- •Глава 1. Теоритические основы предпринимательских рисков в банковской деятельности 5
- •Глава 2. Статистические показатели предпринимательских рисков 19
- •Глава3. Развитие направлений статистического анализа учета доходности облигаций ао росэксимбанк. 39
- •Введение
- •Глава 1. Теоритические основы предпринимательских рисков в банковской деятельности
- •1.1. Понятие, структура и особенности рисков в Коммерческом банке
- •1.2 Статистический инструментарий, формы и методы исследования рисков при формировании кредитного портфеля коммерческого банка рф
- •Глава 2. Статистические показатели предпринимательских рисков
- •2.1. Анализ динамики, структуры основных показателей, характеризующих принимаемые риски при формировании кредитного портфеля
- •2.2 Анализ рисков кредитного портфеля ао росэксимбанк
- •Глава3. Развитие направлений статистического анализа учета доходности облигаций ао росэксимбанк.
- •3.1 Построение многофакторной модели доходности облигаций на основе выделения значимых факторов
- •3.2 Обоснование и оценка перспектив применения статистических методов моделирования облигаций для ао росэкимбанк
- •Заключение
- •Список литературы
- •Приложения
Заключение
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была достигнута поставленная цель, а именно проведение анализа статистических показателей риска при формировании кредитного портфеля и рассмотрение на реальном примере государственного АО РОСЭКСИМБАНК.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
Была проанализирована детальная классификация предпринимательских рисков, проведена аналогия с банковскими рисками, опираясь на методологические указания и пояснения Банка России;
Проанализированы основные нормативы и коэффициенты, по которым ведется учет за банковской деятельностью Банком России;
Исследование совокупного кредитного портфеля Российской Федерации и причин отзыва лицензий кредитных организаций;
Анализ кредитного портфеля АО РОСЭКСИМБАНК на основе нормативной базы;
Построена и проанализирована модель доходности облигаций АО РОСЭКСИМБАНК;
Построение прогноза доходности облигаций различными статистическими методами.
На базе анализа различных предпринимательских рисков была построена детальная многоуровневая классификация. Путем анализа динамики кредитного портфеля и индикаторов качества кредитного портфеля по методологиям Банка России было определено состояние банковского сектора по статистическим отчетам Банка России на последнюю дату.
Для анализа кредитного портфеля был выбран один факторов, оказывающий влияние на рыночный риск при формирований кредитного портфеля, а именно доходность облигаций
На основе статистически отобранных данных из официальных источников и аналитических агентств была построена следующая многофакторная модель:
(12)
Где Y – Доходность облигаций, X2 – показатель достаточности капитала Н1 в % X8 –прирост индекса потребительских цен X13 – Депозитарные операции МБК с нерезидентами X17 – Долларовая валютная котировка к рублю X19 – сделки РЕПО с нерезидентами X20 – предоставленный ссуды РФ T – фактор времени по теореме Фриша Воу.
Согласно представленным показателям прогнозирование по многофакторной регрессионной модели является наиболее точным:
коэффициент детерминации достигает максимального значения – 97%;
средняя абсолютная и квадратическая ошибки не значительны и минимальны из представленных;
средняя ошибка аппроксимации 9,9 %, что свидетельствует о точности подобранной модели;
Прогноз показал понижение стоимости облигаций в июне 2017 года (до 884,9 млн.руб.) и после этого восстановление позиций до сентября текущего года (1052 млн.руб.), а интервальный прогноз представлена на рисунке 4:
По прогнозным значениям , с июня по август АО РОСЭКСИМБАНК минимально может получить совокупную доходность от облигаций в размере 2, 630 тысяч. Рублей при негативном прогнозе и 3 044 тыс. рублей при позитивном прогнозе дохода от облигаций.
Относительно интервального прогноза можно предположить, что доходность от ценных бумаг в третьем квартале у АО РОСЭКСИМБАНК имеет негативный тренд и может опуститься до 1004,8 тыс. рублей к августу 2017 года, что напрямую повлияет на количество свободных денежных средств для резервирования новых ссудозаемщиков.