Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Статистическое исследование устойчивости региональных банковских систем России в условиях глобального финансово-экономического кризиса

Диссертация: Статистическое исследование устойчивости региональных банковских систем России в условиях глобального финансово-экономического кризиса
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Необходимо учитывать, что по величине парных коэффициентов корреляции обнаруживается лишь явная коллинеарность факторов. «Наибольшие трудности в использовании аппарата множественной регрессии возникают при наличии мультиколлинеарности факторов, когда более, чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью, т. е. имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга». Для определения… Читать ещё >

Статистическое исследование устойчивости региональных банковских систем России в условиях глобального финансово-экономического кризиса (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава I. РЕГИОНАЛЬНЫЕ БАНКОВСКИЕ СИСТЕМЫ КАК ОБЪЕКТ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОГО ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА
    • 1. 1. Понятие региональной банковской системы и экономическая природа ее эмерджентности
    • 1. 2. Статистическое исследование изменения институционального состава региональных банковских систем вследствие влияния глобального кризиса
    • 1. 3. Анализ изменений территориальной дифференциации состава региональных банковских систем и уровня пространственной концентрации кредитных организации
  • Глава II. АКТИВНЫЕ И ПАССИВНЫЕ ОПЕРАЦИИ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ В СИСТЕМЕ ФАКТОРОВ УСТОЙЧИВОСТИ РЕГИОНАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ СИСТЕМ
    • 2. 1. Статистическое исследование распределения региональных банковских систем по признаку устойчивости в ситуации кризиса 2008−2009гг
    • 2. 2. Оценка влияния активных операций кредитных организаций на устойчивость региональных банковских систем
    • 2. 3. Исследование воздействия пассивных операций кредитных организаций на финансовую устойчивость региональных банковских систем
  • Глава III. СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ СИСТЕМ И
  • СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ РЕГИОНОВ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОГО ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА
    • 3. 1. Статистические измерения системного эффекта деятельности кредитных организаций в составе региональных банковских систем
    • 3. 2. Анализ влияния социально-экономического развития субъектов РФ в докризисный период на устойчивость региональных банковских систем в период кризиса j
    • 3. 3. Адаптация региональных банковских систем к вызовам кризиса в комплексе факторов посткризисного развития регионов: количественные закономерности их оценки
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Актуальность темы

исследования. По оценкам Правительства Российской Федерации, 2010 г. для экономики страны стал переходным от кризисной ситуации к восстановительному развитию. Ожидается, что к началу 2012 г. российская экономика в полном объеме компенсирует потери, вызванные кризисным спадом.

Необходимость изучения уроков глобального финансово-экономического кризиса на этапе выхода из него обусловлена нелинейностью посткризисного развития экономики вследствие возникновения циклических колебаний с меньшей амплитудой и временной фазой. Вместе с тем, теоретическое и прикладное значение имеют выявление и количественная характеристика закономерностей взаимодействия банковских и в целом экономических систем в сравнительном аспекте на дои посткризисном этапах с целью корректировки разработанных до начала глобального финансово-экономического кризиса 2008;2009 гг. стратегических программ социально-экономического развития.

Решение задач финансового оздоровления экономики страны и регионов, обоснованности дальнейшего институционального развития банковской системы во взаимосвязи с целевыми ориентирами социально-экономического развития требует анализа и количественной характеристики факторов устойчивости региональных банковских систем (РБС) в период кризиса, закономерностей взаимодействия РБС с социально-экономическими системами регионов как информационной основы регулирования их посткризисного развития.

Необходимость для целей государственного регулирования разработки методического обеспечения статистического исследования факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисной ситуации, анализа их взаимодействия с производственной и социальной сферами регионов на отдельных фазах макроэкономического спада и подъема обусловила актуальность диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Проблемы кризисной экономики современной России и зарубежных стран, оценка тенденций и перспектив посткризисного развития, в том числе за счет модернизации региональных финансов, исследовали в своих работах российские авторы А. Аганбегян, С. Алексашенко, С. Архипова, Е. Гайдар, С. Добрышевский, Э. Исаев, В. May, В. Миронов, Д. Мирошниченко, А. Моисеев, А. Орлов, В. Стародубровский, Э.' Энтов, а также зарубежные ученые Nouriel Roubini, Stephen Mihm, Frenk Mills, Ludwig von Mises, Alfonso Novales, Esther Fernandez, Jesus Ruiz.

Анализу причин и условий возникновения кризисных явлений в банковских системах, взаимодействию банковских и социально-экономических систем, в том числе на региональном уровне, посвящены работы О. Дробышевского, JI. Ледермана, С. Орлова, О. Тарасенко, П. Трунина, Е. Хоменко, С. Четверикова.

Исследования сопряженного развития банковского сектора и экономики в целом на различных стадиях циклической динамики осуществили в своих работах зарубежные авторы М.А. Abrams, С.А.Е. Goodhart, J. Huerta de Soto, F.E. Kydland и G. Selgin, M. Скоузен, Г. Хаберлер и др.

Методам статистического исследования развития банковских систем, анализа и моделирования деятельности кредитных организаций посвящены, работы М. Ефимовой, В. Мхитаряна, М. Назарова, Е. Саблиной, Ю. Сажина, В. Салина.

Тщательное изучение научных публикаций и методологических рекомендаций показало, что теоретическому обоснованию и выработке методики комплексного статистического исследования финансовой устойчивости региональных банковских систем, выявлению совокупности внутренних и внешних факторов прибыльности образующих их кредитных организаций, анализу закономерностей взаимодействия региональных банковских систем и социально-экономических систем регионов в условиях глобального финансово-экономического кризиса, а также на начальных этапах выхода из него уделено недостаточно внимания. Указанные обстоятельства определили выбор темы диссертационного исследования.

Объектом исследования явились банковские системы, включающие в себя кредитные организации и их филиалы, расположенные на территории регионов — субъектов РФ.

Предмет исследования — система показателей и выработанные на их основе количественные закономерности финансовой устойчивости региональных банковских систем на этапах вхождения России в глобальный финансово-экономический кризис и выхода из него.

Цель диссертационной работы состоит в разработке теоретических положений, методического инструментария и в проведении на этой основе комплексного статистического исследования финансовой устойчивости региональных банковских систем в условиях глобального финансово-экономического кризиса 2008;2009 гг., в выявлении и оценке количественных закономерностей влияния устойчивости региональных банковских систем на социально-экономическое развитие субъектов Российской Федерации в посткризисный период.

Для достижения цели были поставлены следующие взаимосвязанные задачи:

— сформировать теоретические положения о содержании понятия «региональная банковская система» и обосновать критерии финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисных условиях;

— исследовать институциональный состав региональных банковских систем и его структурно-динамические изменения на различных этапах глобального финансово-экономического кризиса;

— оценить влияние активных и пассивных операций кредитных организаций в составе региональных банковских систем на их финансовую устойчивость;

— разработать статистические модели и проанализировать закономерности взаимодействия банковских систем и региональных социально-экономических систем регионов в условиях глобального финансово-экономического кризиса и на начальном этапе выхода из него.

Область исследования. Содержание диссертационной работы соответствует следующим пунктам Паспорта специальности 08.00:12 -Бухгалтерский учет, статистика (экономические науки): 3.3 — Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений, процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов- 3.4 — Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованиемизмерение неравномерности развития территориальных образований- 3:8 — Прикладные статистические исследования воспроизводства населения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятийорганизаций, отраслей экономики России и других стран.

Теоретической и методологической основой исследования служили труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, посвященные проблемам развития и взаимодействия экономических и в их составе банковских систем на различных этапах многолетнего экономического цикла.

Был применен комплекс общенаучных методов познания (анализ и синтез, сравнение и аналогия, абстрактно-логический и системный подходы), а также специфических методов — статистической группировки, оценки структурных различий, анализа эмпирических рядов распределений, выявления и интерпретации главных компонент, корреляционного анализа и регрессионного моделирования, построения моделей бинарного выбора, картографического, совокупность которых обеспечила комплексный подход к изучению проблемы.

