Анализ выборочной совокупности по показателям деятельности банков Российской Федерации

 

Частное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ И ЭКОНОМИКИ»











контрольная работа

по дисциплине

«СТАТИСТИКА»












Челябинск 2012

Содержание


Введение

1. Виды и способы наблюдения зависимости прибыльности банков от сумм кредитных вкладов

1.1 Исходные данные

1.2 Построение вариационных рядов распределения

1.3 Анализ вариационных рядов распределения

1.4 Оценка параметров генеральной совокупности на основе выборочных данных

2. Построение однофакторной модели взаимосвязи. Определение формы корреляционного уравнения

2.1 Отбор факторов в регрессионную модель

2.2 Расчет парного коэффициента корреляции. Анализ зависимости между переменными

2.3 Построение уравнения однофакторной регрессии с использованием метода наименьших квадратов

2.4 Проверка значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции

2.5 Построение графика зависимости признаков по теоретическим частотам

Заключение

Список литературы

Приложение


Введение


В современных условиях органы государственного и муниципального управления постепенно приходят к осознанию необходимости опоры на статистическую информацию для повышения качества управленческих решений. Владение методами статистики позволяет превращать безликую, разрозненную массу числовых данных в систему показателей, с помощью которых можно не только эффективно управлять деятельностью компании, но и давать достаточно точные прогнозы деятельности компании в будущем.

Целью данной контрольной работы является с помощью инструментов и методов статистики провести качественный анализ выборочной совокупности по данным показателям деятельности банков Российской Федерации. А так же построение однофакторной модели взаимосвязи выбранных показателей.


1. Виды и способы наблюдения зависимости прибыльности банков от сумм кредитных вкладов


Статистические наблюдения можно разбить на группы:

по охвату единиц совокупности;

времени регистрации фактов.

По степени охвата исследуемой совокупности статистическое наблюдение подразделяется на два вида: сплошное и несплошное. При сплошном (полном) наблюдении охватываются все единицы изучаемой совокупности. Сплошное наблюдение обеспечивает полноту информации об изучаемых явлениях и процессах. Такой вид наблюдения связан с большими затратами трудовых и материальных ресурсов, так как для сбора и обработки всего объема необходимой информации требуется значительное время. Часто сплошное наблюдение вообще невозможно, например, когда обследуемая совокупность слишком велика или отсутствует возможность получения информации обо всех единицах совокупности. По этой причине проводят несплошные наблюдения.

При несплошном наблюдении охватывается только определенная часть изучаемой совокупности, при этом важно заранее определить, какая именно часть изучаемой совокупности будет подвергнута наблюдению и какой критерий будет положен в основу выборки. Преимущество проведения несплошного наблюдения заключается в том, что оно проводится в короткие сроки, связано с меньшими трудовыми и материальными затратами, полученная информация носит оперативный характер. Существует несколько видов несплошного наблюдения: выборочное, наблюдение основного массива, монографическое.

По времени регистрации фактов наблюдение может быть непрерывным и прерывным. Прерывное в свою очередь включает периодическое и единовременное. Непрерывное (текущее) наблюдение осуществляется путем непрерывной регистрации фактов по мере их возникновения. При таком наблюдении прослеживаются все изменения изучаемого процесса или явления, что позволяет следить за его динамикой. Непрерывно ведется, например, регистрация органами записи актов гражданского состояния (ЗАГСа) смертей, рождений, браков. На предприятиях ведется текущий учет производства продукции, отпуска материалов со склада и т. д.


.1 Исходные данные


Исходными данными для выполнения контрольной работы является генеральная совокупность 200 крупнейших коммерческих банков Российской Федерации. Задание является типовым по структуре и индивидуальным по исходным показателям для каждого студента (см. приложение 1).

На данном этапе выполнения работы обосновываем, указываем и описываем способ отбора единиц из генеральной совокупности в выборочную. Выборочная совокупность должна содержать 30 банков.

Так как генеральная совокупность состоит из 200 единиц выборочных, тогда сплошной вил наблюдения не приемлем в данном случае, будем использовать несплошной вид наблюдения, например первые 30 банков с наибольшим кредитными вложениями в млн. руб.

Для этого формируем генеральную совокупность по убыванию по критерию «кредитные вложения, млн. руб.» и выбираем первые 30 банков в данной выборочной совокупности.

