Прогнозирование финансовых показателей деятельности банков для обеспечения их стабильного развития


https://doi.org/10.26794/1999-849X-2018-11-1-70-82

Полный текст:


Аннотация

В статье исследуется значение финансового прогнозирования для обеспечения стабилизации деятельности банков. Целью исследования является разработка рекомендаций по совершенствованию прогнозирования финансовых показателей деятельности банков как основы обеспечения их стабильного положения на рынке. Актуальность рассматриваемой темы обусловлена общей тенденцией функционирования банковской системы России в сложившихся экономических условиях, испытывающих потребность в прогнозировании отдельных финансовых показателей. Для этого представлена эмпирическая модель прогнозирования финансовых показателей банков, построенная на основе панельной регрессии в программе Statistica. В исследовании определяются факторы, оказывающие влияние на развитие банков, а именно на прибыль до налогообложения. На их основе строится модель, описывающая динамику состояний множества банков. Делаются выводы о сохраняющейся стабильной ситуации на банковском рынке России.

Об авторах

С. В. Щурина
Финансовый университет
Россия


М. А. Воробьева
АО «ПрайсвотерхаусКуперс Аудит»
Россия


Список литературы

1. Anolli M., Beccalli E., Molyneux P. Bank earnings forecasts, risk and the crisis // Journal of International Financial Markets, Institutions & Money. 2014, March, Vol. 29, pp. 309-335

2. Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2016 году. М.: Парадиз, 2017. 136 с

3. Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2018 год и период 2019 и 2020 годов. М.: Парадиз, 2017. 146 с

4. Ратникова Т. А., Фурманов К. К. Анализ панельных данных и данных о длительности состояний: учеб. пособие. М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2014. 373 с

5. Балаш В. А., Балаш О. С. Модели линейной регрессии для панельных данных: учеб. пособие. М.: Издательство Московского государственного университета экономики, статистики и информатики, 2002. 65 с

6. Биткина И. К., Скородумова Н. С. Направления развития ресурсной базы системно значимых банков в России // Финансы и кредит. 2017. № 29 (749). С. 1708-1722

7. Meijer E., Spierdijk L., Wansbeek T. Consistent estimation of linear panel data models with measurement error // Journal of Econometrics. 2017, July, Vol. 200, pp. 169-180

8. Мезал Я. А., Панюков А. В. Устойчивое оценивание параметров авторегрессионных моделей с экзогенными переменными на осно ве обобщенного метода наименьших модулей. Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2017. С. 151-155

9. Мирошниченко О. С. Прибыль в формировании и регулировании банковского капитала // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. № 24. С. 25-35

10. Оголихина С. Д., Радковская Е. В. Использование модели множественной регрессии в определении эффективности банковской деятельности // Вопросы студенческой науки. 2017. № 8. С. 6-18

11. Бычков А. А., Подлинных Д. А. Банковский сектор России под влиянием кризиса 2014-2015 годов // Молодой ученый. 2015. № 10 (90). С. 548-551

12. СПАРК - это система проверки компаний, которая позволяет в режиме реального времени получать все необходимые сведения о контрагенте: о его деятельности, актуальном составе руководства, выписках из ЕГРЮЛ и ЕГРИП, возможных долгах и судебных процессах и многом другом. СПАРК производит моментальный сбор информации и предоставляет пользователю полный набор источников с наиболее качественными данными

13. Программный пакет для статистического анализа Statistica. URL: statsoft.ru/products/overview


Дополнительные файлы

Для цитирования: Щурина С.В., Воробьева М.А. Прогнозирование финансовых показателей деятельности банков для обеспечения их стабильного развития. Экономика. Налоги. Право. 2018;11(1):70-82. https://doi.org/10.26794/1999-849X-2018-11-1-70-82

For citation: Shchurina S.V., Vorobyeva M.A. Forecasting the Financial Performanceof Banks to Ensure Their Stable Development. Economics, taxes & law. 2018;11(1):70-82. (In Russ.) https://doi.org/10.26794/1999-849X-2018-11-1-70-82

Просмотров: 45


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1999-849X (Print)
ISSN 2619-1474 (Online)