Статистический анализ и прогнозирование ресурсной базы коммерческих банков Российской Федерации

Краткое описание

Год:

2006

Автор научной работы:

Бурова, Ольга Алексеевна

Ученая cтепень:

кандидат экономических наук

Место защиты диссертации:

Москва

Код cпециальности ВАК:

08.00.12

Специальность:

Бухгалтерский учет, статистика

Количество cтраниц:

173

Оглавление диссертациикандидат экономических наук Бурова, Ольга Алексеевна

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ УРОВНЯ И ДИНАМИКИРЕСУРСНОЙБАЗЫ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ.
1.1.Ресурснаябаза коммерческого банка как объект статистического исследования.
1.2. Теоретические основы построения системы показателей ресурсной базыкоммерческогобанка.
1.3. Организация статистического наблюдения и особенности формирования информационной базы исследованиябанковскихресурсов.
ГЛАВА 2. КОМПЛЕКСНЫЙСТАТИСТИЧЕСКИЙАНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ РЕСУРСНОЙ БАЗЫСБЕРБАНКАРФ И ЕГО ФИЛИАЛЬНОЙ СЕТИ.
2.1.Анализструктуры и динамики показателей пассивных и активных операций коммерческого банка.
2.2. Анализ распределения основных показателей ресурсной базы методами многомерной классификации.
2.3. Построение многофакторной регрессионной моделиплатежеспособностикоммерческих банков на главных компонентах.
ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ИПРОГНОЗИРОВАНИЕОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЕСУРСНОЙ БАЗЫ СБЕРБАНКА РФ И ЕГОФИЛИАЛЬНОЙСЕТИ.
3.1. Анализ основной тенденции и построение моделей прогноза основных показателей ресурсной базы коммерческого банка.
3.2. Построение моделей прогноза связных рядов динамики основных показателей ресурсной базы коммерческого банка.
3.3. Построение многофакторной динамической модели прогнозафактическойприбыли коммерческих банков.

Введение диссертации (часть автореферата)На тему "Статистический анализ и прогнозирование ресурсной базы коммерческих банков Российской Федерации"

