Зміст |
Автори:
Світлана Андрос, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5561-901X Національний науковий центр «Інститут аграрної економіки» (Україна) Людмила Акімова, ORCID: https://orcid.org/000-0002-2747-2775 Національний університет водного господарства та природокористування (Україна) Оксана Буткевич, Економіко-технологічний інститут імені Роберта Ельворті (Україна)
Сторінки: 206-220
Мова: Англійська
DOI: https://doi.org/10.21272/mmi.2020.2-15
Завантажити: |
Перегляди: |
Завантаження: |
|
|
|
Розширена анотація українською мовою
Виконано економіко-статистичний аналіз депозитного портфеля банку за структурою вкладів. Запропоновано і апробовано алгоритм угруповання вкладів за типами клієнтів, сумах, строках та процентних ставках. Запропоновано методику аналізу впливу тип формуючих факторів: суми, терміну і процентної ставки на зміну суми процентних виплат за банківським вкладом. Визначено вплив кожного виду депозиту на загальне збільшення процентних виплат. Мета статті полягає в удосконаленні методологічного підходу до ефективного управління депозитним портфелем банку за допомогою економіко-статистичного аналізу структури вкладів. Дослідження літератури показує, що недостатньо уваги приділяється формуванню оптимального депозитного портфеля банку і управління ним. Актуальність статті полягає в необхідності застосування математичного апарату для оптимізації процесу управління залученими коштами клієнтів. Проаналізовано тенденція зміни сум залишків, обсяги припливу й осідання депозитів корпоративних клієнтів та фізичних осіб у банку. Удосконалено методику угруповання вкладів за сумами, відсотковими ставками і термінами вкладення коштів, яка дозволяє позиціонувати структурні зміни в загальній сумі депозитного портфеля банку. Запропоновано методику дослідження впливу чинників на структуру вкладів у банку. Удосконалено методику індексного факторного аналізу для управління структурою вкладів у банку. Для аналізу оборотності грошових коштів визначено середній термін зберігання і середні залишки депозитів за певний період. Розраховано індекс середньої тривалості користування депозитом змінного складу. Розраховано економічний ефект для банку від збільшення термінів залучення грошових коштів клієнтів. Запропоновано набір індикаторів для оцінки ефективності управління залученими коштами клієнтів. Дослідження базується на поєднанні статистичних і економіко-математичних методів аналізу, системно-структурному підході (систематизація, угруповання і ранжування, аналіз динамічних рядів, наукова абстракція). Представлені різні маркетингові хитрощі, з якими можуть стикатися банківські вкладники. Розроблені методологічні положення статистичного дослідження структури вкладів можуть бути використані при моделюванні і прогнозуванні результатів діяльності фінансово-кредитних установ. Практичні рекомендації дозволяють дати об’єктивну оцінку стану ресурсної бази банку в частині ефективного управління грошовими коштами фізичних осіб та корпоративних клієнтів.
Ключові слова: аналіз, банк, грошові ресурси, депозит, ефективність, клієнти, портфель, відсотки, сума, термін, управління.
Класифікація JEL: C43, E41, Е43, G21
.
Цитувати як: Andros, S., Akimova, L., & Butkevich, O. (2020). Innovations in management of banks deposit portfolio: structure of customer deposit Marketing and Management of Innovations, 2, 206-220. https://doi.org/10.21272/mmi.2020.2-15
Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License
Список використаних джерел
- Ahumada, H. (1992). A Dynamic Model of Demand for Currency: Argentina 1977–1988. Journal of Policy Modeling, 14(3), 335–361. [Google Scholar] [CrossRef]
- Ajanthan, A. (2013). The Relationship Between Dividend Payout and Firm Profitability: A Study of Listed Hotels and Restaurant Companies in Sri Lank. International Journal of Science and Research Publications, 3(6), 1–6. [Google Scholar]
- Andros, S.V. (2015). Formation and Implementation of the Strategy of Credit and Investment Activity of Banks: Theory, Methodology, Practice. Monograph. Kyiv: State Higher Educational Institution «University of Banking», 550.