Практическая реализация указанных методов была осуществлена с помощью пакетов прикладных программ 81аЙ81: юа 7.0, 8ТАТА, вЯЕТЬ.

Информационную и эмпирическую базу исследования составили: федеральные и региональные законодательные и нормативные акты по изучаемой проблемеофициальные данные Федеральной службы государственной статистики, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики Самарской области, материалы Бюллетеня банковской статистики (Региональный раздел) Центрального банка Российской Федерации, публикации научно-исследовательских организаций, ресурсы Интернета.

Научная новизна диссертационной работы состоит в том, что в ней дана статистическая оценка факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в условиях глобального кризиса, выявлены и количественно охарактеризованы закономерности взаимодействия региональных банковских систем и социально-экономических систем регионов в период кризиса и на начальном этапе посткризисного развития.

Основными результатами, характеризующими научную новизну исследования, являются следующие:

— уточнено определение региональной банковской системы как открытой экономической системы, элементы которой (банки, небанковские кредитные организации и их филиалы) взаимодействуют целенаправленно и в процессе этого проявляют принципиально новые свойства (свойства эмерджентности), используя сконцентрированные на территории региона финансовые и нефинансовые ресурсы;

— выявлены типические группы региональных банковских систем, различающиеся характером изменения институционального состава на этапах глобального финансово-экономического кризиса, установлены и количественно охарактеризованы основные тенденции изменения пространственной концентрации институциональных единиц в составе РБС;

— доказана возможность градации региональных банковских систем по критерию финансовой устойчивости в кризисных условиях на две основные группы: «устойчивые РБС» и «неустойчивые РБС» ;

— построены регрессионные модели влияния интенсивности и состава активных и пассивных операций кредитных организаций на финансовую устойчивость региональных банковских систем в условиях глобального кризиса 2008;2009 гг.- дана статистическая оценка системного эффекта взаимодействия активных и пассивных операций кредитных организаций в составе «устойчивых» и «неустойчивых» РБС;

— выделены и интерпретированы главные компоненты социально-экономического развития регионов в предкризисный период и адаптации региональных банковских систем к условиям кризиса;

— разработаны модели бинарного выбора, характеризующие вероятность сохранения финансовой устойчивости региональных банковских систем вовремя кризиса, под влиянием обобщенных факторов социально-экономического развития регионов в предкризисный период и адаптации региональных банковских систем к условиям кризиса;

— дана статистическая оценка взаимодействия факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисной ситуации на изменение реальных доходов, потребительских расходов населения, на параметры инвестиционной и строительной деятельности в регионах в посткризисный период.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования разработанных автором моделей и рекомендаций, направленных на устойчивое финансовое и социально-экономическое развитие, региональными органами власти и управления, Центральным банком Российской Федерации, научными и образовательными организациями. Разработанные статистические закономерности могут служить информационной основой государственного регулирования пространственно-экономических процессов, обеспечения финансовой устойчивости общенациональной и региональных социально-экономических систем.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на Девятой Международной научно-практической конференции «Проблемы развития предприятий: теория и практика» (г. Самара, 2010) — Международной научно-практической конференции «Инновационное развитие образовательного потенциала по направлениям: логистика, менеджмент, сервис и бизнес-статистика (г. Самара, 2010) — Всероссийской научно-практической конференции «Российская государственная статистика и вызовы XXI века» (г. Москва, 2011).

Представленные в диссертации практические результаты были получены* автором на основе анализа, диагностики и прогнозирования региональных экономических процессов.

Основные положения диссертации нашли отражение в 7 опубликованных работах авторским объемом 4,1 печ. л., в том числе 5 работ в рецензируемых научных журналах и изданиях по перечню ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка.

Общие выводы по главе II следующие:

1. Глобальный финансово-экономический кризис в своем развитии проходит различные этапы, на которых региональные банковские системы (РБС) адаптируются к появлению новых внутренних и внешних факторов их функционирования.

В качестве критерия устойчивости региональных банковских систем в кризисных условиях обоснован признак неуменьшения доли прибыльных кредитных организаций (КО) в их составе.

2. Установлено, что происходила перегруппировка РБС по принятому критерию устойчивости на рассматриваемых временных этапах: в первый год развития кризиса (2009г.) и на начальном этапе выхода из него (I квартал 2010 г.).

Исследование показало, что за весь период (январь 2009 г. — март 2010 г.) из 78 региональных банковских систем, включенных в анализ, 49 проявили себя как «Устойчивые», 29 как «Неустойчивые» в условиях развития глобального кризиса.

3. Выделенные группы РБС имеют существенное отличие по уровню дифференциации результативного показателя их деятельности — среднего значения рентабельности активов кредитных организаций, входящих в их состав.

На основе непараметрического двухвыборочного критерия Вилкоксона установлено, что различие средних уровней рентабельности активов КО в сравниваемых группах РБС («Устойчивых» и.

Неустойчивых") является статистически незначимым. Получено доказательство того, что на «выживаемость» РБС в кризисных условиях и состояние их «устойчивости» на различных этапах кризиса оказывают влияние глубинные внутренние и внешние факторы, напрямую не проявляющиеся в изменении финансовых результатов деятельности КО в составе РБС.

4. В составе внутренних факторов устойчивости РБС проанализированы интенсивность и структура активных и пассивных операций кредитных организаций, образующих РБС. На основе сравнения средних значений показателей и парных коэффициентов корреляции сделаны выводы о существенном отличии состава и интенсивности деятельности «Устойчивых» и «Неустойчивых» РБС по привлечению и размещению средств и влиянии этого отличия на результативные показатели доли прибыльных КО в составе РБС и рентабельности их активов в различные периоды развития глобального кризиса.

ГЛАВА Ш. СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ г.

ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ.

РЕГИОНАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ СИСТЕМ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

РЕГИОНОВ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОГО.

ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА.

3.1. Статистические измерения системного эффекта деятельности кредитных организаций в составе региональных банковских систем.

Активные и пассивные операции в деятельности кредитной организации (коммерческого банка) тесно связаны между собой. При осуществлении операций по размещению средств менеджмент банка должен сохранять постоянный контроль над пассивами в части сроков их привлечения, наличия свободных ресурсов, стоимости заимствования. В I противном случае это может привести к снижению доходов и прибыли, возникновению риска ликвидности и даже убыткам [72, с. 184- 87, с. 79].

Отмеченное взаимодействие размера и состава активов и пассивов баланса кредитных организаций учитывалось при построении регрессионных моделей зависимости результативных показателей прибыльности региональных банковских систем (РБС) в различные периоды развития кризиса (?1 и А^)* и среднего уровня их рентабельности (¥-з) от вышеуказанных (§§ 2.2. и 2.3) факторных показателей.

На основе выполненного в параграфах 2.2 и 2.3 анализа теоретико-экономической и корреляционной связей результативных показателей (¥-ь и ¥-з) и относительных величин, характеризующих интенсивность и структуру активных и пассивных операций кредитных организаций в.

См. обозначения в табл 2.2.1 и 2.3.1. с составе РБС (табл. 2.2.1 и 2.3.1) выполнен предварительный отбор факторных показателей для включения в регрессионные модели.

При построении многофакторных регрессионных моделей учитывалось, что одной из важнейших предпосылок обоснованности конечных результатов является требование возможно меньшей коррелированности включенных в модель факторных показателей.

В большинстве литературных источников по теории статистики с этой целью предлагается использовать критерий, четко изложенный в учебнике Ефимовой М. Р., Петровой, Е.В., Румянцева В. Н- [32, с.273]: из двух факторных, показателей (X-, X-), имеющих между собой «весьма тесную» корреляционную связь, исключается тот, величина которого с результативной величиной У будет, менее тесной.

С учетом данного требования как базового при выполнении настоящего исследования. в ряде случае применялись другие, более эффективные методы отбора исключения факторов с целью избежание явления мультиколлинеарности, изложенные в учебнике под редакцией проф. Елисеевой И. И. «Эконометрика» [30, с. 111−119].

