель экономической деятельности страны, представляющий собой рыночную совокупную стоимость конечных товаров и услуг, произведенных в стране за определенный период всеми производителями-резидентами.

Валовой внутренний продукт кумулятивный - ВВП, накапливающийся с каждым периодом (месяцем), начиная с некоторой начальной даты (в нашем случае с 01.01.2007).

Экономическая зависимость между объясняющими и объясняемой переменными следующая.

Влияние прибыли (убытков) банка опосредованное, через величину нормативного капитала, так как прибыль/убытки включаются в расчет нормативного капитала.

Пассивы включают в себя собственный капитал и привлеченные на возвратной основе денежные средства юридических и физических лиц, сформированные банком в результате проведения пассивных операций, которые в совокупности используются им для осуществления активных операций, тем самым, влияют на изучаемую эндогенную переменную.

ВВП напрямую отражает уровень состояния экономики, и, в свою очередь, определяет востребованность и возможность привлечения предприятиями кредитных ресурсов, что влияет на величину активов, подверженных кредитному риску.

После предварительного анализа данных было установлено, что такие показатели, как величина активов, подверженных кредитному риску, прибыль (убыток) банков, пассивы банков, валовой внутренний продукт (ВВП) в указанный период постоянно увеличивались. Это может свидетельствовать об их возможной линейной зависимости.

2.СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

2.1 Активы, подверженные кредитному риску (Y)

Проводя статистический анализ исследуемых показателей, начнем исследование с величины активов, подверженных кредитному риску, которая на протяжении последних 5 лет имела возрастающую динамику (см. Рисунок 1).

Рисунок 1 - Динамика ряда показателя Y

Данные рисунка 1 свидетельствуют о том, что активы, подверженные кредитному риску, в период с 01.01.2007 по 01.01.2012 возросли на 145903,70 млрд. руб. или более чем в 7 раз, что свидетельствует о положительных тенденциях в развитии национальной экономики. По состоянию на 01.01.2012 объем активов, подверженных кредитному риску, составил 168795,5 млрд. руб. против 22891,8 млрд. руб. на 01.01.2007. Рост активов, подверженных кредитному риску в рассматриваемый период был относительно равномерным и составлял около 5% в год. Видно, что на временных интервалах 01.01.2009 и с 01.05.2011 по 01.11.2011 наблюдаются значительные скачки в приросте рассматриваемого показателя: 6%, 18%, 15% соответственно, что связано с переоценкой активов банковской системы ввиду изменения курса валют (см. Приложение Д, таблица 16).

2.2 Прибыль (убыток) (X1)

Рисунок 2 - Динамика ряда показателя X1

Данные рисунка 2 свидетельствуют о том, что величина прибыли в период с 01.01.2007 по 01.01.2012 возросла на 7218,100 млрд. руб. или более чем в 250 раз, что свидетельствует о положительных тенденция в развитии банковской системы. По состоянию на 01.01.2012 прибыль составила 7 246,90 млрд. руб. против 28,80 млрд. руб. на 01.01.2007. Рост прибыли в рассматриваемый период происходил равномерно с темпом роста около 5% в месяц, за исключением резкого снижения темпа роста с 80% до 5% в период с 01.01.2007 по 01.05.2007.

Коэффициент эластичности равен 0,025, что свидетельствует об отсутствии эластичности между объясняемой переменной и данным показателем.

Рисунок 3 - Зависимость Y от X1

Зависимость между Y и X1, исходя из рисунка 3, можно описать как линейную.

2.3 Пассивы (X2)

Пассивы банковской системы являются ресурсной базой для проведения активных операций коммерческих банков. Динамика данного показателя за рассматриваемый период имеет возрастающую тенденцию (см. Рисунок 4).

Рисунок 4 - Динамика ряда показателя X2

Данные рисунка 4 свидетельствуют о том, что величина пассивов в период с 01.01.2007 по 01.01.2012 возросла на 230412,000 млрд. руб. или почти в 9 раз. По состоянию на 01.01.2012 прибыль составила 259 406,40 млрд. руб. против 28 994,40 млрд. руб. на 01.01.2007. Рост прибыли в рассматриваемый период происходил равномерно с темпом роста около 2% в месяц. Однако при этом на временных интервалах 01.01.2009, 01.06.2011 и 01.11.2011 наблюдаются значительные скачки в приросте рассматриваемого показателя: 8%, 22%, 20% соответственно, что связано с переоценкой ввиду изменения курса валют (Приложении Д, таблица 18).

Коэффициент эластичности равен 0,790, что свидетельствует об отсутствии эластичности между объясняемой переменной и данным показателем.

`

Рисунок 5 - Зависимость Y от X2

Зависимость между Y и X2, исходя из рисунка 5, можно описать как линейную.

2.4 ВВП (X3)

Исследуем ВВП, который на протяжении последних 5 лет также имел положительную динамику (см. Рисунок 6).

Рисунок 6 - Динамика ряда показателя X3

Данные рисунка 6 свидетельствуют о том, что объем ВВП в период с 01.01.2007 по 01.01.2012 возрос на 801644,000 млрд. руб. или более чем в 106 раз, что свидетельствует о положительных тенденциях в развитии национальной экономики. По состоянию на 01.01.2012 ВВП составил 809 272,40 млрд. руб., в то время как по состоянию на 01.01.20077 объем ВВП составил 628,40 млрд. руб. Рост ВВП в рассматриваемый период происходил равномерно с темпом роста до 4% в месяц, за исключением резкого снижения темпа роста с 36% до 3% в период с 01.01.2007 по 01.05.2007.

