Использование кластерного анализа для характеристики
деятельности ведущих коммерческих банков России
Свириденко Григорий Олегович,
аспирант Московского
государственногоо университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Кластеризация
- разбиения совокупности объектов, каждый из которых описан набором переменных
на какое-то число однородных (в определенном смысле) классов. После выбора
атрибутов, способа представления их весов в документах и единиц измерения, информация
о каждом признаке любого объекта записывается в таблицу, в которой множество
строк представляет индивидуумы (объекты), а множество столбцов – признаки
(дескрипторы). Кластеризация – это разновидность классификации, определяемой на
конечном множестве объектов. Отношения между классифицируемыми объектами
представлены в виде матрицы близости, в которой строки и столбцы соответствуют
объектам.
Основной
особенностью задач, решаемых на основе кластерного анализа, является группировка
статистических данных по каким-либо признакам и дальнейшее использование такой
информации в процессах статистического моделирования, анализа и управления.
Цель
использования кластерного анализа применительно к коммерческим банкам - локализация
проблемных банковских структур, нахождение оптимального размещения ресурсов с
целью разрешения проблемной ситуации в области банковского развития.
При
анализе статистической информации, характеризующей развитие коммерческих
банков, применены методы описательных статистик, кластерного анализа. В
качестве исходной информации использованы данные Росстата[1].
Важнейшими
показателями, характеризующими деятельность коммерческих банков, являются показатели
рентабельности, а именно:
РА
– рентабельность активов;
РСС
– рентабельность собственных средств;
РЗС
– рентабельность заемных средств;
РКО
– рентабельность комиссионных операций.
Проведем
кластеризацию 30 ведущих банков РФ (
При
анализе банков определенный интерес представляет соотношение эффективности
использования собственных и заемных средств. Проведем кластеризацию, используя рентабельность
активов (РА), рентабельность собственных средств (РСС) и рентабельность заемных
средств (РЗС). На уровне доверительной вероятности 0,95 значимым является
разбиение статистической совокупности на 3 кластера (табл. 1).
Таблица 1.
Средние значения показателей по кластерам, %.
|
|
Кластер
1 |
Кластер
2 |
Кластер
3 |
|
Рентабельность
активов (РА) |
3,895 |
0,519 |
1,984 |
|
Рентабельность
собственных средств (РСС) |
38,397 |
4,947 |
18,641 |
|
Рентабельность
заемных средств (РЗС) |
4,404 |
0,594 |
2,232 |
|
Количество
банков |
2 |
14 |
14 |
По
данным таблицы 1 выделим следующие кластеры:
1
кластер – относительно высокорентабельные банки, однако эта группа включает
всего 2 банка;
2
кластер – относительно низкая рентабельность;
3
кластер – средняя рентабельность.
Более
наглядный график средних представлен на рис.1 (см. стр.3). По данному графику можно
сделать вывод о положительной зависимости эффективности использования собственных
и заемных средств – если банк эффективен, то он показывает относительно хорошие
результаты при работе, как с собственными, так и с заемными средствами. Следует
также отметить более высокую рентабельность использования собственных средств
по сравнению с заемными.
Рис. 1. График зависимости средних значений показателей по
кластерам.
Ниже
в таблице 2 представлены исходные данные для анализа по банкам, а также номер
кластера, к которому отнесен банк и эвклидово расстояние до центра кластера.
Проведенный
анализ показал, что только 2 банка - Транскредит банк и Банк Кит Финанс имеют относительно
высокие показатели эффективности. Показатели эффективности у других банков
значительно ниже.
Таблица 2.
Разбиение банков по кластерам, %.