В соответствии с указанными в данномисточнике требованиями, при анализе интеркорреляции с целью исключения эффекта, коллинеарности* предпочтение отдавалось не тому фактору, который более тесно связан с результатом, а тому фактору, который при достаточно тесной связи с результатом имеет наименьшую тесноту связи с другими факторными показателями [30, с. 113]. «В этом требовании проявляется специфика множественной регрессии как метода исследования комплексного воздействия факторов в условиях их независимости друг от друга» [там же]! Ниже представлен пример выбора фактического показателя для включения в уравнение регрессии из группы факторных показателей, связанных коллинеарной связью (Пример З.1., 1). Учитывалось, что две переменные явно коллинеарны, т. е. находятся между собой в линейной зависимости, если ЯХ-Х1 >. 0,7.

Пример 3.1.1.

При изучении зависимости результативного показателя Ух и факторных показателей К2, К3, К4, К5 матрица парных коэффициентов корреляции оказалась следующей: к2 к3 К4 к5.

К2 0,19 1.

К3 0,48 0,29 1.

К4 0,41 0,32 0,68 1.

К5 0,44 0,27 0,87 0,67 1.

Примечание: обозначения показателей приведены в табл. 2.2.1 и 2.3.1.

Очевидно, что факторные показатели К3 и К5 дублируют друг друга.

В соответствии с указаниями проф. Елисеевой' И.И. [30, с 113], в анализ целесообразно включить фактор К4, а не К5, так как хотя корреляция с К5 с результатом слабее, чем корреляция фактора К3 с (ЛЖ|Л-5 <), но зато слабее межфакторная корреляция Як5К2 < Якзк2- Поэтому в данном случае в уравнение множественной регрессии показатели ?] следует включить факторные показатели К3 и К4.

Необходимо учитывать, что по величине парных коэффициентов корреляции обнаруживается лишь явная коллинеарность факторов [там же]. «Наибольшие трудности в использовании аппарата множественной регрессии возникают при наличии мультиколлинеарности факторов, когда более, чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью, т. е. имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга». [30, с. 113 114]. Для определения переменных, «ответственных за мультиколлинеарность факторов», использован метод сравнения между собой коэффициентов множественной детерминации. Для этого в качестве зависимой переменной рассматривается каждый из факторов, связанных мультиколлинеарной связью. Чем ближе значение коэффициента, тем сильнее проявляется мультиколлинеарность факторов [30, с. 116]. Пример отбора факторов по предложенной схеме представлен ниже (Пример 3.1.2). При изучении зависимости = / (02, Оэ, Б9) матрица парных коэффициентов корреляции оказалась следующей:

У1 Оз в9 о2 -0,45 1 = 98,78.

0,49 -0,99 1 ^о3||о2о9 = 98,87 о9 0,47 0,77 0,78 1 = 62,67.

Примечание: обозначения показателей приведены в табл. 2.2.1 и 2.3.1.

В соответствии с вышеизложенной методикой в уравнение включается факторный показатель с минимальной величиной коэффициента множественной детерминации, т. е. Б9.

Таким образом, после выполненного этапа теоретико-экономического анализа факторов с целью их отбора для включения в регрессионную модель (§§ 2.2. и 2.3) оценивались линейные корреляционные связи между факторными показателями (примеры 2.3.1 и 2.3.2) и окончательный отсев факторов проводился покритерию Стьюдента для коэффициентов регрессии: из уравнения исключались факторы с величинойкритерия меньше табличного.

Регрессионные модели разрабатывались как в целом по исследуемой совокупности региональных банковских систем (78 ед.), так и по обоснованным в § 2.1. и качественно различным группам: группам «Устойчивых» и «Неустойчивых» в исследуемые интервалы кризисного периода (1 — 2009 г.- 2 — январь 2009 г.- 3 — март 2010 г.) региональным банковским системам.

Представленные ниже многофакторные регрессионные модели характеризуются: 1 — достаточно высоким уровнем адекватности, о чем свидетельствуют значения коэффициентов множественной корреляции и I детерминации (Л и Я2) в некорректированном и корректированном I вариантах, а также соотношение расчетных и табличных (т.е. критических значений критерия Фимера-Снедекора (Р-псритерия)), 2 — значимостью статистических параметров модели, что подтверждается соотношением расчетных и табличных (критических) значенийкритерия Стьюдента [3, с. 381−382].

I. Результативный показатель >>1 — Доля прибыльных кредитных организаций в составе региональных банковских систем (РБС), 2009 г.

1.1. Исследуемая совокупность региональных банковских систем (78 ед.).

1) У, = 7,751−69,925Х7 -62,292?-, -87,89 473 -1,301/" +107,44 304 где: Х7 — Доля объемов кредитования по виду деятельности по виду деятельности «Строительство» в общем объеме кредитования юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в рублях, коэф. Уп — Доля объемов кредитования по прочим видам деятельности в общем объеме кредитования юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в иностранной валюте и драгоценных металлах Ъъ — Доля объема предоставленных кредитов субъектам малого и среднего > предпринимательства в иностранной валюте и драгоценных металлах в общем объеме кредитования указанных субъектов, коэф. Р4 — Сумма средств инвестиционных КО в акции дочерних и зависимых акционерных обществ в расчете на количество кредитных организаций и филиалов КО, действующих на территории региона, млн. руб./ед. 04 — Доля средств негосударственных организаций в общей сумме вкладов организаций в рублях, коэф.

Статистические характеристики полученной модели представлены в табл. 3.1.1.

16. Исходя из анализа полученной модели бинарного выбора (пробит-регрессии) получены следующие выводы: 1). Приоритеты развития социальной сферы регионов, обеспечиваемые бюджетным финансированием, в докризисный период (Главная компонента Fi), оказали влияние на уменьшение «запаса прочности» региональных банковских систем в период кризиса. На это указывает отрицательное значение параметра при переменной Fj в разработанной модели. Однако при этом, рассматриваемый параметр имеет меньшее абсолютное значение по сравнению с оценками влияния четырех из пяти других факторов, оказывающих положительное влияние на устойчивость РБС. Сделано заключение, что общее воздействие рассматриваемых «рычагов устойчивости» РБС в кризисный ситуации (F2, Фь Фг, Фз, Ф4) способно нивелировать отрицательное влияние факторов социальной ориентированности экономики регионов на степень этой устойчивосчти. t.

Второй вывод следует из сравнения^ положительных параметров при факторах пробит-модели. Наибольшее по значению положительное влияние на вероятность попадания РБС в группу «Устойчивых» в кризисный ситуации оказал уровень экономического развития регионов в предкризисный период, особенно в тех случаях, когда он определился вкладом топливно-добывающих отраслей в это развитие (главная комплнента ?2).

Среди обобщенных факторов адаптации, «самонастроивания» РБС в условиях кризиса (2009г.) наибольшее положительное влияние на их устойчивость в его наиболее острый период и на начальной стадии выхода.

2008 г. и I квартал 2010 г.) оказали факторы: Ф1 — «Интенсивность кредитных операций, „поддерживаемая“ привлечением средств в иностранной валюте» и Ф3 — «Кредитование всех видов деятельности, кроме вида „Добыча полезных ископаемых“ (последнее преимущество в иностранной валюте и драгоценных металлах».

16. Полученная имитационная модель, подтверждая зависимость устойчивость региональной экономической системы в целом^ и ее банковской подсистемы, в частности, от ресурсодобывающих видов деятельности и ориентированности на такие средства' «безопасности», как операции в иностранной валюте, тем не менее, показывает использование других «рычагов» поддержки* в кризисной ситуации. Среди нихэкономическое развитие регионов, обусловленное влиянием не связанных с добычей ресурсов видов деятельности, аккумулирование через пассивные операции кредитных организаций денежных средств физических лиц, государственная поддержка региональных банковских систем.

17. В общей логике исследования предусматривался этап оценки влияния сохранения устойчивости РБС в условиях кризиса и на начальном этапе выхода из него (январь 2008 г. — март 2010 г.) на параметры социально-экономического развития регионов в посткризисный период (первое полугодие 2010 г.).