Коэффициент эластичности равен 1,26, что свидетельствует о наличии эластичности между объясняемой переменной и данным показателем.

Рисунок 7 - Зависимость Y от X3

Зависимость между Y и X3, исходя из рисунка 7, можно описать как линейную, либо как степенную с показателем степени большим 1.

3.КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

3.1 Определение коэффициентов парной корреляции

В ходе работы была получена следующая матрица парных коэффициентов корреляции:

Таблица 1 - Матрица коэффициентов парной корреляции

X1X2X3X110,9786043880,99187165X20,97860438810,950623317X30,991871650,9506233171

После анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, во избежания эффекта мультиколлинеарности, для дальнейшего включения в модель был отобран следующий показатель:

)ВВП, млрд. рублей (накопительный) (X3)

3.2 Выбор моделей

Предлагаются две модели:

1)Y=?0 + ?1X3 + e, причем ?0 не равно нулю, так как ни один из вышеприведенных графиков не имеет тренда, проходящего через точку (0,0); коэффициент ?1 больше нуля.

2)Y=?X3?1. Данная модель легко сводится к линейной с помощью логарифмирования: lnY=ln? + ?1lnX3 = ?0 + ?1lnX3. Добавив случайную погрешность, окончательно получаем: lnY = ?0 + ?1lnX3 + e. Заменяя логарифмы переменных Y и X3 на новые переменные, получаем линейную модель

4.ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ

4.1 Основные этапы исследования

На первом этапе необходимо построить уравнение парной линейной регрессии.

Эмпирическое уравнение парной линейной регрессии имеет следующий вид:

(1)

где Y - объясняемая переменная, X - объясняющая переменная, е - случайная величина (ошибка).

Применяя метод наименьших квадратов, получим следующие соотношения для оценок коэффициентов:

, ,

где обозначено (2)

На втором этапе необходимо проанализировать качество уравнения регрессии по следующим пунктам:

1)проверка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии

2)проверка общего качества уравнения регрессии

)анализ статистической значимости коэффициента детерминации

Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии проводится с помощью t-статистики:

(3)

Здесь - стандартная ошибка коэффициента регрессии (j=0,1),

,

стандартная ошибка регрессии

Полученная статистика имеет распределение Стьюдента с числом степеней свободы ? = n?2. При требуемом уровне значимости ? наблюдаемое значение t-статистики сравнивается с критической точкой распределения Стьюдента. Если , то коэффициент считается статистически значимым. В противном случае коэффициент считается статистически незначимым (статистически близким к нулю). Это означает, что переменная Xj фактически линейно не связана с зависимой переменной Y.

Доверительный интервал, накрывающий с надежностью (1-?) неизвестное значение параметра ?j, определяется неравенством:

(5)

Проверка общего качества уравнения регрессии производится с помощью коэффициента детерминации, который в общем случае рассчитывается по следующей формуле:

(6)

Вообще говоря, , и чем больше уравнение регрессии объясняет поведение переменной Y, тем ближе коэффициент детерминации к единице.

Анализ статистической значимости коэффициента детерминации проводится на основе F-статистики

(8)

которая имеет распределение Фишера с числами степеней свободы ?1=1 и ?2=n-2. Поэтому, если , то коэффициент детерминации статистически значим, и если , то- статистически незначим.

4.2 Построение и анализ первой модели

На первом этапе построения модели, были получены следующие данные:

Таблица 2 - Параметры уравнения регрессии

b0b114258,968380,166262735

Таблица 3 - Статистическая значимость коэффициентов

альфа=0,01tкритич=2,920420192 t-статистикаВыводb08,727737114Статистически значимb139,8169158Статистически значим

Таким образом, все коэффициенты статистически значимые.

Таблица 4 - Доверительные интервалы

альфа=0,01tкритич=2,920420192 Нижняя границаВерхняя границаb09487,72256519030,21419b10,1540679920,178457477

Таблица 5 - Проверка общего качества уравнения регрессии

R квадрат=0,965294411R квадрат (скорект)=0,963467802F-статистика=528,462261363Fкритич=4,145066434

Из таблицы, приведенной выше, видно, что коэффициент детерминации статистически значим.

Таким образом, получилась следующая модель:

(9)

где Y - это величина активов, подверженных кредитному риску, X3 - валовой внутренний продукт кумулятивный, e - это случайный фактор.

Коэффициент b1=0,166262 показывает, на сколько миллиардов рублей увеличивается величина активов, подверженных кредитному риску, при увеличении ВВП на 1 миллиард рублей то есть наблюдается незначительное изменение Y при изменении X3. Коэффициент показывает, какой будет величина активов, подверженных кредитному риску, при нулевых значения объясняющих переменных.

4.3 Построение и анализ второй модели

корреляционный модель регрессия статистический

На первом этапе построения модели были получены следующие данные:

Таблица 6 - Параметры уравнения регрессии

a0a15,0002179520,485906095

Таблица 7 - Статистическая значимость коэффициентов

альфа=0,01tкритич=2,920420192 t-статистикаВыводa016,28762879Статистически значимa119,55130066Статистически значим

Таким образом, все переменные являются статистически значимыми.

Таблица 8 - Доверительные интервалы

альфа=0,01t критич=2,920420192 Нижняя границаВерхняя границаa04,103664035,896771874a10,4133252480,558486943

Таблица 9 - Проверка общего качества уравнения регрессии

R квадрат=0,870234344R квадрат (скорект)=0,863404573F-статистика=127,417785774Fкритич=4,145066434

Таким образом, получилась следующая модель:

(10)

или

(11)

где Y - это величина активов, подверженных кредитному риску, X3 - валовой внутренний продукт, е - это случайный фактор.