Актуальность темы исследования. В условиях рыночной экономики остро встает вопрос формирования и эффективности использованияресурснойбазы коммерческих банков, определяющих развитие всехсекторовэкономики.
Для регионов это особенно актуально, поскольку на их территории сосредоточены значительные производственные мощности исырьевыересурсы. В настоящее время многие регионы становятся основой роста российской экономики. Однако без участиябанковскогокапитала продолжение этого процесса вряд ли возможно. В связи с этим возникает необходимость оценки состояния ресурсной базыкоммерческихбанков, эффективности ее использования на основе формирования региональной статистики деятельностикредитныхучреждений.
За истекший период функционирования коммерческих банков проводились исследования, направленные на выявление тенденций и факторов, оказывающих влияние на формирование основных показателей состояниябанковскихресурсов. Разным аспектам становления и развития современнойбанковскойсистемы посвящены исследования российских специалистов в области финансов, статистики и банковского дела, однако до настоящего времени в отечественной литературе не получили широкого распространения многие прикладные методы анализа, позволяющие учитывать специфику данной сферы деятельности.
Современный комплексный статистический анализ лежит в основе объективной оценки состояния банковских ресурсов и принятияуправленческихрешений, но методологические аспекты данного анализа остаются до настоящего времени недостаточно разработанными. По этой причине возникает необходимость в глубоких исследованиях состояния ресурсной базы как конкретного банка, так и в масштабах всей страны.
Все вышеизложенное определяет актуальность исследования, научную новизну и практическую значимость.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комплексного статистического анализа и прогнозирования основных показателей ресурсной базы коммерческих банков Российской Федерации.
Цель исследования определила характер поставленных и решенных автором научных и практических задач:
- провести комплексный статистический анализ ресурсной базы коммерческих банков, учитывающий взаимосвязь ресурсов и эффективность деятельности;
- сформировать систему статистических показателей ресурсной базы коммерческих банков;
- выявить особенности формирования информационной базы статистики коммерческих банков;
- выявить основные тенденции и структурные изменения ресурсной базы коммерческих банков Российской Федерации на современном этапе;
- разработать методику статистического анализа структуры и динамики ресурсной базы коммерческих банков по даннымагрегированныхбалансов; разработать методику многомерной классификации коммерческих банков по показателям, характеризующимресурснуюбазу;
- построитьпрогнознуюмодель, характеризующую зависимость прибыли от основных показателей ресурсной базы.
Объектом исследования являютсякоммерческибанки Российской Федерации.
Предметом исследования является совокупность показателей, характеризующих состояние ресурсной базы коммерческих банков.
Теоретическую и методологическую базу диссертационного исследования составили труды ведущих отечественных и зарубежных ученых по экономике, статистике и проблемам анализа банковской системы. В качестве исследовательскогоинструментариябыли использованы методы корреляционного, кластерного, регрессионного и компонентного анализа, анализа временных рядов и прогнозирования, а также табличные и графические методы представления результатов исследования.
Для обработки первичной информации использовались пакеты прикладных программ статистического анализа: Statistica,СтатЭксперт, SPSS.
Информационную базу исследования составили данныебухгалтерскойотчетности Сбербанка РФ, статистические сборники Федеральной службы государственной статистики, а также публикации в периодической печати и официальные Интернет-сайты.
Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного статистического анализа и прогнозирования основных показателей ресурсной базы коммерческих банков Российской Федерации. В проведенном исследовании сформулированы и обоснованы следующие положения, содержащие элементы научной новизны и выносимые на защиту:
- усовершенствована система показателей ресурсной базы и систематизированы источники получения данных для ее оценки;
- разработана и апробирована методика статистического анализа ресурсной базы банка и ее использования на основе агрегированныхбухгалтерскихбалансов; выявлены структурные сдвиги в длительности пользованиякредитомразличных секторов экономики, кредитуемыхСбербанкомРФ, с помощью показателейоборачиваемостикредита и индексного метода;
- разработана методика многомерной классификациифилиальнойсети Сбербанка РФ по основным показателям ресурсной базы на основе кластерного анализа и многомерной средней;
- выявлены основные факторы, влияющие на тенденциюплатежеспособностибанков методами регрессионного анализа;
- усовершенствована и апробирована методика прогнозирования основных показателей ресурсной базы коммерческих банков на основе одномерных и многомерных динамических рядов.
Практическая значимость исследования заключается в возможности использования предложенной методики комплексного статистического анализа и прогнозирования ресурсной базы коммерческих банков Федеральным органом государственной статистики, а также Центральным банком Российской Федерации для оценки состояния как совокупности банков, так и каждого банка в отдельности при принятии управленческих решений. Результаты исследования используются в учебном процессе в Академиибюджетаи казначейства Минфина РФ по курсу «Финансовая статистика».
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Прикладные аспекты статистики иэконометрики» Москва 2003, а также обсуждались и получили одобрение на семинарах кафедры Теории статистики и прогнозированияМЭСИ.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 статей, общим объемом 1,5 п. л., включая 1 статью в журнале, рекомендованномВАКРФ.
Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Список литературы

