Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики Отделение статистики, анализа данных и демографии

Национальный исследовательский университет
Высшая школа экономики
Отделение статистики, анализа данных и демографии
факультета экономики
Профиль специальных дисциплин «Статистика и бухгалтерский учет»
Кафедра статистических методов
БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА
«Статистический анализ российского рынка кредитных карт»
Выполнил
Студент группы № 41СБУ
Воробьев А.А.
Научный руководитель
доцент, Копнова Е.Д.
Москва 2014
Содержание
Введение ................................................................................................................................................... 3
Глава 1. Анализ рынка кредитных карт за 2013 год ................................................................ 6
1.1 Динамика крупнейших участников рынка за 2013 год. Динамика числа
эмитированных кредитных карт и объем рынка ...................................................................... 6
1.2 Особенности и условия оформления кредитных карт в разных банках ...................14
1.3 Влияние развития системы электронных платежей и электронной коммерции на
рынок кредитных карт .....................................................................................................................17
Глава 2. Анализ динамики рынка кредитных карт................................................................19
2.1 Проверка гипотезы об отсутствии тренда. Вид тренда ...................................................19
2.2 Адаптивная модель Хольта. Построение прогноза на 2014 год ...................................21
Глава 3. Регрессионный анализ влияния экономических факторов на выпуск
кредитных карт ...................................................................................................................................27
3.1 Выделение факторов влияния на рынок кредитных карт. ...........................................27
3.2 Анализ качества регрессионной модели...............................................................................30
Заключение............................................................................................................................................33
Список литературы ............................................................................................................................36
Приложения ..........................................................................................................................................40
Приложение 1 Таблица динамики портфелей кредитных карт в 2012-2013 гг., млрд. руб.
....................................................................................................................................................................40
Приложение 2 Таблица показателей экономического развития и кол-ва кредитных карт,
эмитированных в России за 2008-2013 гг. ......................................................................................41
Приложение 3 Таблица результатов множественной регрессии ............................................43
2
Введение
Актуальность темы. Кредитование физических лиц остается одним из
наиболее
динамично
развивающихся
сегментов
банковского
рынка.
Кредитные карты постепенно вытесняют услуги экспресс-кредитования,
будучи более технологичным и удобным инструментом, как для банка, так и
для заемщика. Одним из самых популярных способов получения заемных
средств в 2013 году стали кредитные карты.
Прошедший год оказал существенное влияние на рынок кредитных
карт. По итогам года в базе Национального бюро кредитных историй (НБКИ)
зафиксирован
значительный
рост
количества
выданных
кредитов
с
использованием кредитных карт 1 . По оценкам аналитиков, современный
рынок кредитных карт в России развивается динамично, превосходя как
собственные темпы роста, так и общие показатели роста рынка кредитования.
Российский рынок кредитных карт в 2013 году вырос более чем на 47%.
Общий объем портфеля кредитных карт российских банков на 1 января 2013
года составил 990 млрд. рублей, прирост за год – 318,7 млрд. рублей2.
При этом почти весь рост рынка обеспечили топ-10 игроков, их
портфели в сумме увеличились на 278,2 млрд. рублей. Первая пятерка банков
нарастила портфели на 229,3 млрд. рублей, лидер рынка Сбербанк – на 103,1
млрд. рублей. Среди 10 крупнейших участников рынка кредитных карт шесть
банков увеличили портфели более чем вдвое.
Высокий темп развития кредитования с использованием кредитных
карт является положительным фактором, отражающим зрелость рынка и
повышение его технологичности и ответственности. По соотношению
розничных кредитов к ВВП Россия отстает от многих стран, поэтому
потенциал роста велик. Согласно прогнозам рынок кредитных карт в нашей
Кредитные карты – самый быстрорастущий вид кредитования в 2013 году. URL:
http://www.nbki.ru/company/news/?id=1386
2
Рынок кредитных карт России, итоги 2013 года. URL: http://static.tcsbank.ru/news/2014/2013_RUS.pdf
1
3
стране продолжит развиваться быстрыми темпами. Все вышесказанное
позволяет определить тему данного исследования как актуальную.
Цель и задачи работы. Целью данной работы выступает статистический
анализ, исследование состояния рынка кредитных карт в России с 2008 по
2013 годы, построение прогноза рынка на 2014 год и оценка влияния
экономических факторов. Для реализации поставленной цели в работе
ставятся следующие задачи:
 исследовать состояние рынка кредитных карт в России в 2013
году;
 оценить динамику крупнейших участников рынка кредитных
карт за 2013 год;
 рассмотреть динамику числа эмитированных кредитных карт и
объем рынка;
 рассмотреть удобство оформления и пользования кредитной
картой как фактор роста;
 проанализировать
влияние
развития
системы
электронных
платежей и электронной коммерции на рынок кредитных карт;
 провести анализ временного ряда с построением адаптивной
модели и прогноза на 2014 год;
 выделить
экономические
факторы,
которые
оказывают
существенное влияние на рынок кредитных карт и провести
регрессионный анализ.
В качестве предмета исследования в данной работе выступают
факторы, влияющие на функционирование рынка кредитных карт. Объектом
исследования является рынок кредитных карт в России в 2008-2013 гг.
Метод исследования включает в себя сбор, обобщение, анализ и
систематизацию информации, экономический и статистический анализ.
Эмпирической базой исследования является статистическая информация
Центробанка России, Федеральной службы государственной статистики,
4
Института комплексных стратегических исследований (ИКСИ), отчеты
российских банков. Для целей исследования проводился мониторинг
материалов печатных и электронных деловых и специализированных
изданий, аналитических обзоров рынка, материалов маркетинговых и
консалтинговых компаний, анализ данных на сайтах участников рынка. Для
построения адаптивной модели был использован статистический пакет SPSS.
Для анализа факторов, оказывающих наибольшее влияние на количество
выпущенных кредитных карт, был использован пакет Eviews.
Для достижения поставленных задач проведен анализ печатных
изданий по выбранной тематике. С помощью сравнения различных точек
зрения выявлены наиболее емкие определения изучаемых понятий, изучен
ряд проблемных вопросов. Проблемы рынка кредитных карт нашли
отражение в работах известных авторов: Аваковой Ю.М., Астрелиной В.В.,
Гинзбурга А. И., Голодовой Ж. Г., Горелой Н.В., Даниленко С.А.,
Колпаковой Г.М., Костериной Т. М., Крюкова Р.В., Райзберга Б. А.,
Сарнакова И. В., Селищева И.В., Семенихина В., Смирновой А.А., Финлей А.
При выполнении практической части были использованы учебники
Дубровой Т.А. «Статистические методы прогнозирования в экономике» и
«Прикладная статистика и основы эконометрики» (в 2-х томах) Айвазяна С.А.
и Мхитаряна В.С.
По структуре данная работа состоит из введения, трех глав, заключения,
списка литературы и приложения.
5
Глава 1. Анализ рынка кредитных карт за 2013 год
1.1 Динамика крупнейших участников рынка за 2013 год. Динамика
числа эмитированных кредитных карт и объем рынка
Последние два года рынок кредитных карт в России развивается
стремительными темпами. Например, за 9 месяцев 2012 года общий объем
карточного портфеля вырос на ту же величину, что и за весь 2011 год (почти
на 62%). Рост числа эмитированных кредитных карт отражает успешное
развитие этого сегмента рынка. Количественные показатели представлены в
табл. 1.
Таблица 1
Число банковских и кредитных карт, эмитированных кредитными
организациями в России в 2012-2013 годах
Всего банковских
карт, тыс. единиц
Дата
Кредитных карт, тыс.
