Статистические методы анализа результатов деятельности коммерческих банков

КУРСОВАЯ РАБОТА

По дисциплине: «Статистика»

на тему

«Статистические методы анализа результатов деятельности коммерческих банков»

Оглавление

Введение

1. Статистические методы анализа результатов деятельности коммерческих банков

1.1 Основные направления и показатели статистики кредита

1.2 Показатели статистики денежных вкладов, их динамика

1.3 Математическое дисконтирование и банковский учёт

2. Расчетная часть

3. Анализ некоторых аспектов деятельности Сберегательного банка РФ за 2006-2007 гг.

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Введение

В современном обществе статистика как наука выполняет важную роль в механизме управления экономикой. С помощью статистических методов осуществляется сбор, обработка, обобщение и анализ экономической информации, характеризующей развитие страны, культуры и уровня жизни населения. Все это позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями, определить тенденцию развития, сопоставить и сравнить с международной ситуацией и, в конечном счете, принять эффективные управленческие решения на уровне предприятия, региона или всей страны.

С переходом к рыночной экономике значение статистики возросло, появилась необходимость приведения её в соответствие с международными стандартами. Кроме того, важнейшим направлением развития статистики в последнее время стала разработка методологии и организации получения информации о теневой экономике, результаты деятельности которой скрываются от статистических органов.

Свою роль в процессе сбора и анализа информации статистика играет и в банковской сфере, которая интенсивно развивается с появлением новых видов банковских продуктов. В связи с ростом популярности кредитов в нашей стране развивается статистика кредита.

В данной работе будут рассмотрены основные показатели деятельности коммерческих банков и статистические методы их изучения.

Целью выполнения работы является изучение методики проведения статистических расчётов и формирование выводов на их основе.

1. Статистические методы анализа результатов деятельности коммерческих банков

1.1  Основные направления и показатели статистики кредита

Кредит – это предоставление финансовых ресурсов одним хозяйствующим субъектом другому на условиях срочности, платности и возвратности. Видами кредита в РФ являются:

- государственный кредит (средства, привлеченные государством в виде займов, эмиссии ценных бумаг);

- банковский кредит (выдаваемый банками предприятиям и физическим лицам);

- межбанковский кредит (размещения банками друг у друга денежных средств в форме депозитов и на короткие сроки).

Ссудный капитал образуют временно свободные, высвобожденные в процессе кругооборота денежные средства государства, физических и юридических лиц, переданные на добровольной основе для капитализации и извлечения прибыли. Кредиты различаются по срочности (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный) и по обеспеченности (необеспеченные и под залог векселей, товарных документов, ценных бумаг, недвижимости, страхование ответственности).

К наиболее важным показателям банковского кредита следует отнести:

- общий размер кредитования банками отраслей экономики и населения;

- доля краткосрочного и доля долгосрочного кредитования в общей сумме кредитов;

- просроченная задолженность по ссудам банков;

- процент за кредит и ставка рефинансирования.

Для обобщения и сравнения используются средние величины:

1.  Средний размер кредита

Р¯= ,

где Рi – размер i–й ссуды, ti – срок i–й ссуды.

2.  Средний срок пользования кредитами

t¯ =

3.  Среднее число оборотов ссуд за год

n¯=  или n¯=

4.  Средняя процентная годовая ставка кредита (i¯):

i¯=

Большое внимание в статистике уделяется показателям долгосрочных ссуд: остаткам задолженности, суммам выданных ссуд, их составу и динамике.

Самостоятельным объектом в статистике кредита является изучение просроченных ссуд по их объёму, составу и динамике. По состоянию на конец года определяют по банку в целом:

1.  Абсолютную сумму просроченных кредитов (остатков задолженности)

Рпр = ∑ Рiпр

Относительные показатели просроченной задолженности по ссудам:

а) по сумме Кпр(р) = ;

б) по сроку Кпр(t) = ,

где tiпр – число просроченных дней по погашению i-го кредита;

в) по сумме и сроку Кпр = .

Выявление статистических закономерностей в поведении ссудной задолженности является важным средством улучшения уровня управления кредитными ресурсами [1, с. 382-393].

