Анализ эффективности банковских услуг населению

Согласно данным таблицы 3.33 процентные доходы банка на конец 2009г. по сравнению началом увеличились на 52023,2 млн р. Из них на 397,6 млн р. увеличились процентные доходы по краткосрочным кредитам. Процентные доходы по долгосрочным кредитам увеличились на 51625,5 млн р. Задолженность клиентов по кредитным операциям выросла на 664100,4 млн р., и при этом по краткосрочным кредитам уменьшилась на 165,7 млн р., а по долгосрочным кредитам увеличилась на 664266,1 млн р.

На величину процентных доходов оказал влияние размер доходности кредитных операций, который за анализируемый период снизился на 1,3 процентных пункта и составил на начало 2010г. 10,5 %. Наибольшая доходность, как на начало, так и на конец 2009 г., получена по краткосрочным кредитам (15,6 и 20,8 %% соответственно).

Наименьший уровень доходности наблюдается по долгосрочным кредитам, и составил на начало 2009г. 11,8 % и на начало 2010г. 10,5 %. Т.о, с уменьшением задолженности по краткосрочным кредитам повлекло за собой увеличение процентных доходов, а снижение доходности – увеличение процентных доходов.

Далее необходимо, используя прием долевого участия, рассчитать влияние факторов 1 порядка (суммы доходов и суммы остатков кредитной задолженности) и факторов 2 порядка (составляющих доходов (процентные и комиссионные доходы) и составляющих кредитной задолженности (например, кредитной задолженности физических и юридических лиц)) на изменение доходности кредитных вложений банка. Для этого составим таблицу 3.32 на основании бухгалтерского баланса.

Для расчета влияния факторов второго порядка рассчитаем коэффициент долевого участия.

КДУ1=-0,8/755950,9=-0,000001

КДУ2=0,3/52530,3=0,000006

Таблица 3.34 – Расчет влияния факторов на изменение доходности кредитных вложений в филиале №300 ОАО «АСБ Беларусбанк» за 2009 - 2010гг

Читайте также:

Перспективные и новые методики оценки кредитоспособности
В России все большее распространение наряду с традиционными способами оценки кредитоспособности получает скоринг – кредитование, а также оценка кредитоспособности заемщика на основе интеллектуального анализа данных Data Mining (с использованием деревьев решений). Система «кредит – скоринг» в США – ...

Подготовка карточек к эмиссии
В настоящее время на разных уровнях и в различных системах пластиковых карт заняты свыше 1000 российских банков. Все больше банков подумывают о выпуске карт одной из существующих платежных систем или даже своих собственных. У некоторых российских банков карточные программы средней масштабности окуп ...

Классификация рисков
Эффективность оценки и управления риском во многом определяются его классификацией[4]. Под классификацией рисков следует понимать их распределение на конкретные группы по определенным признакам для достижения поставленных целей. Научно обоснованная классификация позволяет четко определить место каж ...