Використання метода таксономії для аналізу фінансової безпеки банку

Экономические науки/1.Банки и банковская система

Давиденко Д.О.

Харківський національний економічний університет

Використання метода таксономії для аналізу фінансової безпеки банку.

В сучасних умовах розвитку банківської системи для прийняття ефективних управлінських рішень і оцінки впливу на фінансову безпеку банку, необхідно постійно виконувати пошук оптимального взаємозв'язку між набором банківських ресурсів і кількістю економічних благ, котрі виготовляються за допомогою цих ресурсів. Результативність використання ресурсів та стабільність фінансового стану банку багато в чому залежить від рівня його захищеності та ефективності діяльності банку.

Деякі вчені-науковці, такі як А.О.Єпіфонов, Т.М.Болгар, О.І.Барановський, що пропонують різну методику розрахунку фінансової безпеки, розглядають теоретичну, методичну та практичну основу фінансового аналізу.

В економічній науці деколи важко проводити дослідження статистичними методами, котрі опираються на розподіл багатомірного простору випадкових величин, так як число доступних спостережень, котрі знаходяться в сукупності даних, як правило, не велике.

Один з перших почав використовувати спеціальну дослідницьку методику агрегування ознак З.Хельвиг. Ним був запропонований таксономічний показник, котрий являє собою синтетичну величину, яка образована з усіх ознак, які характеризують економічне явище, яке вивчається.

Цією проблемою займались такі вчені як Айвазян С.А., Бажаева З.І., Плюта В, які пропонують порівняльний багатомірний аналіз в економічних дослідженнях [2].

Метою написання статі є застосування метода таксономії для аналізу фінансової безпеки банку на основі показників ефективності діяльності банку та рівня його захищеності.

Таксономія – це наука про правила благоустрою та класифікацій. Спочатку це поняття використовувалось лише для визначення науки, класифікацією рослин та тварин. В теперішній момент все частіше таксономією стали користуватися представники економічних дисциплін [3].

Інформацію про властивості розподілу багатомірної випадкової величини, які відносяться до поняття спектра розподілу, можна отримати за допомогою таксономічних методів. Ці методи дозволяють розбити сукупність даних (об’єкт таксономічних досліджень), на не порожні підмножини та підмножини, що не перетинаються. Тим самим отримана інформація буде близька до тієї, яка дає дослідження спектра розподілу. Таким чином, використовуючи таксономічні методи, можна встановити, чи допустимо вважати, що спектр сукупності точок - об'єктів відповідають еліпсоідальному розподілу точок сукупності, котру можна назвати не зв'язним, с-формним, s-формним або амебоформним. Аналіз однорідності точок - об'єктів можна значно розширити, включивши відповідні показники для оцінки ступеня відокремленості отриманих відносно однорідних підмножин [1].

Для оцінки рівня фінансової безпеки банку використовуємо сучасний таксономічний підхід та проведемо її за алгоритмом представленим на рис.1.

При побудові таксономічного показника застосовується матриця даних або складена з стандартизованих реалізацій ознак. Стандартизація дозволяє позбавитись від одиниць виміру, як натуральної, так і вартісної. Одночасно відбувається вирівнювання дисперсії (кожна дисперсія стає рівна одиниці), а також значення ознак (всі середні арифметичні дорівнюють нулю), що небажано, так як через це кожна ознака в однаковій мірі впливає на результати аналізу.

Тому в деяких випадках встановлюють ієрархію ознак, використовуючи відповідні коефіцієнти ієрархії, диференційні ознаки за їхньою важливістю для проводи мого дослідження. Коефіцієнти виявляються на основі якісного аналізу чи за допомогою відповідних методів [4].

Вихідними даними для оцінки організації фінансової безпеки банку ПАТ «Альфа-Банк» являються показники ефективності роботи банку та показники рівня його захищеності (табл.1.1). Така постановка задачі дозволить отримати загальну картину змін, які відбуваються в наборі ознак, котрі вивчаються в динаміці.