В таблице 1 приведен пример выборочной совокупности.

прибыльность банк вариационный корреляционный

Таблица 1 - Выборочная совокупность крупнейших банков России по кредитным вложениям

№ п/пРангНазвание банкаГородКредитные вложения, млн. руб.Прибыль, млн. руб.11Сбербанк РФМосква33161892922ВнешторгбанкМосква18350196234ОНЭКСИМбанкМосква1558126646ИнкомбанкМосква9432744516МЕНАТЕПМосква903514665Международная финансовая компанияМосква7612512714Российский кредитМосква601936788ИмпериалМосква5398429910Международный московский банкМосква50772901015МосбизнесбанкМосква48994811123Мост-банкМосква4423129127ТОКОбанкМосква4318282139АвтобанкМосква39009131412Международный промышленный банкМосква3419181511СБСМосква32561751618Промстройбанк РоссииМосква28902391732Гута-банкМосква2822661850Кредит Свисс АОМосква2575118193Национальный резервный банкМосква24396452022ВозрождениеМосква22361582125МежкомбанкМосква20041672221ГазпромбанкМосква17642652317Московский индустриальный банкМосква17423652420УникомбанкМосква1605572519Промышленно-строительный банкС.-Петербург16003062637Альфа-банкМосква1589742727Ситибанк Т/ОМосква14902582843КонверсбанкМосква13501672955Тори-БанкМосква12671373026НефтехимбанкМосква121641итого55816246918706среднее18,605415,63623,53

В итоге получаем, что самые крупные 30 банков по кредитным вложениям, млн. руб., которые имеют средний ранг 18,6 а среднее вложение составляет 5415,63 млн. руб. а прибыль данных банков в среднем составила 623,53 млн. руб., что составило 11,51%

Доля прибыли = Средняя прибыль /Среднее кредитное вложение * 100%

Доля прибыли = 623,53/5415,63*100% =11,51%, что выше ставки рефинансирования, что определяет достаточность уровень прибыльности для дальнейшего развития выбранных 30 банков.


1.2 Построение вариационных рядов распределения


Проанализируем данные 30 банков по средним значениям, для этого сгруппируем данную выборку.

Для выборных единиц в количестве 30 подойдет как 5 так и 6 групп, определим математически более точно число групп.

Для определения числа групп можно воспользоваться формулой Стерджесса:


,


гдеn - число групп;

N - число единиц в совокупности.

n = 1+3.322 lg30 = 5,90699 ? 6

В итоге получаем, что выборку выделяем по 6 группам

Далее определяем границы группы.

Величина интервала определяется по формуле:


,


где Хmax - максимальное значение признака в ряду;

Xmin - минимальное значение признака в ряду.

Например, величину интервала для вариационного ряда распределения банков (см. табл.1) по объему кредитных вложений равна:

(млн. руб.)

В таблице 2 приведена группировка банков по объему кредитных вложений.


Таблица 2 - Группировка банков по кредитным вложениям.

№ п/пГруппы банков по объему кредитных вложений, млн. руб.Число банковКредитные вложенияПрибыльВерхняя границаНижняя граница1121665401601936725398429350772904489948154423129643182827390091383419189325617510289023911282266122575118132439645142236158152004167161764265171742365181605571916003062015897421149025822135016723126713724121641итого24692986147среднее12887,4167256,1252654011864194327442903514637612512итого3260791402среднее18693467,3333118641718811558126641718822512118350196252251227836627836331601331618929итого3016246918706среднее15415,63623,53

Для наглядного изображения рядов распределения строим следующие графики: гистограмму так как имеем интервальный ряд.


Рисунок 1 - Гистограмма распределение банков по кредитным вложениям, млн. руб.

Согласно рисунку 1, можно сделать вывод, что наиболее численная группа 1 с кредитными вложениями от 1216 млн. руб. до 6540 млн. руб., с прибылью в среднем 6147 млн. руб.

Нет группы с кредитными вложениями от 22512 до 27836 млн. руб. В среднем все группы имеют по одному банку с интервалом 5324 млн. руб.


1.3 Анализ вариационных рядов распределения


Для анализа вариационного ряда распределения в первую очередь определяют средние значения.