1.2  Показатели статистики денежных вкладов, их динамика

Сбережения и временно свободные денежные средства населения привлекаются сберегательными кредитными учреждениями на выгодное хранение. В сбережениях заинтересованы как банки, так и физические лица, поэтому в банковской системе сберегательное дело занимает особое место. По состоянию на конец 2007 года при численности населения республики Башкортостан 4 млн. человек в Сберегательном банке РФ обслуживаются 6 миллионов счетов клиентов, он по-прежнему остаётся лидером по привлечению средств населения, более половины всех вложений[1]. Основная задача банка обеспечить эффективное перераспределение этих временно свободных финансовых средств между экономическими агентами, это определяет необходимость проведения статистического анализа вкладов населения.

К числу основных показателей денежных вкладов относятся: средний размер вклада, оборачиваемость вкладного рубля, эффективность вкладных операций. Средний размер вклада характеризует достигнутый уровень сбережений, который формируется под влиянием множества факторов: уровня жизни населения, изменения покупательной способности денег, степени удовлетворения предметами потребления, уровня цен на товары и услуги, склонности населения к сбережениям и т.д.

1.  Средний размер вклада

l¯=  или l¯ =

где В – сумма вкладов, N – количество вкладов.

2.  Средний срок хранения вкладов

t¯= B¯: ,

где В¯- средний остаток вкладов, Ов – сумма выданных вкладов за период Д, Д – число календарных дней в периоде.

3.  Число оборотов

n =

Данный показатель показывает, сколько раз обернулись денежные средства во вкладах за определенный период, чем больше оборотов совершают средства, тем эффективнее они используются [1, с. 401-403].

1.3 Математическое дисконтирование и банковский учёт

статистика кредит банковский дисконтирование

В финансово-кредитных расчётах важную роль играет фактор времени. Это объясняется принципом «неравноценности» денег на разные временные даты. В связи с этим нельзя суммировать деньги на разные моменты времени.

Для сопоставимости денег, относящихся к разным датам, прибегают к дисконтированию, т.е. приведению к заданному моменту времени. Дисконтирование применяется, например, при покупке банком краткосрочных финансовых обязательств (векселей, тратт), оплата которых производится в будущем. В зависимости от вида процентной ставки различают два метода дисконтирования: математическое дисконтирование и банковский (коммерческий) учёт. В первом случае используется ставка наращения, во втором – учётная ставка [1, c.446].

При математическом дисконтировании современная капитализированная величина суммы S определяется из уравнения:

S = P·(1+ni),

P = S· или P = S·(1+ni)ˉ¹,

где - дисконтный множитель, который показывает, какую долю составляет первоначальная величина долга Р в окончательной сумме S.

Заметим, что дисконт по соглашению сторон может быть установлен и в виде абсолютной величины для всего срока (без расчёта по формуле).

Суть операции учёта векселя заключается в том, что банк или другое финансовое учреждение до наступления срока платежа по векселю или иному платёжному обязательству приобретает его у владельца по цене, которая меньше суммы, указанной на векселе, т.е. покупает его с дисконтом (со скидкой), получив при наступлении срока векселя деньги, банк реализует дисконт. Владелец векселя с помощью его учёта имеет возможность получить деньги, хотя не в полном объёме, однако раньше указанного срока.

Таким образом, сумма, выплачиваемая при учёте векселя, будет равна:

Р = S –Snd = S·(1-nd),

где n – срок от момента учёта до даты погашения векселя, (1-nd) – дисконтный множитель.

Отсюда срок ссуды равен

n = ,

а величина учётной ставки

d = .

Операция дисконтирования по учётной ставке и начисления простых процентов могут совмещаться. Тогда сумма при учёте обязательства с начислением простых процентов равна

Р2 = Р1(1+n1i)(1-n2d),

где Р1 – первоначальная сумма ссуды,

n1 – срок начисления процентов,

n2 – срок от момента учёта обязательства до даты погашения долга, n1

S = P ·.

Процесс дисконтирования по сложной учётной ставке происходит с замедлением, т.к. на каждом этапе во времени учётная ставка применяется не к первоначальной сумме (как при учёте по простой учётной ставке), а к сумме, меньшей на величину дисконта, определенного на предыдущем шаге.

P = S(1-dc)ⁿ,

где dc – сложная годовая учётная ставка.

