Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,074

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИВЛЕЧЕНИЯ СБЕРЕЖЕНИЙ НАСЕЛЕНИЯ ДЛЯ АКТИВИЗАЦИИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТТОКА ДЕПОЗИТОВ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ

Просянкина-Жарова Т.И. 1 Терентьев А.Н. 2
1 Национальный университет биоресурсов и природопользования Украины
2 Институт прикладного системного анализа НАН Украины и Министерства образования и науки Украины
Сбережения населения являются одним из наиболее реальных источников инвестиционного обеспечения национальной экономики. Однако привлечь эти средства в качестве инвестиций в национальную экономику достаточно сложно. Не менее сложно снизить риск непрогнозированного оттока денежных средств с депозитов физических лиц. Одной из причин является проблема учёта особенностей национальной экономики при построении моделей для прогнозирования оттока депозитов физических лиц. Для решения данной проблемы предложена модель логистической регрессии, в которой качестве переменной модели был использован безразмерный показатель «категориальная переменная типа класса процента по депозиту». Данная модель имеет хорошие статистические характеристики. Использование данной модели позволило не только спрогнозировать с достаточно высокой точностью отток средств с депозитов населения реального украинского банка, но и оптимизировать свою маркетинговую кампанию, нацелив её на удержание меньшего количества клиентов.
инвестиции
сбережения населения
отток депозитов физических лиц
модель логистической регрессии
прогноз
1. Легкость ведения бизнеса в Украине [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://russian.doingbusiness.org/data/exploreeconomies/ukraine (дата обращения 26.11.2013).
2. НБУ подсчитал, сколько долларов на руках у населения [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://economics.lb.ua/finances/2012/11/29/180720_nbu_podschital_skolko_dollarov.html (дата обращения 24.11.2013).
3. Офіційний сайт НБУ.Статистичні випуски. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.bank.gov.ua/control/uk/publish/category?cat_id = 57420 (дата обращения 23.11.2013).
4. Официальный сайт SAS[Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.sas.com (дата обращения 23.11.2013).
5. Официальный рейтинг банков Украины [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://banker.ua/officialrating/physicalperson/suma/09/2013/ (дата обращения 23.11.2013).
6. Статистичний щорічник України за 2012 рік [за ред. О.Г. Осауленка].– Киев: Державна служба статистики України, 2013. – 551 с.

Проблема стабильного инвестиционного обеспечения национальной экономики в объёмах, необходимых для расширенного воспроизводства, актуальна для большинства стран постсоветского пространства, в том числе и для Украины. Низкие рейтинги инвестиционной привлекательности не способствуют притоку иностранных инвестиций: их часть в структуре капитальных инвестиций остаётся стабильно малой (менее 3 % от общего объёма капитальных инвестиций). Наиболее реальным источником инвестиционного обеспечения экономики остаются внутренние инвестиционные ресурсы, основу которых составляют собственные средства предприятий и сбережения населения. И если собственные инвестиционные ресурсы предприятий активно используются, то население предпочитает инвестировать в жилищное строительство или хранить наличными. По данным Национального банка Украины, на руках украинцев хранится от $ 30 до $ 50 млрд наличных [2]. Эти деньги по разным причинам не размещаются на банковских депозитах. В связи с этим особое значение приобретает задача повышения эффективности работы финансовых институтов, прежде всего банков, направленной на привлечение денежных ресурсов населения и предотвращение их непрогнозированного оттока.

Обзор литературы. Теоретическим, методологическим и практическим аспектам привлечения денежных средств населения в экономику, вопросам их эффективного инвестирования посвящены работы таких учёных, как П. Самуэльсон, С. Фишер, Дж. М. Кейнс, И.А. Бланк, Д. Гудзинский, В.М. Опарин, Н.П. Денисенко, Н.И. Кисиль, М.Е. Коденская, М. Ф. Кропивко, О.В. Мертенс и другие. Прикладным аспектам моделирования и прогнозирования объёмов депозитов населения, поведения клиентов банков, их взаимоотношений с финансовыми организациями значительное внимание уделено в работах сотрудников IBM Software Group, SAS, Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования и других.

Однако вопросам, связанным с оптимизацией привлечения денежных средств населения на банковские депозиты для последующего их инвестирования в национальную экономику, исследованием причин их оттока, разработкой практических рекомендаций по снижению риска досрочного прекращения депозитных договоров и стимулированию их продления, уделено мало внимания. Поэтому вопросы, связанные с построением прогнозных моделей оттока депозитов физических лиц, учитывающих условия национальной экономики, сегодня особенно актуальны.

Цель исследования – обосновать необходимость привлечения средств населения на банковские депозиты с целью их дальнейшего инвестирования в экономику страны в качестве кредитов, а также, используя современные методики моделирования и прогнозирования, предложить способы снижения рисков дестабилизации банковской системы вследствие непрогнозированного оттока банковских депозитов.