Определим среднее как по группам так и в общем по всей выборке.

Среднее значение в интервальном ряду распределения рассчитывается по формуле средней арифметической взвешенной:


,


Где xi -середина интервала усредняемого показателя;

n - число единиц (объем) совокупности;

fi - частота, которая показывает как часто встречается значение признака в статистической совокупности.


Таблица 3 -Вспомогательная таблица для расчета средней арифметической величины по объему кредитных вложений

№ п/пГруппы банков по объему кредитных вложений, млн. руб.Число банков, fiСередина интервала, xixi·fiНакопленная частота, S11216-6540243878930722426540-11864392022760627311864-171881145261452628417188-225121198501985029522512-27836025174029627836-331611304983049830Итого-30-185552-

(млн. руб.)

Таким образом, средний объем кредитных вложений среди банков, представленных в выборочной совокупности, составляет 6185 млн. руб.

Для характеристики структуры вариации рассчитывают структурные средние моду и медиану.

Мода - значение признака, которое наиболее часто встречается в ряду распределения. Для интервального ряда мода определяется по наибольшей частоте. Мода находится по формуле:


,


гдеx0 - нижняя (начальная) граница модального интервала;

k - величина интервала;

fMo - частота модального интервала;

fMo-1 - частота интервала, предшествующего модальному;

fMo+1 - частота интервала, следующего за модальным.

Определим модальный интервал с наибольшей частотой - это первый интервал с 1216 до 6540

Мо = 1216+5324*(24-0)/[(24-0)+(24-3)] = 1216+5324*24/45=4055,5 млн. руб.

Наиболее часто встречаются банки с кредитными вложениями в среднем 4055,5 млн. руб.

Медиана - значение признака, которое делит совокупность на две равные части, т.е. 50% единиц совокупности имеют значение меньше медианы, а остальные - больше медианы.

Для определения медианы рассчитывается ее порядковый номер по формуле:


,


гдеn - число единиц совокупности.

Nme = (31)/2 = 15,5

Затем рассчитывается накопленные частоты. После смотрят, какая из накопленных частот впервые превышает номер медианы. В нашем случае это первый интервал с 1216 до 6540. Медиану рассчитывают по формуле:


,


гдеx0 - нижняя граница медианного интервала;

k - величина интервала;

?f = n - число единиц совокупности;

SMe-1 - накопленная частота (кумулятивная частота) интервала, предшествующего медианному;

fMe - медианная частота.

Ме=1216+5324*(15-0)/24=4543,5 млн. руб.

В итоге получаем, что 50% банков получают кредитные вложения до 4543,5 млн. руб., а остальные 50% банков получают свыше 4543,5 млн. руб. кредитных вложений.

Степень близости данных отдельных единиц совокупности к средней величине измеряется рядом абсолютных и относительных показателей вариации.

К абсолютным показателям вариации относятся:

¾размах вариации; среднее линейное отклонение;

¾дисперсия; среднее квадратическое отклонение.

Размах вариации представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака совокупности, и находится по формуле:



R =33161-1216=31945 млн. руб.

Сумма вкладов в анализируемые банки варьируется от 1216 до 33161 млн. руб. то есть на 31945 млн. руб. Среднее линейное отклонение представляет собой среднюю величину из отклонений значений признака от их средней величины, которое рассчитывается по формуле:



Таблица 4 - Вспомогательная таблица для расчета показателей вариации по объему кредитных вложений.

№ п/пГруппы банков по объему кредитных вложений, млн. руб.Число банков, fiСередина интервала, xi11216-654024387823075536812773397626540-11864392023017905127306867311864-171881145268341834169572281417188-225121198501366513665186732225522512-278360251741898900627836-331611304982431324313591121969Итого-30-706321107381002467318

Хсред = 6185 млн. руб.

(млн.руб.)

Таким образом, средняя величина из отклонений значений объема кредитных вложений от их средней составляет 3691,27 млн. руб.

Дисперсия - это средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины. Дисперсия находится по формуле:



(млн.руб.)2

Таким образом, средний квадрат отклонений индивидуальных значений объема кредитных вложений от их средней величины составляет 33415577,27 млн. руб.2

Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии, т.е. корень квадратный из среднего квадрата отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины. Среднее квадратическое отклонение находится по формуле:



Найдем среднее квадратическое отклонение по объему кредитных вложений:

(млн. руб.)

