2.2. МЕТОДИ АНАЛІЗУ РИНКУ БАНКІВСЬКИХ ПРОДУКТІВ I ПОСЛУГ


Повернутися на початок книги
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 
45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 
60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 
75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 
90 91 92 93 94 95 96 97 

Загрузка...

Під дослідженням ринку банківських продуктів і послуг

розуміється збір, систематизація й аналіз кон'юнктурних показ-ників і кон'юнктуроутворюючих факторів. За результатами дос-лідження визначаються ринкові тенденції і проблеми, варіанти вирішення виявлених проблем, варіанти стратегій розвитку з ура-хуванням ринкових тенденцій, прогнозується зміна стану кон'юнк-тури ринку. Метою є розробка стратегічної програми маркетингу на майбутній період.

До кон'юнктуроутворюючих факторів належать фактори, які визначають попит та пропозицію банківських продуктів і послуг.

До факторів впливу на попит належать:

—        основні показники економічного та соціального стану;

—        грошові доходи та витрати населення;

—        темпи зростання грошових доходів та витрат населення;

—        структура доходів та витрат населення;

—        індекси споживчих цін та цін виробників промислової про-дукції;

—        зміни споживчих цін та цін виробників промислової про-дукції;

—        стан ринку праці;

—        процентні ставки банків за операціями з клієнтами;

—        корпоративний імідж комерційних банків;

—        інформованість споживачів щодо спектру банківських про-дуктів і послуг;

—        довіра до банківської системи;

—        якість обслуговування.

До факторів, які впливають на пропозицію банківських про-дуктів і послуг, належать:

—        основні показники економічного та соціального стану;

—        динаміка вимог банків за кредитами, наданими в економіку;

—        стан міжбанківського кредитного ринку;

—        структура депозитного ринку;

—        динаміка зобов'язань банків за коштами, залученими на рахунки суб’єктів господарювання та фізичних осіб;

—        міжбанківський депозитний ринок;

—        процентні ставки рефінансування банків Національним бан-ком України;

—        процентні ставки на міжбанківському кредитному ринку, депозитному ринку;

—        стан ринку державних цінних паперів;

—        офіційний курс гривні;

—        курс гривні щодо іноземних валют на міжбанківському та готівковому валютних ринках;

—        операції з іноземною валютою на міжбанківському та го-тівковому валютних ринках України;

—        структура готівки в обігу;

—        вартість цінних паперів у портфелі банків;

—        правове забезпечення банківської діяльності.

Аналіз ринку є інструментом для попередньої оцінки ринко-вих позицій комерційного банку та розробки заходів, які сприя-тимуть його подальшому ефективному розвитку.

Розрізняють три види аналізу ринку банківських продуктів і послуг:

1)         аналіз ринку загалом і з відповідними позиціями банку, ви-значення ємності, частки, насиченості ринку, аналіз претензій клієнтів тощо;

2)         аналіз на основі розрахунку фактичних показників реаліза-ції елементів продуктового портфеля банку з використанням тимчасових рядів даних (тенденцій, сезонності);

3)         аналіз вірогідності гіпотези щодо стратегічного розвитку ба-нку, висунутих співробітниками відділу маркетингу і клієнтської політики або групою експертів, на основі результатів дослідження ринку банківських продуктів і послуг.

1. Аналіз ринку загалом і за відповідними позиціями бан-ку, визначення ємності, частки, насиченості ринку, аналіз претензій клієнтів тощо.

Зміни, виявлені при такому аналізі, подаються і систематизу-ються за допомогою аналітичних таблиць змін і складання карти позиціонування.

Аналітичні таблиці змін відображають зміни ситуацій на рин-ку в результаті зміни сполучення окремих факторів і показників. Містять опис клієнтів і їхніх запитів, характеристику продуктового портфеля банку, опис основних конкурентів, тенденції реалізації елементів продуктового портфеля банку тощо. Приклад аналітич-ної таблиці наведений у таблиці 2.1.

Складання карти позиціонування банку передбачає ком-бінацію цілей і показників, від яких залежить їх досягнення. Від-повідно до цілей дослідження обираються показники, будується система координат або матриця, де обрані показники відклада-ються по вертикальній і горизонтальній вісях і визначається по-зиція банку за кожним елементом продуктового портфеля

Таблиця 2.1 Приклад аналітичної таблиці

 

Кредитно-інвестиційний портфель АКБ «X», млн. грн.