единиц
2012
на 1.01.12
на 1.04.12
на 1.07.12
на 1.10.12
162 898
169 945
176 851
185 054
15 026
16 601
18 586
20 426
191 496
200 258
205 052
211 374
22 483
24 694
26 238
28 098
217 472
29 190
2013
на 1.01.13
на 1.04.12
на 1.07.13
на 1.10.13
2014
на 1.01.14
Источник: ЦБ РФ. URL: http://www.cbr.ru/statistics/p_sys/print.aspx?file=sheet007.htm
6
Число эмитированных кредитных карт в 2008-2013 годах росло
быстрыми темпами, см. табл. 2.
Таблица 2
Число кредитных карт, эмитированных кредитными организациями в
России в 2008-2013 годах
Год
2008 год
2009 год
2010 год
2011 год
2012 год
2013 год
Число эмитированных кредитных
карт, тыс. единиц
9296
8601
10041
15026
22483
29190
Источник: ЦБ РФ. URL: http://www.cbr.ru/statistics/p_sys/print.aspx?file=sheet007.htm
Динамика числа эмитированных кредитных карт за 2008-2013 годы
показана на рис. 1.
Рис. 1. Число эмитированных кредитных карт в 2008-2013 годах
Сбербанк
уверенно
удерживает
лидерство
по
количеству
эмитированных кредитных карт, за 2013 год банку удалось увеличить свой
7
кредитный портфель на 69,1%. Ему же принадлежит и первое место по
охвату доли рынка, около 26% россиян пользуются кредитными картами
именно этого банка.
Молодые игроки рынка кредитных карт – Связной банк и ТКС Банк,
пытаются выбиться в лидеры, опережая в темпах роста даже такие крупные
банки как Русский стандарт и ОТП Банк. ВТБ 24, хотя и удерживал в 2012
году третье место в кредитном рейтинге, но постепенно сокращал рыночную
долю на фоне более активных конкурентов – ТКС Банка, Связного и
Восточного Экспресса. По итогам 2013 года ВТБ 24 занял четвертое место.
Многолетний лидер на рынке карточных продуктов «Русский стандарт»,
которому в 2008 году принадлежало почти 50% рынка, продолжал терять
свои позиции, в 2013 году его доля составляла около 16,3%.
В рейтинг ТОП-5 кредитных карт по объему карточного портфеля
вошли Сбербанк, который опережает остальных с большим отрывом,
Русский стандарт, ТКС Банк, ВТБ 24, и Альфа-банк. Характерно, что рынок
кредитных карт постепенно переходит в руки нескольких крупных
участников. По итогам 2013 года пяти крупнейшим игрокам принадлежало
61,4% всего рынка, а на долю десяти первых мест в рейтинге приходилось
почти 80%. Динамика портфелей кредитных карт ведущих банков и доли
рынка представлены в Приложении 1.
Российский рынок кредитных карт в 2013 году вырос на 47%, что
ниже темпов роста 2012 года (82,5%). Интересно отметить, что весь рынок
розничного кредитования за 2013 год вырос только на 40%. То есть, можно
сделать вывод, что во многом рост обеспечили именно кредитные карты.
Общий объем портфеля кредитных карт российских банков на 1 января
2014 года составил 990 млрд. рублей, прирост за год составил 318,7 млрд.
рублей. Динамика роста рынка кредитных карт (млрд. руб.) показана на рис.
2.
8
Рис. 2. Рост рынка кредитных карт в 2008-2013 годах (млрд. руб.)
Табл. 3 показывает 10 крупнейших участников рынка кредитных
карт в 2013 году, их портфели и доли рынка в процентах.
9
Таблица 3
10 крупнейших участников рынка кредитных карт в 2013 году
Портфель,
Банк
млрд. руб.
Доля рынка, %
Сбербанк
252,4
25,5%
Русский Стандарт
161,0
16,3%
ТКС Банк
74,0
7,5%
ВТБ 24
63,3
6,4%
Альфа-банк
56,4
5,7%
ОТП-Банк
39,3
4,0%
ХКФ-Банк
35,3
3,6%
Связной
33,5
3,4%
Восточный
32,1
3,2%
Москомприватбанк
20,5
2,1%
Источник: Рынок кредитных карт России, итоги 2013 года
URL: http://static.tcsbank.ru/news/2014/2013_RUS.pdf
В IV квартале 2013 года рост рынка замедлился до 56 млрд. руб.,
тогда как в III квартале этот показатель составлял 99 млрд, руб., во II
квартале – 86 млрд. руб., в I – 75 млрд. руб.
Общим снижением темпов роста в конце года воспользовались для
улучшения своих позиций наиболее активные банки. ТКС Банк (3-е место
по объему портфеля) обогнал банк ВТБ 24 с объемом портфеля 63,3 млрд.
руб. и увеличил долю рынка в IV квартале с 7,2% до 7,5%. При этом
ВТБ24 (4-е место) снизил долю рынка с 7,2% до 6,4%. Доли рынка
кредитных карт для крупных участников показаны на рис. 3.
10
Рис. 3. Доли рынка кредитных карт среди крупных участников, 2013 год
В 2013 году Альфа-банк поднялся с 7-го на 5-е место, увеличив долю с
4,6% до 5,7%. Банк Связной опустился с 6-го на 8-е место, сократив свою
долю с 4,8% до 3,4%. ОТП Банк, обогнавший банк Связной и Восточный
Экспресс, поднялся с 8-го на 6-е место, при этом сократив долю рынка с 4,5%
до 4%. Сбербанк и «Русский стандарт» сохранили лидерство, нарастив свои
доли рынка до 25,5% и 16,3% с 22,2% и 15% соответственно.
Десятка крупнейших банков на рынке кредитных карт по итогам 2013
года выглядит так: Сбербанк
(портфель 252,4 млрд. рублей), Русский
стандарт (161 млрд. рублей), ТКС Банк (74 млрд. рублей), ВТБ 24 (63,3 млрд.
рублей), Альфа-банк (56,4 млрд. рублей), ОТП Банк (39,3 млрд. рублей),
ХКФ Банк (35,3 млрд. рублей), Связной (33,5 млрд. рублей), Восточный
Экспресс (32,1 млрд. рублей), Москомприватбанк (20,5 млрд. рублей). Топ-20
в I квартале 2013 года покинул СКБ-банк, уступив место впервые
вошедшему в двадцатку Транскредитбанку. Присоединившийся к группе
лидеров кварталом ранее, МТС Банк продолжил рост, поднявшись с 16-го на
14-е место с портфелем 11,9 млрд. рублей. Банк Траст поднялся с 15-го на
12-е место. Остальные банки сохранили позиции, достигнутые в третьем
квартале.
11
В 2013 году на фоне высокой конкуренции на рынке кредитных карт,
чтобы не уступить свои позиции более активным игрокам, необходимо было
показывать рост значительно выше рынка. Шесть банков из топ-10
увеличили портфели больше, чем на 50% – Сбербанк, Русский Стандарт,
ТКС Банк, Альфа-банк, ХКФ Банк и Москомприватбанк. Эти участники
смогли подняться в рейтинге и увеличить свою долю рынка. Сбербанк,
возглавивший рейтинг в конце 2011 года, не сбавлял активности два
последующих года. Увеличение кредитного портфеля до 252,4 млрд. рублей
позволило банку занять 25,5% рынка. В начале года этот показатель
составлял 22,1%, розничный гигант наращивал долю в течение года быстрее
всех остальных участников рынка.