В рассматриваемых методах наращения все денежные величины применялись по номиналу, т.е. не принималась во внимание реальная покупательная способность денег. Вместе с тем инфляция в современной экономике стала неотъемлемым элементом экономического развития, поэтому её, конечно, необходимо учитывать при проведении финансовых расчётов.

Изменение покупательной способности денег характеризуется с помощью индекса покупательной способности денег (рубля) I n.c.p . Этот индекс равен обратной величине индекса цен. Тогда реальная наращенная сумма денег с учётом её обесценивания будет равна:

С = S·I n.c.p .

Итак, при анализе деятельности коммерческих банков применяются следующие показатели: ряды динамики, абсолютные, относительные и средние величины, индексы, элементы корреляционно-регрессионного анализа; используются методы сводки, группировки; конечные результаты исследования представляются с помощью различных статистических графиков (диаграммы, картограммы). Источником информации может быть публикуемая отчётность банка, как годовая, так и периодическая. Основным видом статистического наблюдения является выборочное, т.к. оно позволяет оценить всю генеральную совокупность при анализе лишь её части.

2. Расчетная часть

Имеются следующие выборочные данные о деятельности российских коммерческих банков с ценными бумагами (выборка 3%-ная механическая), млн. руб.:

№ банка п/п	Вложения в ценные бумаги	Прибыль	№ банка п/п	Вложения в ценные бумаги	Прибыль
1	4069	110	19	9087	439
2	4279	538	20	8016	441
3	3959	85	21	7324	237
4	1032	60	22	3445	282
5	4152	39	23	2079	191
6	5347	153	24	2058	201
7	2286	215	25	648	12
8	2948	224	26	2673	77
9	2914	203	27	3145	282
10	1600	64	28	2048	451
11	2145	11	29	287	50
12	3811	153	30	2571	306
13	889	121	31	2081	440
14	584	94	32	3787	204
15	990	105	33	2131	63
16	1618	93	34	7298	650
17	1306	329	35	4729	538
18	1981	451	36	7096	175

Задание 1

Признак – вложения в ценные бумаги.

Число групп – пять.

Решение.

Построим статистический ряд распределения по признаку – вложения в ценные бумаги, образовав 5 групп с равными интервалами. Для этого определим величину интервала:

i = (9087-287)/5=1760.

Таким образом, получены следующие интервалы:

1) 287+1760=2047;

2) 2047+1760=3807;

3) 3807+1760=5567;

4) 5567+1760=7327;

5) 7327+1760=9087.

Составим расчётную таблицу.

Таблица 1 – Группировка банков по вложениям в ценные бумаги

№	Интервал	число банков в группе (f)	Середина интервала (x)	x·f	(x-x¯)²	(x-x¯)²·f
1	287-2047	10	1167	11670	4840000	48400000
2	2047-3807	14	2927	40978	193600	2710400
3	3807-5567	7	4687	32809	1742400	12196800
4	5567-7327	3	6447	19341	9486400	28459200
5	7327-9087	2	8207	16414	23425600	46851200
итого	-	36	-	121212	39688000	138617600

Рассчитаем средние значения x:

1)  для несгруппированных данных x¯= 116413/36=3233,6944 (млн.руб);

2)  для сгруппированных данных x¯= 121212/36=3367 (млн.руб).

Рассчитаем дисперсию:

σ² = 39688000/36=1102444,4.

Рассчитаем среднее квадратическое отклонение:

σ = (σ²)¹/²= 1049,9735, т.е. отклонение коммерческих банков по признаку вложений в ценные бумаги от среднего значения составляет 1049,9735 млн.руб.

Рассчитаем коэффициент вариации:

ν = σ / x¯ = 1049,9735/3367= 0,3118 или 31,18%, значение коэффициента показывает, что совокупность неоднородная, связь слабая, заметная.

Рассчитаем значения моды и медианны:

2047-3807 - модальный интервал, т.к. он имеет наибольшую частоту f=14.

Мо = 2047+1760·[(14-10)/((14-10)·(14-7))]=2298,4284.

2047-3807 – медианный интервал, т.к. его кумулятивная частота больше половины суммы частот (24>36:2).

Ме = 2047+1760·[((0,5·36)-10)/14]=3052,7141.