Заключение диссертациипо теме "Бухгалтерский учет, статистика", Бурова, Ольга Алексеевна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведенное нами статистическое исследование состоянияресурснойбазы Сбербанка РФ и еготерриториальныхбанков позволило разработать методику комплексного статистического анализа и прогнозирования ресурсной базыкоммерческихбанков.
В работе показано, чторесурснуюбазу банков составляет совокупность собственных и привлеченных средств, имеющихся в распоряжении банков и используемых ими для ведения активных операций. Определена структура ресурсной базы в разрезе источников ее формирования и выявлено, чторезервомресурсов является собственный капитал, являющийся главным источником возмещения возможныхубытковпри недостаточности текущих доходов и составляющий около 12 -20% общей потребности вбанковскихресурсах. Основным источником ресурсной базы являютсядепозитыюридических и физических лиц, на долю которых приходится до 95%пассивов. В целях стабилизации ресурсной базы следует привлекатьсрочныедепозиты, что позволит их использовать вкредитованиина более длительные сроки, и, следовательно, под более высокийпроцент. Для уменьшения процентных расходов банка следует привлекать больше средств на расчетные счета и минимизировать объеммежбанковскихкредитов.
В работе проведен анализ состояния ресурсной базы коммерческих банков Российской Федерации за период 2001-2004гг., который показалдинамичноеразвитии ресурсной базы. Важнейшим источником роста ресурсной базы являются средства предприятий и депозиты населения, незначительную часть в ресурсах банка занимают собственные средства и меньше всего банки пополняют ресурсную базу за счетвыпускаценных бумаг.
В работе уделено внимание также анализу использования банковских ресурсов. Ресурсы, которыми на сегодняшний день располагают российские банки, позволяют сохранить высокиетемпыкредитования экономики, установлено, что основной объемкредитныхресурсов коммерческие банки представляюткорпоративнымклиентам. Следует отметить возрастание объема выданныхссудв зависимости от срока пользованиякредитом. В целом рост кредитныхвложенийбанковского сектора можно оценить как положительный вклад в устойчивое развитие российской экономики, хотя потребности вкапиталекрупнейших российских предприятий, муниципальных властей и самих банков по-прежнему обеспечиваются за счет заимствований на международном рынке и внутреннем рынкеоблигаций.
В работе проведен анализ информационной базы о ресурсах банков в разрезе источников информации, который показал, что основным источником информации остается в настоящее время финансоваяотчетность. Систематизированы и раскрыты новые формы получения информации, такие как мониторинг,единовременныенаблюдения, бюро кредитных историй, регистровая форма.
В диссертации усовершенствована система показателей статистики банковских ресурсов, выявлены особенности методологииисчисленияпоказателей формирования ресурсной базы и ееразмещения. Изменение основных подходов к формированию системы показателей было вызвано переходом коммерческих банков с 1 января 2004г. на Международные стандарты финансовойотчетности(МСФО). Предложенная система показателей ресурсной базы позволяет получить статистическую оценку наиболее важных аспектов состояния ресурсов банка: формирование,размещение, иммобилизацию, ликвидность, платежеспособность, эффективность, но состав показателей может меняться в зависимости от цели и задач исследования.
Проведенный комплексный статистический анализ ресурсной базыСбербанкаРФ и его филиальной сети за период 2000-2005гг. по данным публикуемой финансовой отчетности, составленный поМСФО, был направлен на оценку объема и структуры привлеченных и размещенных средств банка по источникам их образования и направлениям использования, который позволил определить общую тенденцию развития ресурсной базы, установить факторы, влияющие на сложившуюся динамику и разработать меры, позволяющие ее корректировать.
В результате анализа были выявленыприоритетныеформы привлечения средств ресурсной базы, ими оказались средства физических лиц, что является актуальным в условиях принятия закона огарантированиивкладов физических лиц для многих территориальных банков Сбербанка РФ, поставленных в одинаковые условия со всеми остальнымикоммерческимибанками. Самой распространенной формойпривлеченияресурсов оказались депозиты, лишь небольшая часть средствклиентовбанка вкладывается в сберегательныесертификатыи векселя, что говорит онеразвитостирынка ценных бумаг.