Некоторые лидеры прошлых лет смогли удержать позиции в рейтинге
за счет набранного ранее объема, но сократили доли рынка. ВТБ 24 по
итогам прошлого года увеличил портфель на 30,2% (на 14,7 млрд. рублей),
снизив долю рынка с 7,2% до 6,4% и переместившись с 3-го места на 4-е. На
3-ю позицию в 2013 году поднялся ТКС Банк, увеличив портфель на 54,2%
(на 26 млрд. рублей). Доля ТКС Банка на рынке кредитных карт выросла с
7,1% до 7,5%. На четыре позиции опустился банк Восточный Экспресс, заняв
9-е место и снизив долю с 6,7% до 3,2%. Сокращение портфеля этого банка в
2013 году составило 28,7% (12,9 млрд. рублей). Банк Связной за год
опустился с 6-го на 8-е место (прирост портфеля на 3,1% до 33,5 млрд.
рублей). Доля Связного на рынке уменьшилась с 4,8% до 3,4%.
Альфа-банк поднялся с 7-го на 5-е место в рейтинге по портфелю
кредитных карт, сумев увеличить долю рынка с 4,6% до 5,7%. Рост портфеля
банка за 2013 год составил 82,6% (25,5 млрд. рублей). На 6-м месте оказался
заработавший две позиции за год ОТП Банк (рост на 56,2%), на 9-е с 7-го
опустился ХКФ Банк (рост на 31,6%). На 7-м месте оказался ХКФ банк с
приростом 79,5%. Новичок рейтинга – Москомприватбанк замыкает десятку
лидеров с приростом портфеля на 95% и долей рынка 2,1%. Динамика рынка
12
кредитных карт в 2013 году для десяти лидирующих участников показана на
рис. 4.
Рис. 4. Динамика позиций десяти лидирующих банков на рынке кредитных
карт
В табл. 4 представлены данные о приросте портфеля кредитных карт
восьми лидирующих банков.
13
Таблица 4
Банки, лидирующие по росту портфелей кредитных карт в 2013 году
Прирост портфеля кредитных
Банк
карт с начала 2013 года, млрд.
руб.
Сбербанк
103,1
Русский стандарт
60,0
ТКС Банк
26,0
Альфа-банк
25,5
ХКФ Банк
15,6
ВТБ 24
14,7
Москомприватбанк
10
ОТП Банк
9,4
Источник: Рынок кредитных карт России, итоги 2013 года
URL: http://static.tcsbank.ru/news/2014/2013_RUS.pdf
1.2 Особенности и условия оформления кредитных карт в разных банках
Удобство оформления и простота использования кредитной карты
является важным для потребителя этого банковского продукта. Ниже
представлены примеры российских банков.
Кредитные карты Сбербанка. Предлагается очень широкий выбор
кредитных карт, от классических Visa и MasterCard до премиальных и даже
молодежных предложений. Дополнительным плюсом кредитных карт этого
банка можно считать доступность и удобство их пополнения и снятия
средств через банкоматы и платежные терминалы, расположенные в любом
городе. Кроме того, Сбербанк успешно сотрудничает со многими торговыми
сетями. Расплачиваясь в магазинах-партнерах его кредитной картой,
владелец карты может получить дополнительные скидки и бонусы.
Кредитные карты ТКС Банка. Молодой банк уверенно завоевывает
рынок кредитных карт, обгоняя по темпам роста ведущие банки. И хотя
14
выбор кредитных карт в ТКС Банке не так велик, удобство их использования
и оформления компенсирует этот недостаток. Предусмотрены различные
способы пополнения карты, банк имеет очень высокий уровень клиентского
сервиса. Льготный период по карте составляет до 55 дней. Кредитную карту
может получить любой гражданин России старше 21 года по одному
паспорту, подтверждение дохода не требуется. Предусмотрена кредитная
карта «Тинькофф Одноклассники». Карта интегрирована с социальной сетью
«Одноклассники». Через специальное приложение пользователи сети могут
создать на основе фотографии уникальный дизайн своей кредитной карты.
Кредитные карты банка Русский стандарт. Этот банк предлагает самый
большой выбор кредитных карт на российском рынке – более 30 вариантов.
Кроме классических, золотых и платиновых кредитных карт, у банка есть
уникальные предложения с дополнительными выгодами для владельца.
Например, по карте RSB World MasterCard CashBack Card предусмотрен
возврат денег на счет после каждой совершенной владельцем покупки (до 3%
от их стоимости). К кредитной карте Blue American Express подключена
программа страхования от несчастного случая, действующая по всему миру.
Кроме того, если с такой карты были украдены деньги, «Русский стандарт»
обязуется выплатить ее владельцу компенсацию в размере 10 000 долларов
США.
Годовая плата за обслуживание кредитных карт в этом банке
составляет от 600 рублей (классический вариант) до 3000 рублей (карты
класса «премиум»). Минимальный ежемесячный платеж: 5-10% от остатка
задолженности в зависимости от типа карты. Льготный период для всех
кредитных предложений составляет до 55 дней. Годовая процентная ставка
зависит от типа карты и варьируется в пределах от 28% до 36% годовых. По
всем кредитным картам плата за годовое обслуживание снимается только
после первой совершенной транзакции.
Согласно
оценкам
специалистов
портала
Banki.ru,
самыми
востребованными у россиян кредитными картами в 2013 году были продукты
15
ведущих
российских
банков
3
.
Был
составлен
рейтинг
наиболее
востребованных карт на основании количества запросов на конкретное
банковское предложение в течение всего года. Результаты представлены в
табл. 5.
Таблица 5
Самые популярные кредитные карты 2013 года
Банк
Вид карты
ТКС Банк
Тинькофф Платинум
Русский Стандарт
Visa Classic
Ренессанс Капитал
Прозрачная карта
ВТБ 24 Visa Classic
МДМ Банк Visa
Gold
Связной Банк
MasterCard Standard
Хоум Кредит
Быстрые покупки
МТС Банк МТСденьги
MasterCard Standard
Unembossed
Банк Москвы
Visa Classic
Альфа-Банк
MasterCard Standard
Максимальный
кредитный лимит
Годовая
ставка
Льготный период
до 300 000 руб.
от 24,9%
до 55 дней
до 450 000 руб.
36%
до 55 дней
до 300 000 руб.
от 24%
до 55 дней
до 300 000 руб.
19%
до 50 дней
до 500 000 руб.
16%
до 52 дней
до 250 000 руб.
от 36%
до 50 дней
до 200 000 руб.
34,9%
до 51 дня
до 40 000 руб.
от 25%
до 50 дней
до 350 000 руб.
26%
до 50 дней
до 90 000 руб.
от 18,99% до 100 дней
Источник: Banki.ru URL: http://www.banki.ru/products/creditcards/
В рейтинг вошли преимущественно карты уровня Classic/Standard,
исключение составили MasterCard Platinum ТКС Банка и Visa Gold МДМ
Банка. Все карты имеют льготный период кредитования, приемлемую
3
ТОП-10 самых популярных кредитных карт в 2013 году. URL: http://www.banki.ru/products/creditcards/
16
комиссию за обслуживание, некоторые из них в течение первого года
обслуживаются бесплатно.
1.3 Влияние развития системы электронных платежей и электронной
коммерции на рынок кредитных карт
В настоящее время системы электронных платежей и электронной
коммерции в России развиваются быстрыми темпами. Пользователями сети
Интернет являются более 50% россиян, что дает возможность совершать
платежи, производить покупки с использование средств современных
технологий. Интерес к электронной коммерции растет. Динамика интернет
платежей, совершенных с использованием сети Интернет показывает
возрастание их роли. Все это оказывает положительное влияние на развитие
рынка кредитных карт.
В настоящий момент наиболее часто электронные платежные системы
используются для оплаты товаров и услуг (в т.ч. мобильной связи, товаров в
интернет-магазинах, покупки ж/д и авиабилетов, онлайн-игр), денежных
переводов (p2p4, оплата труда фрилансеров и т.д.). В России распространены
оплаты банковскими картами (кредитными и дебетовыми), электронными
деньгами и SMS-платежами, популярной стала и оплата с помощью
предоплаченных виртуальных карт VISA или MasterCard. Новой и еще пока
пребывающей на этапе тестирования является система оплаты на основе
NFС-технологии, которая позволяет расплачиваться в магазинах или
транспорте, поднося к считывающему устройству мобильный телефон.
