Анализ методов, определения эффективности функционирования филиалов банков

Июль 27, 2013

 Стратегия агрессивной экспансии в регионы, пик которой пришелся на 2006 год, предусматривает появление значительного количества филиалов и отделений банков. Такое быстрое наращивание региональной сети поставило под сомнение качество услуг, предоставляемых банками и, соответственно, эффективность деятельности структурных подразделений. Мировой финансово-экономический кризис 2008-2009 гг. доказала несостоятельность отечественных банков адекватно реагировать на чрезвычайные условия, а также обеспечивать необходимый уровень прибыльности и эффективности деятельности. Таким образом, вопрос обеспечения эффективности деятельности банка в целом и его структурных подразделений в частности является первоочередной задачей, встал перед банками на пути преодоления последствий кризиса.

Анализ научно-методической литературы по вопросам подходов к оценке эффективности функционирования филиалов банка позволяет утверждать о распределении всех методик на две большие группы: параметрические и непараметрические. Параметрические методы базируются на эконометрической оценке (метод стохастической границы «Stochastic Frontier Approach», метод без спецификации распределения «Distribution Free Approach», метод широкой грани «Thick Frontier Approach»). Отличие непараметрических методов состоит в том, что их расчет не требует спецификации точной функциональной зависимости и базируется на оценке части линейной границы эффективности. Данные методы позволяют определить:

- Предел эффективности, эталонные банки;

- Баллы эффективности для каждого филиала, которые означают различия в функционировании от определенного предела;

- Значение (ориентиры) для неэффективных филиалов.

Преимуществами непараметрических методов, что обуславливает их широкое применение на практике, являются:

- Относительная простота применения;

- Отсутствие необходимости сравнивать совокупность различных показателей, предоставляя переменным значения весовых коэффициентов;

- Полученные результаты являются агрегированной оценке уровня эффективности для каждого объекта.

Основным недостатком непараметрических методов является то, что при их использовании невозможно различить случайные колебания и, как следствие, все отклонения от максимума является свидетельством неэффективности.

Стоит отметить, что на практике для оценки эффективности филиалов банков параметрические методики применяются значительно реже непараметрические и наиболее корректным признается использование метода анализа среды функционирования (Data Envelopment Analysis – DEA). При применении данного метода относительно филиалов банков не возникает сложностей с погрешностями изменений данных о наличии в отделениях электронной системы отчетности.

Сущность метода DEA заключается в многомерности, т.е. предполагается исследования объекта с большим количеством входных и выходных данных и анализ его деятельности в окружающей среде. В данном случае эффективность определяется как доля от отношения суммы всех входных параметров к сумме всех выходных. После определения эффективностей осуществляется сравнение наблюдений с помощью метода линейного программирования, включающий в себя способность использования как стоимостных, так и натуральных величин. Определение оптимизационной задачи заключается в построении границы эффективности в многомерном пространстве переменных, характеризующих объекты, и определению относительной эффективности этих объектов. Основным недостатком данного метода является его чувствительность к случайным отклонениям от границы эффективности, а также результат использования метода – относительная эффективность.

Таким образом, выбор банками методик оценки эффективности функционирования филиалов осуществляется учитывая направление деятельности и цели, которую необходимо достичь проведя анализ. Популярность непараметрических методов объясняется их доступностью, а также в некоторой степени универсальностью. Использование метода анализа среды функционирования на сегодняшний день является наиболее приемлемым, учитывая возможность идентификации и применения для анализа большого массива информации, сопоставимости полученных результатов по одной из филиалов с другими региональными подразделениями.

При использовании материалов гиперссылка www.fingud.ru обязательна.

Комментировать