{"title":"Інноваційний підхід до моделювання оцінки прибутковості банківської системи","authors":"В. П. Кравченко, В. В. Сибірцев, В. В. Подплєтній","doi":"10.54929/2786-5738-2023-10-08-09","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"У статті представлено науково-методичний підхід щодо формування моделі прогнозування доходів і витрат в банківській системі. Проведено дослідження показників прибутковості банківської системи України за період 2016-2023 рр. Основою моделі є рівняння множинної регресії з оптимальним набором факторів впливу на показники прибутковості у банківській системі. У якості залежних змінних, які характеризують ефективність діяльності банківської системи, включено доходи, операційні витрати, загальні адміністративні витрати та відрахування до резервів. За результатами розрахунків взаємодія результуючого показника (Y) з факторними ознаками описується рівнянням лінійної багатофакторної регресії. Перевірка регресійної моделі показала, що існує щільний зв'язок між результативним показником Y та факторними величинами. Достовірність отриманих даних встановлено за показниками R2, критерій Фішера та t-критерій Стьюдента. За допомогою трендових моделей здійснено прогноз для кожного показника доходів, операційних, адміністративних витрат та відрахування до резервів. Запровадження розроблених трендових моделей прогнозування на макрорівні дають змогу враховувати можливі зміни вихідних параметрів використовуючи їх в регресійній моделі, що дозволить встановити загальну картину про прибуток в банківській системі та визначати найбільш оптимальну структуру і можуть бути використані, як інструмент НБУ, що дозволить приймати гнучку політику щодо їх регулювання.","PeriodicalId":510880,"journal":{"name":"Проблеми сучасних трансформацій. Серія: економіка та управління","volume":"22 8","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Проблеми сучасних трансформацій. Серія: економіка та управління","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.54929/2786-5738-2023-10-08-09","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
У статті представлено науково-методичний підхід щодо формування моделі прогнозування доходів і витрат в банківській системі. Проведено дослідження показників прибутковості банківської системи України за період 2016-2023 рр. Основою моделі є рівняння множинної регресії з оптимальним набором факторів впливу на показники прибутковості у банківській системі. У якості залежних змінних, які характеризують ефективність діяльності банківської системи, включено доходи, операційні витрати, загальні адміністративні витрати та відрахування до резервів. За результатами розрахунків взаємодія результуючого показника (Y) з факторними ознаками описується рівнянням лінійної багатофакторної регресії. Перевірка регресійної моделі показала, що існує щільний зв'язок між результативним показником Y та факторними величинами. Достовірність отриманих даних встановлено за показниками R2, критерій Фішера та t-критерій Стьюдента. За допомогою трендових моделей здійснено прогноз для кожного показника доходів, операційних, адміністративних витрат та відрахування до резервів. Запровадження розроблених трендових моделей прогнозування на макрорівні дають змогу враховувати можливі зміни вихідних параметрів використовуючи їх в регресійній моделі, що дозволить встановити загальну картину про прибуток в банківській системі та визначати найбільш оптимальну структуру і можуть бути використані, як інструмент НБУ, що дозволить приймати гнучку політику щодо їх регулювання.
文章介绍了建立银行系统收入与支出预测模型的科学方法。该模型基于多元回归方程,其中包含一组影响银行系统盈利指标的最佳因素。表征银行系统效率的因变量包括收入、营业费用、一般管理费用和拨备。根据计算结果,得出的指标(Y)与因素属性的交互作用用线性多元回归方程来描述。回归模型的检验结果表明,结果指标 Y 与因素值之间存在密切关系。通过 R2、费雪标准和学生 t 检验确定了所获数据的可靠性。利用趋势模型对收入、运营和管理费用以及准备金的各项指标进行了预测。在宏观层面实施所开发的趋势预测模型,可以在回归模型中使用这些模型考虑初始参数的可能变化,这将有助于建立银行系统利润的总体情况,并确定最理想的结构,还可以用作国家银行的工具,从而对其监管采取灵活的政策。