4
Person to person (англ.)
17
Таблица 6
Развитие систем электронных платежей и электронной коммерции в
2012- 2013 годах
Показатель
Число
эмитированных
кредитных карт
Охват населения
интернетом
(ежемесячная
аудитория)
Оборот интернетмагазинов
Оборот
электронных
денег
Оборот интернетбанкинга
2012 год
2013 год
Рост, %
78096 тыс. ед.
108220 тыс.ед.
38,57
34%
49%
15
1376,36 млрд. руб.
1811 млрд. руб.
24
78,68 млрд. руб.
281 млрд. руб.
72
360,51 млрд. руб.
591 млрд. руб.
39
Источник: J’son & Partners Consulting. URL: http://bankir.ru/tehnologii/s/riski-elektronnykh-platezheiproyavleniya-dinamika-sposoby-minimizatsii-10001874/
Из табл. 6 видно, что наряду с активным ростом числа эмитированных
кредитных карт (38,57%) также активно развивался оборот интернетбанкинга в России (рост 39%). Значительно быстрее развивался оборот
электронных денег (прирост за год 72%). Оборот интернет-магазинов и охват
населения интернетом росли не так значительно (24% и 15% соответственно).
18
Глава 2. Анализ динамики рынка кредитных карт
2.1 Проверка гипотезы об отсутствии тренда. Вид тренда
Рынок кредитных карт характеризуется количеством эмитированных
карт за определенный период (месяц, квартал, год). На основании данных о
количестве кредитных карт (см. Приложение 2), эмитированных кредитными
организациями за 2008-2013 гг., темп прироста является положительным.
Это говорит о существовании тренда.
Проверка временного ряда на наличие тренда. Гипотеза об
отсутствии тренда.
H0: E[Y(t)] = a = const
С помощью критерия «восходящих и нисходящих средних» выполняется
проверка гипотезы. На основании данных о количестве эмитированных
кредитных карт по месяцам (см. Приложение 2):
ν = 12 (число серий); τ =44 (протяженность самой длинной серии).
Далее используется двумерная статистика W (ν(n), τ(n)), критические
значения которой для   (0,05; 0,0975) имеют вид:
é1
16n - 29 ù
n a (n) = ê (2n -1) -1, 96
ú,
90 û
ë3
ì 5,
ï
t 0 (n) = í 6,
ï 7,
î
n £ 26
26 < n £ 153 .
153 < n £ 1170
é1
16 * 72 - 29 ù
n a = ê (2 * 72 -1) -1, 96
ú = 41
90
ë3
û
Должно выполняться: n (n) > na (n) . В нашем случае: 12>41 –
неравенство не выполняется.
Также должно выполняться второе неравенство: t (n) < t 0 (n) . В нашем
случае: t 0 (72) = 6 , 44<6 – неравенство не выполняется.
19
Чтобы не отвергалась нулевая гипотеза, должны выполняться оба
неравенства. Значит, можно сделать вывод, что на уровне значимости  
(0,05; 0,0975) гипотеза об отсутствии тренда отвергается.
Среди всех видов аппроксимации (линейная, логарифмическая,
полиномиальная,
степенная,
экспоненциальная,
скользящее
среднее)
наиболее точным является параболический тренд, для которого R2 равен
0,99039.
Рис.5 Данные о выпущенных кредитных картах с 2008 по 2013 гг.
Уравнение тренда имеет вид:
y = 7.8671x2-294.68x+10616.
Для того, чтобы проследить существование параболического тренда
выполнено сглаживание ряда с помощью пятизвенной и семизвенной
взвешенных. Крайние значения при сглаживании восстановлены при помощи
аппроксимирующего многочлена (умножение весов на значения исходных
уровней). Результаты представлены на рис. 6.
20
Рис 6. Сглаживание временного ряда
Изначальные значения временного ряда практически не изменились
после применения процедуры сглаживания. Таким образом, сглаживание
подтвердило наличие положительного параболического тренда.
Сезонность для данных о количестве эмитированных кредитных карт
отсутствует (тренд положительный, без сильных колебаний). Поэтому можно
перейти к построению прогнозных значений.
2.2 Адаптивная модель Хольта. Построение прогноза на 2014 год
Среди прочих моделей, с помощью которых можно построить прогноз
о количестве кредитных карт, которое будет эмитировано в 2014 году,
наиболее подходящей является адаптивная модель Хольта.
В модели Хольта присутствует два параметра сглаживания, что
позволяет в большей степени учесть, как соотносятся текущие уровни ряда с
предыдущими.
Она имеет следующий вид:
21
Альфа (уровень)
,981
Гамма (тренд)
,233
Рис. 11. Параметры модели Хольта
yˆ  a1t  a 2t
a1t   1 yt  (1   1 )( a1t 1  a 2t 1 )
a 2t   2 (a1t  a1t 1 )  (1   2 )a 2t 1
Параметры a1t (альфа) и a 2t (гамма) рассчитываются как коэффициенты
регрессии для двух первых годов наблюдений. Параметры α находится из
условия
минимизации
среднего
квадрата
отклонений
модели,
a 1 = 0, 981, a2 = 0, 233 .
ŷt = a1t + t a2t
a1t = 0, 981yt + 0, 019 * (a1t-1 + a2t-1 )
a2t = 0, 233(a1t - a1t-1 ) + 0, 767* a2t-1
Рис. 7. Фактические и полученные с помощью модели Хольта значения
Как видно из рис. 7, адаптивная модель Хольта очень хорошо
описывает исходный временной ряд количества выпущенных кредитных
карт. Поэтому ее можно использовать для построения прогноза.
В табл. 7 представлено согласие модели:
22
Таблица 7
Согласие модели
Статистики согласия
Стационарный R-квадрат
R-квадрат
Корень квадратный из
среднего квадрата ошибки
Средний относительный
модуль ошибки
Среднее
0,378
0,999
244,492
1,66
R-квадрат равен 0,999, что является очень хорошим показателем и еще
раз подтверждает правильность выбранной модели для построения прогноза.
Табл. 8 иллюстрирует показатели статистики модели:
Таблица 8
Статистики модели
Модель
Число
предикторов
VAR00001Модель_1
Статистики
согласия
модели
Стационарный
R-квадрат
0
0,378
Льюнга-Бокса Q(18)
Статистики
Ст.св.
12,844
Число
выбросов
Знач.
16
0,684
0
Q-тест Льюнга-Бокса свидетельсствует об отсутствии автокорреляции
временного ряда (значимость на уровне 0,684).
В табл. 9 представлены параметры модели эскпоненциального
сглаживания:
Таблица 9
Параметры модели эспоненциального сглаживания
Модель
VAR00001Модель_1
Оценка
Нет
преобразования
Стандартная
ошибка
Знач.
t
Альфа
(уровень)
0,981
0,12
8,148
0
Гамма
(тренд)
0,233
0,096
2,425
0,018
Далее необходимо провести проверку нормальности остатков. Для
этого используется критерий Колмогорова-Смирнова (табл. 10).
23
Таблица 10
Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова
N
Нормальные
параметрыa,b
Среднее
Стд. отклонение
Модуль
Разности экстремумов Положительные
Отрицательные
Статистика Z Колмогорова-Смирнова
Асимпт. знч. (двухсторонняя)
Остатки для
VAR00001Модель_1
72
33,8574
240,35832
0,087
0,087
-0,046
0,734
0,653
Асимптотическое значение равно 0,653. Так как 0,653 превышает 0,05
(по условию критерия), то можно сделать вывод о том, что остатки модели
распределены нормально.
