Чиста процентна маржа, яка становила у досліджувані роки 21,9%, 17,0% та 12,9%, розкриває не тільки рівень доходності активів від процентної різниці, але й характеризує ефективність контролю за доходними активами і дешевими ресурсами. Вказана різниця є головним видом надходжень для підтримки ліквідності, є платою за ризики по кредитах, інвестиційних та лізингових операціях. Зменшення рівня чистої процентної маржі відбулось внаслідок зниження відсоткових ставок по виданих кредитах протягом аналізованого періоду, а це підвищує ризиковість банківських операцій.

На протязі 2004 – 2006 років чистий спред становив 9,5%, 10,2% , 9,2% і показував не тільки зниження рівня доходності, але й характеризував, яка різниця склалася між ціною придбання ресурсів та ціною від розміщення їх в активи (головним чином в кредитний портфель). В той же час, “мертва точка” прибутковості банку, що показує скільки має становити мінімальна маржа, для того, щоб покрити всі витрати і отримати прибуток, у 2006 році знизилася до 4 копійок, тоді як у 2005 році становила 18 копійок, а у 2004 – 13 копійок. Як видно, це сталося завдяки значному зростанню непроцентних доходів з 23580 тис.грн., 28440 тис.грн. до 41541 тис. грн. Також зниження “мертвої точки” сталося через скорочення недоходних активів з 108955 тис.грн. у 2004 році до 84805 тис.грн. у 2006 році, тоді як непроцентні витрати зросли від 40215 тис.грн. у 2004 році до 50373 тис.грн. – у 2006. Отже, Відділення провело ефективну роботу по випередженню непроцентних доходів порівняно до аналогічних витрат.

В частині іншого операційного доходу, дані таблиці 3.12 свідчать про його спад на 1 середньорічну гривню активів з 0,7 копійок до 0,60 копійок за 2004-2005 роки і зростання його у 2006 році до 1,1 копійок, що пояснюється зростанням активності Відділення з розвитку нетрадиційних видів діяльності.

Дані таблиці 3.12 свідчать про те, що продуктивність праці за проаналізований період зросла від 219587 грн. у 2004 році до 264750 грн. – у 2006 році.

Зробивши аналіз даних таблиці 3.12, можна зробити висновок, що на протязі 2004-2006 років не відбулося різкої зміни показників, які характеризують окупність та доходність активів, рівень витрат та загальний та статутний капітал. Вказані показники, в своїй більшості, мають тенденцію до зростання, тільки деякі знизилися. Тобто можна припустити, що ефективність кредитної діяльності підвищується. Перілдичні коливання, викликані впливом певних зовнішніх і внутрішніх чинників, не були істотними, і в той же час рентабельність активів, статутного капіталу та ефективність витрат була достатньо стабільною. Це є ознакою стабільної роботи Відділення, навіть в умовах не передбачуваних і незалежних від змін на фінансовому ринку України.

3.3 Економіко – математичний аналіз ефективності кредитної діяльності банку

Для виявлення факторів, в яких закладені найбільші резерви росту величини наданих кредитів використовують метод кореляційно-регресійного аналізу, який дозволяє серед багатьох факторів відібрати найбільш суттєві.

За допомогою кореляційного аналізу визначається тіснота зв’язку між факторами. Регресійний аналіз показує як зміниться результативна ознака від впливом факторів.

Виявляємо тісноту зв’язку між величиною наданих кредитів та відібраними факторами.

Були відібрані наступні фактори-аргументи для дослідження впливу н6а величину наданих кредитів:

Х1 – розрахункові рахунки юридичних осіб, тис.грн.;

Х2 – поточні рахунки фізичних осіб, тис.грн.;

Х3 – депозити юридичних осіб, тис.грн.;

Х4 – строкові депозити фізичних осіб, тис.грн.;

Х5 – резерви на покриття ризиків та витрат, тис.грн.;

Х6 – надані кредити фізичним особам, тис.грн.

Згідно проведеного аналізу можна зробити наступні висновки:

Для оцінки тісноти зв’язку між величиною наданих кредитів та відібраними для дослідження факторами розглянемо розрахункові значення коефіцієнтів парної і часткової кореляції, які наведені в таблиці 2. Перша колонка даної таблиці – це часткова кореляція, яка показує як будь-який фактор впливає на результативну ознаку. Всі інші колонки цієї таблиці – показники парної кореляції, які вказують як взаємодіють між собою фактори. Наприклад, коефіцієнт на перетині Y і Х1 (0,9346) показує, що між даним фактором і результуючою ознакою сильний кореляційний зв’язок, тому його можна вибрати для подальшого регресійного аналізу. Якщо перед будь-яким коефіцієнтом кореляції стоїть знак “-”, то маємо обернений зв’язок.

Дані аналізу показують, що величина наданих кредитів має тісний зв’язок з Х1, Х4, Х5 та Х6, оскільки їх коефіцієнти часткової кореляції дорівнюють відповідно 0,9346; 0,9324; 0,8827; 0,8020, а найслабший зв’язок спостерігається з фактором Х3, так як його значення становить 0,5028. Отже, для проведення регресійного аналізу обираємо такі фактори як Х! – розрахункові рахунки юридичних осіб; Х4 – строкові депозити фізичних осіб; Х5 – резерви на покриття ризиків та витрат; Х6 – надані кре5дити фізичним особам.

Задача регресійного аналізу зводиться до побудови емпіричної функціональної залежності, яка б істотно, адекватно та з достатньою стійкістю описувала процес заданий параметрами значень Y та Х.

Отже, згідно таблиці 6 модель величини наданих кредитів можна описати таким рівнянням:

Y = 10551,94 + 2,1435х1 + 1,0881х4 + 32,548х5 + 16,919х6

Проведення дисперсійного аналізу або перевірки параметрів рівняння на значимість показала, що критерій Фішера Fрозр. > Fтабл. (9,28 > 3,06), ке означає, що дана модель адекватно описує величину наданих кредитів і її можна використовувати для подальшого аналізу.

Побудока моделі дозволяє визначити зміну досліджуваної функції при зміні кожної