Struktura wypłat z bankomatów z uwzględnieniem typów ich lokalizacji

• Autorzy: Henryk Gurgul , Marcin Suder

Warianty tytułu

The Structure of Withdrawals from ATMs Depending on Their Location Type

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Jednym z elementów procesu zarządzania siecią bankomatową jest dogłębna analiza struktury wypłat z poszczególnych bankomatów oraz z określonych grup bankomatów o zbliżonej lokalizacji. Jest to element niezbędny przy podejmowaniu decyzji o wyborze lokalizacji dla nowych bankomatów oraz o likwidacji określonego bankomatu lub bankomatów z jakiegoś typu lokalizacji. Ważnymi elementami struktury wypłat, zwłaszcza w ujęciu opłacalności funkcjonowania bankomatu, są liczba oraz wielkość wypłat z bankomatu. Liczba wypłat z bankomatu jest związana bezpośrednio z przychodami operatora z tytułu opłaty interchange oraz reklam wyświetlanych podczas korzystania z bankomatu przez klienta. Im większa liczba operacji wypłat, tym większe przychody dla operatora sieci. Z kolei wielkość wypłat powiązana jest bezpośrednio z kosztami, jakie ponosi operator. Większe wypłaty z danego bankomatu oznaczają wyższe koszty związane z przygotowaniem i dostarczeniem gotówki do bankomatu oraz jej "zamrożeniem" w bankomacie. Celem przeprowadzonych badań jest wskazanie tych typów lokalizacji bankomatów, które potencjalnie przynoszą największe zyski, tzn. występuje w nich najwięcej wypłat o stosunkowo niskiej wartości. Dodatkowo zweryfikowano, czy występuje istotne zróżnicowanie w liczbie wypłat oraz w wielkości wypłat pomiędzy grupami bankomatów z różnych typów lokalizacji. W analizie wykorzystano szeregi czasowe liczby i wielkości wypłat z bankomatów jednego z największych operatorów sieci bankomatowych w Polsce. Dane dotyczą bankomatów zlokalizowanych w województwach małopolskim i podkarpackim. W celu porównania struktury wypłat oraz wykazania ich zróżnicowania w poszczególnych bankomatach i grupach bankomatów wykorzystano podstawowe miary statystyczne oraz wybrane testy statystyczne. W wyniku przeprowadzonych badań zostały wyodrębnione te typy lokalizacji, w których instalowanie bankomatów z dużym prawdopodobieństwem przyniesie większy dochód. Przeprowadzone analizy mogą posłużyć operatorom bankomatowym przy wyborze typu lokalizacji. (abstrakt oryginalny)

EN

One of the main goals of ATMs' management is a thorough analysis of the structure of withdrawals for individual ATM and groups of ATMs installed in similar places. This type of research constitutes a necessary background for decision making about the installation or de-installation of ATMs in each location type. The most important factors from the point of view of the profitability of the ATM is the number of withdrawals and the value of a single withdrawal. A number of withdrawals from ATM determine the revenue of ATM owners due to interchange fees and advertisements displayed in ATMs at the time of withdrawal. A large number of withdrawals generate large revenues. The value of a single withdrawal has an impact on costs. The larger withdrawals generate larger costs including preparation and delivery of cash for an ATM and "freezing" of funds in the ATM. The main goal of this research was to identify locations of the ATMs generating largest revenues i.e. locations with a large number of withdrawals and small value of single withdrawal. In addition, we tested hypotheses concerning differences in a number of withdrawals and values of single withdrawals from ATMs installed in different types of locations. In this paper, we used a time series of numbers and values of withdrawals from ATMs supplied by one of the largest ATMs networks in Poland. The data set concerns ATM's located in Małopolskie and Podkarpackie provinces in Poland. In the research concerning the structure of withdrawals, we have used basic descriptive statistics and selected statistical tests. The study concluded with the selection of locations where with high probability installation of ATM would generate profits. The results of the analysis may be of interest to owners of networks with respect of the choice of location type. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Bankomaty; Usługi bankowe; Zarządzanie usługami; Zarządzanie bankiem

EN

Cash machine; Banking services; Services management; Bank management

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2020
• Numer: vol. 3, t. 348
• Strony: 149--171

