Статистическое изучение эффективности кредита

 

    На  основании  этих   данных   вычислим   результативный   и   факторные

показатели, заложенные в модели, за  базисный  и  отчетный  год.  Результаты расчетов приведены в Таблице 3.5.

   Таким образом, совокупная оборачиваемость  оборотных  средств  увеличилась в отчетном году по сравнению с базисным на 0,29 оборота, что составляет  6,8 % к ее базисному уровню.  Прирост оборачиваемости оборотных средств был обусловлен изменением следующих показателей:

                                                           

                                                                                                          Таблица 3.5.

                 Расчетные показатели, используемые в модели 

 

1) уровня  совокупного общественного продукта  в  расчете  на  рубль   оборота краткосрочных ссуд по выдаче

Ya = (Ia - 1)*Y1/Ia = (0,991517 – 1)*4,5/0,991517 = -0,0385 оборота;

2) скорости  оборачиваемости краткосрочного  кредита

Yb = (Ib - 1)*Y1/Ia*Ib =  (1,075309  -  1)*4,5/0,991517*1,075309  =  0,3179

оборота; 

3) доли  краткосрочного кредита в общем  объеме оборотных средств 

Yc = (Ic - 1)*Y1/Ia*Ib*Ic = (1,002024  -  1)*4,5/0,991517*1,075309*1,002024

= 0,0085 оборота.

   Уровень валового продукта на  рубль оборота кредита по выдаче сократился

в отчетном году по сравнению с базисным на 0,8 пункта, что послужило снижению оборачиваемости оборотных средств на 0,04 оборота, Два последующих фактора оказали положительное влияние на прирост оборачиваемости оборотных средств.

    Введем в рассмотренную индексную  модель в качестве  сомножителя   средние остатки  оборотных  средств  (ОC),  получим  новую  модель,  которая   будет характеризовать  связь  объема  валового  национального   продукта   (Q)   с факторами предыдущей модели и средним остатком оборотных средств 

                                   Q = Kn’dCO 

   Использование этой модели в  статистическом анализе позволяет  дать оценку влияния каждого фактора на прирост объема валового национального продукта. При этом решение модели можно произвести по изложенному выше алгоритму, а также путем использования расчетов предыдущей модели.

   По приведенным ранее отчетным  и расчетным данным  (см.  Таблицы  3.4 и 3.5) вычислим влияние факторов  на  прирост результативного  показателя. Расчет абсолютного прироста валового национального продукта за  счет  первых трех  факторов  модели   произведем   путем   умножения   полученного   выше абсолютного   прироста   совокупной   оборачиваемости   оборотных   средств, обусловленного  соответствующим  фактором,  на  средние  остатки   оборотных средств в отчетном году.

    Абсолютный   прирост   валового   национального   продукта,   обусловлен

изменением  следующих факторов;

1) уровня  валового национального продукта  в  расчете  на  1  рубль  оборота

кредита по выдаче: 

Qa = Ya*CO1 = -0,0385*190 = -7,315 млрд. р.; 

2) скорости  оборачиваемости краткосрочного  кредита: 

Qb = Yb*CO1 = 0,3179*190 = 60,401 млрд. р.; 

3) доли  краткосрочного кредита в общем  объеме оборотных средств:

Qc = Yc*CO1 = 0,0085*190 = 1,615 млрд.р. 

    Прирост  валового  национального   продукта,   обусловленный   изменением средних остатков оборотных средств, определяется по формуле:

Q(ОС) = =(ОС1 – ОС0)*Y0 = (190 - 168)*4,212121 = 105,303 млрд р. 

   Наибольший  прирост  валового  национального  продукта  получен  за  счет увеличения   средних   остатков   оборотных   средств   и    оборачиваемости краткосрочных ссуд, составивших соответственно 65,8 (105,3  :  160*  100)  и 37,4 (60,4: 160 *100) процентов его общего прироста.

  Изучение  связи оборачиваемости краткосрочного  кредита с совокупной оборачиваемостью оборотных средств по такой методике можно производить на уровне отрасли народного хозяйства или отрасли промышленности, используя при этом результаты деятельности по соответствующей отрасли. 
 
 

                               
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

   Заключение 

  Итак, Кредит представляет систему  экономических отношений  по  мобилизации временно свободных в народном хозяйстве денежных средств и использованию  их на нужды воспроизводства.

   Кредитные учреждения выполняют  большой объем работ, исчисляемый  ежедневно миллионами операций по  приему  и  выдаче  ссуд  предприятиям,  учреждениям, организациям и населению, по безналичным расчетам за  выполненные  работы  и услуги,  по  расчетно-кассовому  обслуживанию  предприятий,  организаций   и населения, приему и выдаче вкладов населению.

   Для управления процессами кредитования  в  народном  хозяйстве,  выявления тенденций  и  закономерностей   необходима   статистическая   информация   о кредитных  вложениях   и   кредитных   ресурсах,   ее   составе   по   видам ссудозаемщиков, в разрезе  отраслей  и  форм  собственности,  о  размерах  и составе  просроченных  ссуд,  об  эффективности  ссуд  в  научно-технические мероприятия, оборачиваемости кредитов.

   Сбором, обработкой и анализом  информации об  экономических   и  социальных процессах   в   кредитовании   занимается   банковская    статистика.    Она разрабатывает программы статистических  наблюдений, совершенствует  систему показателей, методологию  их  исчисления  и  анализа,  разрабатывает  методы статистического анализа конкретных явлений.

   Статистика  кредитования   занимается   также   обобщением   сведений   о

кредитовании,    выявлением    закономерностей,    изучением    взаимосвязи

использования кредитных ресурсов с эффективностью  использования  оборотных средств и т.п.

    В  статистике  долгосрочного   кредитования  важное  значение   придается

анализу  эффективности   кредитных   вложений   в   отдельные   мероприятия. Показатель  эффективности  определяется  отношением   абсолютного   эффекта, полученного  в  результате  завершения  какого-либо   мероприятия   (научно-технических достижений) за счет долгосрочного кредита,  к  размеру  кредита. Абсолютный эффект может выражаться размером годового прироста продукции  или прибыли. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

                         

  Список  литературы 

1. «Статистика финансов», под ред. Салина,2009г.

2. «Социально- экономическая статистика», под ред. Назарова, 2008г.

3.  Гусев  Н.Ю. «Статистика: основы методологии», 2005г.

4. «Практикум  по статистике» под ред. Симчеры, 2007г.

5.  «Денежно  – кредитная политика»/Деньги и кредит, №12, стр.10-11, 2002г.

6.   Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 352 с.

7.  Соложенцев Е. Д. , Степанова Н. В. , Карасев В. В. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов. СПб.: Изд-во С.-Петербургского ун-та, 2005.

8.  Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2007. – 608 с.