Задание 2

Связь между признаками – вложения в ценные бумаги и прибыль.

Решение.

Пусть y – прибыль банка.

i = 650-11/5=127,8.

Таким образом, получим следующие пять интервалов:

1)  11-138,8;

2)  138,8-266,6;

3)  266,6-394,4;

4)  394,4-522,2;

5)  522,2-650.

Построим корреляционную таблицу.

Таблица 2 – Корреляционная связь между прибылью и вложениями в ценные бумаги коммерческих банков

Прибыль	Вложения в ценные бумаги					Итого
	287-2047	2047-3807	3807-5567	5567-7327	7327-9087
11-138,8	8	3	3			14
138,8-266,6		6	2	2		10
266,6-394,4	1	3				4
394,4-522,2	1	2			2	5
522,2-650			2	1		3
Итого	10	14	7	3	2	36

Составим расчетную таблицу.

Таблица 3. Корреляционно-регрессионный анализ показателей коммерческих банков

№ п/п	Вложения в ценные бумаги	f	Прибыль		yi¯-yобщ¯	(yi¯-yобщ¯)²	(yi¯-yобщ¯)²·f
			Всего	На 1 банк
1	287-2047	10	1379	137.9	-86.7389	7523.6348	75236.3485
2	2047-3807	14	3150	225	0.3611	0.1304	1.8256
3	3807-5567	7	1616	230.8571	6.2183	38.6667	270.6668
4	5567-7327	3	1062	354	129.3611	16734.2971	50202.8912
5	7327-9087	2	880	440	215.3611	46380.4082	92760.8164
Итого		36	8087	224.6389			218472.5484

Рассчитаем межгрупповую и общую дисперсию[2].

σ²м/г = (yi¯-yобщ¯)²·f / ∑f = 218472,5484/36=6068,68.

σ²общ = y²¯- (y¯)² = 2823993/36 – (224.6389)² = 78444.25 - 50462.635 = 27981.615.

Рассчитаем коэффициент детерминации:

η² = σ²м/г / σ²общ = 6068,68 / 27981,615 = 0,217- характеризует долю результативного признака, которая формируется под влиянием фактора, в данном случае она мала, связь между факторами непрямая. Доля вариации признака, которая формируется под влиянием неучтенных в задаче признаков составляет 0,783 (1-0,217).

Найдем эмпирическое корреляционное отношение:

η = 0,466, т.е. теснота связи между результативным признаком (y) и фактором признаком (x) – умеренная.

Задание 3

По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,954 определите:

1.  Ошибку выборки средней величины вложения средств банками в ценные бумаги и границы, в которых будет находится средняя величина вложений в генеральной совокупности.

2.  Ошибку выборки доли банков с вложениями средств в ценные бумаги 3811 млн. руб. и более и границы, в которых будет находится генеральная доля.

Решение.

1.  Имеем следующие данные:

n = 36, т.к. выборка механическая 3%-ная, то N = 36:0,03 = 1200, x˜=3233.6944 (для несгруппированных данных при 3%-ной выборке), простая дисперсия для несгруппированных данных равна σ² = 4829787,323.Для вероятности 0,954 находим t=2.

Δx˜= 2· ≈721,49.

Таким образом, генеральная средняя будет находится в интервалах 3233,6944 – 721,49 ≤ x¯≤ 3233,6944 + 721,49,

2512,20 ≤ x¯≤ 3955,18.

Можно утверждать с вероятностью 0,954, что средняя величина вложений средств банками в ценные бумаги колеблется от 2512,20 до 3955,18 млн. руб.

2. По условию задачи n / N = 0.03 или 3%, выборочная доля (доля банков с вложениями средств в ценные бумаги 3811 млн. руб. и более равна w = 12/36 = 0,3333. Для вероятности 0,954 находим t=2. Предельную ошибку выборки определяем по формуле бесповторного отбора:

Δw = 2·≈0.15.

Предельная ошибка выборки, %:

Δ% = ·100 = 45%.

Генеральная доля имеет находится в пределах:

w - Δw ≤ p ≤ w + Δw; тогда для нашей задачи находим 0.18 ≤ p ≤ 0.48.

Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что доля коммерческих банков с вложениями средств в ценные бумаги 3811 млн. руб. и более колеблется от 18 до 48%.