|
|
рентабельность активов |
рентабельность собственных средств |
рентабельность заемных средств |
Номер кластера |
Расстояние до центра кластера |
|
Транскредит банк |
2,13 |
34,67 |
2,26 |
1 |
2,69 |
|
Кит Финанс |
5,66 |
42,13 |
6,54 |
1 |
2,69 |
|
ВТБ |
1,19 |
5,01 |
1,57 |
2 |
0,68 |
|
Россельхозбанк |
0,36 |
5,44 |
0,38 |
2 |
0,32 |
|
Возрождени |
0,75 |
7,15 |
0,84 |
2 |
1,29 |
|
СанктПетербург |
0,90 |
7,83 |
1,01 |
2 |
1,70 |
|
БСЖВ |
0,40 |
7,15 |
0,43 |
2 |
1,28 |
|
Петрокоммерц |
0,90 |
9,99 |
0,99 |
2 |
2,93 |
|
МПБ |
-0,20 |
-0,83 |
-0,27 |
2 |
3,40 |
|
Альфа-Банк |
0,45 |
4,24 |
0,50 |
2 |
0,42 |
|
ВТБ 24 |
0,22 |
1,65 |
0,26 |
2 |
1,92 |
|
Росбанк |
0,38 |
4,27 |
0,41 |
2 |
0,42 |
|
Уралсиб |
0,02 |
0,16 |
0,02 |
2 |
2,80 |
|
УРСА Банк |
0,38 |
3,23 |
0,42 |
2 |
1,00 |
|
АК Барс |
1,19 |
8,14 |
1,39 |
2 |
1,94 |
|
Абсолют банк |
0,34 |
5,84 |
0,36 |
2 |
0,54 |
|
Ситибанк |
2,16 |
23,27 |
2,38 |
3 |
2,68 |
|
Зенит |
1,94 |
15,07 |
2,23 |
3 |
2,06 |
|
Оргрэсбанк |
1,24 |
19,27 |
1,33 |
3 |
0,77 |
|
Инг Банк |
1,46 |
16,66 |
1,60 |
3 |
1,24 |
|
Сбербанк |
2,36 |
17,52 |
2,73 |
3 |
0,74 |
|
Газпромбанк |
1,92 |
16,39 |
2,18 |
3 |
1,30 |
|
Банк Москвы |
1,53 |
17,38 |
1,67 |
3 |
0,84 |
|
Райффайзенбанк |
1,64 |
16,69 |
1,82 |
3 |
1,17 |
|
Юникредит |
1,76 |
18,49 |
1,95 |
3 |
0,23 |
|
Русский Стандарт |
3,56 |
25,06 |
4,14 |
3 |
3,97 |
|
БанкВТБ Северо-запад |
2,15 |
19,56 |
2,41 |
3 |
0,55 |
|
Промсвязьбанк |
1,11 |
12,87 |
1,22 |
3 |
3,42 |
|
МДМ-Банк |
2,36 |
19,62 |
2,68 |
3 |
0,66 |
|
Номос-Банк |
2,59 |
23,13 |
2,92 |
3 |
2,65 |
Если
провести деление выделенных показателей на 4 кластера (рис. 2), то третий кластер
(по предыдущей кластеризации) будет разбит на 2 кластера (№2 и №3 по новой
кластеризации).
Рис. 2. График зависимости средних значений показателей по
кластерам.
Кластер
2 имеет более лучшие показатели рентабельности относительно среднего уровня,
включает 3 банка (табл. 3 – расстояние до центра кластера).
Таблица 3.
Содержание кластера 2.
|
|
Номос-Банк |
Русский
Стандарт |
Ситибанк |
|
Расстояние
до центра кластера |
0,4323349 |
1,025938 |
0,6500034 |
Построенная
кластеризация позволяет более эффективно осуществлять государственную поддержку
банков в соответствии с их уровнем рентабельности (табл. 4).
Таблица 4.
Рекомендации по оказанию государственной поддержки банков на
основе выделенных кластеров.
|
Кластер |
Уровень
рентабельности собственных средств, % |
Рекомендации
по организации государственной поддержки банков |
|
1 |
Относительно
высокий (>30) |
Оказывать
всяческую поддержку |
|
2 |
Относительно
низкий (<10) |
Не
предпринимать никаких мер |
|
3 |
Средний
(от 10 до 20) |
Оказывать
всяческую поддержку |
Помимо
этого был проведен анализ рентабельности комиссионных операций (РКО) и дана
характеристика ее взаимосвязи с рентабельностью активов (РА). На уровне
доверительной вероятности 0,95 значимым является разбиение статистической
совокупности минимум на 5 кластеров (табл. 5). На рис. 3 представлен график
средних значений по различным кластерам.
Таблица 5.
Средние значения по кластерам.
|
|
Кластер
1 |
Кластер
2 |
Кластер
3 |
Кластер
4 |
Кластер
5 |
|
Рентабельность
активов |
2,363 |
1,533 |
3,198 |
0,847 |
1,246 |
|
Рентабельность
комиссионных операций |
396,275 |
576,937 |
937,774 |
231,544 |
1560,628 |
|
Кол-во
банков |
1 |
10 |
3 |
11 |
5 |
Рис. 3. График средних величин показателей по кластерам.
Исходные
данные, номер и расстояние до центра кластера по банкам представлены в табл. 6.
Таблица 6.