В качестве результативных (У1 — У15) на данном этапе, исходя из наличия исходной информации об изменениях в социально-экономической сфере регионов в краткосрочном режиме приняты две группы показателей:

I групп — Показатели, характеризующие доходы, расходы и потребление домашних хозяйств в регионах РФ.

II группа — Показатели инвестиционной и строительной деятельности в регионах РФ.

18. По результатам сравнения групповых значений медианы установлено, что в регионах функционирования «Неустойчивых» РБС более быстрыми темпами происходило возвращение докризисных уровней доходов и потребления населения, при том, что структуры потребительских расходов по группе регионов «устойчивых» и «неустойчивых» РБС оказались весьма близкими.

19. На основе обобщенного массива региональных данных, включающего оценки главных компонент адаптации РБС к условиям кризиса по всем рассматриваемым регионам (79), значение фиктивной переменной Бь задающей отнесение региона к группам «Устойчивые» или «Неустойчивые» РБС, а также результативные показатели, получены две статистически значимые модели:

I. У] — «Располагаемые ресурсы в среднем на члена домашнего хозяйства в месяц, рублей» по регионам РФ в посткризисный, период (I квартал 2010 г.).

II. У15 — Потребительские расходы (в среднем на члена домашнего хозяйства, руб.) в тот же период.

21. Полученные модели имитируют процессы посткризисного развития: укрепление устойчивости РБС за счет кредитования различных видов деятельности (кроме добычи полезных ископаемых) в посткризисный период «оттягивает» средства, которые могли быть использованы на сохранение доходов населения и стабилизирующего уровня потребления: Выявлено, что ситуация усугублялась в регионах «неустойчивых» РБС. При этом, хотя вошедший в состав модели объясняющий фактор1 (главная компонента ФЗ — «Кредитование всех видов деятельности, кроме вида „Добыча полезных ископаемых“ (последнее преимущество в иностранной валюте и драгоценных металлах») — далеко не единственный в обосновании поскризисного уровня располагаемых ресурсов и потребительских расходов населения регионов (о чем свидетельствуют коэффициенты множественной детерминации Яг), высокая статистическая значимость параметра при предикторе ФЗ свидетельствует о хороших имитирующих свойствах моделей и обоснованности вышеприведенных выводов.

Инвестиционный «отклик» социально-экономических систем регионов (СЭСР) в посткризисный период (первое полугодие 2010 г.) на устойчивость РБС в условиях кризиса проявился в том, что объемы инвестиций в целом, а также по строительству (в том числе жилищному) возросли в большей степени, а по индивидуальному строительству — снизились в меньшей степени, в регионах, банковские системы которых оказались «устойчивыми» в условиях кризиса, по сравнению с регионами группы «неустойчивых» РБС.

22. Общее заключение диссертационной работы следующее: региональные банковские системы (РБС) как подсистемы социально-экономических систем регионов (СЭСР) являются по отношению* к ним «экономическими реципиентами». Экономические взаимосвязи, обеспечивающие устойчивость к кризисным воздействиям, оказались преимущественно «направленным вовнутрь»: от СЭСР к РБС. Влияние «устойчивых» РБС на посткризисное восстановление СЭСР гораздо менее существенно.