Рис 8. Автокорреляционная функция
24
На рис. 8 только один коэффициент автокорреляции касается
доверительного интервала, все остальные заключены между верхней и
нижней границами.
Рис. 9 Частная автокорреляционная функция
На рис. 9 все значения коэффициентов автокорреляции заключены
внутри доверительного интервала.
На основании значений коэффициентов автокорреляции и частной
автокорреляции ошибки, а также значений Q-Stat, можно сделать вывод о
некоррелированности ошибки модели. Далее можно перейти к построению
прогноза.
С помощью полученной модели был построен прогноз количества
кредитных карт, которые будут эмитированы в 2014 году. Данные
представлены на рис. 10.
25
Рис 10. Прогноз выпуска кредитных карт на 2014 год
Как видно из рис. 10 рынок кредитных карт будет также иметь
положительную тенденцию в 2014 году, что соотвествует характеру
исследуемого временного ряда. За 12 месяцев количество кредитных карт,
согласно адаптированной модели Хольта, увеличится с 29548 тыс. ед. до
35351 тыс. ед. Прирост составит 19,64%. Это меньше, чем в 2013 году, когда
рост составил около 30%. Модель подтвержает ожидания аналитиков о том,
что рост рынка кредитных карт замедлится в 2014 году.
26
Глава 3. Регрессионный анализ влияния экономических
факторов на выпуск кредитных карт
3.1 Выделение факторов влияния на рынок кредитных карт.
Было выделено 5 экономических факторов: оборот розничной торговли
(млн. руб.), среднедушевой доход населения (руб./мес.), численность
безработных (млн. чел.), инфляция (в % к предыдущему месяцу) и экспорт
товаров (млн. долларов). Все показатели представлены по месяцам с 2008 по
2013 гг (см. Приложение 2). Данные были взяты с официального сайта
Федеральной службы государственной статистики. Данные о количестве
кредитных карт, эмитированных кредитными организациями (тыс./ед.) по
месяцам, были взяты с официального сайта Центрального Банка Российской
Федерации. Для оценки влияния факторов, значимых для роста рынка
кредитных карт, был использован метод множественной регрессии.
Построение корреляционного облака позволяет определить какой тип
модели лучше всего описывает взаимосвязь факторов с выпуском кредитных
карт. На рис. 11-15 представлены корреляционные облака количества
выпущенных кредитных карт и различных факторов.
Рис 11. Кол-во карт и оборот
Рис 12. Кол-во карт и инфляция
розничной торговли
27
Рис 13. Кол-во карт и численность
Рис 14. Кол-во карт и
безработных
среднедушевой доход
Рис 15. Кол-во карт и экспорт товаров
На основании полученных корреляционных облаков можно сделать
вывод о том, что линейная зависимость не всегда наиболее точно описывает
взаимосвязь двух факторов. Это касается рис. 11, где экспоненциальный
тренд имеет R-квадрат 0,78376, а линейный тренд имеет R-квадрат 0,75755.
На рис. 12 наибольший R-квадрат имеет также экспоненциальный тренд. На
рис. 13 полиномиальный тренд имеет наибольший R-квадрат. Степенной
тренд на рис. 14 имеет наибольшую величину достоверности аппроксимации.
На рис. 15 полиномиальный тренд имеет наибольший R-квадрат, который
равен 0,53326.
Далее при помощи статистического пакета Eviews были получены
следующие оценки модели (см. Приложение 3):
1) общий R-квадрат равен 0,88. Величина R-квадрат характеризует
качество полученной регрессионной прямой. Это качество
выражается степенью соответствия между исходными данными и
регрессионной моделью. R2=0,88 – это достаточно большой
показатель, который говорит о том, что все переменные
обеспечивают
на
88%
вариацию
числа
эмитированных
кредитных карт;
2) рядом с показателями инфляции и экспорта товаров стоит знак
минус. Это означает, что эти экономические показатели влияют
на выпуск кредитных карт с запаздыванием в один год. Другими
словами, не одномоментно. Например, если в текущем году
увеличилась инфляция, то количество эмитированных кредитных
карт отреагирует на это изменение ростом в следующем году;
3) отрицательная взаимосвязь наблюдается у трех факторов:
среднедушевого
дохода
населения,
уровеня
экспорта
и
безработицы. Это выглядит вполне логичным, когда у человека
становится меньше денежных средств, он ищет возможности,
чтобы увеличить свой доход. Кредитные карты как раз являются
таким инструментом. Если доход человека уменьшился на одну
единицу измерения, то количество выпущенных кредитных карт
увеличится
на
1,178386
пункта.
Экспорт
также
имеет
отрицательную зависимость от числа эмитированных кредитных
карт. Когда экспорт снижается, это означает, что снижается ВВП
страны, а значит и богатство населения. Чтобы увеличить свой
доход люди оформляют кредитные карты. С потерей работы,
человек начинает искать дополнительный источник денег, а
многие
банки
предоставляют
кредитные
карты
без
подтверждения дохода.
4) положительная взаимосвязь наблюдается у двух факторов:
оборота розничной торговли и инфляции. При увеличении
29
инфляции покупательная способность населения падает (при
прочих равных условиях) и людям требуется дополнительный
источник дохода. При чем, как было сказано выше, влияние
инфляции осуществляется с запаздыванием на 1 год. Если растет
оборот розничной торговли, это означает, что розничные
магазины увеличивают свое предложение, либо стимулируют
продажи другими способами. Оформление кредитных карт с
целью купить какой-нибудь недорогой предмет (бытовая техника,
мебель, компьютеры) как раз является одним из таких способов.
5) само уравнение регрессии получилось значимым (значимость Fстатистики равно 0).
Итак, модель имеет вид:
Y =10-8 X1t2 -1,178X2t -172,833X3t2 - 0,344X4(t-1) +1141, 493X5(t-1) - 90815, 47 ,
где Х1 – это оборот розничной торговли, Х2 – среднедушевой доход населения,
Х3 – численность безработных, Х4 – экспорт товаров, Х5 –уровень инфляции, t
– период времени.
3.2 Анализ качества регрессионной модели
Все полученные коэффициенты являются значимыми, так как они ниже
0,05 (см. Приложение 3). Статистика Дарбина-Уотсона на уровне 1,873902
свидетельствует об отсутствии автокорреляции остатков в полученной
модели. Анализ остатков на автокорреляцию с помощью Q-теста ЛьюнгаБокса представлен в табл. 11. Это стандартная процедура для всех моделей,
которые строятся по временным рядам.
30
Таблица 11
Q-тест Льюнга-Бокса для анализа остатков на автокорреляцию
Лаг
Q-статистика
Значимость
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
23.454
50.420
63.499
67.379
76.021
76.567
80.851
81.464
82.381
85.179
85.474
91.079
0.564
0.429
0.230
0.181
0.337
0.343
0.545
0.654
0.187
0.345
0.235
0.453
В табл. 11 представлено 12 порядков. Все значения в столбце
«Значимость» больше 0,05. Это свидетельствует о том, что гипотеза об
отсутствии автокорреляции не отвергается на уровне значимости 5%.
Далее
следует
анализ
остатков
на
нормальность.
Результаты
представлены на рис. 16.
Рис. 16. Анализ остатков на нормальность
31
Статистика Жака-Бера используется для проверки гипотезы о
нормальном распределении остатков. Чем ближе распределение остатков к
нормальному, тем меньше статистика Жака-Бера отличается от нуля. Из рис.
16 видно, что она равна 0,989577. Также, значимость 0,609700 больше, чем
0,05. Это означает, что гипотеза о нормальности остатков не отвергается на
уровне значимости 5%.