Задание 4

Имеются следующие данные по коммерческому банку о просроченной задолженности по кредитным ссудам:

Год	Задолженность по кредиту, млн. руб. (y)	По сравнению с предыдущим годом			абсол. знач. 1% прироста, млн. руб. (А%)
		Абсолютный прирост, млн. руб. (Δy)	Темп роста, % (Тр)	Темп прироста, % (Тпр)
2000	1600	-	-	-	-
2001	1700	+100	106,25	6.25	16
2002	1800	+100	105,88	5,88	17
2003	2340	+540	130.0	30,0	18
2004	2538,9	+198,9	108,5	8.5	23,4

Определите:

1.  Задолженность по кредиту за каждый год.

2.  Недостающие показатели анализа ряда динамики и внесите их в таблицу.

3.  Основную тенденцию развития методом аналитического выравнивания.

Осуществите прогноз задолженности на следующие два года на основе найденного тренда.

Постройте графики. Сделайте выводы.

Решение.

1)  Тпр (2001) = 106,25-100 = 6,25% по формуле Тпр = Тр-100;

2)  Δy (2001) = 6.25·16 = +100 млн. руб. по формуле А% = Δy / Тпр;

3)  y (2000) = 16·100 = 1600 млн. руб. по формуле А% = Δy / Тпр = 0,01yi-1;

4)  y (2001) = 1600 + 100 = 1700 млн. руб.;

5)  y (2002) = 1700+100 = 1800 млн. руб.;

6)  Тр(2002) = (1800 / 1700) ·100 = 105,88%;

7)  Тпр (2002) = 105,88-100 = 5,88%;

8)  А% (2002) = 100 / 5,88 = 17 млн. руб.;

9)  y (2003) = (130/100)·1800 = 2340 млн. руб.;

10) Δy (2003) = 2340-1800 = 540 млн. руб.;

11) А% (2003) = 540 / 30 = 18 млн. руб.;

12) у (2004) = (108,5 / 100)·2340 = 2538,9 млн. руб.;

13) Δу (2004) = 2538,9-2340 = 198,9 млн. руб.;

14) Тпр (2004) = 108,5-100 = 8,5%;

15) А% (2004) = 198,9 /8,5 = 23,4 млн. руб. [2, с. 287-298].

3. С помощью метода наименьших квадратов построим математическую модель, выражающую общую тенденцию изучаемого объекта. Для этого понадобятся данные следующей таблицы.

Таблица 4 – Построение линейной модели

t	xt	t·xt	t²	xt^	ε
1	1600	1600	1	1492.22	-107.78
2	1700	3400	4	1744	44
3	1800	5400	9	1995.78	195.78
4	2340	9360	16	2247.56	-92.44
5	2538.9	12694.5	25	2499.34	-39.56
∑	9978.9	32454.5	55		0
сред.зн.	1995.78	6490.9	11

Линейная модель имеет вид: у = а1+ао·t. Найдем значения а1 и ао по формулам:

а1 = (t¯·xt - x¯· t¯) / (t²¯- (t¯)²) = (6490.9 – 1995.78·3) / (11-3²) = 503.56 / 2 = 251.78;

ао = x¯- a1· t¯ = 1995.78 – 251.78·3 = 1240.44.

Получили линейную модель y = 1240.44+251.78t.

Подставив в найденное уравнение t = 6, t = 7 получим точечные прогнозы на следующие два года. Прогнозная задолженность по кредиту на 2005 и 2006 соответственно равна 2751,12 и 3002,9 млн. руб.[2, с.298-317].

Фактические и расчетные данные по кредитной задолженности представлены в виде графика.

Рис. 1 – Просроченная задолженность по кредитным ссудам по коммерческому банку

3. Анализ некоторых аспектов деятельности Сберегательного банка РФ за 2006-2007 гг.

По данным расчётов, представленных в приложении 2, на основании консолидированного бухгалтерского баланса[3], следует отметить, что в целом в 2007 году наблюдается положительная динамика по всем показателям по сравнению с 2006 годом. Увеличение активной части баланса произошло в основном за счёт увеличения кредитов клиентам на 54,55%, а также за счёт увеличения торговых ценных бумаг на 16,89% и денежных средств на 15,57%.