23. Результаты выполненного исследования позволяют выработать и использовать в системе государственного управления и рыночного регулирования информационные сигналы взаимосвязанного «поведения» социально-экономических систем регионов и их банковских систем на различных фазах среднесрочных и краткосрочных экономических циклов, «спровоцированных» глобальным финансово-экономическим кризисом на различных фазах экономических циклов, повторяемость которых с различными фазами и амплитудами является экономически закономерной.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 № 395−1
  2. Методологические положения по статистике. Вып. 1. — М.: Госкомстат России, 1996.-672 с.
  3. Методологические положения по статистике. Вып. 2. М.: Госкомстат России, 1998.-244 с.
  4. А.Е. Кризисная экономика современной России: тенденции и перспективы / А. Абрамов, Е. Апевалова, Е. Астафьева и др.: науч. ред. Е. Т. Гайдар. М.: Проспект, 2010. — 656 с.
  5. А.Г. Об особенностях современного мирового финансового кризиса и его последствий для России. Деньги и кредит, 2008, № 12. -с. 3−9.
  6. А.Г. Россия в период глобального финансово-экономического кризиса 2008−2009 гг. Банковские услуги, 2009, № 1. с. 2−45.
  7. А.Г. Социально-экономическое развитие России. 2-е изд., испр. и доп. — М.: Дело, 2004. — 272 с.
  8. С.А. Методы эконометрики: учебник. М.: Магистр: ИНФРА-М, 2010.-512 с.
  9. Н. Российская экономика на фоне мирового кризиса: Текущие тенденции и перспективы развития / Акиндинова Н., Миронов В., Петроневич М. // Вопросы экономики. 2009.9.-с. 71−92.
  10. Актуальные проблемы теории и практики банковского дела: Сборник научных трудов / Сарат. гос. соц.-эконом. ун-т. Саратов:2003 -152 с.
  11. С., Мирошниченко Д. Российский кризис и антикризисный пакет: цели, масштабы, эффективность / С.
  12. , В. Миронов, Д. Мирошниченко — «Вопросы экономики»" № 2, 2011.
  13. C.B. Кризис-2008: пора ставить диагноз. Вопросы экономики, 2008, № 11. 13 с.
  14. C.B. Обвальное падение закончилось, кризис продолжается. Вопросы экономики, 2009, № 5. с. 4−20.
  15. Банковское дело: Управление и технологии: Учебник для вузов (под. ред. Тавасиева A.M.) Изд. 2-е, перераб., доп. Издательство ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
  16. Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка : Учебник для вузов. Изд. 2-е, перераб. и доп. — М.: Университетская книга- Логос, 2007. — 368 с.
  17. Г. Н. Банковское дело: учебник / под ред. Г. Н. Белоглазовой, Л. П. Кроливецкой. 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 592 с.
  18. К.С. Финансовое право: учебник/К.С. Вельский и др.- под ред. Запольского, М. 2006.
  19. H.A. Статистика финансов. Учебное пособие. Изд>. 2-е перераб. и доп. — М.: ООО Фирма «Благовест-В», 2005. — 248 с.
  20. В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере Текст.: учеб. пособие / В. П. Боровиков, Г. И. Ивченко. М.: Финансы и статистика, 2006. — 384 с.
  21. H.H. Финансовая система субъекта Российской Федерации -СПб.: ООО «Бизнес пресса», 2009. 640 с.
  22. Бюллетень банковской статистики. М.: ЦБ РФ, 2008−2010.
  23. Ю.Г., Авагян Г. Л. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: учеб. пособие / Вешкин Ю. Г., Авагян Г. Л. М.: Магистр, 2007. — 350 с.
  24. Е.Т. Мировой экономический кризис: последствия для российской политики / Гайдар Е. Т. // Экономическая политика. 2009. -№ 4. — С.37−46.
  25. Е.Т. Финансовый кризис в России и в мире / Под ред. Е. Т. Гайдара М.: Проспект, 2009. — 256 с.
  26. А. Банковская система Польши / Под ред. проф. А. Господаровича. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2005. — 180 с.
  27. X. ван, Брайович Братанович С. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного управления и управления финансовым риском / Пер. с англ.- вступ. сл. д.э.н. К. Р. Тагирбекова М.: Издательство «Весь Мир», 2007. — 304 с.
  28. Д.В. Статистика финансов и кредита. Учебно-практическое пособие. -М.: ООО «Издательство ЭЛИТ», 2006. 144 с.
  29. С., Пащенко С. Анализ конкуренции в российском банковском секторе. / С. Дробышевский, С. Пащенко. М.: ИЭПП, 2006.- 130 с.
  30. Дробышевский С. М, Трунин П. В. Анализ трансмиссионных механизмов денежно-кредитной политики в российской экономике / Дробышевский С. М., Трунин П. В., Каменских М. В. М.: ИЭПП, 2008. — 87 с.
  31. И.Н. Системный анализ в экономике: учеб. пособие / И. Н. Дрогобыцкий. М.: Финансы и статистика, 2007. — 512 с.
  32. И.И. Эконометрика: Учебник- Под ред. И. И. Елисеевой 2-е изд. — М.: Финансы и статистика, 2005. — 576 с.
  33. С.Л., Юденков Ю. Н. Основы организации деятельности коммерческого банка: учебник / С. Л. Ермаков, Ю. Н. Юденков. М.: КНОРУС, 2009. — 656 с.
  34. М.Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики: Учебник. -М.: ИНФРА-М, 1996. 416 с.
  35. E.B. Статистические индикаторы краткосрочных экономических циклов в развитии региона Текст.: монография / Е. В. Зарова. Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2010.-172 с.
  36. Е.В. Эконометричёское моделирование и прогнозирование развития региона в краткосрочном периоде / Е. В. Зарова, Г. Р. Хасаев. -М.: Экономика, 2004. 149 с.
  37. Е.В., Чудилин Е. В. Региональная статистика. Учебник / под ред. Е. В. Заровой, Г. И. Чудилина. -М.: Финансы и статистка, 2006. 624 с.
  38. H.A. Социально-экономическое содержание банковской прибыли. Самара: Изд. Самарск. гос. экон. акад., 1999. — 51 с.
  39. Э.А. Модернизация региональных финансов: монография/ Э. А. Исаев. М.: Изд-во РАГС, 2009. -224 с.
  40. И.А. Модели банковских рисков. Учебное пособие / Моск. гос. ун-т эк-ки, стат-ки и инф-ки. М., 2001. — 155 с.
  41. М.В., Шмойлова С. А. Коммерческие банки: экономико-статистический анализ: М.: Маркет ДС, 2004. 248 с.
  42. А.И. Прикладная математическая статистика для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. — 816 с.
  43. В.И. Банковское дело: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. / Под ред. проф. В. И. Колесникова, проф. Л. П. Кроливецкой. — М.: Финансы и статистика, 1998. — 464 с.
  44. Г. Д., Дианов Д. В. Банковская, бюджетная и финансовая статистика: Учебно-практическое пособие. — М.: Изд-во МЭСИ, 1999.- 146 с.
  45. О.И. Банковские операции : учебное пособие / кол. авторов — под ред. О. И. Лаврушина. М.: КНОРУС, 2007. — 384 с.
  46. О.И. Банковское дело. Экспресс-курс. Учебное пособие / кол. авторов — под ред. О. И Лаврушина. 3-е изд., перераб. и доп. — М.: КНОРУС, 2009. — 352 с.
  47. О.И. Банковское дело: учебник / О. И. Лаврушин, И. Д. Мамонов, Н. И. Валенцева и др.- под ред. засл. деят. науки РФ, д-ра экон. наук, проф. О. И. Лаврушина. 7-е изд., перераб. и доп. -М.: КНОРУС, 2008.-768 с.
  48. О.И. Основы банковского дела: учебное пособие/кол. авторов- под ред. О. И. Лаврушина. -М.: КНОРУС, 2008. 384 с.
  49. B.C. Методология статистического исследования инвестиций в основной капитал: пространственно-временный аспект: Учебник. / Левин B.C., Афанасьев В. Н-, Левина Т. Н. -М: 2010. с. 72−73.
  50. С.И., Слепов В. А. Финансы: учебник / Иод ред. проф. С. И. Лушина, проф. В. А. Слепова. -М.: Издт-во Рос. экон. акад., 2000.-384 с.
  51. A.C. Исследование систем управления: учебник для вузов / A.C. Малин, В-И. Мухин- Гос. ун-т — Высшая школа экономики. 3-е изд. -М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2005. — 399 с.
  52. May В. Глобальный кризис: опыт прошлого и вызовы будущего: Экономическая политика, 2009, № 4. с. 47−61.