Модель имеет высокий R- квадрат, коэффициенты значимы, знаки при
этих коэффициентах экономически обоснованы, остатки нормальны и без
автокорреляции. Следовательно, модель адекватна.
32
Заключение
Оживление рынка кредитных карт после кризисного периода началось
во второй половине 2010 года. В 2014 году ожидается небольшое замедление
темпов
роста
российского
рынка
кредитных
карт.
Этому
будут
способствовать снижение числа платежеспособных заемщиков и стремление
банков поддерживать высокое качество своих кредитных портфелей. Рынок
сохраняет большой потенциал, кредитная карта есть примерно у 17% россиян
при почти 90 млн. экономически активного населения.
На кредитную политику в данном рыночном сегменте повлияют: вопервых, стоимость заемных средств, во-вторых, тенденции по просрочкам
платежей.
А
эти
факторы
в
свою
очередь напрямую
связаны
с
макроэкономическими показателями. Рынок кредитных карт в 2014 году,
скорее всего, ожидает некоторая ротация игроков, появление новых и уход
старых, переориентация банков от более рискованных сегментов в менее
рискованные.
Итоги исследования. Рынок кредитных карт в 2013 году вырос более
чем на 47% (в 2012 году – на 82,5%); общий объем составил 990 млрд. рублей.
10 крупнейших игроков рынка увеличили свои портфели в сумме на 278,2
млрд. руб. Первая пятерка банков нарастила портфели на 229,3 млрд. руб.
Сбербанк увеличил свой портфель на 69,1%. В 2013 году на фоне высокой
конкуренции, нужно было показывать рост значительно выше рынка, чтобы
не уступить свои позиции более активным игрокам. Среди 10 крупнейших
участников рынка кредитных карт шесть банков увеличили портфели более
чем вдвое.
Был проведен анализ временного ряда для числа эмитированных
кредитных карт с 2008 по 2013 гг. С помощью критерия «восходящих и
нисходящих средних» была отвергнута гипотеза об отсутствии тренда. Среди
всех видов аппроксимации (линейная, логарифмическая, полиномиальная,
33
степенная,
экспоненциальная,
скользящее
среднее)
наиболее
точным
оказался параболический тренд, для которого R2 равен 0,99039. Для
подтверждения
существования
параболического
тренда
выполнено
сглаживание временного ряда с помощью пятизвенной и семизвенной
взвешенных (при котором начальные значения ряда практически не
изменились). Для построения прогноза о количестве кредитных карт, которое
будет выпущено в 2014 году, была использована адаптивная модель Хольта.
В модели Хольта присутствует два параметра сглаживания, что позволило в
большей степени учесть, как соотносятся текущие уровни ряда с
предыдущими. Остатки модели носили характер случайности (не имели
тренда),
независимости
(отсутствовала
автокорреляция
остатков)
и
нормальности (был использован одновыборочный критерий КолмогороваСмирнова, который показал, что остатки распределены нормально). Модель
получилась адекватной.
Согласно полученному прогнозу, рынок кредитных карт будет также
иметь положительную тенденцию в 2014 году. Это полностью соответствует
характеру исследуемого временного ряда. За 12 месяцев количество
кредитных карт, согласно адаптированной модели Хольта, увеличится с
29548 тыс. ед. до 35351 тыс. ед. Прирост составит 19,64%. Это меньше, чем в
2013 году, когда рост составил около 30%. Модель подтверждает ожидания
аналитиков о том, что рост рынка кредитных карт замедлится в 2014 году.
Были выделены пять экономических факторов, которые оказывают
влияние на выпуск кредитных карт. Это оборот розничной торговли,
среднедушевой доход населения, численность безработных, инфляция и
экспорт товаров. Построение корреляционного облака позволило определить
нелинейный тип модели. Полученная модель множественной регрессии
имеет R-квадрат 0,88. Это достаточно высокий показатель, который
показывает, что все переменные обеспечивают на 88% вариацию числа
эмитированных кредитных карт. Была выявлена отрицательная взаимосвязь
на результирующий показатель у трех факторов: среднедушевого дохода
34
населения, уровня экспорта и безработицы. Положительная взаимосвязь
проявилась у оборота розничной торговли и уровня инфляции. Также было
выявлено то, что экспорт товаров и инфляция влияют на выпуск кредитных
карт с запаздыванием в один год. Само уравнение регрессии получилось
значимым. При дальнейшем исследовании полученной модели было
выявлено отсутствие автокорреляции остатков (Q-тест Льюнга-Бокса).
Гипотеза о нормальности остатков не была отвергнута (статистика ЖакаБера). Модель получилась адекватной.
Тенденция
опережающего
роста
активных
участников
рынка
сохранится. Не исключено некоторое замедление темпов роста портфелей
банков, активно использовавших в прошлом году ресурс зарплатных
проектов для наращивания клиентской базы по направлению кредитных карт.
Ожидается, что в 2014 году ярко проявятся актуальные тенденции в
исследуемом сегменте, и эти новые тенденции могут изменить сложившуюся
ситуацию.
Ритейлеры, ставшие на путь
выпуска
собственных
или
кобрендинговых кредитных карт, могут вовлечь в пользование этой услугой
гораздо большее число людей. Сегмент владельцев кредитных карт
расширится, и из-за этого произойдет увеличение объема транзакций по
кредитным картам. Если говорить о новшествах, которые могут произойти в
этой сфере в 2014 году, то это будут действия ритейлеров по совмещению
кредитных карт со своими программами лояльности 5 . Крупные розничные
торговые сети будут шире предлагать кредитные карты в пакете с другими
продуктами, которые они предоставляют клиентам в своих магазинах. Тем
самым количество пользователей кредитных карт возрастет.
Основные тенденции рынка кредитных карт России и прогнозы развития. URL:
http://lf.rbc.ru/recommendation/card/2011/01/21/165037.shtml
5
35
Список литературы
1.
Авакова Ю.М., Быстров Л. В., Воронин А. С. и др. Платежные карты:
Бизнес-энциклопедия. М.: Эксмо, 2008 – 760 с.
2.
Астрелина
В.В.,
Бондарчук
П.К.,
Шальнов
П.С.
Управление
ликвидностью в российском коммерческом банке: учебное пособие. – М.:
Форум: ИНФРА-М, 2012. – 175 с.
3.
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы
эконометрики (в 2-х т.). – М., ЮНИТИ, 1998 – 1000 с.
4.
Банки и небанковские кредитные организации и их операции. Учебник
– 3 изд., перераб. и доп. Под ред. Е.Ф. Жукова – М.: ИНФРА-М, 2012. – 528 с.
5.
Банковское дело. Учебник для вузов. Под ред. Г. Н. Белоглазовой, Л. П.
Кроливецкой. – СПб.: Питер, 2008. – 400 с.
6.
Бочаров В.В. Финансы: учебник для вузов. – СПб.: Питер, 2009. – 400 с.
7.
Букин С.О. Безопасность банковской деятельности: учебное пособие. –
СПб.: Питер, 2011. – 288 с.
8.
Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике. – М.: 2008. –
616 с.
9.
Гинзбург А. И. Пластиковые карты. – СПб.: Питер, 2004. – 128 с.
10.
Гладковская Е.Н. Финансы: учебное пособие. Стандарт третьего
поколения. – СПб.: Питер, 2012. – 320 с.
11.
Голодова Ж. Г. Финансы и кредит. Учебник. – М.: Инфра-М, 2012. –
448 с.
12.
Горелая Н.В. Организация кредитования в коммерческом банке:
учебное пособие. – М.: Форум: ИНФРА-М, 2012. – 207 с.
13.
Даниленко С.А. Комиссарова М.В. Банковское потребительское
кредитование. – М.: Юстицинформ, 2011. – 322 с.
36
14.
Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике.