Twórcy

autor

Henryk Gurgul

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

autor

Marcin Suder

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Bibliografia

• Amromin E., Chakravorti S. (2007), Debit card and cash usage: a cross-country analysis, Technical report, Federal Reserve Bank of Chicago, Chicago.
• Boeschoten W. C. (1998), Cash management, payment patterns and the demand for money, "De Economist", t. 146, nr 1, s. 117-142.
• Brentnall A. R., Crowder M. J., Hand D. J. (2008), A statistical model for the temporal pattern of individual automated teller machine withdrawals, "Applied Statistics", t. 57, nr 1,, s. 43-59.
• Brentnall A. R., Crowder M. J., Hand D. J. (2010), Predicting the amount individuals withdraw at cash machines using a random effects multinomial model, "Statistical Modelling", t. 10, nr 2, s. 197-214.
• Carlsen M., Storgaard P. E. (2010), Dankort payments as a timely indicator of retail sales in Denmark, Danmarks Nationalbank Working Papers, nr 66.
• Cleveland W. S., Devlin S. J. (1980), Calendar Effects in Monthly Time Series: Detection by Spectrum Analysis and Graphical Methods, "Journal of the American Statistical Association", t. 371, nr 75, s. 487-496.
• Esteves P. S. (2009), Are ATM/POS Data Relevant When Now casting Private Consumption?, Banco de Portugal Working Paper, nr 25.
• Górka J. (2011), Rozwój sieci bankomatów w Polsce a opłaty interchange i surcharge, "Gospodarka Narodowa", nr 7-8, s. 89-112. 3 Raport NPB dla II kwartału 2019 roku.
• Górka J. (2013), Efektywność instrumentów płatniczych w Polsce, Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
• Górka J., Chodnicka P. (2012), Prognoza rozwoju sieci bankomatów w Polsce, [w:] J. Sokołowski, M. Sosnowski, A. Żabiński (red.), Polityka ekonomiczna, "Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu", nr 246, s. 96-105.
• Gurgul G., Suder M. (2012), Efekt kalendarza wypłat z bankomatów sieci Euronet, "Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie", nr 8, s. 25-42.
• Gurgul H., Suder M. (2013a), Modeling of Withdrawals from Selected ATMs of the "Euronet" Network, "Managerial Economics", t. 13, s. 65-82.
• Gurgul H., Suder M. (2013b), The properties of ATMs development stages - an empirical analysis, "Statistics in Transition", t. 3, s. 443-466.
• Gurgul H., Suder M. (2013c), Rozkład prawdopodobieństwa dziennych wypłat z bankomatów, "Wiadomości Statystyczne", t. 58, nr 4, s. 1-22.
• Gurgul H., Suder M. (2015), Prognozowanie wypłat z bankomatów, "Wiadomości Statystyczne", t. 60, nr 8, s. 25-48.
• Gurgul H., Suder M. (2018), Impact of ATM location on its profitability in Malopolskie and Podkarpackie provinces, "Managerial Economics", t. 19, s. 49-73.
• Holden K., El-Bannany M. (2004), Investment in information technology systems and other determinants of bank profitability in the UK, "Applied Financial Economics", t. 14, s. 361-365.
• Kondo K. (2010), Do ATMs influence bank profitability in Japan?, "Applied Economics Letters", t. 17, nr 3, s. 297-303.
• Kruskal W. H., Wallis A. (1952), Use of ranks in one-criterion variance analysis, "Journal of the American Statistical Association", t. 47, nr 260,, s. 583-621.
• Kufel T. (2010), Ekonometryczna analiza cykliczności procesów gospodarczych o wysokiej częstotliwości obserwowania, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń.
• Mester L. (2009), Changes in the use of electronic means of payment: 1995-2007, "Business Review", nr Q3, s. 29-37.
• Polasik M., Maciejewski K. (2017), Skutki obniżenia opłaty interchange na polskim rynku kart płatniczych, "Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska", t. 6, nr 51,, s. 331-341.
• Snellman H., Viren M. (2009), ATM networks and cash usage, "Applied Financial Economics", t. 19, nr 10,, s. 841-851.

Identyfikatory

DOI

10.18778/0208-6018.348.08