Рис.1. Алгоритм використання таксономічного аналізу

Таблиця 1.1

Вихідні дані для розрахунку таксономічного показника рівня розвитку

Рік	Період, квартал	Коефіцієнт ефективність роботи банку	Ефективність операцій з процентними коштами	Миттєва ліквідність	Рівень проблемних кредитів	Коефіцієнт кредитного ризику	Коефіцієнт співвідношення кредитів та зобов’язань	Коефіцієнт достатності капіталу	Ефективність комісійної діяльності	Співвідношення отриманих і виданих міжбанківських кредитів
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
2009	Ι	1,55	1,44	91,39	4,18	1,31	1,03	10,43	3,13	0,31
	ΙΙ	0,30	1,57	68,65	9,43	2,01	1,04	9,71	3,64	0,20
	ΙΙΙ	0,99	1,75	71,75	5,76	1,22	0,86	12,35	3,15	0,07
	ΙV	0,87	1,78	87,21	8,07	0,56	0,79	8,29	3,39	0,20
2010	Ι	0,97	1,78	120,59	10,20	0,59	1,03	8,40	8,71	0,02
	ΙΙ	0,98	1,79	92,65	11,69	1,62	0,99	8,85	9,12	0,19
	ΙΙΙ	0,99	1,79	83,95	12,37	1,81	1,04	11,43	8,79	0,18
	ΙV	0,99	1,78	88,51	4,82	0,61	0,72	11,75	7,61	0,30
2011	Ι	1	1,73	124,36	14,39	1,95	0,94	11,01	4,92	0,31
	ΙΙ	1,02	1,81	135,31	15,38	1,01	0,95	11,02	5,92	0,95
	ΙΙΙ	1,03	1,87	81,82	12,87	0,83	1,04	12,07	5,58	0,21
	ΙV	1,02	1,83	108,77	12,36	0,48	0,97	14,57	5,83	0,27

Елементи цієї матриці – це показники, виражені в спеціальних ознаках в одиницях виміру. Тому для проведення наступних розрахунків необхідна стандартизація, котра дозволяє привести всю одиницю виміру до безрозмірної величини, тобто зрівняти значення ознак [4].

Побудову таксономічного показника рівня розвитку почнемо з формування матриці спостережень (Х), яка має наступний вигляд:

1,55 1,44 91,39 4,18 1,31 1,03 10,43 3,13 0,31

0,30 1,57 68,65 9,43 2,01 1,04 9,71 3,64 0,20

0,99 1,75 71,75 5,76 1,22 0,86 12,35 3,15 0,07

0,87 1,78 87,21 8,07 0,56 0,79 8,29 3,39 0,20

0,97 1,78 120,59 10,20 0,59 1,03 8,40 8,71 0,02

Х = 0,98 1,79 92,65 11,69 1,62 0,99 8,85 9,12 0,19

0,99 1,79 83,95 12,37 1,81 1,04 11,43 8,79 0,18

0,99 1,78 88,51 4,82 0,61 0,72 11,75 7,61 0,30

1 1,73 124,36 14,39 1,95 0,94 11,01 4,92 0,31

1,02 1,81 135,31 15,38 1,01 0,95 11,02 5,92 0,95

1,03 1,87 81,82 12,87 0,83 1,04 12,07 5,58 0,21

1,02 1,83 108,77 12,36 0,48 0,97 14,57 5,83 0,27

Стандартизуємо значення елементів матриці спостережень. Для цього визначаємо середнє значення за кожним показником.