Материалы и методы исследования

Наибольшую часть в структуре финансирования капитальных инвестиций продолжают составлять собственные средства предприятий (около 60 % общего объёма капитальных инвестиций) (табл. 1). Однако в посткризисный период всё более значимым источником инвестиций становится банковское кредитование (его часть в структуре капитальных инвестиций за 2010–2012 гг. увеличилась почти на 5 %). Население ограничивается непосредственным инвестированием в индивидуальное жилищное строительство.

Таблица 1

Структура капитальных инвестиций в экономику Украины в 2010–2012 гг.*

Название показателя

Годы

Изменение

2010

2011

2012

Всего, млн грн.

189061

259932

293692

104631

в том числе за счет:

средств государственного бюджета, %

5,8

7,1

5,8

0

средств местных бюджетов, %

3,4

3,4

3,1

–0,3

собственных средств предприятий и организаций, %

60,8

58,6

59,7

–1,1

кредитов банков и других займов, %

12,3

16,3

17,1

4,8

средств иностранных инвесторов, %

2,1

2,8

1,7

–0,4

средств населения на строительство собственных квартир, %

2,5

1,7

1,3

–1,2

средств населения на индивидуальное жилищное строительство, %

8,6

5,8

7,5

–1,1

другие источники финансирования, %

4,5

4,3

3,8

–0,7

Примечание. *рассчитано автором на основе данных Государственной службы статистики [6].

Как видно из табл. 1, объёмы банковского кредитования в посткризисный период превышают государственное и иностранное инвестирование, а средства населения, инвестированные в жилищное строительство, сопоставимы с бюджетными инвестициями.

Учитывая значительные объёмы сбережений населения, банкам отводится особая роль в их аккумулировании и эффективном использовании в качестве заёмных средств. Ведь, как показал финансово-экономический кризис, денежные сбережения населения, в том числе и депозиты, могут оказывать значительное влияние не только на функционирование банковской системы, но и на экономику в целом. В посткризисный период объём сбережений населения, привлечённых на депозиты, стабилизировался и постепенно растёт (табл. 2).

Как видно из таблицы 2,большая часть депозитных договоров краткосрочные, а часть депозитов, заключённых на срок более 2-х лет, составляет всего около 7 % и постепенно снижается в течение периода. Такая ситуация обусловлена наличием устойчивых инфляционных ожиданий у населения, отсутствием доверия к банковской системе, а в результате – значительные объёмы сбережений населения находятся вне банковской системы и не работают на экономику.

В связи с этим роль банковской системы состоит не только в аккумулирования денежных сбережений населения на депозитах, вовлечении их в инвестиционный процесс в качестве кредитов, но и, что не менее важно, предупреждении их стихийного оттока. Задача банковской системы состоит не только в привлечении денежных средств населения, а и в организации работы по предотвращению досрочного и неконтролируемого прекращения депозитных договоров, стимулированию их пролонгации.

Таблица 2

Денежно-кредитная статистика (остаток на конец периода, 2012 – на 12.2012), млн грн.

Показатель

Годы

Изменение

2008

2009

2010

2011

2012

Наличные средства в обращении вне депозитных корпораций, млн грн.

515727

487298

597872

685515

нет данных

169788

Депозиты, всего, млн грн.

217 860

214 098

275 093

310 390

369 264

92530

из них

– в национальной валюте, млн грн.

11016

101081

142924

160530

186772

149514

– в иностранной валюте, млн грн.

107844

113016

132169

149860

182493

42016

из общей суммы депозитов, по срокам:

           

– до востребования, млн грн.

40 578

57 265

66 164

70 921

77 153

30343

– до 1 года, млн грн.

55 878

98 157

99 966

104 440

125 560

48562

– от 1 года до 2 лет, млн грн.

98 626

46 638

91 938

113 824

139 490

15198

– больше 2 лет, млн грн.

22 777

12 038

17 025

21 206

27 062

– 1571

процентные ставки по депозитам, всего, %

8,7

12,2

11,4

9,1

11,9

0,4

индекс потребительских цен, %

122,3

112,3

109,1

104,6

99,8

– 17,7

учётная ставка НБУ, %

12,0

10,25

7,75

7,75

7,5

– 4,25

Примечание. * рассчитано автором на основе данных НБУ [3].