4.4 Сравнение построенных моделей

Для построения «хорошей» работоспособной модели и сравнения ее с другими возможными моделями, необходимо учитывать следующие свойства:

1)простота (модель должна быть максимально простой);

2)максимально соответствие реальным данным. Уравнение тем лучше, чем больше разброса переменной Y оно объясняет. Таким образом, необходимо построить модель с максимально возможным коэффициентом ;

)согласованность с теорией;

По простоте вторая модель, в силу своей нелинейности, уступает первой, которая линейна.

Коэффициент детерминации равен 0,963467802 для первой модели, и 0,863404573 для второй модели. Таким образом, по этому критерию первая модель лучше.

Таким образом, можно сделать вывод, что первая модель в большей степени отражает реальную зависимость между исследуемыми показателями.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе работы на основе реальных статистических данных:

1)было построено два уравнения регрессии:

и

2)было оценено качество построенных моделей. Коэффициенты уравнения, коэффициент детерминации оказались значимыми;

3)был проведен сравнительный анализ полученных моделей и первая модель оказалась более адекватной.

Таким образом, в результате данной работы было выведено уравнение, позволяющее прогнозировать изменение величины активов, подверженных кредитному риску, в зависимости от изменения валового внутреннего продукта (кумулятивного), которое выглядит следующим образом:

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1)Бородич С.А. Вводный курс эконометрики: Учебное пособие // С.А. Бородич ? Мн.: БГУ, 2000. ? 354 с.

2)Эконометрика под редакцией И.И. Елисеевой// И.И, Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 345 с.

)Бюллетень банковской статистики Национального банка Республики Беларусь №12(102). Режим доступа: #"justify">ПРИЛОЖЕНИЕ А

Таблица 12 - Данные из публикуемого ежемесячно Национальным банком Республики Беларусь Бюллетеня Банковской статистики за период с 01.01.2007 по 01.01.2012

Отчетная датаАктивы, подверженные кредитному риску, млрд. рублейПрибыль (убыток), млрд. рублей (нарастающий)Пассивы, млрд. рублейВВП, млрд. рублей (нарастающий)01.01.200722 891,80411,228994,479 267,0001.02.200723 237,9037,830296,86 194,3001.03.200724 474,6072,131121,812 546,7001.04.200724 931,30100,931220,619 767,3001.05.200725 067,80144,131441,826 571,9001.06.200725 963,80184,732457,433 897,8001.07.200727 260,80247,634124,242 234,3001.08.200727 894,60297,734673,850 470,5001.09.200728 135,00359,634866,759 684,7001.10.200730 056,90415,736976,469 406,5001.11.200730 727,10461,837895,678 092,9001.12.200732 548,6055340186,686 708,5001.01.200833 765,90602,141690,297 165,3001.02.200834 306,8064,141865,78 178,8001.03.200835 052,80111,442977,316 641,9001.04.200836 891,80171,846069,126 276,0001.05.200837 985,702494740035 460,2001.06.200840 111,40317,949286,545 501,8001.07.200841 424,40402,150995,757 219,4001.08.200843 281,90442,552788,268 784,6001.09.200845 271,3052854558,782 074,3001.10.200847 835,20634,956869,395 686,1001.11.200849 826,10711,959568,8107 319,1001.12.200850 367,40766,559213,5118 473,8001.01.200951 894,30729,863379,8129 790,8001.02.200956 734,00162,9678868 958,5001.03.200957 317,30244,269058,717 981,8001.04.200957 320,40337,868718,928 368,4001.05.200958 705,90395,869990,237 725,4001.06.200959 979,50480,470352,648 319,6001.07.200961 867,70592,372802,960 461,7001.08.200963 117,00667,774432,172 464,7001.09.200964 268,70672,975818,185 840,6001.10.200965 499,70764,476776,4100 842,8001.11.200966 623,40951,878005,2112 192,8001.12.200967 809,701007,179348,3124 520,0001.01.201071 089,201084,283275,4137 442,2001.02.201071 303,2023983653,69 653,1001.03.201071 944,5033384708,919 735,3001.04.201074 270,90431,486764,631 527,8001.05.201075 774,50510,289994,642 988,9001.06.201077 271,20612,893913,855 545,9001.07.201079 646,40807,697001,569 721,4001.08.201081 135,70937,7100101,684 024,2001.09.201083 712,301071,6102782,798 949,7001.10.201085 969,201205,8106924116 948,9001.11.201088 596,501371,4110699,3131 066,3001.12.201092 870,701497,4118214,1146 651,5001.01.201195 140,801714,9127537,2162 963,6001.02.201198 712,90154,9130693,712 847,9001.03.2011100 587,20327,4135195,326 169,9001.04.2011105 287,70521,7140987,442 259,0001.05.2011106 529,90705,8144836,258 866,6001.06.2011125 793,20930,518034677 733,3001.07.2011126 621,901161,5180548,7100 530,1001.08.2011126 299,301356,8183053,7123 326,8001.09.2011130 780,001539,4190096,4149 150,3001.10.2011136 462,901845,3201000,1179 234,2001.11.2011162 825,702522252179,9208 853,2001.12.2011162 109,402762,9251594,6240 700,0001.01.2012168 795,503087,1259406,4274 282,10

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Таблица 13 - Данные, используемые при статистическом и корреляционном анализе