  53. May В. Драма 2008 года: от экономического чуда к экономическому кризису. Вопросы экономики, 2009, № 2. с. 4−23.
  54. May В. Кризис на начальной стадии: причины и проблемы. Экономическая политика, 2008, № 6. — с. 52−68.
  55. А. Региональные заемщики и финансовый кризис / А. Моисеев, О. Черданцева // Рынок ценных бумаг, 2008.19.-с. 71−74.
  56. Д.А. Понятие региональной банковской системы и экономическая природа её эмерджентности Текст. / Д. А. Мокрый // Вестн. Самар. гос. экон. ун-та. Самара, 2010. — № 2 (65). — с. 83−89.
  57. Д.А. Статистическая оценка и прогнозирование циклических изменений в экономике региона Текст. / Д. А. Мокрый, Е. В. Зарова // Экономика. Статистика. Информатика. 2011. — с. 49−54.
  58. Д.А. Статистическое исследование изменения институционального состава региональных банковских систем в условиях глобального финансового кризиса Текст. / Д. А. Мокрый // Экон. науки. 2010. — № 4 (65). — с. 193−199.
  59. B.C. Эконометрика: учебник. М.: Проспект, 2011. — 384 с.
  60. М.Г. Практикум по статистике финансов: учебное пособие / кол. авторов — под ред. М. Г. Назарова. М.: КНОРУС, 2009. — 304 с.
  61. М.Г. Статистика финансов: учеб. для студентов вузов, обучающихся по специальности «Статистика» / под ред. М. Г. Назарова.- М.: Изд-во Омега-Л, 2005. 460 с.
  62. A.C. Региональные рынки: Учебник. М.: ИНФРА-М, 1999.- 479 с.
  63. A.C. Экономический кризис в Англии и его последствия / A.C. Орлов. // Современные записки, 1921. Кн. VI. с. 167−196.
  64. С.Н. Экономика и банковская система региона / С. Н. Орлов -М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2004. 302 с.
  65. А.Ю. Комплексный анализ финансовой деятельности банка / А. Ю. Петров, В. И. Петрова. М.: Финансы и статистика, 2007. 560 с.
  66. A.B. Банковские операции: учебник / A.B. Печникова, О. М. Маркова, Е. Б. Стародубцева. М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2007. -368 с.
  67. В.В. Привлеченные средства частных лиц в банках^России: статистический анализ /В.В. Прудникова. — М.: Университетская книга, 2009. 192 с.
  68. Региональные банковские системы и инвестиционные процессы / Консорциум по вопр. приклад, эконом, исслед., Канадское агенство по междунар. развитию. М.: Агентство ИЭПП, 2007. — 134 с.
  69. О.С. Банковские электронные услуги: Учеб. пособие. М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2010. — 400 с.
  70. Е.А. Статистика финансов: курс лекций: учебное пособие для вузов / Е. А. Саблина. М.: Издательство «Экзамен», 2007.-479 с.
  71. В.А. Тенденции и перспективы развития ипотечного жилищного кредитования в России Текст.: монография / В.А.
  72. Савинова. СПб.: Изд-во С.-Петерб. гос. ун-та экономики и финансов, 2008.-200 с.
  73. М.А., Чибриков Г. Г. Экономическая теория. Учебник для вузов. М.: Издательство НОРМА (Издательская группа НОРМА— ИНФРА-М), 2001. — 456 с.
  74. В.Н. Статистика финансов: Учебник / Под ред. проф. В. Н. Салина. М.: Финансы и статистика, 2000. — 816 с.
  75. М. Кто предсказал крах 1929 г.? // Экономический цикл: Анализ австрийской школы. — Челябинск: Социум, 2005.-с. 172−215.
  76. В.Г. Российская экономика в 2006 г. // Экономическая политика, 2007, № 1.
  77. A.M. Банковское дело: управление кредитной организацией: Учебное пособие / A.M. Тавасиев. — 2-е изд., перераб. и доп. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К0», 2009. 640 с.
  78. O.A., Хоменко Е. Г. Банковская система Российской Федерации и её антикризисное регулирование : учеб. пособие / O.A. Тарасенко, Е. Г. Хоменко. М.: Норма, 2009. — 304 с.
  79. Т.В. Практикум по финансовой статистике: учеб. пособие / Т. В. Тимофеева, A.A. Снатенков. — М.: Финансы и статистика- ИНФРА-М, 2009. 320 с.
  80. Уэрта де Сото Хесус. Деньги, банковский кредит и экономические циклы / Хесус Уэрта де Сото — пер. с англ. под ред. A.B. Куряева. -Челябинск: Социум, 2008. 663 с.
  81. . Умные бизнес-показатели: Система измерений эффективности как важный элемент менеджмента / Пер. с англ. -Днепропетровск: Баланс Бизнес Букс, 2004. — 312 с.
  82. Финансовый механизм и его правовое регулирование: Тезисы докладов международной научно-практической конференции / Саратовскийгосударственный социально-экономический университет. Саратов, 2003.-176 с.
  83. С. Экономика: пер. с англ. со 2-го изд. / С. Фишер, Р. Дорнбуш, Р. Шмалензи. М.: Дело ЛТД, 1992. — 864 с.
  84. Г. Процветания и депрессия: Теоретический анализ циклических колебаний. Челябинск: Социум, 2005.
  85. Халафян А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник. -М.: ООО «Бином-Пресс», 2008. 512 с.
  86. В.И. Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика: Учебное пособие. Изд. 2-е, испр. и доп. — М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009 232 с.
  87. Г. Н. Анализ и оценка банковской деятельности (на основе отчетности, составляемой по российским и международным стандартам) / Г. Н. Щербакова. М.: Вершина, 2007. — 464 с.
  88. .С. Большой словарь по статистике / научн. ред. перевода И. И. Елисеева. 3 -е изд. М. гПроспект, 2010. — 736 с. <
  89. P.M. Неплатежи в российской экономике и регионах / Р. Энтов, А. Золотарева, Л. Ледерман, О. Луговой. М.: ИЭПП, 2001
  90. Abrams М.А. Money in a Changing Civilisation. London: John Lain, 1934.
  91. Asamoah, Gordon N. The Impact of the Financial Sector Reforms on Savings, Investments and Growth of Gross Domestic Product in Ghana. International Business & Economics Research Journal, October, 2008, Vol. 7, No. 10.
  92. Atkinson, A., Riani, M. Robust Diagnostic Regression Analysis. Published by Springer, 2000. 328 pp.
  93. Atkinson, Anthony. Econometric applications of the forward search in regression: robustness, diagnostics, and graphics. Econometric reviews, 28 (1), 2009.-pp. 21−39.
  94. Berk, Richard A. Regression Analysis: A Constructive Critique. Published by University of Pennsylvania, 2004. 280 pp.
  95. Berry, William D. Understanding Regression Assumptions. Published by SAGE Publications, 1993.- 104 pp.
  96. Breen, Richard. Regression Models Censored, Sample Selected or Truncated Data. Published by SAGE Publications, 1996. — 88 pp.
  97. Cohen, Jacob- et al. Applied Multiple Regression Correlation Analysis for the Behavioral Sciences. Published by Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 2003.-703 pp.
  98. Crown, William H. Statistical models for the social and behavioral sciences: multiple regression and limited-dependent variable models. Published by Praeger Publishers, 1998. 185 pp.
  99. Edirisuriya, Piyadasa. Effects of Financial Sector Reforms in Sri Lanka: Evidence from the Banking Sector. Asia Pacific Journal of Finance and Banking Research, 2007, Vol. 1. Not 1.
  100. Edwards, Allen Louis. Multiple regression and the analysis of variance and covariance. Published by W. H. Freeman, 1979. 212 pp.
  101. Fernandez E., Ruiz J. Time-to build- growth and welfare. Universidad Complutense de Madrid, 2001.
  102. Gerlach, Petra- The Dependence of the Financial System on Central Bank and Government Support. BIS Quarterly Review, March, 2010−4-6 pp.
  103. Goodhart C.A.E. The Central Bank and the Financial System. Cambridge, Mass: The MIT Press, 1995)
  104. Hardy, Melissa A. Regression with Dummy Variables. Published by SAGE Publications, 1993. 96 pp.
  105. Hiroyuku, Kiyota. Confronting the Global Financial Crisis: Bank Efficiency, Profitability and Banking System in Africa. Institute for International Cooperation Studies, 2009 23 pp.108. http://webcache.googleusercontent.com/