- Anghelache, G. V., & Oanea, D. C. (2016). Romanian Commercial Banks’ Systemic Risk and Its Determinants: A CoVaR Approach. International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 6(3), 96–109. [Google Scholar] [CrossRef]
- Bezborodova A. (2015). Credit boom: Markov Models with Switching Modes. Банкаўскі веснік, 9(626): 10–17. Retrieved from http://www.nbrb.by/bv/articles/10174.pdf
- Bhattacharya, S., Gale, D., Barnett, W. A., & Singleton, K. (1987). Preference Shocks, Liquidity, and Central Bank Policy. New Approaches to Monetary Economics, 69–88. [Google Scholar]
- Bilan, Y., Raišienė, A. G., Vasilyeva, T., Lyulyov, O., & Pimonenko, T. (2019а). Public governance efficiency and macroeconomic stability: Examining convergence of social and political determinants. Public Policy and Administration, 18(2), 241-255. [Google Scholar] [CrossRef]
- Bilan, Y., Streimikiene, D., Vasylieva, T., Lyulyov, O., Pimonenko, T., & Pavlyk, A. (2019b). Linking between renewable energy, CO2 emissions, and economic growth: Challenges for candidates and potential candidates for the EU membership. Sustainability, 11(6), 1528. [Google Scholar] [CrossRef]
- Bostandzic, D., Pelster, M., & Weiss, G. N. (2014). Systemic Risk, Bank Capital, and Deposit Insurance Around the World. Bank Capital, and Deposit Insurance Around the World (October 7, 2014). [Google Scholar] [CrossRef]
- Chari, V. V., & Jagannathan R. (1988). Banking Panics, Information, and Rational Expectations Equilibrium. The Journal of Finance, 43(3), 749–761. [Google Scholar] [CrossRef].
- Dash, M., & Das, A. (2013). Performance Appraisal of Indian Banks Using CAMELS Rating. IUP Journal of Bank Management, 12(2), 31–42. [Google Scholar]
- Dash, M., Sing, S. K., Rahaman, S. U., Nadigadda,S., & Srivastava, S.(2017). Comparison of Financial Performance of Indian Banks Using Multi-Criteria TOPSIS. Journal of Commerce and Accounting Research, 6(4), 16. [Google Scholar]
- Diamond, D. W., & Dybvig, P. H. (1983). Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity. Journal of Political Economy, 91(3), 401-419. [Google Scholar] [CrossRef]
- Driscoll, J. C., & Judson, R. (2013). Sticky Deposit Rates. Finance and Economics Discussion Series Working Paper, 2013-80. [CrossRef]
- Duca, M. L., & Peltonen, T. A. (2013). Assessing Systemic Risks and Predicting Systemic Events. Journal of Banking & Finance, 37(7), 2183–2195. [Google Scholar] [CrossRef]
- Dobrovič, J., Kmeco, Ľ., Gallo, P., & Gallo jr, P. (2019). Implications of the Model EFQM as a strategic management tool in practice: a case of Slovak tourism sector. Journal of Tourism and Services, 10(18), 47-62. [Google Scholar] [CrossRef]
- Fitri, R. R., Hosen, M. N., & Muhari, S. (2016). Analysis of Factors that Impact Dividend Payout on Listed Companies at Jakarta Islamic Index. International Journal of Academic Research in Accounting. Finance and Management Science, 6(2), 87–97. [Google Scholar] [CrossRef]
- Ghosh, A. (2015). Banking-industry Specific and Regional Economic Determinants of Non-performing Loans: Evidence from US States. Journal of Financial Stability, (20), 93–104. [Google Scholar][CrossRef]
- Hautsch, N., Schaumburg, J., & Schienle, M. (2015). Financial Network Systemic Risk Contributions. Review of Finance, 19(2), 685–738. [Google Scholar] [CrossRef]
- Ibragimov, Z., Lyeonov, S., & Pimonenko, T. (2019). Green investing for SDGS: EU experience for developing countries. Economic and Social Development: Book of Proceedings, 867-876. [Google Scholar]
- Interim Condensed Income Statement “VS Bank”. (2018). Retrieved from: http://www.vsbank.ua/php_uploads/data/reports/ReportFile_RU_235.pdf
- Kjosevski, J., & Petkovski, M. (2017). Non-Performing Loans in Baltic States: Determinants and Macroeconomic Effects. Baltic Journal of Economics, 17(1), 25–44. [Google Scholar] [CrossRef]