Отчетная датаАктивы, подверженные кредитному риску, млрд. рублейПрибыль (убыток), млрд. рублей (кумулятивная)Пассивы, млрд. рублейВВП, млрд. рублей (кумулятивный)YX1X2X301.01.200722 891,80195372802,9295 046,2001.02.200723 237,902028,474432,1307 049,2001.03.200724 474,602033,675818,1320 425,1001.04.200724 931,302125,176776,4335 427,3001.05.200725 067,802312,578005,2346 777,3001.06.200725 963,802367,879348,3359 104,5001.07.200727 260,802444,983275,4372 026,7001.08.200727 894,602683,983653,6381 679,8001.09.200728 135,002777,984708,9391 762,0001.10.200730 056,902876,386764,6403 554,5001.11.200730 727,102955,189994,6415 015,6001.12.200732 548,603057,793913,8427 572,6001.01.200833 765,903252,597001,5441 748,1001.02.200834 306,803382,6100101,6456 050,9001.03.200835 052,803516,5102782,7470 976,4001.04.200836 891,803650,7106924488 975,6001.05.200837 985,703816,3110699,3503 093,0001.06.200840 111,403942,3118214,1518 678,2001.07.200841 424,404159,8127537,2534 990,3001.08.200843 281,904314,7130693,7547 838,2001.09.200845 271,304487,2135195,3561 160,2001.10.200847 835,204681,5140987,4577 249,3001.11.200849 826,104865,6144836,2593 856,9001.12.200850 367,405090,3180346612 723,6001.01.200951 894,305321,3180548,7635 520,4001.02.200956 734,005516,6183053,7658 317,1001.03.200957 317,305699,2190096,4684 140,6001.04.200957 320,406005,1201000,1714 224,5001.05.200958 705,906681,8252179,9743 843,5001.06.200959 979,506922,7251594,6775 690,3001.07.200961 867,707246,9259406,4809 272,4001.08.200963 117,00195372802,9295 046,2001.09.200964 268,702028,474432,1307 049,2001.10.200965 499,702033,675818,1320 425,1001.11.200966 623,402125,176776,4335 427,3001.12.200967 809,702312,578005,2346 777,3001.01.201071 089,202367,879348,3359 104,5001.02.201071 303,202444,983275,4372 026,7001.03.201071 944,502683,983653,6381 679,8001.04.201074 270,902777,984708,9391 762,0001.05.201075 774,502876,386764,6403 554,5001.06.201077 271,202955,189994,6415 015,6001.07.201079 646,403057,793913,8427 572,6001.08.201081 135,703252,597001,5441 748,1001.09.201083 712,303382,6100101,6456 050,9001.10.201085 969,203516,5102782,7470 976,4001.11.201088 596,503650,7106924488 975,6001.12.201092 870,703816,3110699,3503 093,0001.01.201195 140,803942,3118214,1518 678,2001.02.201198 712,904159,8127537,2534 990,3001.03.2011100 587,204314,7130693,7547 838,2001.04.2011105 287,704487,2135195,3561 160,2001.05.2011106 529,904681,5140987,4577 249,3001.06.2011125 793,204865,6144836,2593 856,9001.07.2011126 621,905090,3180346612 723,6001.08.2011126 299,305321,3180548,7635 520,4001.09.2011130 780,005516,6183053,7658 317,1001.10.2011136 462,905699,2190096,4684 140,6001.11.2011162 825,706005,1201000,1714 224,5001.12.2011162 109,406681,8252179,9743 843,5001.01.2012168 795,506922,7251594,6775 690,30

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Таблица 14 - Исходные данные для построения первой модели

Отчетная датаАктивы, подверженные кредитному риску, млрд. рублейВВП, млрд. рублей (кумулятивный)n=61YX301.01.200722891,807628,4001.02.200723237,9013822,7001.03.200724474,6020175,1001.04.200724931,3027395,7001.05.200725067,8034200,3001.06.200725963,8041526,2001.07.200727260,8049862,7001.08.200727894,6058098,9001.09.200728135,0067313,1001.10.200730056,9077034,9001.11.200730727,1085721,3001.12.200732548,6094336,9001.01.200833765,90104793,7001.02.200834306,80112972,5001.03.200835052,80121435,6001.04.200836891,80131069,7001.05.200837985,70140253,9001.06.200840111,40150295,5001.07.200841424,40162013,1001.08.200843281,90173578,3001.09.200845271,30186868,0001.10.200847835,20200479,8001.11.200849826,10212112,8001.12.200850367,40223267,5001.01.200951894,30234584,5001.02.200956734,00243543,0001.03.200957317,30252566,3001.04.200957320,40262952,9001.05.200958705,90272309,9001.06.200959979,50282904,1001.07.200961867,70295046,2001.08.200963117,00307049,2001.09.200964268,70320425,1001.10.200965499,70335427,3001.11.200966623,40346777,3001.12.200967809,70359104,5001.01.201071089,20372026,7001.02.201071303,20381679,8001.03.201071944,50391762,0001.04.201074270,90403554,5001.05.201075774,50415015,6001.06.201077271,20427572,6001.07.201079646,40441748,1001.08.201081135,70456050,9001.09.201083712,30470976,4001.10.201085969,20488975,6001.11.201088596,50503093,0001.12.201092870,70518678,2001.01.201195140,80534990,3001.02.201198712,90547838,2001.03.2011100587,20561160,2001.04.2011105287,70577249,3001.05.2011106529,90593856,9001.06.2011125793,20612723,6001.07.2011126621,90635520,4001.08.2011126299,30658317,1001.09.2011130780,00684140,6001.10.2011136462,90714224,5001.11.2011162825,70743843,5001.12.2011162109,40775690,3001.01.2012168795,50809272,40