К значительным изменениям в пассивной части баланса следует отнести увеличение средств других банков на 79,14%, средств клиентов на 52,74%, выпущенных долговых ценных бумаг на 32,41% и вкладов физических лиц на 31,08%. Заметно увеличилась величина эмиссионного дохода на 2321,22 млн. руб. Нераспределенная прибыль увеличилась на 48,35%.

Важнейшим показателем при анализе деятельности любого банка является величина и структура вкладов физических лиц и средств клиентов. Представим данную информацию графически.

Рис. 2 – Структура вкладов и средств клиентов

1 – текущие счета физических лиц;

2 – срочные вклады физических лиц;

3 – расчётные счёта государственных и общественных организаций;

4 – срочные депозиты государственных и общественных организаций;

5 – расчётные счета прочих юридических лиц;

6 – срочные депозиты прочих юридических лиц.

Как видно из диаграммы, срочные вклады физических лиц занимают большую долю в структуре средств клиентов банка, по состоянию на 31 декабря 2007 они составили 2379647 млн. руб. при общей сумме вкладов и средств клиентов 3877620 млн. руб. Следует отметить, что Сбербанк остаётся на протяжении многих лет лидером среди других коммерческих банков по привлечению средств физических лиц во вклады, т.к. заслужил репутацию надёжного банка.

Наряду со вкладами в настоящее время одной из самых распространенных услуг банка является кредитование как физических, так и юридических лиц. По видам кредиты клиентам и средства в других банках можно разделить на следующие группы:

1 – коммерческое кредитование юридических лиц;

2 – специализированное кредитование юридических лиц;

3 – потребительские ссуды физическим лицам;

4 – жилищное кредитование физическим лицам;

5 – средства в других банках.

Заметим, что кредитование юридических лиц занимают большую долю в общей сумме выданных банком кредитов, это объясняется, прежде всего, размером кредита, ведь на развитие даже одного предприятия необходимы большие объёмы вложений, нежели на потребительские цели частных клиентов банка. Представим структуру кредитов, выданных банком, в динамике двух последних отчётных лет.

Рис. 3 – Динамика и структура кредитов и средств в других банках за 2006-2007гг.

Итак, структура практические не изменилась, а вот увеличение в абсолютном выражении на лицо.

Таким образом, при анализе отчётности Сбербанка РФ в целом наблюдается положительная динамика, что свидетельствует об устойчивом развитии, а репутация крупного надёжного банка позволяет ему оставаться лидером по привлечению средств физических и юридических лиц. Конечно, лишь этим деятельность банка не ограничивается, множество аспектов не были затронуты, но судить об общем направлении развития можно.

Заключение

Статистика – общественная наука, которая изучает количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной. Без статистических методов исследования невозможно представить анализ деятельности предприятия или изучение социально-экономического явления, поэтому роль статистики среди экономических наук значительна. Область применения статистики разнообразна, включая и банковскую деятельность.

Следует отметить, что статистика развивается и на основе её методов разрабатываются прикладные пакеты программ для ЭВМ, чтобы обеспечить удобство и простоту расчётов, а также сократить время анализа.

При выполнении данной работы применялся пакет прикладных программ обработки электронных таблиц MS Excel.

Список использованной литературы

1.  Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

2.  Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. – М.: Инфра-М, 2003.

3.  Башкирский вестник Сбербанка, 2007 №57.

4.  www.sbrf.ru/ruswin/analitika/analitika.htm.