С помощью типологической группировки источников средств исследовалась структура ресурсной базы Сбербанка РФ за 2000-2005гг. Анализ данных группировки по источникам формирования ресурсов показал, что значительных структурных сдвигов удельного веса отдельных источников ресурсной базы Сбербанка РФ не наблюдалось, а это говорит о стабильной работе банка и довериивкладчиков.
Анализ привлеченных средств целесообразно проводить, как в статике, так и в динамике, раздельно по физическим и юридическим лицам. Важным этапом комплексного статистического анализа ресурсной базы являлось рассмотрение основных направлений размещения средств ресурсной базы, качественная характеристика которых давалась с помощью статистических группировокактивовпо их доходности, ликвидности и степени риска. Анализ динамики размещения средств ресурсной базы является основой для выделения рациональной структуры активов и указывает на изменение стратегии размещения ресурсов банка. Анализ динамики основных активных операций Сбербанка РФ за период 2000132
2005гг. позволил выявить неуклонный рост активов банка. В структуре размещения предпочтение отдаетсяссудамюридических лиц, хотя потребительскоекредитованиенаселения широко используется банками в регионах.
В работе предложены методологические подходы к оценке эффективности использованиякредита, в связи с этим рекомендован ряд характеристик структуры и динамикиссуднойзадолженности банка, и получены необходимые обобщенные оценки структурных сдвигов пользования кредитом иоборачиваемостиссуд с помощью индексного анализа.
В работе предложена классификация ссуд (по видамзаемщиков, целевому назначению ссуды, срокамкредитования, размерам, качеству обеспечения, способуплатежаи др.), которую можно использовать вкредитнойполитике банка в целях оценки возникающих кредитных рисков.
В диссертации представлены результаты регионального анализа ресурсной базы территориальных коммерческих банков методом многомерной классификации. Построение многомерной классификации проводилось по даннымфилиальнойсети Сбербанка РФ, насчитывающей около 20 тыс. единицобслуживания, объединенных в 17 территориальных банков. Было апробировано две методики анализа с помощью многомерной средней и кластерного анализа, которые показали одинаковый результат выделения трех групп банков с одинаковым финансовым состоянием ресурсной базы, что позволило сделать выводы об устойчивом влиянии территориальных различий на ресурсную базу.
В первый кластер вошли пять банков, которые имеют небольшой собственныйкапитал, незначительную прибыль и крайне ограниченные возможности привлечения средств клиентов.
Второй кластер оказался самым многочисленным, в него вошла половина территориальных банков Сбербанка РФ. Банки данной группы располагают стабильной ресурсной базой, активнокредитуютэкономику регионов, для них характерно эффективное использование ресурсной базы.
В третий кластер вошло четыре банка, которые получают большуюприбыль, располагают значительным собственным изаемнымкапиталом и оказались наиболее финансово устойчивы. Указанныедиспропорциив развитии ресурсной базы территориальных банков следует учитывать в ресурсной политике филиальной сетиСбербанкомРФ.
Влияние комплекса территориальных различий было исследовано при проведении корреляционно-регрессионного анализаплатежеспособностифилиальной сети Сбербанка РФ за период 2000-2005гг. В результате построения многофакторной регрессионной модели на главных компонентах была выявлено, что наплатежеспособностьтерриториальных банков оказывают наибольшее влияние показатели, оценивающие эффективность использованияклиентскойбазы, качество кредитного портфеля идоходностиактивов банков Повышение указанных показателей улучшит платежеспособность территориальных банков.
Методология моделирования тенденции и прогнозирования основных показателей ресурсной базы была реализована через анализ скорости и интенсивности их изменения во времени, выявление и анализ наличия тенденции, ее видов и типов, а также определение основного направления ее изменения. Анализ интенсивности изменения состояния ресурсной базы за период 2000-2005гг. показал, что собственный капитал Сбербанка РФ имеет неуклонную тенденцию к возрастанию. В среднем капитал банкаежеквартальноувеличивался на 9,12 млрд.руб., или на 9,33%.Ресурснаябаза за счет привлеченных средств клиентов банка развиваласьдинамично, ежеквартальные темпы роста находились в пределах от 103,52 до 111,68%. Среднийтемпприроста средств физических лиц ежеквартально составлял 7,56%, юридических лиц - 8,29%.
С целью оценки наличия основной тенденции в изучаемых показателях ресурсной базы были использованы два метода: метод сравнения средних уровней и метод Фостера-Стюарта, которые подтвердили наличие тенденции у большинства показателей, кроме показателей:уставногофонда и привлеченных средств банков.