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

Таблица 15 - Исходные данные для построения второй модели

Отчетная датаАктивы, подверженные кредитному риску, млрд. рублейВВП, млрд. рублей (кумулятивный)n=61Ln(Y)Ln(X3)01.01.200710,048,9401.02.200710,059,5301.03.200710,119,9101.04.200710,1210,2201.05.200710,1310,4401.06.200710,1610,6301.07.200710,2110,8201.08.200710,2410,9701.09.200710,2411,1201.10.200710,3111,2501.11.200710,3311,3601.12.200710,3911,4501.01.200810,4311,5601.02.200810,4411,6301.03.200810,4611,7101.04.200810,5211,7801.05.200810,5411,8501.06.200810,6011,9201.07.200810,6312,0001.08.200810,6812,0601.09.200810,7212,1401.10.200810,7812,2101.11.200810,8212,2601.12.200810,8312,3201.01.200910,8612,3701.02.200910,9512,4001.03.200910,9612,4401.04.200910,9612,4801.05.200910,9812,5101.06.200911,0012,5501.07.200911,0312,5901.08.200911,0512,6301.09.200911,0712,6801.10.200911,0912,7201.11.200911,1112,7601.12.200911,1212,7901.01.201011,1712,8301.02.201011,1712,8501.03.201011,1812,8801.04.201011,2212,9101.05.201011,2412,9401.06.201011,2612,9701.07.201011,2913,0001.08.201011,3013,0301.09.201011,3413,0601.10.201011,3613,1001.11.201011,3913,1301.12.201011,4413,1601.01.201111,4613,1901.02.201111,5013,2101.03.201111,5213,2401.04.201111,5613,2701.05.201111,5813,2901.06.201111,7413,3301.07.201111,7513,3601.08.201111,7513,4001.09.201111,7813,4401.10.201111,8213,4801.11.201112,0013,5201.12.201112,0013,5601.01.201212,0413,60

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

Таблица 16 - Основные статистики показателя величина активов, подверженных кредитному риску

Отчетная датаАктивы, подверженные кредитному риску, млрд. рублейАбсолютный прирост, млрд. рублейУскорение изменения уровня ряда, млрд. рублейЦепной темп ростаТемп роста за весь периодТемп приростаАбсолютное значение одного процента прироста, млрд. рублей01.01.200722891,8 01.02.200723237,9346,1 1,015118951,015118951,51%228,91801.03.200724474,61236,7890,61,053219091,069142665,32%232,37901.04.200724931,3456,7-7801,018660161,089093041,87%244,74601.05.200725067,8136,5-320,21,005475051,095055870,55%249,31301.06.200725963,8896759,51,035743061,134196523,57%250,67801.07.200727260,812974011,049954171,190854375,00%259,63801.08.200727894,6633,8-663,21,02324951,218541142,32%272,60801.09.200728135240,4-393,41,008618161,229042710,86%278,94601.10.200730056,91921,91681,51,068309931,312998546,83%281,3501.11.200730727,1670,2-1251,71,022297711,34227542,23%300,56901.12.200732548,61821,51151,31,059279921,421845385,93%307,27101.01.200833765,91217,3-604,21,037399461,475021623,74%325,48601.02.200834306,8540,9-676,41,016019121,498650171,60%337,65901.03.200835052,8746205,11,021744961,531238262,17%343,06801.04.200836891,8183910931,052463711,61157275,25%350,52801.05.200837985,71093,9-745,11,029651581,659358372,97%368,91801.06.200840111,42125,71031,81,055960531,752216955,60%379,85701.07.200841424,41313-812,71,032733841,809573733,27%401,11401.08.200843281,91857,5544,51,044840721,890716334,48%414,24401.09.200845271,31989,4131,91,045963791,977620814,60%432,81901.10.200847835,22563,9574,51,056634112,089621615,66%452,71301.11.200849826,11990,9-5731,041619982,176591624,16%478,35201.12.200850367,4541,3-1449,61,010863782,200237641,09%498,26101.01.200951894,31526,9985,61,030315242,266938383,03%503,67401.02.2009567344839,73312,81,093260722,478354699,33%518,94301.03.200957317,3583,3-4256,41,010281312,503835431,03%567,3401.04.200957320,43,1-580,21,000054082,503970850,01%573,17301.05.200958705,91385,51382,41,024171152,564494712,42%573,20401.06.200959979,51273,6-111,91,021694582,620130352,17%587,05901.07.200961867,71888,2614,61,031480762,702614043,15%599,79501.08.2009631171249,3-638,91,020193092,757188162,02%618,67701.09.200964268,71151,7-97,61,018247062,807498761,82%631,1701.10.200965499,7123179,31,019153962,861273471,92%642,68701.11.200966623,41123,7-107,31,01715582,910360921,72%654,99701.12.200967809,71186,362,61,017806062,962182971,78%666,23401.01.201071089,23279,52093,21,048363293,105443874,84%678,09701.02.201071303,2214-3065,51,00301033,11479220,30%710,89201.03.201071944,5641,3427,31,008993993,142806590,90%713,03201.04.201074270,92326,41685,11,032336043,24443253,23%719,44501.05.201075774,51503,6-822,81,020244813,310115412,02%742,70901.06.201077271,21496,7-6,91,019752033,37549691,98%757,74501.07.201079646,42375,2878,51,030738493,479254583,07%772,71201.08.201081135,71489,3-885,91,01869893,544312811,87%796,46401.09.201083712,32576,61087,31,031756673,65686843,18%811,35701.10.201085969,22256,9-319,71,02696023,755458292,70%837,12301.11.201088596,52627,3370,41,030560953,870228643,06%859,69201.12.201092870,74274,21646,91,048243444,056941794,82%885,96501.01.201195140,82270,1-2004,11,024443664,15610832,44%928,70701.02.201198712,93572,113021,037545414,312151083,75%951,40801.03.2011100587,21874,3-1697,81,018987394,394027561,90%987,12901.04.2011105287,74700,52826,21,04673064,599363094,67%1005,87201.05.2011106529,91242,2-3458,31,011798154,653627061,18%1052,87701.06.2011125793,219263,318021,11,180825295,4951205218,08%1065,29901.07.2011126621,9828,7-18434,61,00658785,531321260,66%1257,93201.08.2011126299,3-322,6-1151,30,997452265,51722888-0,25%1266,21901.09.20111307804480,74803,31,035476845,712962723,55%1262,99301.10.2011136462,95682,91202,21,043453895,961213194,35%1307,801.11.2011162825,726362,820679,91,193186577,1128395319,32%1364,62901.12.2011162109,4-716,3-27079,10,995600827,08154885-0,44%1628,25701.01.2012168795,56686,17402,41,041244377,373622874,12%1621,094