Область          Обсяг за системою   Обсяг АКБ

«X»      Частка АКБ «X» уре-гіоні     Частка регіону в системі      Рейтинг АКБ «X»

у регіоні          Кіль-кість банків уре-гіоні    Серед-ня кон-центра ція на 1 банк

Вінницька      1512,5 2,5       0,2 %   1,1 %   28        33        3,0 %

Волинська      1439,8 6,1       0,4 %   1,0 %   16        24        4,2 %

Дніпропетровська     15572,0           142,1   0,9 %   11,2 % 15        55        1,8 %

Донецька       9014,6 17,9     0,2 %   6,5 %   38        52        1,9 %

Житомирська            1201,1 0,0       0,0 %   0,9 %   -          27        3,7 %

Закарпатська  1106,2 35,6     3,2 %   0,8 %   11        27        3,7 %

Запорізька      2020,9 0,6       0,0 %   1,5 %   38        42        2,4 %

Івано -Франківська   2020,9 1,1       0,1 %   1,5 %   26        31        3,2 %

Кш'в і Київська обл.  64572,6           1169,2 1,8 %   46,6 % 18        112      0,9 %

Кіровоградська          2035,9 4,2       0,2 %   1,5 %   19        21        4,8 %

Луганська       2076,5 0,0       0,0 %   1,5 %   -          32        3,1 %

Львівська       3951,8 5,4       0,1 %   2,9 %   36        49        2,0 %

Миколаївська 2234,9 19,4     0,9 %   1,6 %   19        39        2,6 %

Одеська          6714,1 0,0       0,0 %   4,8 %   -          45        2,2 %

Полтавська    2967,9 11,5     0,4 %   2,1 %   24        34        2,9 %

Рівненська     1294,4 5,1       0,4 %   0,9 %   18        25        4,0 %

Сумська          1106,9 6,6       0,6 %   0,8 %   20        29        3,4 %

Тернопільська           933,2   17,4     1,9 %   0,7 %   11        24        4,2 %

Харківська      7793,4 24,9     0,3 %   5,6 %   33        49        2,0 %

Херсонська    1514,9 0,0       0,0 %   1,1 %   -          28        3,6 %

Хмельницька 1144,6 0,0       0,0 %   0,8 %   -          23        4,3 %

Черкаська       1569,3 16,6     1,1 %   1,1 %   16        28        3,6 %

Чернігівська   1234,0 0,0       0,0 %   0,9 %   23        23        4,3 %

Чернівецька   889,3   16,9     1,9 %   0,6 %   8          17        5,9 %

АР Крим        2694,3 14,7     0,5 %   1,9 %   24        41        2,4 %

Разом по областях    138616,0         1517,7 1,1 %   100,0 %          -          -          -

(якщо карта позиціювання стосується продуктового портфеля) або іншого показника, що аналізується. Варіанти карт позицію-вання комерційного банку наведені на рис. 2.1, 2.2.

Рис. 2.1. Варіанти карт позиціювання комерційного банку

 

Рис. 2.2. Варіанти карт позиціювання комерційного банку

2. Аналіз на основі розрахунку фактичних показників реа-лізації елементів продуктового портфеля банку з викорис-танням тимчасових рядів даних (тенденцій, сезонності).

Коли в умовах різких змін маркетингової ситуації фактичні показники реалізації не зростають очікуваним чином, необхідно розглянути їх з нової точки зору. Можливими критеріями такого розгляду є:

—        аналіз динаміки реалізації банківських продуктів і послуг загалом за останні кілька років;

—        аналіз динаміки окремих елементів продуктового портфеля (за сферами, видами, групами клієнтів, регіонами);

—        аналіз взаємозв'язку причинних факторів: формулюється гіпо-теза щодо існування причинно-наслідкового зв'язку між фактичними показниками і конкретним фактором, після чого здійснюється оцінка гіпотези, розглядаються не тільки предметні фактори, але й абстрактні явища і фактори типу «сприйнятливість», «лояльність», «імідж», «сис-тема цінностей»;

—        аналіз впливу структури продуктового портфеля на дохо-ди, витрати, прибутковість, рентабельність, ліквідність, міру ри-зику, фінансову стійкість комерційного банку.

Аналіз тимчасових рядів даних є порівняльним аналізом да-них за довгостроковий період із виявленням тренду в зміні цих показників з часом.

Під трендом розуміється тенденція розвитку явища в часі, що ви-значається при аналізі даних ряду динаміки для характеристики змін явища в часі. Існує три основні види трендів: довгостроковий (дов-гострокові коливання), сезонний (сезонні коливання) і періодичний (періодичні коливання). Для прогнозування і створення планів реалі-зації елементів продуктового портфеля комерційного банку найчас-тіше використовується довгостроковий і періодичний тренди.

Сучасна наука далеко просунулася в розробці технологій прогнозу-вання. Фахівцям маркетологам добре відомі методи нейромережевого прогнозування та нечіткої логіки. Розроблені відповідні програмні па-кети, але на практиці вони не завжди доступні рядовому користувачеві, у той час, як багато проблем точного прогнозування можна досить ус-пішно вирішувати, використовуючи методи дослідження операцій, зо-крема імітаційне моделювання, теорію ігор, регресійний і трендовий аналізи, реалізуючи ці алгоритми в широко відомому і розповсюдже-ному пакеті прикладних програм MS Excel.

Лінії тренду дозволяють графічно відображати тенденції зміни даних і прогнозувати ці зміни. Такий аналіз називають також ре-гресійним аналізом. Використовуючи регресійний аналіз, можна

продовжити лінію тренду в діаграмі за межі реальних даних для прогнозування майбутніх значень.

