Валютные операции банков

Цели исследования состоят в изучении валютных операций коммерческих банков. ...

Валютные операции являются объектом государственного и банковского наблюдения и контроля. В странах с частично конвертируемой валютой и ограничениями по финансовым операциям размер валютной позиции банков относительно национальной валюты служит одним из объектов валютного контроля.

Современный валютный рынок представляет собой сложную и динамичную экономическую систему, которая функционирует в рамках всего мирового хозяйства. Валютный рынок непрерывно развивался, усложнялся и приспосабливался к новым условиям, прошел путь от локальных центров торговли векселями в иностранных валютах до фактически единственного, подлинного международного рынка, экономическую роль которого трудно переоценить.

65,86
9,8
8,4

Таблица 3 – Парные коэффициенты корреляции между определяемым показателем и внешними факторами и в парах факторов
Показатель
Ук
Х1
Х2
Х3
Х4
Х5
Х6
Ук
1
-0,2090
0,5541
0,8342
-0,6029
-0,7313
0,2372
Х1
-0,2090
1
-0,6112
-0,3627
-0,3041
-0,8186
-0,7005
Х2
0,5541
-0,6112
1
0,5860
-0,4100
-0,7298
0,4320
Х3
0,8342
-0,3627
0,5860
1
-0,6873
-0,7549
0,6873
Х4
-0,6029
-0,3627
-0,4100
-0,6873
1
0,1418
-0,1689
Х5
-0,7313
-0,8186
-0,7298
-0,7549
0,1418
1
-0,6488
Х6
0,2372
-0,7005
0,4320
0,6873
-0,1689
-0,6488
1
Примечание: показатели (факторы) те же, что и в табл. 2.
Анализ данных табл. 3 показывает, что только два фактора — х1 и х5 — тесно связаны между собой (Rх1х5 = - 0,8186). Так как = 0,7313 > = 0,2090, то для включения в модель берется фактор х5. Для всех коэффициентов корреляции между ук и х2—5 величины t-критерия Стьюдента превышают пороговое значение (здесь для числа степеней свободы (2n — 2) = 8 и доверительного уровня вероятности 0,95 оно равно 2,31). Значит, все эти коэффициенты значимы. Искомая модель будет иметь вид
ук = а2 • х2 + а3 • х3 + а4 • х4 + а5 • х5 + а6 • х6 + b.
Искомые коэффициенты аi и b вычисляются из системы уравнений
Решив ее, получаем, что искомая модель имеет вид
ук = 0,59 • х3+1,65 • х4 - 0,76• х5 - 2,67 • х6 -5,81.
По данной модели можно вычислить среднюю величину чистого конверсионного дохода для выбранной группы из 4 коммерческих банков. Эта же величина принимается как средний показатель чистого конверсионного дохода для сколь угодно большей группы кредитных организаций (в пределах, например, города, региона или даже всей страны). Такое допущение делается на основании известной из курса математической статистики теоремы о том, что выборочная средняя есть несмещенная и состоятельная оценка средней для генеральной совокупности. Зная среднее значение показателя, можно вычислить его величину для отдельного банка, умножив средний показатель на поправочный коэффициент, равный отношению чистого конверсионного дохода конкретного банка к среднему показателю. Значения данного коэффициента в 2011—2015 гг. для кредитных организаций, взятых для исследования, даны в табл. 4.
Таблица 4 – Значения поправочного коэффициента для умножения среднего значения чистого дохода от конверсионных операций для банков, взятых для исследования, в 2011—2015 гг.
Банк
2011
2012
2013
2014
2015
Среднее
Казанский
0,56
0,49
0,49
0,69
0,54
0,55
Энергобанк
0,51
0,96
0,46
0,73
0,33
0,60
Аверс
1,97
1,72
2,08
1,76
2,04
1,92
Интехбанк
0,96
0,83
0,96
0,79
1,10
0,93
Анализ данных табл. 4 показывает, что величина данного поправочного коэффициента для каждой кредитной организации с течением времени изменяется в нешироких пределах и его значение за каждый год слабо отличается от среднего. Отсюда следует вывод, что моделировать зависимость данного показателя от каких-либо внешних или внутренних факторов нецелесообразно. Для включения в итоговую модель для прогнозирования чистого конверсионного дохода конкретного банка следует просто взять среднее значение коэффициента за прошлые годы. Таким образом, итоговую математическую модель для прогнозирования величины чистого конверсионного дохода можно представить в следующем виде:
Дк = Кп[0,59 • Цн +1,б5 • СБ - 0,76 • Б - 2,67 • И - 5,81],
где Кп — среднее значение коэффициента за прошлые годы;
Цн — цена на нефть;