  106. Huerta de Soto, J. The Crisis and Reform, of Social Security: An Economic Analysis from the Austrian Perspective. Journal des Economistes et des Etudes Humaines 5, no. 1, March, 1994-- 127−155 pp.
  107. Keith, Timothy Z. Multiple Regression and Beyond. Published by Pearson, 2005. 552 pp.
  108. Kydland F.E., Prescott E.G. Business Cycles: Real Facts and a Monetary Myth. Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review 14, 1990. -3−18 pp.
  109. McClendon, McKee J. Multiple Regression and Causal Analysis. Published by Waveland Press, Inc., 2002. 358 pp.
  110. Mendenhall, William. A Second Course in Statistics. Regression Analysis (Fifth Edition). Published by Pearson Education, 2003. 852 pp.
  111. Mills F.C. Prices in Recession and Recovery. New York: National Bureau of Economic Research, 1936.
  112. Mises, Ludwig von. Omnipotent Government: The Rise of the Total State and Total War. New York: Arlington House, 1969.
  113. Nakaso, Hiroshi. The Financial Crisis in Japan during the 1990s: How the Bank of Japan Responded and the Lessons Learnt. BIS Papers, October 2001, No. 6−82 pp.
  114. Neuilly, Michele and Cetama, Andover. Modelling and Estimation of Measurement Errors. Published by Intercep, 1999. 694 pp.
  115. Novales, Alfonso. Transitional dynamics and welfare effects of the public investment/output ratio / A. Novales, G. Marrero. Journal of Current Issues in Finance and Economics, 1 (4), 2008. 14−42 pp.
  116. Pedhazur, Elazar. Multiple Regression in Behavioral Research. Published by Wadsworth Publishing, 1997. 1072 pp.
  117. Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity by David A Belsley, Edwin Kuh and Roy E. Welsch. Published by Wiley, 2004. 292 pp.
  118. Roubini N., Mihm S. Crisis Economics: A Crash Course in the Future of Finance. The Penguin Press, 2010−353 pp.
  119. Ryan, Thomas P. Modern Regression Methods. Published by Wiley-Interscience, 1996. 515 pp.
  120. Seber, G. A. F. and Wild, C. J. Nonlinear Regression. Published by Wiley-Interscience, 2003. 792 pp.
  121. G.A. «Are Banking Crises a Free-Market Phenomenon?» presented at the regional meeting of the Mont Pelerin Society, Rio de Janeiro, September 5−8, 1993.
  122. Наименование Кол-во Кол-во Кол-во Общее Кол-ворегиона действующих филиалов филиалов кол-во КО1. КО КО КО КО и их данногоданного других филиалов региона ирегиона регионов ихфилиалов
  123. Varl Var2 Var3 Уаг4. Var5 Var6
  124. Белгородская область 6 5 29 40 11
  125. Брянская область 1 2 28 31 3
  126. Владимирская область 2 0 30 32 2
  127. Воронежская область 4 1 53 58 5
  128. Ивановская область 5 1 20 26 6
  129. Калужская область 5 2 27 34 7
  130. Костромская область 4 0 17 21 4
  131. Курская область 2 0 21 23 2
  132. Липецкая область 2 1 23 26 3
  133. Орловская область 2 3 21 26 5
  134. Рязанская область^ 4 0 26 30 4
  135. Смоленская область 4 5 24 33 9
  136. Тамбовская область 2 3 17 22 5
  137. Тверская область 7 3 37 47 10
  138. Тульская область 6 1 33 40 7
  139. Ярославская область 8 4 38 50 12
  140. Московская область 13 9 118 140 221. Респ. Карелия 1 2 21 24 3
  141. Республика Коми 3 7 33 43 10
  142. Архангельская область 3 0 34 37 3
  143. Вологодская область 9 9 20 38 18
  144. Калининградская И 4 35 50 15область
  145. Ленинградская область 4 4 42 50 8
  146. Мурманская область 4 1 25 30 5
  147. Новгородская область 2 1 17 20 3
  148. Псковская область 3 0 15 18 3
  149. Республика Адыгея 5 1 5 11 6
  150. Республика Дагестан 33 58 14 105 91
  151. Республика Ингушетия 2 1 4 7 3
  152. Кабардино-Балкарская 6 3 10 19 91. Респ.
  153. Республика Калмыкия 2 0 4 6 2
  154. Карачаево-Черкесская 5 0 4 9 51. Респ.
  155. Респ. Северная Осетия- 6 7 9 22 131. Алания
  156. Чеченская Республика 0 0 1 1 0
  157. Varl Уаг2 УагЗ Var4 Var5 Var6
  158. Краснодарский край 18 18 89 125 36
  159. Ставропольский край 9 8 54 71 17
  160. Астраханская область 5 6 23 34 11
  161. Волгоградская область 5 1 65 71 6
  162. Ростовская область 22 13 87 122 35
  163. Респ. Башкортостан И 0 60 71 11
  164. Республика Марий-Эл 1 4 19 24 5
  165. Республика Мордовия 4 6 9 19 10
  166. Республика Татарстан 26 56 46 128 82
  167. Удмуртская Республика 8 0 31 39 8
  168. Чувашская Республика 5 0 27 32 5
  169. Пермский край 8 3 69 80 11
  170. Кировская область 3 0 29 32 3
  171. Нижегородская область 18 32 74 124 50
  172. Оренбургская область 9 4 48 61 13
  173. Пензенская область 2 0 31 33 2
  174. Самарская область 22 15 78 115 37
  175. Саратовская область 13 20 54 87 33
  176. Ульяновская область 4 3 28 35 7
  177. Курганская область 5 0 23 28 5
  178. Свердловская область 25 17 82 124 42
  179. Тюменская область 22 78 80 180 100
  180. Челябинская область 11 41 76 128 52
  181. Республика Алтай 5 1 3 9 6
  182. Республика Бурятия 1 3 20 24 41. Республика Тыва 2 0 4 6 2
  183. Республика Хакасия 3 1 8 12 4
  184. Алтайский край 8 13 43 64 21
  185. Забайкальский край 2 4 20 26 6
  186. Красноярский край 5 11 62 78 16
  187. Иркутская область 9 5 50 64 14
  188. Кемеровская область 8 0 45 53 8
  189. Новосибирская область 14 1 60 75 15
  190. Омская область 7 0 46 53 7
  191. Томская область 4 10 26 40 14
  192. Респ. Саха (Якутия) 6 9 38 53 15
  193. Камчатский край 7 5 11 23 12
  194. Приморский край 9 12 33 54 21
  195. Хабаровский край 5 4 29 38 9
  196. Амурская область 5 0 16 21 5
  197. Магаданская область 2 5 9 16 7
  198. Сахалинская область 6 4 14 24 10
  199. Еврейская автономная область 0 0 6 6 0
  200. Чукотский автономный округ 0 0 7 7 0yr
  201. Наименование Кол-во Кол-во Кол-во Общее Кол-ворегиона действующих филиалов филиалов кол-во КО1. КО КО КО КО и их данногоданного других филиалов региона ирегиона регионов ихфилиалов
  202. Varl Var2 УагЗ Var4 Var5 Var6
  203. Белгородская область 6 5 28 39 11
  204. Брянская область 1 2 28 31 3
  205. Владимирская область 2 0 30 32 2
  206. Воронежская область 5 1 57 63 6
  207. Ивановская область 6 1 19 26 7
  208. Калужская область 5 2 27 34 7
  209. Костромская область 4 0 15 19 4
  210. Курская область 2 0 22 24 2
  211. Липецкая область 2 1 26 29 3
  212. Орловская область 2 3 19 24 5
  213. Рязанская область 4 0 28 32 4
  214. Смоленская область 4 6 24 34 10
  215. Тамбовская область 1 3 17 21 4
  216. Тверская область 8 3 33 44 11
  217. Тульская область 5 1 35 41 6
  218. Ярославская область 8 4 38 50 12
  219. Московская область 13 9 108 130 221. Респ. Карелия 1 2 20 23 3
  220. Республика Коми 3 7 34 44 10
  221. Архангельская область 3 0 33 36 3
  222. Вологодская область 9 10 22 41 19
  223. Калининградская 8 1 36 45 9область
  224. Ленинградская область 4 0 37 41 4
  225. Мурманская область 4 1 24 29 5
  226. Новгородская область 2 1 16 19 3
  227. Псковская область 3 0 13 16 3
  228. Республика Адыгея 5 1 5 И 6
  229. Республика Дагестан 32 55 15 102 87
  230. Республика Ингушетия 2 1 3 6 3
  231. Кабардино-Балкарская 6 3 9 18 91. Респ.
  232. Республика Калмыкия 2 0 4 6 2
  233. Карачаево-Черкесская 5 0 4 9 51. Респ.
  234. Респ. Северная Осетия- 6 6 9 21 121. Алания
  235. Чеченская Республика 0 0 2 2 0к/
  236. Varl Var2 Var3 Var4 Var5 Var6
  237. Краснодарский край 16 10 100 126 26
  238. Ставропольский край 8 7 55 70 15
  239. Астраханская область 5 6 24 35 11
  240. Волгоградская область 5 1 73 79 6
  241. Ростовская область 23 13 97 133 36
  242. Респ. Башкортостан 11 0 67 78 11
  243. Республика Марий-Эл 1 4 16 21 5