Поліноміальна апроксимація використовується для опису значень, що змінно зростають або спадають. Вона корисна для аналізу великого масиву даних про нестабільне значення. Міра по-лінома визначається кількістю екстремумів (максимумів і мініму-мів) кривої, що відображає динамічні значення. Полином другої міри може описати тільки один максимум або мінімум. Полином третього ступеню має один або два екстремуми. Полином четвер-тої міри може мати не більше трьох екстремумів.

Найбільш надійною визнається лінія тренду, для якої значення R2 дорівнює або близьке до 1. При виборі лінії тренду до відповід-них даних MS Excel автоматично розраховує значення R2.

Нижче наведений один із можливих алгоритмів побудови про-гнозу обсягів реалізації банківських продуктів і послуг із сезон-ним характером продажів, прикладами яких є:

—        споживче кредитування: попит значно коливається залеж-но від святкових періодів, кількості акційних пропозицій торго-вих центрів;

—        програми кредитування подорожей, операції з дорожніми чеками American Express, Thomas Cook: інтенсивність попиту збільшується у період відпусток;

—        програми кредитування придбання сільгосптехніки та об-ладнання: попит має яскраво виражений сезонний характер.

Слід зазначити, що перелік продуктів і послуг із сезонним ко-ливання попиту набагато ширіпий, ніж здається. Поняття «сезон» у прогнозуванні застосовується до будь-яких систематичних ко-ливань — наприклад, якщо мова йде про вивчення обсягу реалі-зації протягом тижня, то під терміном «сезон» розуміється один день. Крім того, цикл коливань може істотно відрізнятися (як у бік збільшення, так і у бік зменшення) від значення в один рік. Якщо вдається виявити розмір циклу цих коливань, то такий ча-совий ряд є елементом прогнозування з використанням адаптив-них і мультиплікативних моделей.

Адаптивну модель прогнозування можна подати у вигляді формули:

F = Т + S + Е,

де F — прогнозоване значення; Т — тренд;

S — сезонна компонента; Е — похибка прогнозу.

Застосування мультиплікативних моделей обумовлене тим, що в деяких тимчасових рядах значення сезонної компоненти є визначеною часткою трендового значення. Ці моделі можна по-дати формулою:

F =Тх SxE

Ha практиці відрізнити адаптивну модель від мультиплікатив-ної можна за розміром сезонної варіації. Адаптивній моделі влас-тива майже постійна сезонна варіація, тоді як у мультиплікативній вона зростає або спадає; графічно це виражається в зміні ампліту-ди коливання сезонного фактору, як показано на рис. 2.3.

 

 

 

 600  500 -

400 300 200 100 0

 

8       9      10 Звітні періоди

 Мультиплікативна модель — Адаптивна модель

Рис. 2.3. Адаптивна та мультиплікативна моделі прогнозування

Для прогнозування обсягу продажів, що має сезонний харак-тер, існує такий алгоритм побудови прогнозної моделі:

1.         Визначається тренд, що найкраще апроксимує фактичні дані. Істотним моментом при цьому є пропозиція використовува-ти поліноміальний тренд, який дозволяє зменшити похибку про-гнозування, оскільки цей тренд має високу міру точності (міра точності дорівнює 6).

2.         Віднімаючи з фактичних значень обсягів реалізації значен-ня тренду, визначають значення сезонної компоненти і кори-гують таким чином, щоб їх сума дорівнювала нулю.

3.         Розраховують похибки моделі як різницю між фактичними значеннями і значеннями моделі.

4.         Будується модель прогнозування:

F = Т + S + E,

де F — прогнозоване значення; Т — тренд;

5* — сезонна компонента; Е — похибка моделі прогнозування.

5.         На основі моделі будується остаточний прогноз обсягу ре-

алізації. Для цього пропонується використовувати методи експо-

ненціального згладжування, що дозволяє врахувати можливу май-

бутню зміну економічних тенденцій, на основі яких побудована

трендова модель. Сутність цього виправлення полягає в тому, що

нівелюється недолік адаптивних моделей, а саме: з'являється мож-

ливість швидко врахувати нові економічні тенденції, що намітилися:

F„p. t = аРф t_\ + (1 - a)FM t ,

де Fnp. t — прогнозне значення обсягу реалізації;

F,p. t-\ — фактичне значення обсягу продажів у попередньому році;

FM. t — значення моделі;

a — константа згладжування.

3. Аналіз вірогідності гіпотези щодо стратегічного розвит-ку банку, висунутої співробітниками відділу маркетингу і клієнтської політики або групою експертів, на основі резуль-татів дослідження ринку банківських продуктів і послуг.

Для узгодження аналізу з цілями дослідження варто визначити спектр даних і найбільш ефективний спосіб їх обробки. Підвищує об'єктивність і точність результатів використання вагових коефі-цієнтів аналізованих показників, що забезпечує цілісність аналізу навіть у ситуації розгляду різнопланових тенденцій. Крім того, аналіз ринку банківських продуктів і послуг є динамічним проце-сом, тому результати аналізу вимагають постійного моніторингу.