Существует значительное количество методик решения как задачи снижения риска значительного оттока депозитов физических лиц путём прогнозирования возникновения подобных ситуаций, так и выбора метода организации проведения оптимальной маркетинговой программы. Стандартные методики прогнозного моделирования и рекомендации специалистов в области интеллектуального анализа данных предлагают использовать не только информацию, полученную из анкет и отчетов (аппликационный скоринг), но также и специально разрабатываемые и вычисляемые показатели на основе истории поведения и взаимоотношения клиента и финансовой организации (поведенческий скоринг). Например, компания SAS Institute, имея почти 36-летний опыт разработки и практического применения собственного программного обеспечения, предлагает достаточно обширный набор стандартных методик и подходов к построению скоринговых карт и прогнозных моделей. В некоторых случаях списки показателей для моделирования содержат тысячи наименований [4].

Однако, как показывает повседневная практика, использование даже лучшего международного опыта без учета особенностей национальной экономики не дает ожидаемого эффекта. Например, украинская экономика характеризуется наличием развитого агропромышленного производства, особенностью которого является сезонность и наличие значительной части незавершённого производства на конец финансового года, что значительно влияет на отток депозитов населения, особенно из сельской местности в связи с необходимостью проведения осенних и весенних полевых работ. Кроме этого объективного фактора, на принятие решения клиента о досрочном изъятии депозита либо отказе пролонгации важную роль оказывает начисляемый размер процентной ставки. Однако использование при построении математической модели фактических численных значений процентных ставок ограничивает использование получаемых результатов моделирования и скоринговых моделей. Причина заключается в том, что экономика Украины характеризуются нестабильностью национальной валюты на длинных временных интервалах, что выражается в изменении уровня инфляции, учетной ставки рефинансирования Национального Банка Украины и, как следствие, процентных ставок. Это приводит к тому, что процентные ставки по депозитным вкладам могут изменяться от нескольких процентов до десятков процентов годовых (в случае гиперинфляции – сотни и даже тысячи процентов). В результате использование напрямую фактических значений показателя «размер процентной ставки по депозиту» либо приводит к необходимости исключения его из анализа в силу невозможности выявить значимую связь, либо необходимо сократить размер обучающего набора данных таким образом, чтобы область допустимых значений была однородна и сопоставима. Простые методы преобразования переменной, такие как стандартизации по диапазону, не приводят к существенным улучшениям в силу сохранения внутренней диспропорции. Для решения данной проблемы предлагается использование в моделировании безразмерного показателя «категориальная переменная типа класса процента по депозиту». Суть новизны предложенного метода решения заключается в переходе от фактических численных значений к безразмерному показателю, который показывает отклонение текущей ставки по депозитам в среднем за месяц. Универсальность показателя состоит в том, что процентные ставки по депозитным вкладам могут изменяться от нескольких процентов до десятков процентов годовых, из-за чего прямое использование фактических значений на длинных исторических выборках или в моменты финансово-экономического кризиса приводит к ее исключению по причине трудности выявления значимой связи. Для его расчета выполняется вычисление на первое число каждого месяца математического ожидания и стандартного отклонения, рассчитанных на основе всех активных депозитов на момент расчета. Расчет выполняется раз в месяц (на первое число), так как ставка по депозитным вкладам обычно не меняется чаще, чем один раз в месяц. Предложенный показатель для каждого депозита физического лица принимает одно из 10 значений (табл. 3).

Таблица 3

Значения показателя «категориальная переменная типа класса процента по депозиту»

Условие

Категориальная переменная типа класса процента по депозиту – DEPO_RT_GRP

ЕслиDEPO_RT < Mx – 4*dx

Negative_5

ЕслиDEPO_RT < Mx – 3*dx

Negative_4

ЕслиDEPO_RT < Mx – 2*dx

Negative_3

ЕслиDEPO_RT < Mx – dx

Negative_2

Если DEPO_RT < Mx

Negative_1

Если DEPO_RT > = Mx

Positive_1

ЕслиDEPO_RT > Mx + dx

Positive_2

ЕслиDEPO_RT > Mx + 2*dx

Positive_3

ЕслиDEPO_RT > Mx + 3*dx

Positive_4

ЕслиDEPO_RT > Mx + 4*dx

Positive_5

Переменные, использованные в таблице:

DEPO_RT – процентная ставка по депозиту на момент закрытия;

Мх – математическое ожидание по DEPO_RT;

dх – приращение интервала, которое вычисляется по формуле: Eqn4.wmf; для вычисления используются значения, которые отобраны по правилу трех сигм.

При построении данной модели использовано 82 показателя (переменные анализа). Размер выборки – 39768 наблюдений, из которых: первичный отклик (клиенты, согласившиеся пролонгировать депозит, и отсутствие досрочного снятия) – 29603, вторичный отклик (досрочное снятие депозита или отказавшиеся пролонгировать) – 10165. Тип валюты депозитного вклада – гривна (UAH). Моделирование выполнялось на фактических данных одного из банков, входящего в пятёрку украинских банков-лидеров по объёму депозитов населения [5].