/М. Московский международный институт эконометрики, информатики,
финансов и права, 2003. – 50 с.
15.
Евстигнеев Е.Н. Финансовое право: учебное пособие. – СПб.: Питер,
2010. – 272 с.
16.
Колпакова Г.М. Финансы, денежное обращение и кредит: учебное
пособие для бакалавров. – 4-е изд. перераб. и доп. М.: Юрайт, 2012. – 538 с.
17.
Костерина Т. М. Банковское дело. – М.: Юрайт, 2013. – 336 с.
18.
Крюков Р. В. Банковское дело и кредитование. – М.: А-Приор, 2010. –
236 с.
19.
Курбатов А.Я. Банковское право России. – 2-е изд. Учебник для вузов.
– М.: Издательство Юрайт, 2011. – 525 с.
20.
Лаврушин О.И, Валенцова Н.И. Банковские риски: учебник. – 3-е изд.
перераб. и доп. – М.: КНОРУС, 2013. 292 с.
21.
Магнус
Я.Р.,
Катышев
П.К.,
Пересецкий
А.А.
Эконометрика.
Начальный курс – 6-е изд. перераб. и доп. – М.: Дело, 2004. – 576 с.
22.
Попов А.И. Экономическая теория: учебник для вузов. – 4-е изд. –
СПб.: Питер, 2006. – 544 с.
23.
Райзберг Б. А. Экономика и финансы. Учебник для вузов. – М.:
Экзамен, 2004. – 464 с.
24.
Романова Л.Е. Экономический анализ: учебное пособие. – СПб.: Питер,
2010. – 336 с.
25.
Сарнаков И. В. Потребительское кредитование в России. Теория,
практика, законодательство. – М.: Юриспруденция, 2010. – 232 с.
26.
Селищев А. С. Деньги. Кредит. Банки. Учебник для вузов. – СПб.:
Питер, 2007. – 432 с.
27.
Семенихин В. Расчеты с использованием пластиковых карт. – М.:
Эксмо, 2006. – 69 с.
28.
Семибратова О.И. Банковское дело. – М.: Академия, 2012. – 224 с.
37
29.
Смиронова
А.А.
Проблемы
и
перспективы
развития
рынка
потребительского кредитования в России. Журнал ВАК Бухгалтерский учет,
2011 г., №11 – 16 с.
30.
Тавасиев А.М. Банковское дело: управление кредитной организацией:
учебное пособие. – 2-е изд. перераб. и доп. М.: Дашков и К, 2011. – 639 с.
31.
Финансы, денежное обращение и кредит: учебник для бакалавров / под
ред. Л.А. Чалдаевой. – М.: Юрайт, 2012. – 540 с.
32.
Финлей А. Управление потребительским кредитованием. – М.: Гревцов
Букс, 2010. – 328 с.
33.
Количество расчетных и кредитных карт, эмитированных кредитными
организациями.
Центральный
Банк
Российской
Федерации.
[http://www.cbr.ru/statistics/p_sys/print.aspx?file=sheet007.htm] (дата доступа
06.05.14)
34.
Кредитные карты – самый быстрорастущий вид кредитования в 2012
году.
Национальное
бюро
кредитных
историй.
[http://www.nbki.ru/company/news/?id=1386] (дата доступа: 02.02.2013)
35.
Кредитные карты в банках РФ. Рейтинг самых популярных кредитных
карт.
Информационный
портал
Банки.ру.
[http://www.banki.ru/products/creditcards/] (дата доступа 17.03.2013)
36.
Основные тенденции рынка кредитных карт России и прогнозы
развития. [http://lf.rbc.ru/recommendation/card/2011/01/21/165037.shtml] (дата
доступа: 27.04.2013)
37.
Риски электронных платежей: проявления, динамика ,
минимизации.
Информационное
агентство
способы
Bankir.ru.
[http://bankir.ru/tehnologii/s/riski-elektronnykh-platezhei-proyavleniya-dinamikasposoby-minimizatsii-10001874/] (дата доступа: 26.02.2013)
38.
Отчет ТКС Банка о рынке кредитных карт России, 2012 год.
[https://static.tcsbank.ru/news/2013/TCS_Report_290113_Rus.pdf] (дата доступа:
27.04.2013)
38
39.
Отчет ТКС Банка о рынке кредитных карт России, итоги 2013 года.
[http://static.tcsbank.ru/news/2014/2013_RUS.pdf] (дата доступа: 23.03.2014)
40.
Центральная База Статистических Данных. Федеральная служба
государственной статистики. [http://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/dbinet.cgi] (дата
доступа: 15.03.2014)
41.
Into the Red: the Birth of the Credit Card Market in Postcommunist Russia.
(2009). Emily Lynch. Review of Guseva, Alya. Retrieved February 3, 2014 from
http://www.h-net.org/reviews/showpdf.php?id=24637
42.
Russia 2013. Shaping Russia’s future. (2013). Ernst & Young attractiveness
survey.
Retrieved
February
2,
2014
from
http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/2013-Russia-attractiveness-surveyEng/$FILE/2013-Russia-attractiveness-survey-Eng.pdf
43.
Russian Economic Report. (2012). The World Bank. Retrieved February 2,
2014 from http://www.worldbank.org/content/dam/Worldbank/document/rer-27march2012-eng.pdf
44.
Unemployment and the Consumer Credit Market. William Adams. (2005).
Retrieved
February
4,
2014
from
http://economics.stanford.edu/files/Theses/Theses_2005/Adams.pdf
45.
William H. Greene. Econometric Analysis (7th Edition). – Prentice Hall,
February 13, 2011. – 1232 p.
39
Приложения
Приложение 1
Таблица динамики портфелей кредитных карт в 2012-2013 гг., млрд. руб.
149,3
Доля рынка
на
01.01.2013
г., %
22,2
16,1
100,9
34,5
21,2
23,1
12,4
9,4
5,8
6,3
3,4
Альфа-банк
13,6
ОТП Банк
ХКФ Банк
Росбанк
Ситибанк
Кредит
Европа
Банк
Сбербанк
Русский
стандарт
ВТБ24
ТКС-Банк
Восточный
Связной
Москомприватбанк
Ренессанс
Капитал
Траст
Райффайзен
Банк
МТС Банк
Авангард
Уралсиб
СКБ-Банк
Другие
63
Доля рынка
на
01.01.2012
г., %
17,1
252,4
Доля рынка
на
01.01.2014
г., %
25,5
59,3
15
161
16,3
48,6
48
45,1
32,5
7,2
7,2
6,7
4,8
63,3
74
32,1
33,5
6,4
7,5
3,2
3,4
3,7
30,8
4,6
56,4
5,7
19,1
14,1
11,2
11,2
5,2
3,8
3
3
29,9
19,6
15,4
12,6
4,5
2,9
2,3
1,9
39,3
35,3
9,8
10,5
4
3,6
0,99
1,06
9,5
2,5
11,7
1,7
11,8
1,19
7,8
2,1
10,5
1,6
20,5
2,1
5,7
1,6
9,8
1,5
13,3
1,34
3,7
1
9,7
1,4
17,5
1,77
4
1,1
7,1
1,1
9,3
0,94
2,5
4,2
3,1
0,1
44,5
0,7
1,1
0,8
0
12,1
6,4
6,2
6
5,8
65,2
1
0,9
0,9
0,9
9,7
11,9
7
8,6
6,5
116
1,20
0,71
0,87
0,66
11,57
Портфель на
01.01.2012 г.,
млрд. руб.
Портфель на
01.01.2013 г.,
млрд. руб.
Портфель на
01.01.2014 г.,
млрд. руб.