СБ — ставка Банка России;
Б — безработица;
И — инфляция.
Итоговые значения моделируемого показателя для всех взятых для исследования банков в рассмотренном периоде представлены в Приложении 1.
Математическая модель считается адекватной, если среднее относительное отклонение составляет ≈15 %. В данном случае оно составляет 16 %, т. е. в принципе находится на приемлемом уровне.
Для ссудно-депозитных операций (СДО) в валюте показателем чистого дохода служит разница между процентами по валютным кредитам и процентами по валютным депозитам. Величина данного показателя по кредитным организациям, взятым для исследования, в 2011—2015 гг. представлена в табл. 5.
Таблица 5 – Чистые доходы от ссудно-депозитных операций в валюте у исследуемых банков в 2011—2015 гг., млн руб.
Банк
2011
2012
2013
2014
2015
Казанский
-10,5
3,7
9,1
-11,6
-54,3
Энергобанк
-9,8
3,5
8,4
-9,4
-57,6
Аверс
-12,8
4,2
10,6
-13,3
-79,0
Интехбанк
-7,7
2,6
7,1
-10.5
-29,9
Среднее
-10,2
3,5
8,8
-11,2
-55,2
Исследование показало, что данный показатель в отличие от чистого конверсионного дохода слабо коррелирует с теми факторами, от которых зависят результаты конверсии. Зато он демонстрирует высокий уровень связи с таким показателем, как среднее за год по модулю колебание бивалютной корзины. Связь между ними представлена в табл. 6.
Таблица 6 – Зависимость среднего чистого дохода от ссудно-депозитных операций в валюте в 2011—2015 гг. от среднего колебания бивалютной корзины
Год
Чистый доход от ссудно-депозитных операций в валюте усдо, млн руб.
Среднее колебание бивалютной корзины х1, руб.
2011
-10,2
0,1
2012
3,5
0,06
2013
8,8
0,04
2014
-11,2
0,1
2015
-55,2
0,2
Коэффициент корреляции составляет - 0,996 при уровне значимости 19,8. Модель зависимости будет иметь вид
усдо =-407,11 • х1 + 27,85.
Здесь, так же, как и в случае с чистыми конверсионными доходами, значение моделируемого показателя для отдельного банка вычисляется путем умножения средней величины на поправочный коэффициент, значение которого, как и в случае с конверсией, для каждой кредитной организации слабо изменяется с течением времени. Итоговая модель, таким образом, может быть представлена в виде:
Дпр = Кп[-407,11 • Кк + 27,85],
где Кп - поправочный коэффициент;
Кк - колебания валютного курса.
Среднее отклонение фактических значений чистых процентных доходов банков от теоретически рассчитанных составляет ≈18 %.
Что касается операций по расчетно-кассовому обслуживанию (РКО) клиентов в валюте, то, как показало исследование, величина чистого комиссионного дохода от них для каждого из исследованных банков и средний показатель по выбранной группе слабо изменяются с течением времени (табл. 7).
Таблица 7 – Чистые комиссионные доходы от расчетно-кассового обслуживания в валюте у банков, взятых для исследования, в 2011—2015гг., млн руб.
Банк
2011
2012
2013
2014
2015
Казанский
3,2
3,3
4,3
2,9
4,4
Энергобанк
1,3
3,0
1,3
2,9
3,5
Аверс
1,0
1,9
3,0
1,2
1,8
Интехбанк
0,9
1,8
2,6
2,6
2,3
Среднее
1,6
2,5
2,8
2,4
3,0
Расчет коэффициентов корреляции показал, что данный признак слабо связан с теми факторами, которые были выделены в качестве определяющих (ни один из полученных коэффициентов не превышает 0,8). В связи с этим построение модели зависимости данного вида чистых банковских доходов от этих факторов не представляется целесообразным, и потому в качестве прогнозного значения чистого комиссионного дохода от РКО в валюте предлагается брать среднее значение данного показателя за несколько предыдущих лет.
Итоговая модель для прогнозирования общего финансового результата от работы коммерческого банка с валютой может быть получена двумя способами.
1. Как сумма чистого конверсионного, комиссионного и процентного доходов
Дов = Дк + Дпр + Дком .
Или (что то же самое)
2. По модели, выражающей зависимость Дов от тех факторов, от которых зависит каждое из слагаемых в выражении (2) по отдельности. Однако, как было показано, чистый комиссионный доход от РКО в валюте вообще не зависит ни от каких внешних факторов. То есть данную модель можно представить в виде:
В результате расчета было установлено, что выражение, играющее роль первого слагаемого в уравнении (3), будет иметь вид: