Прогнозирование состояния рынка пластиковых карт в России в среднесрочной перспективе

 

 

3.2. Составление прогноза  развития рынка пластиковых карт в РФ

 

Для получения прогноза развития рынка пластиковых карт необходимо спрогнозировать факторные признаки, влияющие на количество банковских карт, затем подставить эти показатели в прогнозную модель. Данный прогноз  осуществляется при построении трендов  временных рядов факторов.

Как было показано ранее, на развитие рынка банковских карт влияет средний душевой денежный доход  и численность туристов.

 

Таблица 3.5

Прогнозные значения факторов, оказывающих влияние на количества пластиковых карт в РФ и количества транзакций совершаемых по одной ПК

	Среднедушевые доходы (руб/мес)	Число туристов (чел)	Количество банкоматов на одну тысячу чел (шт)
2011	19 704,6	6 618 441	130,81
2012	21 483,5	6 862 023	149,17

 

Данные были спрогнозированы следующим образом:

• среднедушевой доход  - линейным приближением;
• число туристов – рассчитывалось по средним значениям за предыдущие 2 года;
• количество банкоматов на одну тысячу человек – линейным приближением.

Теперь построим прогноз  количества пластиковых карт на 2011-2012 гг., посредством подстановки прогнозных значений в модель.

К-во ПК= (0,352079*ср.душ.доходы+0,057909*число туристов) +0,065793

 

 

 

Таблица 3.6

Прогнозные значения количества пластиковых карт на 2011-2012 года

Года	Пластиковые карты (млн. шт)
2011	167,34
2012	202,59

 

Исходя из полученных данных строим график.

Рис. 3.1. Прогноз количества пластиковых карт на 2011-2015 гг.

 

Очевидно, что полученные прогнозные значения не вписываются  в инерционный сценарий, а только в оптимистический, так как наблюдается  увеличение объёма пластиковых карт резкими темпами.

Аналогично построим прогноз  количества транзакций, совершаемых  по одной ПК на 2011 – 2012 гг., посредством  подстановки в модель:

К-во транзакций=0,094794*exp(1,950187*к-во банкоматов на 1 тыс.чел.)

 

 

 

 

 

 

Таблица3.7

Прогнозные значения количества транзакций, совершаемых по одной  ПК в год на 2011-2012 года

Года	Количество транзакций (шт./год)
2011	22,1
2012	22,97

 

Исходя из полученных данных строим график

Рис.3.2. Прогноз количества транзакций, совершаемых по одной  ПК на 2011 – 2012 гг.

 

Очевидно, что полученные прогнозные значения не вписываются  в оптимистический сценарий, а  только в инерционный, так как  наблюдается постепенный рост.

Следовательно, рост рынка пластиковых карт в 2011-2012 гг. будет происходить по инерционному сценарию, то есть тенденции в динамике развития этого показателя будут расти такими же темпами.

3.3. Верификация прогноза  развития рынка пластиковых карт в РФ

 

Полученные ранее прогнозные данные для количества пластиковых карт и числа транзакций, совершаемых по одной банковской карте, на данном этапе исследования предстоит верифицировать. Для проведения проверки точности прогноза используются следующие способы верификации: прямая и обратная.

Прямая верификация заключается  в повторной разработке прогноза с использованием другого метода прогнозирования, в нашем случае это метод экстраполяции.

Уравнение тренда для количества пластиковых карт имеет вид:

 y = 15,64x + 65,588

Количество транзакций, совершаемых с одной карты в год описывается экспоненциальной зависимостью:

y = 14,812e^0,0757x

Используя данные уравнения, строим прогноз количества пластиковых  карт и транзакций, совершаемых по одной ПК на 2011-2012 года. Данные результата прогноза сопоставляем с ранее полученными результатами, которые были рассчитаны экономико-математическим моделированием.

Таблица 3.8

Прямая верификация показателей 

	Количество ПК (млн.шт)		Количество транзакций, совершаемых  по одной ПК (шт/год)
Год	Экономико-математическое моделирование	Метод экстраполяции	Экономико-математическое моделирование	Метод экстраполяции
2011	167,34	158,335	22,1	22,99
2012	202,59	174,359	22,97	24,42

 

Обратная верификация  – проверка точности прогнозной модели на периоде ретроспекции.

Обратная верификация  осуществляется на основе полученной прогнозной модели -  V3=(b1*v1+b2*v2)+a1 для количества пластиковых карт и модели V2=a2*exp(v1*a1) для количества транзакций, совершаемых по одной ПК в год.

Таблица 3.9

Обратная верификация  экономико-математической и экстраполяционной моделей количества пластиковых карт, млн. шт.

	Экономико-математическое моделирование			Метод экстраполяции
Год	Исходные значения	Прогнозные значения	Относительное отклонение	Исходные значения	Прогнозные значения	Относительное отклонение
2001	10,54	12,96	22,96	10,54
2002	15,36	17,4	13,28	15,36	14,119	-8,0794
2003	23,91	23,73	-0,75	23,91	30,143	26,0686
2004	35,04	31,18	-11,02	35,04	46,167	31,7551
2005	54,61	44,47	-18,57	54,61	62,191	13,8821
2006	74,58	64,22	-13,89	74,58	78,215	4,87396
2007	103,04	95,38	-7,43	103,04	94,239	-8,5413
2008	118,63	128	7,90	118,63	110,263	-7,053
2009	123,99	153,61	23,89	123,99	126,287	1,85257
2010	142,31	167,34	17,59	142,31	142,311	0,00324
		Ср.откл	3,40	%	Ср.откл	6,08	%

 

Таким образом мы видим, что среднее отклонение по экономико-математическому моделированию в 2 раза меньше, чем среднее отклонение, полученное в результате использования метода экстраполяции.

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 3.10

Обратная верификация  экономико-математической и экстраполяционной  моделей количества транзакций по одной  ПК (шт./год)

	Экономико-математическое моделирование			Метод экстраполяции
Года	Исходные значения	Прогнозные значения	Относительные отклонения	Исходные значения	Прогнозные значения	Относительные отклонения
2006	16,2	15,85	-2,160493827	16,2	15,84	-2,222222222
2007	17,3	17,29	-0,057803468	17,3	17,27	-0,173410405
2008	18	19,15	6,388888889	18	18,7	3,888888889
2009	20	19,99	-0,05	20	20,13	0,65
2010	22	21,14	-3,909090909	22	21,56	-2
			1,61%			1,79%

 

Из таблицы 3.5 мы видим, что  среднее отклонение по экономико-математическому  моделированию гораздо меньше, чем  среднее отклонение полученное в результате использования метода экстраполяции.

Таким образом из мы выбрали правильные методы прогнозирования количества ПК на рынке России и количества транзакций по одной пластиковой карте в год.

Рассмотрим графический  метод оценки расхождения фактических  данных от расчётных (см. рис.3.2).

Рис 3.2. Отклонение фактических  данных от расчётных.

Из графика видно, что  прогнозная модель практически повторяет  исходные данные, отклонение фактических  данных от расчётных составляет 3,4%, что является допустимым, так как является меньше 20%. Таким образом, можно сделать вывод, что прогнозная модель построена верно.

Также рассмотрим графический  метод оценки расхождения фактических  данных от расчётных (см.рис.3.3).

Рис.3.3. Отклонение исходных данных от прогнозных

 

Из графика видно, что  прогнозная модель практически повторяет  исходные данные, отклонение фактических  данных от расчётных составляет 1,61%, что является допустимым, так как является меньше 20%. Таким образом, можно сделать вывод, что прогнозная модель построена верно.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Банковские карты являются одним из наиболее динамично развивающихся  инструментов расчётов и за последние  десятилетия кардинально изменили схему взаимоотношений между  покупателями и продавцами как в России, так и за рубежом. В настоящее время уделяется повышенное внимание анализу показателей рынка карт как со стороны непосредственных участников рынка, так и со стороны внешних пользователей экономической информации: независимых экспертов, потенциальных партнёров, органов государственного регулирования. Поскольку все сектора экономики и социальной жизни охвачены процессами информатизации и автоматизации, то уровень развития банковских карт можно рассматривать как один из критериев, характеризующий положение страны в мировом экономическом пространстве.

В ходе анализа динамики количества ПК на рынке России и количества транзакций по ним, было выявлено, что в ближайшие два года тенденции развития этих показателей сохранятся. Следовательно, развитие рынка ПК на 2011 и 2012 года будет происходить по инерционному сценарию.

Общая благоприятная макроэкономическая ситуация в стране и динамичное развитие банковского сектора российской экономики позволяет надеяться  на то, что в ближайшие годы на российском карточном рынке будут происходить не только количественные, но и качественные изменения, то есть увеличение роли продуктов с кредитной функциональностью и доли платёжных транзакций в общем обороте. Также необходимо развивать инфраструктуру обслуживания карт

    

 

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

 

1. Дуброва Т.А., Архипова М.Ю. Статистические методы прогнозирования в экономике: учебное пособие. — М., ИНФРА-М, 2008. — 136 с.
2. Деньги и кредит//Анализ показателей использования банковских карт в России: основные тенденции и региональные особенности / Качанова Н.Н., Огуреева Н.В.  – 2010. – №9. – С. 48-54