Х1 ср. = 0,98; Х2 ср. = 1,74; Х3 ср. = 96,25; Х4 ср. = 10,13;

Х5 ср. = 1,17; Х6 ср. = 0,95; Х7 ср. = 10,82; Х8 ср. = 5,82;

Х9 ср. = 0,27

Стандартизувати показники можна за формулою (1):

Zi = Xi / X (1)

Стандартизована матриця має вигляд:

1,58 0.83 0,95 0,41 1,12 1,08 0,96 0,54 1,15

0,31 0,90 0,71 0,93 1,72 1,09 0,90 0,63 0,74

1,01 1,01 0,75 0,57 1,04 0,91 1,14 0,54 0,26

0,89 1,02 0,91 0,80 0,48 0,83 0,77 0,58 0,74

0,99 1,02 1,25 1,01 0,50 1,08 0,78 1,50 0,07

Z = 1 1,03 0,96 1,15 1,38 1,04 0,82 1,57 0,70

1,01 1,03 0,87 1,22 1,55 1,09 1,06 1,51 0,67

1,01 1,02 0,92 0,48 0,52 0,76 1,09 1,31 1,11

1,02 0,99 1,29 1,42 1,67 0,99 1,02 0,85 1,15

1,04 1,04 1,41 1,52 0,86 1 1,02 1,02 3,52

1,05 1,07 0,85 1,27 0,71 1,09 1,12 0,96 0,78

1,04 1,05 1,13 1,22 0,41 1,02 1,35 1 1

Побудова показника ефективності використання полягає в визначені елементів матриці спостережень та їх стандартизації, після чого проводиться диференціація ознак. При цьому всі змінні необхідно розділити на стимулятори та дестимулятори. Основою такого розподілу являється характерний вплив кожного з показників на рівень розвитку об’єкта, який вивчається. Ознаки, котрі впливають позитивно (стимулювання) на загальний рівень розвитку об’єкта, називають стимуляторами, ознаки, які несуть негативний вплив, називають дестимуляторами. Такий поділ – основа для побудови вектора – еталону. Елементи цього вектора мають координати Хоі і формуються з значень показників за формулою (2):

Хоі = max xij (стимулятор) (2)

Xoi = min xij (дестимулятор)

Ро = ( + ; + ; + ; - ; - ; - ; - ; + ; - ) ,

де х1, х2, х3, х8 - стимулятор (+);

х4, х5, х6, х7, х 9 – дестимулятор (-).

Таким чином, для банку ПАТ «Альфа-Банк» вектор-еталон має такі координати:

Ро = (1,58; 1,07; 1,41; 0,41; 0,41; 0,76; 0,77; 1,57; 0,07).

Наступним етапом визначення показника таксономічного рівня розвитку являється визначення відстаней між окремими спостереженнями (періодами) і вектором-еталоном. Відстань між точкою-одиницею та точкою Ро розраховується за формулою:

Сio = √ Σ (Zij - Zoj )² , (3)

де Zij – стандартизоване значення j - того показника в період часу і;

Zoj - стандартизоване значення і –того показника в еталоні.

СΙ2009 = 2,2482; СΙΙ2009 = 2,3615; СΙΙΙ 2009 = 1,5630;

СΙV2009 = 1,5230; СΙ2010 = 0,9229; СΙΙ2010 = 1,5834;

СΙΙΙ 2010 = 1,7693; СΙV2010 = 1,3550; СΙ2011 = 2,1777;

СΙΙ2011 = 3,7486; СΙΙΙ 2011 = 1,5911; СΙV2011 = 1,6187

Отримані відстані слугують початком,для розрахунку показника рівня розвитку.

Визначаємо Таксономічний показник коефіцієнта розвитку за формулою:

Кі = 1 – di (4)

Для цього розрахуємо необхідні показники:

Co = Co + 2*So (5)

Co = 1/m * ∑ Cio (6)

So = √ 1/m * ∑ (Cio – Co) (7)

Визначимо середні відстані:

Co = (2,2482 + 2,3615 + 1,5630 + 1,5230 + 0,9229 + 1,5834 + 1,7693 +

+1,3550 + 2,1777 + 3,7486 + 1,5911 + 1,6187) / 12 = 1,8719

Визначимо So за формулою (7):

So = 2,3703

Знайдемо відстань за формулою (5):