  244. Республика Мордовия 4 6 10 20 10
  245. Республика Татарстан 26 56 39 121 82
  246. Удмуртская Республика 8 0 33 41 8
  247. Чувашская Республика 5 0 26 31 5
  248. Пермский край 8 3 73 84 11
  249. Кировская область 3 0 29 32 3
  250. Нижегородская область 18 33 84 135 51
  251. Оренбургская область 9 4 53 66 13
  252. Пензенская область 2 0 34 36 2
  253. Самарская область 20 14 85 119 34
  254. Саратовская область 12 20 53 85 32
  255. Ульяновская область 4 3 29 36 7
  256. Курганская область 4 0 23 27 4
  257. Свердловская область 24 15 91 130 39
  258. Тюменская область 19 71 80 170 90
  259. Челябинская область 11 40 79 130 51
  260. Республика Алтай 5 1 3 9 6
  261. Республика Бурятия 1 3 18 22 4
  262. Республика Тыва 2 0 4 6 >2
  263. Республика Хакасия 3 0 8 11 3
  264. Алтайский край 8 13 43 64 21
  265. Забайкальский край 2 4 19 25 6
  266. Красноярский край 6 10 61 77 16
  267. Иркутская область 9 5 48 62 14
  268. Кемеровская область 8 0 40 48 8
  269. Новосибирская область 13 1 64 78 14
  270. Омская область 7 0 49 56 7
  271. Томская область 4 10 27 41 14
  272. Респ. Саха (Якутия) 5 9 38 52 14
  273. Камчатский край 6 4 8 18 10
  274. Приморский край 8 9 36 53 17
  275. Хабаровский край 5 4 30 39 9
  276. Амурская область 5 0 16 21 5
  277. Магаданская область 2 5 9 16 7
  278. Сахалинская область 5 2 12 19 7
  279. Еврейская автономная область 0 0 6 6 0
  280. Чукотский автономный округ 0 0 7 7 0у?
  281. Наименование Кол-во Кол-во Кол-во Общее Кол-ворегиона действующих КО филиалов КО филиалов КО кол-во КО и их КО данногоданного других филиалов региона ирегиона регионов их филиалов
  282. Varl Var2 Var3 Var4 Var5 Varo
  283. Белгородская область 5 5 28 38 10
  284. Брянская область 1 2 25 28 3
  285. Владимирская область 3 0 25 28 3
  286. Воронежская область 5 0 56 61 5
  287. Ивановская область 6 1 18 25 7
  288. Калужская область 4 1 28 33 5
  289. Костромская-область 5 0 12 17 5
  290. Курская область 2 0 21 23 2
  291. Липецкая область 2 1 25 28 3
  292. Орловская область 2 3 19 24 5
  293. Рязанская область 4 0 25 29 4
  294. Смоленская область 4 6 21 31 10
  295. Тамбовская область 1 3 16 20 4
  296. Тверская область 8 3 33 44 11
  297. Тульская область 5 1 31 37 6
  298. Ярославская область 8 3 33 44 11
  299. Московская область 13 8 99 120 211. Респ. Карелия 1 2 18 21 3
  300. Республика Коми 3 7 34 44 10
  301. Архангельская область 3 0 28 31 3
  302. Вологодская область 8 8 20 36 16
  303. Калининградская область 7 1 36 44 8
  304. Ленинградская область 4 0 32 36 4
  305. Мурманская область 4 1 26 31 5
  306. Новгородская область 2 1 17 20 3
  307. Псковская область 3 0 12 15 3
  308. Республика Адыгея 5 1 4 10 6
  309. Республика Дагестан 32 58 17 107 90
  310. Республика Ингушетия 2 1 4 7 3
  311. Кабардино-Балкарская Респ. 6 4 9 19 10
  312. Республика Калмыкия 2 0 3 5 2
  313. Карачаево-Черкесская Респ. 5 0 4 9 5
  314. Респ. Северная Осетия-Алания 6 3 8 17 9
  315. Чеченская Республика 0 0 3 3 02уі
  316. Varl Var2 Var3 Var4 Var5 Var6
  317. Краснодарский край 17 6 101 124 23
  318. Ставропольский край 8 7 53 68 15
  319. Астраханская область 4 6 24 34 10
  320. Волгоградская область 5 0 65 70 5
  321. Ростовская область 22 13 92 127 35
  322. Респ. Башкортостан 10 0 59 69 10
  323. Республика Марий-Эл 1 4 16 21 5
  324. Республика Мордовия 4 1 10 15 5
  325. Республика Татарстан 26 55 38 119 81
  326. Удмуртская Республика 7 0 32 39 7
  327. Чувашская Республика 5 0 24 29 51. Пермский край 6 3 68 77 9
  328. Кировская область 3 0 24 27 3
  329. Нижегородская область 16 31 86 133 47
  330. Оренбургская область 9 3 44 56 12
  331. Пензенская область 2 0 33 35 2
  332. Самарская область 20 13 79 112 33
  333. Саратовская область 11 19 49 79 30
  334. Ульяновская область 4 3 26 33 7
  335. Курганская область 4 0 20 24 4
  336. Свердловская область 23 14 81 118 37
  337. Тюменская область 18 68 78 164 86
  338. Челябинская область 11 40 67 118 51
  339. Республика Алтай 5 1 3 9 6
  340. Республика Бурятия 1 3 17 21 41. Республика Тыва 2 0 4 6 2
  341. Республика Хакасия 3 0 7 10 3
  342. Алтайский край 7 12 41 60 19
  343. Забайкальский край 1 0 18 19 1
  344. Красноярский край 6 8 60 74 14
  345. Иркутская область 8 4 48 60 12
  346. Кемеровская область 8 0 37 45 8
  347. Новосибирская область 13 2 71 86 15
  348. Омская область 6 0 48 54 6
  349. Томская область 4 9 25 38 13
  350. Респ. Саха (Якутия) 5 3 36 44 8
  351. Камчатский край 6 4 8 18 10
  352. Приморский край 8 7 36 51 15
  353. Хабаровский край 4 4 29 37 8
  354. Амурская область 4 0 15 19 4
  355. Магаданская область 2 5 7 14 7
  356. Сахалинская область 5 2 13 20 7
  357. Еврейская автономная область 0 0 5 5 0
  358. Чукотский автономный округ 0 0 7 7 0
  359. Показатели диекриптивной статистики институционального состава региональных банковских системна 01.01.2008 г. (табл. 1)
  360. Descri ptive Statistics (Колич. и состав кредити. организ-1.01.08 (1))
  361. Valid N Mean Median Mode Frequenc У Minimu m Maximu m Lower Upper Varianc e Std. Dev Standar d Skewnes s Std.Err. Kurtosi s Std.Err.
  362. Var 2 78 47,1538 5 34,0000 о Multiple 1,0 0 180,0000 23,0000 0 61,0000 0 1415,43 1 37,6222 1 4,25 987 6 1,432 018 0,27 221 1 1,66 021 0,53 817 6
  363. Var 3 78 13,9871 8 7,50 000 5,0 0 9 0,0 0 100,0000 4,0 14,0000 0 360,325 18,9822 2 2,14 931 3 2,977 727 0,27 221 1 9,53 305 0,53 817 6
  364. Var 4 78 33,1666 7 27,5000 0 Multiple j 1,0 0 118,0000 17,0000 о 46,0000 0 591,803 24,3270 0 2,75 449 1 1,125 653 0,27 221 1 1,9 215 0,53 817 6
  365. Var 5 78 3,16 427 2,71 435 Multiple 0,8 271 0 13,9267 2,40 829 3,40 171 3,021 1,73 820 0,19 681 2 3,920 182 0,27 221 1 20,7913 1 0,53 817 6на 01.01.2009 г. (табл. II)
  366. Descriptive Statistics (Количество и состав кредитных организаций -1.01.2009)
  367. Valid N Mean Median Mode Frequenc У Minimu m Maximu m Lower Upper Varianc e Std. Dev Standar d Skewnes s Std.Err. Kurtosi s Std.Err.
  368. Var 2 78 47,1410 3 35,5000 0 41,0000 0 5 2,0 0 170,0000 21,0000 0 63,0000 0 1443,42 1 37,9923 9 4,30 179 1 1,341 647 0,27 221 1 1,13 495 0,53 817 6
  369. Var 3 78 13,3076 9 7,0 3,0 0 9 0,0 0 90,0000 4,0 14,0000 0 324,476 18,0132 0 2,3 959 4 2,948 434 0,27 221 1 9,12 251 0,53 817 6
  370. Var 4 78 33,8333 3 28,0000 0 Multiple 2,0 0 108,0000 16,0000 0 43,0000 0 666,504 25,8167 5 2,92 317 1 1,103 629 0,27 221 1 0,57 207 0,53 817 6
  371. Var 5 78 3,12 689 2,77 782 Multiple 0,16 149 2 14,1357 2,42 295 3,36 551 2,952 1,71 817 0,19 454 5 4,251 266 0,27 221 1 24,0843 9 0,53 817 6на 01.01.2010 г. (табл. III)
  372. Descriptive Statistics (Количество и состав кредитных организаций -1.10.2010)-1 Valid N Mean Median Mode Frequenc У Minimu m Maximu m Lower Upper Varianc e Std. Dev Standar d Skewnes s Std.Err. Kurtosi s Std.Err.
  373. Var 2 78 44,5256 4 33,0000 0 44,0000 0 5 3,0 0 164,0000 20,0000 0 60,0000 0 1330,12 3 36,4708 5 4,12 951 0 1,373 560 0,27 221 1 1,20 328 0,53 817 6
  374. Var 3 78 12,5512 8 7,0 Multiple 0,0 0 90,0000 4,0 12,0000 0 315,316 17,7571 3 2,1 059 9 3,69 897 0,27 221 1 9,84 672 0,53 817 6
  375. Var 4 78 31,9743 6 25,0000 о 25,0000 0 5 3,0 0 101,0000 16,0000 0 41,0000 0 600,181 24,4985 9 2,77 392 0 1,129 657 0,27 221 1 0,64 637 0,53 817 6
  376. Var 5 78 2,94 996 2,55 614 Multiple I 0,24 223 8 14,1357 2,19 791 3,21 306 2,816 1,67 800 0,18 999 6 4,431 008 0,27 221 1 26,6728 1 0,53 817 61. Ла
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!