Сфера деятельности кредитных организаций с государственным участием должна определяться задачами государства и находиться вне состязательности банковских учреждений, но в случае необходимости любой специализированный банк с государственным участием может действовать как классический «оптовый банк», привлекая участников рынка банковских услуг на конкурсной основе для выполнения отдельных государственных программ и проектов социально-экономического развития, стимулируя формирование конкурентных отношений на рынке банковских услуг, но не являясь при этом непосредственным соперником частных кредитных организаций.

В этом случае участниками конкурентных отношений на рынке банковских услуг будут являться:

¾ самостоятельные частные кредитные организации и их филиалы (в том числе дочерние банки иностранных кредитных организаций);

¾ небанковские кредитные организации (в пределах операций, определенных лицензией Банка России).

При этом основная цель их деятельности – обеспечение лучших по сравнению с конкурентами возможностей реализации банковских продуктов и услуг, максимально более полного удовлетворения разнообразных потребностей клиентов и получения наибольшей прибыли в данных условиях.

Целесообразным видится использование возможности применения графических методов разведочного анализа данных, учитывая их высокую информативность. С помощью диаграммы Тьюки можно наглядно представить распределение разных показателей одной выборки, имеющих близкие масштабы и описывающих различные характеристики объекта исследования. При этом данная диаграмма отражает распределение приоритетов компонентов социально – экономической ситуации. Расчет производился по Центральному федеральному округу РФ (ЦФО).

В качестве исходных данных для разведочного анализа используются рассчитанные по методике Департамента банковского регулирования и надзора Банка России следующие показатели обеспеченности Центрального федерального округа банковскими услугами (без учета Москвы и Московской области):

¾ Индекс развития сберегательного дела (депозиты на душу населения к доходам) (ИРСД);

¾ Индекс финансовой насыщенности региона банковскими услугами (по объему выданных кредитов) (ФНбуК);

¾ Индекс институциональной насыщенности региона банковскими услугами (по численности населения) (ИИНбу);

¾ Совокупный индекс развития банковской конкуренции (СИРБК).

Рассчитанные индексы в значительной мере коррелируют между собой. Для выявления силы связи между рассматриваемыми индексами используем корреляционный анализ.

В соответствии с данными, приведенными в таблице 2, можно сделать вывод, что имеется сильная связь совокупного индекса развития банковской конкуренции в регионе с индексами институциональной насыщенности банковскими услугами, финансовой насыщенности по объему выданных кредитов и индексов развития сберегательного дела в регионе (коэффициенты корреляции – 0,761; 0,811 и 0,799 соответственно).

Проведенный корреляционный анализ позволяет построить экономико-математическую модель в виде множественной линейной регрессии, описывающей зависимость совокупного индекса развития банковской конкуренции YR от трех предикторов – индексу финансовой насыщенности региона банковскими услугами (по объему выданных кредитов) – Х1, индекс развития сберегательного дела (депозиты на душу населения к доходам) – Х2, Индекс институциональной насыщенности региона банковскими услугами (по численности населения) – Х3:

Таблица 2 - Корреляционная матрица индексов (коэффициент Пирсона, уровень значимости)

YR = b0 b1 Х1 + b 2X 2 + b3 X3 (1)

Коэффициенты b1, b 2, b3 разработанной множественной линейной регрессии (1) являются коэффициентами эластичности совокупного индекса развития банковской конкуренции по финансовой насыщенности региона банковскими услугами (по объему выданных кредитов), развитию сберегательного дела (депозиты на душу населения к доходам), институциональной насыщенности банковскими услугами соответственно.

Выборочные коэффициенты линейной корреляции предикторов не превышают 0,5, значит, эффекта мультиколлинеарности не наблюдается.

Проведенный с использованием пакета анализа данных SPSS регрессионный анализ обеспеченности регионов ЦФО банковскими услугами позволил получить следующее уравнение линейной регрессии (2):

YR = 0,314X1+0,355X2+0,230X3 (2)