Результаты исследования и их обсуждение

В результате исследования получена модель логистической регрессии, которая содержит семь из 82 показателей, использованных для анализа, а именно длительность договора, отношение срока депозита к количеству пролонгаций, тип первого депозитного вклада, тип текущего депозитного вклада, тип последнего приобретенного продукта, продукт, с которого началось сотрудничество с клиентом, тип класса процента по депозиту (показатель, предложенный А.Н. Терентьевым). Построенная модель имеет следующие статистические характеристики (на обучающем наборе данных): суммарная ошибка классификации (Misclassification Rate) – 22 %; ROC-индекс (RocIndex) – 0,84; коэффициент Джини (Gini Coefficient) – 0,69.

Тестирование модели прогнозирования утечки депозитов выполнено в феврале-марте 2012 года при проведении маркетинговой кампании исследуемого банка на выборке из 2697 клиентов. Гистограмма, представленная рисунке, иллюстрирует распределение клиентов по значениям вероятности склонности к прекращению депозитного договора.

pic_58.tif

Гистограмма склонность к оттоку: 0 – уйдет; 1 – останется

Как показали результаты прогнозирования в виде распределения сумм оттока и пролонгации депозитов, из 2697 договоров на общую сумму 91,2 млн грн. досрочно будут разорваны 1158 депозитных договоров на сумму 42,3 млн грн; будут продолжены – 1539 договоров на сумму 48,8 млн грн.

Анализируя качество прогноза, следует отметить, что из общего количества клиентов, разорвавших депозитный договор (на общую суму 12,7 млн грн.), правильно предсказан отток 8 млн грн., в то время как непредсказанный отток составил всего 5,2 % от выборки. Прогноз соотношения пролонгированных и разорванных депозитных договоров представлен в табл. 4.

Прогноз, полученный на основе простроенной модели, имеет достаточно высокую точностью (60 %), что позволило повысить ликвидность и платёжеспособность банка. Кроме того, использование результатов прогнозирования, выполненного на основе данной модели, позволило уменьшить затраты банка на проведение маркетинговой кампании на 57 %, при этом необработанная часть клиентов, которые не пролонгировали депозитный договор, составила 5,2 %. Анализ экономического эффекта от прогнозирования результативности маркетинговой кампании представлен в табл. 5.

Таблица 4

Прогноз суммы и структуры депозитов банка

Показатель

Количество, шт.

Сумма, тыс. грн.

Прогноз – уйдут

237

8032,04

Прогноз – останутся

146

4749,09

Итого

383

12781,1

Таблица 5

Выигрыш от использования модели прогнозирования оттока депозитов физических лиц

Показатель

Без модели

С моделью

Выигрыш

Выборка вкладов, шт.

2697

2697

-

Прогнозный отток, %

-

0,43

-

Необходимо коммуникаций, шт.

2697

1160

1537

Стоимость коммуникации, грн.

0,65

 

-

Время коммуникации, мин

5

 

-

Расходы банка на проведение маркетинговой кампании, грн.

1753

754

999

Время сотрудников, затраченное на участие в маркетинговой кампании, мин

13485

5799

7686

Выводы

Использование предложенной модели позволило банку оптимизировать свою маркетинговую кампанию, нацелившись на удержание меньшего количества клиентов. По прогнозным данным, экономический эффект для банка при проведенной маркетинговой кампании по предложенному сценарию составил 1 тыс. грн. и 128 рабочих часов.

Проведенное исследование показало, что для оптимизации привлечения сбережений населения в качестве инвестиционных ресурсов необходимо детально проработать механизмы взаимодействия органов государственного управления всех уровней с финансово-кредитными учреждениями. Следует также обратить внимание на региональные особенности вида и длительности депозитов населения, причины досрочного прекращения депозитного договора с целью оптимизации маркетинговых кампаний как банков, так и органов государственного управления по активизации привлечения сбережений населения для инвестирования на развитие национальной экономики. Применение предложенного подхода позволит выбрать оптимальную стратегию привлечения банками сбережений населения, разработать научно обоснованные методические рекомендации по её оптимизации.

Рецензенты:

Бидюк П.И., д.т.н., профессор кафедры математических методов системного анализа УНК ИПСА Национального технического университета Украины КПИ, г. Киев;

Музыченко А.С., д.э.н., профессор, заведующий кафедры экономики предприятий, финансов, учёта и аудита Уманского государственного педагогического университета имени Павла Тычины, г. Умань.

Работа поступила в редакцию 16.12.2013.


Библиографическая ссылка

Просянкина-Жарова Т.И., Терентьев А.Н. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИВЛЕЧЕНИЯ СБЕРЕЖЕНИЙ НАСЕЛЕНИЯ ДЛЯ АКТИВИЗАЦИИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТТОКА ДЕПОЗИТОВ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 11-3. – С. 507-511;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=33153 (дата обращения: 18.11.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074