Рассмотрены особенности моделирования и прогнозирования одномерных рядов динамики основных показателей финансового состояния ресурсной базыкоммерческогобанка. Показано, что анализ одномерных рядов динамики строится на основе воссоединения отдельных компонент ряда динамики, их оценки путем построения обобщенной модели. Для анализа было отобрано 13 показателей, характеризующих состояние ресурсной базы Сбербанка РФ за период 2000-2005гг.поквартально. В работе для выделения детерминированного компонента показателей ресурсной базы были реализованы два подхода, основанные на аналитическомвыравниваниии экспоненциальном сглаживании. На основе разработанных методик в работе осуществленретропрогнозосновных показателей ресурсной базы методомХольта, Брауна и Бокса-Дженкинса на 2005г. и построен прогноз на четыреквартала2006г. Выбор функции, наилучшим образом аппроксимирующей объективно существующие тенденции изменения показателей ресурсной базы коммерческих банков, был осуществлен с использованием статистических критериев точности и адекватности.
Проведенный анализ позволил выбрать модели, обладающие прогностическими свойствами. Анализ полученных результатов прогноза на 2006г. адаптивными методами показал, что более высокую точность прогноза обеспечила модель Бокса-Дженкинса Проверка точности разработанного прогноза показала, что по сравнению с адаптивными методами наилучшие результаты дает метод аналитическоговыравнивания, в частности, наилучшими прогнозными свойствами обладаюттрендовыемодели параболы второго порядка для большинства показателей. Это было подтверждено наименьшим значением среднего модуля остатков, относительной ошибки аппроксимации, наилучшим значением коэффициента детерминации и критерия точности. Данные прогноза свидетельствуют о том, что если развитие показателей будет протекать в соответствии с параметрами модели, то показатели ресурсной базы Сбербанка РФ будут расти.
В работе поставлена и решена задача моделирования и прогнозирования ресурсной базы методом корреляционно-регрессионного анализа. В качестверезультативногопризнака многофакторных регрессионных моделей были взяты показателифактическойприбыли, характеризующей эффективность использования ресурсной базы ивалютыбаланса, характеризующей перспективы расширения ресурсной базы, а в качестве факторных признаков - показатели, у которых был выявлентренд.
Для постороения моделей прогноза автором были использованы два подхода: метод Фриша-Воу и метод гребневой регрессии. Ряды динамики были проверены наавтокорреляциюи мультиколлинеарность. На основе анализа матриц парных коэффициентов корреляции в работе были сделаны выводы о наличии коллинеарно связанных факторов и целесообразности включения тех или иных факторов в регрессионные модели. На основании построенных моделей был сделан ретропрогноз показателей на 2004-2005гг.
Проверка точности прогнозов показала, что более высокую точность имеет прогноз, полученный методом Фриша-Воу.
Анализ моделей показал, что вариация фактическойприбылина 90,8% объясняется вариацией включенных в модель показателей:ликвидныхактивов, валюты баланса и средств юридических лиц. Изменение валютыбалансабанка на 99,9% обусловлено вариацией вошедших в модель таких показателей, как:чистыеактивы и корреспондентский счет в ЦБ.
Одной из задач, решаемой в диссертационной работе, являлось построение многофакторной динамической модели прогнозирования фактической прибыли, отражающей результат воздействия различных по силе и направленности социально-экономических факторов на эффективность использования ресурсной базы, исследованной на филиальной сети Сбербанка РФ.
Анализ матриц парных коэффициентов корреляции показал, что сильное влияние на протяжении 2000-2005гг. на объем фактической прибыли оказывали показатели валюты баланса, ликвидных активов, и средств юридических лиц. Построенные регрессионные модели фактической прибыли от выявленных факторов по каждомукварталуоказались значимы по F-критерию. Средняя ошибка аппроксимации не превышала 12,3%, что свидетельствует о достаточной точности моделей. Динамика коэффициентов регрессии определила базовую динамическую модель, учитывающую изменения структуры влияния, как факторов на объем фактической прибыли территориальных банков Сбербанка РФ, так и закономерности изменения влияния результативного и факторных признаков за исследуемый период времени, по которой был сделан прогноз методом экстраполяции.
Согласно полученному прогнозуфактическаяприбыль территориальных банков Сбербанка РФ будет непрерывно расти, а к началу 2007 года достигнет отметки 64,1 млрд.руб.