Таблица 17 - Основные статистики показателя прибыль (убыток) (кумулятивная)

Отчетная датаПрибыль (убыток), млрд. рублей (кумулятивная)Абсолютный прирост, млрд. рублейУскорение изменения уровня ряда, млрд. рублейЦепной темп ростаТемп роста за весь периодТемп приростаАбсолютное значение одного процента прироста, млрд. рублей01.01.200728,8001.02.200766,6037,82,31252,3125131,25%0,28801.03.2007100,9034,3-3,51,5150150153,50347222251,50%0,66601.04.2007129,7028,8-5,51,285431124,50347222228,54%1,00901.05.2007172,9043,214,41,333076336,00347222233,31%1,29701.06.2007213,5040,6-2,61,2348178147,41319444423,48%1,72901.07.2007276,4062,922,31,2946135839,59722222229,46%2,13501.08.2007326,5050,1-12,81,18125904511,3368055618,13%2,76401.09.2007388,4061,911,81,18958652413,4861111118,96%3,26501.10.2007444,5056,1-5,81,14443872315,4340277814,44%3,88401.11.2007490,6046,1-101,10371203617,0347222210,37%4,44501.12.2007581,8091,245,11,18589482320,2013888918,59%4,90601.01.2008630,9049,1-42,11,08439326221,906258,44%5,81801.02.2008695,0064,1151,10160088824,1319444410,16%6,30901.03.2008742,3047,3-16,81,06805755425,774305566,81%6,9501.04.2008802,7060,413,11,08136871927,871527788,14%7,42301.05.2008879,9077,216,81,09617540830,552083339,62%8,02701.06.2008948,8068,9-8,31,07830435332,944444447,83%8,79901.07.20081 033,0084,215,31,08874367635,868055568,87%9,48801.08.20081 073,4040,4-43,81,0391093937,270833333,91%10,3301.09.20081 158,9085,545,11,07965343840,239583337,97%10,73401.10.20081 265,80106,921,41,09224264443,951388899,22%11,58901.11.20081 342,8077-29,91,06083109546,6256,08%12,65801.12.20081 397,4054,6-22,41,04066130548,520833334,07%13,42801.01.20091 360,70-36,7-91,30,9737369447,24652778-2,63%13,97401.02.20091 523,60162,9199,61,11971779252,9027777811,97%13,60701.03.20091 604,9081,3-81,61,05336046255,725694445,34%15,23601.04.20091 698,5093,612,31,05832139158,975694445,83%16,04901.05.20091 756,5058-35,61,03414777760,989583333,41%16,98501.06.20091 841,1084,626,61,04816396263,927083334,82%17,56501.07.20091 953,00111,927,31,06077888267,81256,08%18,41101.08.20092 028,4075,4-36,51,03860727170,430555563,86%19,5301.09.20092 033,605,2-70,21,00256359770,611111110,26%20,28401.10.20092 125,1091,586,31,04499409973,788194444,50%20,33601.11.20092 312,50187,495,91,08818408580,295138898,82%21,25101.12.20092 367,8055,3-132,11,02391351482,215277782,39%23,12501.01.20102 444,9077,121,81,03256187284,892361113,26%23,67801.02.20102 683,90239161,91,09775450993,190972229,78%24,44901.03.20102 777,9094-1451,0350236696,454861113,50%26,83901.04.20102 876,3098,44,41,03542244199,871527783,54%27,77901.05.20102 955,1078,8-19,61,027396308102,60763892,74%28,76301.06.20103 057,70102,623,81,034719637106,17013893,47%29,55101.07.20103 252,50194,892,21,063708016112,93402786,37%30,57701.08.20103 382,60130,1-64,71,04117,45138894,00%32,52501.09.20103 516,50133,93,81,039584935122,10069443,96%33,82601.10.20103 650,70134,20,31,038162946126,76041673,82%35,16501.11.20103 816,30165,631,41,045361164132,51041674,54%36,50701.12.20103 942,30126-39,61,033016272136,88541673,30%38,16301.01.20114 159,80217,591,51,055170839144,43755,52%39,42301.02.20114 314,70154,9-62,61,037237367149,81597223,72%41,59801.03.20114 487,20172,517,61,039979605155,80555564,00%43,14701.04.20114 681,50194,321,81,043300945162,55208334,33%44,87201.05.20114 865,60184,1-10,21,039325003168,94444443,93%46,81501.06.20115 090,30224,740,61,046181355176,74652784,62%48,65601.07.20115 321,302316,31,045380429184,76736114,54%50,90301.08.20115 516,60195,3-35,71,036701558191,54861113,67%53,21301.09.20115 699,20182,6-12,71,033100098197,88888893,31%55,16601.10.20116 005,10305,9123,31,0536742208,51041675,37%56,99201.11.20116 681,80676,7370,81,112687549232,006944411,27%60,05101.12.20116 922,70240,9-435,81,036053159240,37152783,61%66,81801.01.20127 246,90324,283,31,046831439251,62847224,68%69,227