- Kotenko, N. V., Serduk, S. H., Saltykova, A. V. (2015). Marketing instruments of financial management and promotion of services of non-governmental organisations. Marketing and Management of Innovation, 4, 20-33. [Google Scholar]
- Laeven, L., Ratnovski, L., &Tong, H. (2016). Bank Size, Capital, and Systemic Risk: Some International Evidence. Journal of Banking and Finance, 69(1), 25–34. [Google Scholar] [CrossRef]
- Levchenko, V., Boyko, A., Savchenko, T., Bozhenko, V., Humenna, Yu. & Pilin, R. (2019). State Regulation of the Economic Security by Applying the Innovative Approach to its Assessment. Marketing and Management of Innovations, 4, 364-372. [Google Scholar] [CrossRef]
- Lyeonov, S., Pimonenko, T., Bilan, Y., Štreimikienė, D., & Mentel, G. (2019). Assessment of green investments’ impact on sustainable development: Linking gross domestic product per capita, greenhouse gas emissions and renewable energy. Energies, 12(20), 3891. [Google Scholar] [CrossRef]
- Melnick, R. (1990). The Demand for Money in Argentina 1978-1987: Before and After the Austral Program. Journal of Business and Economic Statistics, 8(4), 427–434. [Google Scholar] [CrossRef]
- Melnyk, L. H. (2015). Ecological and economic features of the “Earth spacecraft”, or Horizons of the third industrial revolution and “green” economy. Marketing and Management of Innovations, 4, 233-244. [Google Scholar]
- Melnyk, L. H., Dehtiarova, I. B., Horobchenko, D. V., & Matsenko, O. M. (2017). Innovations in the context of modern economic transformation processes of enterprise, region, country: the EU experience. Marketing and Management of Innovations, 4, 260-271. [Google Scholar] [CrossRef]
- Miron, J. A. (1986). Financial Panics, the Seasonality of the Nominal Interest Rate, and the Founding of the Fed. American Economic Review, 76(1), 125–140. [Google Scholar]
- Morris, R. D., Kang, H., & Jie, J. (2016). The Determinants and Value Relevance of Banks’ Discretionary Loan Loss Provisions During the Financial Crisis. Journal of Contemporary Accounting & Economics, 12(2), 176–190. [Google Scholar] [CrossRef]
- Ntalianis, K., Kavoura, A., Tomaras, P., & Drigas, A. (2015). Non-Gatekeeping on Social Media: A Reputation Monitoring Approach and its Application in Tourism Services. Journal of Tourism & Services, 6(10). [Google Scholar] [CrossRef]
- Piterman, S. (1988). The Irreversibility of the Relationship Between Inflation and Real Balances. Bank of Israel Economic Review, 60(1), 72–83.
- Polodoo, V., Seetanah, B., Sannassee, R. V., Seetah, K. & Padachi, K. (2015). An Econometric Analysis Regarding the Path of Non-Performing Loans-a Panel Data Analysis from Mauritian Banks and Implications for the Banking Industry. The Journal of Developing Areas, 49(1), 53–64. [Google Scholar] [CrossRef]
- Pekerşen, Y., Tugay, O (2020). Professional Satisfaction as a Key Factor in Employee Retention: A case of the Service Sector. Journal of Tourism and Services, 20(11), 1-27. [Google Scholar]
- Sarath, D., & Pham, D. (2015). The Determinants of Vietnamese Banks’ Lending Behaviour: A Theoretical Model and Empirical Evidence. Journal of Economic Studies, 12; 42(5), 861–877. [CrossRef]
- Simpson, T. D., & Porter, R. D. (1980). Some Issues Involving the Definition and Interpretation of Monetary Aggregates. Federal Reserve Bank of Boston Conference Series, 23, 161–234. [Google Scholar]
- Trivedi R. S. (2015). Banking innovations and new income streams: impact on banks’ performance. Vikalpa: The Journal for Decision Makers, 40 (1), 28–41. [Google Scholar] [CrossRef]
- Yegon, C., Cheruiyot, J., & Sang, J. (2014). Effect of dividend policy on firms’ financial performance: Econometric analysis of listed manufacturing firms in Kenya. Research Journal of Finance and Accounting, 5(12), 136–144. [Google Scholar]
|