Список литературы диссертационного исследованиякандидат экономических наук Бурова, Ольга Алексеевна, 2006 год

1.20 Средстваакционеров(участников) 0,20 0,05
2. Зарегистрированные обыкновенныеакциии доли 0,19 0,049
3. Зарегистрированные привилегированные акции 0,013 0,013Продолжение таблицы 2.11 2 3 4
4. Незарегистрированныйуставныйкапитал неакционерных кредитных организаций 0 0
5. Собственные акции,выкупленныеу акционеров 0 0
6. Эмиссионный доход 0,22 0,29
7.Прибыльк распределению (убыток) заотчетныйпериод 3,64 2,25
8. Всего источников собственных средств 8,72 8,92
9.АйвазянС.А., Ешоков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных. М.:Финансыи статистика, 1993.179 с.
10.АйвазянС.А., Енюков И.С., Мешалкин А.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. 487 с.
11.АйвазянС.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основыэконометрики: Учебник для вузов. М.:ЮНИТИ, 1998. 1022 с.
12.АйвазянС.А., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1998.352 с.
13. Анализ финансовых отчетов( на основе GAAP)/ Учебник,КарлинТ.Р., Макмин А.Р. М:ИНФРАМ, 2000. 448 с.
14. Анализ и прогнозирование региональных экономических процессов / К.В.Степанов, Г.Г. Никитин, И.А. Моргачёва, А.Г.Никитин// Деньги и кредит. 1996. № 12. С. 27-34.
15. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физмат, 1989.315 с.
16.АнтоновН.Г., Пессель М.А. Денежное обращение,кредити банки. М.:АО «Финстатинформ», 1995. 269 с.
17.АфанасьевВ.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2001.228с
18.БалабановИ.Т. Основы финансового менеджмента. М.: Финансы и статистика. 1997. 178 с.
19. Балакириева О.В. Анализ результатов деятельностикоммерческихбанков России. Дисс.: МЭСИ, 1997.65 с.
20. Банки ибанковскиеоперации: Учебник / Под ред. Е.Ф. Жукова. М.: Банки ибиржи, ЮНИТИ, 1997. 98 с.
21.Банковскоедело: Учебник./ Под ред. проф. В.И.Колесникова, Л.П.Кроливецкой, М.:Финансы и статистика, 2002. 460 с.
22.Банковскиймаркетинг Э.А.Уткин, 2-е изд. М: ИНФРА - М, 1995.304 с.
23. Банковское дело: Учебник для вузов./ Под ред. проф. Г.Н.Белоглазовойи Л.П. Кроливецкой, СПб.: Питер, 2002. 384 с.
24. Банковское дело / Под ред. О.И.Лаврушина. М.: Банковский и биржевой научно-консультационный центр, 1992. 428 с.
25. Банковское дело: управление и технологии: Учеб. пособие для вузов/Под ред. проф .А.М.Тавасиева. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 863 с.
26. Банковское дело: Учебник / Под. ред. профессора О.И.Лаврушина, 2002. 672 с.
27.БарлтропДж. Крис. Банки на развивающихся рынках. Том 2. М.: Финансы и статистика. М., 1994. 10 с.
28.БарышниковН.П. Бухгалтерский учёт, отчётность иналогообложение, том 1, М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2000. 360 с. (Бухгалтерскийучёт сегодня).
29.БатраковаЛ.Г. Экономический анализ деятельностикоммерческогобанка/ Учебник для вузов, М,: Логос, 2003. 344 с.
30.БатраковаЛ.Г. Методология статистического исследования надёжности деятельности коммерческих банков: Докторская диссертация, М.:МЭСИ, Москва, 2000. 100 с.
31.БатраковаЛ.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: Учебник для вузов. М.: Издательскаякорпорация«Логос», 2001. 44 с.
32.БогонюкИ.В. Методология статистического анализа и прогнозированиячисленностии состава пенсионеров: Кандидатская диссертация. М.: МЭСИ, 2001. 44 с.
33. Бокс Дж. Дженкинс Т. Анализ временных рядов: прогноз и управление: Перевод с англ. А.А. Левишина. М.: Мир, 1974, вып. 1,405 с.
34.БоровиковВ.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 1999. 107 с.
35.БулаковВ.И., Львов Ю.И. Банки банковские операции. М.: Финансы и статистика, 1997. 98 с.
36.БукатоВ.И., Львов Ю.И. Банки и банковские операции в России. М.: Финансы и статистика, 1996. 336 с.
37.БызаловаЛ.Н. Методология статистического анализа и прогнозирования уровня и динамики цен на продукцию топливнойпромышленности: Кандидатская диссертация. М.: МЭСИ, 1999. 49 с.
38. Бюллетеньбанковскойстатистики, № 1 (116), ЦБР, 2003,с.60
39. Бюллетень банковской статистики, №7(134), ЦБР, 2004,с.96
40.ВенецкийИ.Т., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе, справочник.-2-у изд., М.: Статистика, 1979. 447 с.
41.ВладимироваЛ.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Издательский Дом «Дашкови К», 2001. 308 с.
42.ГиляровскаяЛ.Т., Паневина С.Н. Комплексный анализ финансово экономических результатов деятельности банка и егофилиалов, СПб: Питер, 2003. 240 с.
43.ГоловинЮ.В. Банки и банковские услуги в России: вопросы теории и практики. -М: Финансы и статистика, 1999. 416 с.
44.ГорбоваЕ.А. О статистической отчётности в банковской деятельности //Бухгалтерияи банки. 1998. №2. С. 18-20.37