Таблица 18 - Основные статистики показателя пассивы

Отчетная датаПассивы, млрд. рублейАбсолютный прирост, млрд. рублейУскорение изменения уровня ряда, млрд. рублейЦепной темп ростаТемп роста за весь периодТемп приростаАбсолютное значение одного процента прироста, млрд. рублей01.01.200728 994,4001.02.200730 296,801302,41,0449190191,0449190194,49%289,94401.03.200731 121,80825-477,41,0272305991,0733727892,72%302,96801.04.200731 220,6098,8-726,21,0031746241,0767803440,32%311,21801.05.200731 441,80221,2122,41,0070850661,0844094030,71%312,20601.06.200732 457,401015,6794,41,032300951,1194368573,23%314,41801.07.200734 124,201666,8651,21,0513534661,176923825,14%324,57401.08.200734 673,80549,6-1117,21,0161058721,1958792041,61%341,24201.09.200734 866,70192,9-356,71,0055632781,2025322130,56%346,73801.10.200736 976,402109,71916,81,060507591,275294546,05%348,66701.11.200737 895,60919,2-1190,51,0248590991,3069972132,49%369,76401.12.200740 186,6022911371,81,0604555671,3860124716,05%378,95601.01.200841 690,201503,6-787,41,0374154571,4378707613,74%401,86601.02.200841 865,70175,5-1328,11,0042096221,4439236540,42%416,90201.03.200842 977,301111,6936,11,0265515681,4822620922,66%418,65701.04.200846 069,103091,81980,21,0719403031,5888964777,19%429,77301.05.200847 400,001330,9-1760,91,0288892121,6347984442,89%460,69101.06.200849 286,501886,5555,61,0397995781,6998627323,98%47401.07.200850 995,701709,2-177,31,0346788671,7588120463,47%492,86501.08.200852 788,201792,583,31,0351500221,8206343293,52%509,95701.09.200854 558,701770,5-221,0335396931,8816978453,35%527,88201.10.200856 869,302310,6540,11,0423507161,9613890964,24%545,58701.11.200859 568,802699,5388,91,0474684942,0544932814,75%568,69301.12.200859 213,50-355,3-3054,80,9940354682,042239191-0,60%595,68801.01.200963 379,804166,34521,61,0703606442,1859324567,04%592,13501.02.200967 886,004506,2339,91,0710983632,3413486747,11%633,79801.03.200969 058,701172,7-3333,51,0172745492,3817944151,73%678,8601.04.200968 718,90-339,8-1512,50,9950795482,370074911-0,49%690,58701.05.200969 990,201271,31611,11,0185000052,4139213091,85%687,18901.06.200970 352,60362,4-908,91,0051778682,4264202740,52%699,90201.07.200972 802,902450,32087,91,0348288482,5109296973,48%703,52601.08.200974 432,101629,2-821,11,0223782292,5671198582,24%728,02901.09.200975 818,101386-243,21,0186209982,6149221921,86%744,32101.10.200976 776,40958,3-427,71,0126394622,6479734021,26%758,18101.11.200978 005,201228,8270,51,0160049182,6903539991,60%767,76401.12.200979 348,301343,1114,31,0172180832,7366767381,72%780,05201.01.201083 275,403927,125841,0494919242,8721201344,95%793,48301.02.201083 653,60378,2-3548,91,0045415572,8851640320,45%832,75401.03.201084 708,901055,3677,11,0126151182,9215607151,26%836,53601.04.201086 764,602055,71000,41,0242678162,9924606132,43%847,08901.05.201089 994,6032301174,31,0372271643,1038614353,72%867,64601.06.201093 913,803919,2689,21,043549283,2390323654,35%899,94601.07.201097 001,503087,7-831,51,0328780223,3455253433,29%939,13801.08.2010100 101,603100,112,41,03195933,452445993,20%970,01501.09.2010102 782,702681,1-4191,0267837883,544915572,68%1001,01601.10.2010106 924,004141,31460,21,04029183,6877465994,03%1027,82701.11.2010110 699,303775,3-3661,0353082563,8179545023,53%1069,2401.12.2010118 214,107514,83739,51,0678848014,0771355856,79%1106,99301.01.2011127 537,209323,11808,31,0788662274,3986838847,89%1182,14101.02.2011130 693,703156,5-6166,61,0247496424,5075497342,47%1275,37201.03.2011135 195,304501,61345,11,0344438944,6628073013,44%1306,93701.04.2011140 987,405792,11290,51,0428424664,8625734624,28%1351,95301.05.2011144 836,203848,8-1943,31,0272988934,9953163372,73%1409,87401.06.2011180 346,0035509,8316611,2451721326,22002869524,52%1448,36201.07.2011180 548,70202,7-35307,11,0011239516,22701970,11%1803,4601.08.2011183 053,7025052302,31,0138743736,3134156941,39%1805,48701.09.2011190 096,407042,74537,71,038473416,5563143233,85%1830,53701.10.2011201 000,1010903,738611,0573587936,9323765975,74%1900,96401.11.2011252 179,9051179,840276,11,2546257448,69753814525,46%2010,00101.12.2011251 594,60-585,3-51765,10,9976790388,677351489-0,23%2521,79901.01.2012259 406,407811,88397,11,0310491568,9467759293,10%2515,946