Со = 1,8719 + 2 × 2,3703 = 6,6125

Знаходимо dі :

dі	2009 рік	2010 рік	2011 рік
d1	2,2482 / 6,6125 = 0,3399	0,9229 / 6,6125 = 0,1396	2,1777 / 6,6125 = 0,3293
d2	2,3615 / 6,6125 = 0,3571	1,5834 / 6,6125 = 0,2395	3,7486 / 6,6186 = 0,5669
d3	1,5630 / 6,6125 = 0,2364	1,7693 / 6,6125 = 0,2676	1,5911/ 6,6125 = 0,2406
d4	1,5230 / 6,6125 = 0,2303	1,3550 / 6,6125 = 0,2049	1,6187 / 6,6125 = 0,2448

Визначимо рівень коефіцієнту таксономії у динаміці з першого кварталу 2009 року по 4 квартал 2011 року:

Кі	2009 рік	2010 рік	2011 рік
К1	1 – 0,3399 = 0,6601	1 – 0,1396 = 0,8604	1 – 0,3293 = 0,6707
К2	1 - 0,3771 = 0,6429	1 – 0,2395 = 0,7605	1 – 0,5669 = 0,4331
К3	1 – 0,2364 = 0,7636	1 – 0,2676 = 0,7324	1 – 0,2406 = 0,7594
К4	1 – 0,2303 = 0,7697	1 – 0,2049 = 0,7951	1 – 0,2448 = 0,7552

Для наочності сформуємо графік динаміки змін інтегрального показника розвитку (рис.1):

Рис.1 Динаміка коефіцієнта таксономії

Інтерпретація даного показника наступна: він приймає високе значення при більших значеннях стимуляторів та низьке значення – при малих значеннях стимуляторів.

Побудований таким чином таксономічний показник синтетично характеризує зміни значення ознак досліджуваних груп. Важливішою його перевагою являється те, що зараз мі маємо справу з одною синтетичною ознакою, яка показує напрямок та масштаби змін в процесах, описаних сукупністю вихідних даних.

Підводячи підсумок можна відмітити, що коефіцієнт таксономії на ПАТ «Альфа-Банк» нестабільний на протязі аналізованих періодів. Чим більше близький показник до одиниці, тим кращий розвиток фінансової безпеки банку. В I кварталі 2010 року показник прийняв найбільше своє значення - 0,86, а в II кварталі 2011 році найменше – 0,43. За інші періоди від 0,64 до 0,77. Це свідчить про погіршення розвитку фінансової безпеки банку. Показник дає можливість виявити напрямок зміни в досліджуваних процесах. Таким чином, в I кварталі 2010 року показник максимальний за рахунок наближених значень ознак до еталону, в II кварталі 2011 року коефіцієнт найменший у зв'язку з відмінністю від еталону наступних показників: рівень проблемних кредитів, співвідношення отриманих та виданих міжбанківських кредитів та ефективності роботи банку.

Для підвищення рівня фінансової безпеки банку необхідно знизити кількість сумнівних кредитів та кредитів з затримками виплат, урегулювати рівень отриманих та виданих міжбанківських кредитів (зменшити об’єм виданих кредитів) та зменшити рівень витрат банку або збільшити рівень доходів, тим самим підвищити ефективність роботи банку.

Література:

1. Айвазян С.А. Багатомірний статистичний аналіз в соціально-економічних дослідженнях// Економіка і математичні методи.-1977.

2. Айвазян С.А., Бажаева З.І., Староверова О.В. Класифікація багатомірних спостережень – М.: Статика, 1974.

3. Костирко Р.О. Фінансовий аналіз. – Луганськ, СНУ, 2007. – 300 с.

4. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях: Пер. с польск. В. В. Иванова. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 175 с.

5. Колодізєв О.М., Чмутова І.М., Губарева І.О. Фінансовий менеджмент у банках: концептуальні засади, методологія прийняття рішень у банківській сфері: Навчальний посібник. – Х.: ВД «ІНЖЕК», 2004.- 408с.