Приложение 1

Расчётные данные к задаче

x	y	x²	y²	x·y	σ²
4069	110	16556761	12100	447590	697735.3711
4279	538	18309841	289444	2302102	1092663.704
3959	85	15673681	7225	336515	526068.1489
1032	60	1065024	3600	61920	4847458.427
4152	39	17239104	1521	161928	843285.0934
5347	153	28590409	23409	818091	4466060.371
2286	215	5225796	46225	491490	898124.76
2948	224	8690704	50176	660352	81621.31559
2914	203	8491396	41209	591542	102204.5378
1600	64	2560000	4096	102400	2668957.538
2145	11	4601025	121	23595	1185255.593
3811	153	14523721	23409	583083	333281.7045
889	121	790321	14641	107569	5497592.038
584	94	341056	8836	54896	7020880.649
990	105	980100	11025	103950	5034164.76
1618	93	2617924	8649	150474	2610468.538
1306	329	1705636	108241	429674	3716005.871
1981	451	3924361	203401	893431	1569243.371
9087	439	82573569	192721	3989193	34261185.93
8016	441	64256256	194481	3535056	22870446.43
7324	237	53640976	56169	1735788	16730599.54
3445	282	11868025	79524	971490	44650.03781
2079	191	4322241	36481	397089	1333319.26
2058	201	4235364	40401	413658	1382257.427
648	12	419904	144	7776	6685815.76
2673	77	7144929	5929	205821	314378.26
3145	282	9891025	79524	886890	7866.704475
2048	451	4194304	203401	923648	1405871.316
287	50	82369	2500	14350	8683008.149
2571	306	6610041	93636	786726	439163.9267
2081	440	4330561	193600	915640	1328704.482
3787	204	14341369	41616	772548	306147.0378
2131	63	4541161	3969	134253	1215935.038
7298	650	53260804	422500	4743700	16518579.65
4729	538	22363441	289444	2544202	2235938.704
7096	175	50353216	30625	1241800	14917404.2
116413	8087	550316415	2823993	32540230	173872343.6
3233.694			78444.25		4829787.323

Приложение 2

Анализ показателей консолидированного бухгалтерского баланса Сбербанка РФ за 2007 год

	31 декабря 2006	31 декабря 2007	Абсол. прирост	Темп роста	Темп прироста	Абсол. Зн. 1% прироста
АКТИВЫ
Денежные средства и их эквиваленты	209603	242231	32628	115.57	15.57	2096.03
Обязательные резервы в ЦБ РФ	77915	56790	-21125	72.89	-27.11	779.15
Торговые ценные бумаги	210641	246221	35580	116.89	16.89	2106.41
Прочие ценные бумаги	237847	247024	9177	103.86	3.86	2378.47
Средства в других банках	5631	5071	-560	90.06	-9.94	56.31
Кредиты клиентам	2537464	3921546	1384082	154.55	54.55	25374.64
Инвестиционные ценные бумаги для продажи	х	10094	х	х	х	х
Инвест. ценные бумаги, удерживаемые до погашения	26198	х	х	х	х	х
Отложенный налоговый актив	х	68	х	х	х	х
Основные средства	125216	146850	21634	117.28	17.28	1252.16
Прочие активы	36158	52913	16755	146.34	46.34	361.58
ИТОГО АКТИВОВ	3466673	4928808	1462135	142.18	42.18	34666.73
ОБЯЗАТЕЛЬСТВА
Средства других банков	44836	80321	35485	179.14	79.14	448.36
Вклады физических лиц	2046035	2681986	635951	131.08	31.08	20460.35
Средства клиентов	782789	1195634	412845	152.74	52.74	7827.89
Выпущенные долговые ценные бумаги	123729	163827	40098	132.41	32.41	1237.29
Прочие заёмные средства	107332	112025	4693	104.37	4.37	1073.32
Отложенное налоговое обязательство	3604	х	х	х	х	х
Прочие обязательства	22944	32754	9810	142.76	42.76	229.44
Субординированный займ	26880	25064	-1816	93.24	-6.76	268.8
ИТОГО ОБЯЗАТЕЛЬСТВ	3158149	4291611	1133462	135.89	35.89	31581.49
СОБСТВЕННЫЕ СРЕДСТВА
Уставный капитал	79981	87742	7761	109.70	9.70	799.81
Эмиссионный доход	10016	232493	222477	2321.22	2221.22	100.16
Фонд переоценки зданий	15344	14815	-529	96.55	-3.45	153.44
Фонд переоценки инвест. ценных бумаг для продажи	х	733	х	х	х	х
Нераспределенная прибыль	203183	301414	98231	148.35	48.35	2031.83
ИТОГО СОБСТВЕННЫХ СРЕДСТВ	308524	637197	328673	206.53	106.53	3085.24
ИТОГО ОБЯЗАТЕЛЬСТВ И СОБСТВЕННЫХ СР-В	3466673	4928808	1462135	142.18	42.18	34666.73