Таблица 19 - Основные статистики показателя ВВП (кумулятивный)

Отчетная датаВВП, млрд. рублей (кумулятивный)Абсолютный прирост, млрд. рублейУскорение изменения уровня ряда, млрд. рублейЦепной темп ростаТемп роста за весь периодТемп приростаАбсолютное значение одного процента прироста, млрд. рублей01.01.20077 628,4001.02.200713 822,706194,31,8120051391,81200513981,20%76,28401.03.200720 175,106352,4158,11,4595628932,64473546245,96%138,22701.04.200727 395,707220,6868,21,3578966153,59127733235,79%201,75101.05.200734 200,306804,6-4161,2483820454,48328614124,84%273,95701.06.200741 526,207325,9521,31,2142057235,44363169221,42%342,00301.07.200749 862,708336,51010,61,2007527786,53645587520,08%415,26201.08.200758 098,908236,2-100,31,1651775787,61613182316,52%498,62701.09.200767 313,109214,29781,1585950858,82401289915,86%580,98901.10.200777 034,909721,8507,61,14442656810,098434814,44%673,13101.11.200785 721,308686,4-1035,41,11275928211,2371270511,28%770,34901.12.200794 336,908615,6-70,81,10050710912,366538210,05%857,21301.01.2008104 793,7010456,81841,21,11084527913,7373105811,08%943,36901.02.2008112 972,508178,8-22781,07804667614,809462017,80%1047,93701.03.2008121 435,608463,1284,31,07491292115,918882077,49%1129,72501.04.2008131 069,709634,111711,07933505517,181807467,93%1214,35601.05.2008140 253,909184,2-449,91,07007111518,385755867,01%1310,69701.06.2008150 295,5010041,6857,41,0715958719,702100057,16%1402,53901.07.2008162 013,1011717,616761,07796374521,238149557,80%1502,95501.08.2008173 578,3011565,2-152,41,07138435122,754221077,14%1620,13101.09.2008186 868,0013289,71724,51,07656314224,496355727,66%1735,78301.10.2008200 479,8013611,8322,11,07284179226,280714177,28%1868,6801.11.2008212 112,8011633-1978,81,05802579627,805673545,80%2004,79801.12.2008223 267,5011154,7-478,31,05258852829,267932995,26%2121,12801.01.2009234 584,5011317162,31,05068807630,75146825,07%2232,67501.02.2009243 543,008958,5-2358,51,03818879831,925829793,82%2345,84501.03.2009252 566,309023,364,81,03705013133,108685963,71%2435,4301.04.2009262 952,9010386,61363,31,04112425134,470255894,11%2525,66301.05.2009272 309,909357-1029,61,03558431935,696856483,56%2629,52901.06.2009282 904,1010594,21237,21,03890493937,08564053,89%2723,09901.07.2009295 046,2012142,11547,91,04291949138,677337324,29%2829,04101.08.2009307 049,2012003-139,11,04068176440,250799644,07%2950,46201.09.2009320 425,1013375,91372,91,04356272542,004234184,36%3070,49201.10.2009335 427,3015002,21626,31,04681967843,97085894,68%3204,25101.11.2009346 777,3011350-3652,21,03383743745,458720053,38%3354,27301.12.2009359 104,5012327,2977,21,03554788647,074681453,55%3467,77301.01.2010372 026,7012922,25951,03598451148,768640873,60%3591,04501.02.2010381 679,809653,1-3269,11,02594733150,034056952,59%3720,26701.03.2010391 762,0010082,2429,11,02641533651,355723352,64%3816,79801.04.2010403 554,5011792,51710,31,03010118452,901591423,01%3917,6201.05.2010415 015,6011461,1-331,41,02840037754,404016572,84%4035,54501.06.2010427 572,60125571095,91,03025669456,050102253,03%4150,15601.07.2010441 748,1014175,51618,51,03315343457,908355623,32%4275,72601.08.2010456 050,9014302,8127,31,03237772859,783296633,24%4417,48101.09.2010470 976,4014925,5622,71,03272770661,739866813,27%4560,50901.10.2010488 975,6017999,23073,71,03821677764,099365533,82%4709,76401.11.2010503 093,0014117,4-3881,81,02887137965,950002622,89%4889,75601.12.2010518 678,2015585,21467,81,03097876567,993052283,10%5030,9301.01.2011534 990,3016312,1726,91,03144936570,131390593,14%5186,78201.02.2011547 838,2012847,9-3464,21,02401520271,815610092,40%5349,90301.03.2011561 160,2013322474,11,02431739973,561978922,43%5478,38201.04.2011577 249,3016089,12767,11,02867113575,671084372,87%5611,60201.05.2011593 856,9016607,6518,51,02877023877,848159512,88%5772,49301.06.2011612 723,6018866,72259,11,03176977580,321378013,18%5938,56901.07.2011635 520,4022796,83930,11,03720568383,309789733,72%6127,23601.08.2011658 317,1022796,7-0,11,03587091886,298188353,59%6355,20401.09.2011684 140,6025823,53026,81,03922653789,683367423,92%6583,17101.10.2011714 224,5030083,94260,41,04397327193,627038444,40%6841,40601.11.2011743 843,5029619-464,91,04147015497,509766144,15%7142,24501.12.2011775 690,3031846,82227,81,042813845101,68453414,28%7438,43501.01.2012809 272,4033582,11735,31,04329318106,0867814,33%7756,903

СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ . ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛИ . СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ 2.1 Активы, подверженные кредитному риску (Y) .2 Прибыль (убыт

Больше работ по теме: