Для оцінки тісноти зв'язку між досліджуваною функцією (прибутком) і кожним з відібраних незалежних факторів використовують коефіцієнт часткової кореляції, числові значення якого приведені в таблиці 2.17.

Як бачимо, RrYX2 менше 0.25 , тобто одержання прибутку несильно пов'язане з коефіцієнтом активності залучення позичених і залучених коштів (Х2) і тому в подальшому аналізі ми не можемо сподіватись на виявлення резервів підвищення прибутку за рахунок даного фактору.

Таблиця 2.17 - Коефіцієнти часткової кореляції

Показник | RrYXl | RrYX2 | RrYX3 | RrYX4 | RrYX5

Коефіцієнт

часткової

кореляції | 0,9243 | 0,0792 | 0,3551 | 0,4442 | 0,9454

Для побудови економіко-математичної моделі використаємо метод регресійного аналізу. Результати багатокрокового регресійного аналізу наведено в таблиці 2.18.

З таблиці 2.18 видно, що найсуттєвіша зміна коефіцієнта множинної кореляції (RM) спостерігається на четвертому кроці: ARM=0,0181. Тому для побудови економіко-математичної моделі використаємо рівняння регресії на третьому кроці. Таким чином для подальшого аналізу вибираємо рівняння виду:

Таблиця 2.18 - Результат багатокрокового регресійного аналізу прибутку банку

Параметр рівняння регресії | Крок

1 | 2 | 3 | 4 | 5

1.Вільний член рівняння регресії | 6259,57 | 10242,00 | 7356,62 | 3808,49 | -1672,97

2.Коефіцієнти регресії при:

XI | -533,14 | -512,63 | -609,93 | -264,06 | -

Х2 | 5817,49 | - | - | - | -

ХЗ | -4309,77 | -3740,51 | - | - | -

Х4 | 10802,77 | 9361,16 | 10748,24 | - | -

Х5 | 15457,00 | 15758,25 | 15146,68 | 16437,48 | 19804,56

3. Коефіцієнт RM | 0,9665 | 0,9651 | 0,9644 | 0,9463 | 0,9454

4. Коефіцієнт DT | 0,9341 | 0,9314 | 0,9301 | 0,8956 | 0,8937

5. Критерій FS:

- табличний | 9,24 | 8,96 | 8,62 | 8,25 | 8,12

- розрахунковий | 198,52 | 203,77 | 212,78 | 145,76 | 151,32

У=7356,62-609,93*Х1+10748,24*Х4+15146,68*Х5.

Для оцінки значимості параметрів даної моделі порівняємо розрахунковий і табличний критерії Фішера. Оскільки, розрахунковий критерій FS більший за табличний ( 212,78>8,62 ) можемо зробити висновок про те, що описане вибраним рівнянням явище відповідає дійсності і його можна використати для економічної інтерпретації.

Таким чином вибране рівняння регресії можна вважати економіко-математичною моделлю рівня чистого прибутку. Коефіцієнт множинної кореляції RМ для цього рівняння дорівнює 0.9644 (або 96,66 %). Це свідчить про тісний зв'язок між функцією і незалежними змінними.

Коефіцієнт детермінації DТ показує, що доля загальної варіації функції У пояснюється на 93,01 % зміною аналізованих факторів, які увійшли в економіко-математичну модель і 6,99 % зміною факторів, які були вибрані, але не увійшли в модель.

Коефіцієнт еластичності Еl показує на скільки відсотків змінюється рівень чистого прибутку при зміні конкретних значень Хі на 1%. Так, при збільшенні показника X1 на 1% значення рівня чистого прибутку зменшиться на 1,35 %; при збільшенні показника Х4 на 1% значення рівня чистого прибутку збільшиться на 0,33 %; при збільшенні показника Х5 на 1% значення функції збільшиться на 0,95 %.

Сума квадратів відхилень ZЕ = 7149096. Величину даного значення можна пояснити недостатнім об'ємом вибірки (чим більше факторів, тим значення менше).

На основі побудованої регресійної моделі можна визначити як зміниться рівень чистого прибутку під впливом факторів, які входять в рівняння. Побудована модель дозволяє визначити максимальний ріст (зниження) функції при досягненні відповідним фактором, який ввійшов в модель, його середнього значення.

Розрахунок можливого рівня чистого прибутку представлений в таблиці 2.19.

Таблиця 2.19 - Розрахунок можливого рівня чистого прибутку при досягненні факторів середнього значення

Незалежні змінні | Уф | Х | Хф | Х- Хф | Аі(Х-Хф) | Можливий чистий прибуток | Ріст чистого прибутку, %

Х1

Х4

Х5 | 10464 | 15,250

0,2125

0,4320 | 12,8

0,20

0,63 | 2,450

0,125

0,198 | -1494,33

1343,53

2999,04 | 8969,67

11807,53

13463,04 | 85,72

112,84

128,66

Отже, як видно з таблиці 2.19 найбільша ймовірність збільшення чистого прибутку пов'язана із зменшенням показника Х5 – коефіцієнт активності залучення строкових депозитів та збільшенням показника Х4 – коефіцієнт генеральної ліквідності. Результати даного аналізу слід врахувати при розробці заходів щодо поліпшення фінансового стану банку.

Розділ 3 Розробка заходів щодо покращення фінансового стану ВАТ АКБ “Правекс - Банк”

3.1 Заходи поліпшення фінансового стану

На основі проведеного аналізу фінансового стану ВАТ АКБ “Правекс - Банк” (пункти 2.1 – 2.3) було виявлено ряд недоліків. Зокрема, було виявлено порівняно низьку забезпеченість банку власними коштами в той час, коли забезпеченість залученими коштами є дуже високою. Також було виявлено, що при зменшенні залучення строкових депозитів зростає чистий прибуток (таблиця 2.19). Саме тому перший запропонований захід стосуватиметься зменшення залучення строкових депозитів.

Захід №1 – Зменшення обсягу залучених коштів за рахунок пониження відсоткової ставки

На даний час в АКБ „Правекс – Банк” відсоткова ставка по депозитах складає 16 %. В процесі проведеного в попередніх розділах аналізу фінансового стану було виявлено, що даний банк залучає дуже багато строкових депозитів, що в свою чергу негативно впливає на його фінансовий стан. Тому пропонується понизити відсоткову ставку по строкових депозитах з 16 % до 12 %.

Дослідження проведені відповідними службами банку дають змогу побачити як зміниться кількість залучених строкових депозитів при зменшенні відсоткової ставки (таблиця 3.1).

Таблиця 3.1 – Відсотки зменшення залучених строкових депозитів при зменшенні відсоткової ставки

Зменшення відсоткової ставки, % | Зменшення суми залучених строкових депозитів,