Источники: Отчет ТКС Банка о рынке кредитных карт России, 2012 год
URL: https://static.tcsbank.ru/news/2013/TCS_Report_290113_Rus.pdf
Отчет ТКС Банка о рынке кредитных карт России, 2013 год
URL: http://static.tcsbank.ru/news/2014/2013_RUS.pdf
40
Приложение 2
Таблица показателей экономического развития и кол-ва кредитных карт,
эмитированных в России за 2008-2013 гг.
Дата
01.01.08
01.02.08
01.03.08
01.04.08
01.05.08
01.06.08
01.07.08
01.08.08
01.09.08
01.10.08
01.11.08
01.12.08
01.01.09
01.02.09
01.03.09
01.04.09
01.05.09
01.06.09
01.07.09
01.08.09
01.09.09
01.10.09
01.11.09
01.12.09
01.01.10
01.02.10
01.03.10
01.04.10
01.05.10
01.06.10
01.07.10
01.08.10
01.09.10
01.10.10
Кол-во
кредитных
Оборот
Среднедушевой
Инфляция (в Экспорт
Численность
карт,
розничной
доход
%к
товаров,
безработных,
эмитированных
торговли,
населения
предыдущему
млн.
млн. человек
кредитными
млн. руб.
(руб./мес.)
месяцу)
долларов
организациями
(тыс. ед.)
944047,8
964336,6
1049390,6
1076891,9
1115861
1138991,5
1187471,4
1231254,6
1245409
1280298,6
1247058,9
1463171,2
1103088,2
1073052,6
1154454,2
1151362,3
1175163
1186653,6
1218776
1236482,9
1232797,9
1273840,1
1265166,8
1528315,5
1196411,5
1166650
1270907,2
1283252,6
1320554,6
1339815,5
1384498,4
1418420,1
1412992,4
1466955,5
10425,80
12901,6
13311,5
14745
14344,9
15159,3
15635,8
16011,1
15090,9
15240,9
15513
19959,5
11254,1
15077,9
15863,5
17028,5
16583,7
17291,4
17187,3
16236,7
16767,8
17716
17323,4
24460,5
13699
17052,8
17687,4
19116,2
17900,4
19053,4
18690
18137,2
18526,1
19609,6
5
5,3
4,9
4,5
4,1
4,2
4,3
4,5
4,7
5
5,3
5,9
6,5
7,1
6,9
6,7
6,5
6,3
6,2
6
5,8
5,9
6,2
6,2
6,8
6,4
6,4
6,1
5,6
5,2
5,4
5,2
5
5,1
102,31
101,2
101,2
101,42
101,35
100,97
100,51
100,36
100,8
100,91
100,83
100,69
102,37
101,65
101,31
100,69
100,57
100,6
100,63
100
99,97
100
100,29
100,41
101,64
100,86
100,63
100,29
100,5
100,39
100,36
100,55
100,84
100,5
15558
20977
23238
25211
24286
25311
28686
27130
27230
26711
21076
23258
10280
13210
14230
14146
13115
14669
15213
14818
16811
18409
18442
20580
11142
15239
18436
18904
19053
19327
20811
23605
23209
24453
8944
8732
8811
8854
8775
8543
8584
8634
9023
9485
9423
9342
9296
9299
9179
9209
9028
8656
8501
8342
7945
7634
7934
8373
8601
8429
8191
8088
8178
8443
8655
8705
9014
9134
41
Продолжение таблицы 2
Показатели экономического развития и кол-во кредитных карт,
эмитированных в России за 2008-2013 годы
01.11.10
01.12.10
01.01.11
01.02.11
01.03.11
01.04.11
01.05.11
01.06.11
01.07.11
01.08.11
01.09.11
01.10.11
01.11.11
01.12.11
01.01.12
01.02.12
01.03.12
01.04.12
01.05.12
01.06.12
01.07.12
01.08.12
01.09.12
01.10.12
01.11.12
01.12.12
01.01.13
01.02.13
01.03.13
01.04.13
01.05.13
01.06.13
01.07.13
01.08.13
01.09.13
01.10.13
01.11.13
01.12.13
1475351,5
1776237,7
1362444,3
1355632,9
1466720,8
1486379,3
1533791,8
1553053,3
1600886,7
1654434,9
1645174,6
1703295,5
1696049,1
2046473,3
1524554,3
1524379,2
1640826,1
1650105
1712886,7
1749204,5
1794081,1
1848721,4
1849584,9
1904490,3
1900264,4
2295428,3
1709396,1
1691402
1841616,2
1847193
1893825,1
1933904,2
1990368,4
2036694,2
2016585,4
2085610
2102592,9
2519205,2
19585,3
28173,2
15108,8
18909,1
19113,9
20872
19101,7
21278,9
21207,5
19953,1
20376,2
20727,1
21309,9
31568
15963,4
20258,1
20690,8
22190,2
21140,1
23960,2
22875,6
23239
23230,7
23178,4
24886,8
35364
17499,4
22982,8
24268,5
25777,5
22599,1
26043,4
25190,4
25184,9
24322,6
26976
27290,6
36748
5
5,4
5,8
5,7
5,4
5,4
4,9
4,6
5
4,7
4,6
4,8
4,8
4,6
4,8
4,7
4,7
4,2
4
4
4
3,8
3,8
3,9
3,9
3,8
4,5
4,3
4,3
4,2
3,9
4,1
4
4
4
4,1
4,1
4,2
100,81
101,08
102,37
100,78
100,62
100,43
100,48
100,23
99,99
99,76
99,96
100,48
100,42
100,44
100,5
100,37
100,58
100,31
100,52
100,89
101,23
100,1
100,55
100,46
100,34
100,54
100,97
100,56
100,34
100,51
100,66
100,42
100,82
100,14
100,21
100,57
100,56
100,51
24544
26956
16228
21670
26794
26919
27930
27478
26855
29428
26841
28702
29755
29955
19125
24678
28401
26761
28150
26977
29695
29946
27369
32160
30591
31855
21654
26525
28733
30214
26413
28323
30482
28620
28926
30850
30186
33359
9395
9924
10047
10124
10534
10792
10934
11593
12217
12459
12954
13485
13854
14234
15026
15234
15734
16601
16734
17853
18586
19345
19923
20426
20954
21854
22483
23456
24013
24694
25102
25985
26238
26895
27653
28098
28754
29014
Источники: Федеральная служба государственной статистики
URL: http://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/dbinet.cgi
Центральный Банк Российской Федерации (ЦБ РФ)
URL: http://www.cbr.ru/statistics/p_sys/print.aspx?file=sheet007.htm
42
Приложение 3
Таблица результатов множественной регрессии
Зависимая переменная: число кредитных карт
Метод: Наименьших квадратов
Включенные наблюдения: 71 (после корректировок)
Переменная
C
RRT^2
MI
UR^2
EX(-1)
IR(-1)
R-квадрат
Скорр. R-квадрат
S.E. регрессии
F-статистика
Знач. (F-стат.)
Ст. Дарбина-Уотсона
Коэффициент Ст. Ошибка t-Статистика Значимость
-90815.47
1.07E-08
-1.178386
-172.8330
-0.344048
1141.493
0.876068
0.866535
2432.249
91.89645
0.000000
1.873902
64437.12
1.00E-09
0.190684
56.80949
0.110489
626.1999
-1.409366
10.69968
-6.179781
-3.042327
-3.113856
1.822889
Критерий Акаике
Критерий Шварца
Кр. Ханнана-Куинна
CCI – количество эмитированных кредитных карт (тыс. ед.)
С – константа
RRT – оборот розничной торговли (млн. руб.)
MI – среднедушевой доход населения (руб./мес.)
UR – численность безработных (млн. чел.)
EX – экспорт товаров (млн. долл.)
IR – инфляция (в % к предыдущему году)
0.0090
0.0000
0.0000
0.0034
0.0027
0.0055
18.51174
18.70295
18.58778