Распределение банков по кластерам.
|
|
рентабельность активов |
рентабельность комиссионных
операций |
Номер кластера |
Расстояние до центра
кластера |
|
Сбербанк |
2,36 |
3986,27 |
1 |
0,00 |
|
Газпромбанк |
1,92 |
725,12 |
2 |
104,78 |
|
Номос-Банк |
2,59 |
414,36 |
2 |
114,96 |
|
Банк Москвы |
1,53 |
634,16 |
2 |
40,46 |
|
МПБ |
-0,20 |
573,40 |
2 |
2,79 |
|
Ситибанк |
2,16 |
444,93 |
2 |
93,35 |
|
АК Барс |
1,19 |
599,46 |
2 |
15,93 |
|
Транскредит банк |
2,13 |
565,01 |
2 |
8,45 |
|
Зенит |
1,94 |
649,99 |
2 |
51,66 |
|
Альфа-Банк |
0,45 |
470,16 |
2 |
75,51 |
|
Райффайзенбанк |
1,64 |
692,78 |
2 |
81,91 |
|
Росбанк |
0,38 |
1070,36 |
3 |
93,77 |
|
Русский Стандарт |
3,56 |
926,42 |
3 |
8,03 |
|
Кит Финанс |
5,66 |
816,54 |
3 |
85,74 |
|
Абсолют банк |
0,34 |
83,10 |
4 |
104,96 |
|
СанктПетербург |
0,90 |
112,32 |
4 |
84,30 |
|
БСЖВ |
0,40 |
301,03 |
4 |
49,13 |
|
Уралсиб |
0,02 |
384,16 |
4 |
107,92 |
|
Промсвязьбанк |
1,11 |
132,70 |
4 |
69,90 |
|
МДМ-Банк |
2,36 |
262,40 |
4 |
21,85 |
|
ВТБ 24 |
0,22 |
288,77 |
4 |
40,47 |
|
Петрокоммерц |
0,90 |
216,05 |
4 |
10,95 |
|
Оргрэсбанк |
1,24 |
355,39 |
4 |
87,58 |
|
Россельхозбанк |
0,36 |
199,40 |
4 |
22,73 |
|
Инг Банк |
1,46 |
211,66 |
4 |
14,07 |
|
ВТБ |
1,19 |
1571,23 |
5 |
7,49 |
|
Юникредит |
1,76 |
1429,29 |
5 |
92,87 |
|
УРСА Банк |
0,38 |
1414,19 |
5 |
103,55 |
|
Банк ВТБ Северо-запад |
2,15 |
1886,82 |
5 |
230,65 |
|
Возрождение |
0,75 |
1501,62 |
5 |
41,73 |
Анализируя
центры и состав кластеров, можно сделать следующий вывод: кластеры 2, 3, 4 в
целом имеют линейную положительную зависимость между показателями, в них сосредоточена
основная масса банков, тогда как кластеры 1 и 5 скорее являются в этом смысле
исключением.
Показатели
качества модели (табл. 7.) свидетельствуют о значимости модели и ее параметров,
а так же об ее точности (на уровне доверительной вероятности 0,95).
Таблица 7.
Параметры модели регрессии.
|
Коэффициент
множественной корреляции |
0,646 |
|
Критерий
Фишера F(1,29) |
20,744 |
|
Критерий
Стьюдента для параметра РА |
4,555 |
Такие
банки, как Сбербанк, ВТБ, Юникредит, УРСА Банк, Банк ВТБ Северо-запад, Возрождение
показывают высокую рентабельность комиссионных операций.
В
целом необходимо отметить, что проведенный кластерный анализ распределения
банков по рентабельности различных видов их деятельности позволил выделить
группы банков, требующих определенного подхода к организации их государственной
поддержки, выявить «исключительные» банки по соотношению рентабельности
различных видов деятельности, что, несомненно, полезно при организации помощи
банкам со стороны государства.
Литература
1.
Малькин, А.Ф. О стратегии развития банковского сектора России /Малькин
А.Ф. // Банковское
дело. – 2009. - №4. – Стр.77.
2.
Орлова, Н. Банковский сектор: консолидация или концентрация? / Орлова
Н.//Банковское обозрение. – 2008. - №9. – Стр.31.
3.
Осадчий, М. Национальный банковский сектор: итоги года, тенденции и прогнозы
/ Осадчий М.//Рынок ценных бумаг. – 2008. - №2 (235) – Стр.11.
4.
www.gks.ru.
5.
www.cbr..ru.
Поступила в редакцию 07.12.2009 г.