Относительные показатели вариации в общем виде показывают отношение абсолютных показателей вариации к их средней величине.

К относительным показателям вариации относятся:

¾коэффициент осцилляции;

¾относительное линейное отклонение;

¾коэффициент вариации.

Коэффициент осцилляции находится по формуле:



Коэффициент осцилляции для выборки по объему кредитных вложений равен:

%

Относительное линейное отклонение рассчитывается по формуле:



Относительное линейное отклонение для выборки по объему кредитных вложений равно:

%

Коэффициент вариации характеризует однородность совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации меньше либо равен 33%, иначе признается неоднородной. Коэффициент вариации определяется по формуле:



Тогда, коэффициент вариации для выборки по объему кредитных вложений равен:

%

Коэффициент вариации для выборки по объему кредитных вложений больше, чем 33% (равен 93,46%), следовательно, совокупность неоднородна, а это означает, что среднее значение признака не является центром распределения.


1.4 Оценка параметров генеральной совокупности на основе выборочных данных


Расхождение между генеральной и выборочной совокупностями измеряется средней ошибкой выборки, которая рассчитывается следующим образом:


,


гдеn - число единиц в выборочной совокупности;

N - число единиц в генеральной совокупности.

Среднюю ошибку необходимо знать для того, чтобы определить возможные пределы для средней генеральной совокупности.

Суждение о том, что средняя в генеральной совокупности будет лежать в пределах можно гарантировать не с абсолютной точностью, а с некоторой вероятностью.

Для этого рассчитывают предельную ошибку выборки по формуле:

,


где t - коэффициент доверия, определяемый в зависимости от вероятности по таблицам.

Таким образом, показатели генеральной совокупности для генеральной средней при заданной вероятности определяются по показателям выборочной совокупности следующим образом:



Рассчитаем среднюю ошибку для выборки по объему кредитных вложений:

(млн.руб.)

Найдем предельную ошибку для выборки по кредитным вложениям, принимая вероятность равной 0,95. По таблице находим коэффициент доверия t, равный 1,96.

(млн.руб.)

Таким образом, границы, в которых с вероятностью 0,95 будет находиться среднее значение показателя объемов кредитных вложений, принимают вид:

(млн.руб.)

(млн.руб.)

По проведенному анализу зависимости прибыльности банков от сумм вкладов получаем, что самые крупные 30 банков по кредитным вложениям имеют средний ранг 18,6 а среднее вложение составляет 5415,63 млн. руб. а прибыль данных банков в среднем составила 623,53 млн. руб., что составило 11,51% процента по кредиту. 11,51%, выше ставки рефинансирования, что определяет достаточность уровень прибыльности для дальнейшего развития выбранных 30 банков.

Сгруппировав 30 банков на 6 групп по суммам вклада получаем, что наиболее численная группа под номером 1 с кредитными вложениями от 1216 млн. руб. до 6540 млн. руб., с прибылью в среднем 6147 млн. руб.

Наиболее часто встречаются банки с кредитными вложениями в среднем 4055,5 млн. руб.

% банков получают кредитные вложения до 4543,5 млн. руб., а остальные 50% банков получают свыше 4543,5 млн. руб. кредитных вложений.

Сумма вкладов в анализируемые банки варьируется от 1216 до 33161 млн. руб. то есть на 31945 млн. руб.

Средняя величина из отклонений значений объема кредитных вложений от их средней составляет 3691,27 млн. руб.

Корень квадратный из среднего квадрата отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины 5780,62 млн. руб.

Совокупность неоднородна так как коэффициент вариации больше установленного 33%, и среднее значение признака не является центром распределения.

С вероятностью 0,95 будем утверждать, что среднее значение сумм вкладов будет находиться от 4277,88 млн. руб. до 8092,12 млн. руб.


2. Построение однофакторной модели взаимосвязи. Определение формы корреляционного уравнения


2.1 Отбор факторов в регрессионную модель


Примем в качестве факторного признака объемы кредитных вложений, а в качестве результативного - прибыль. Данный выбор обусловлен спецификой банковской деятельности, где прибыль, в том числе, складывается и из процентов, за выданные кредиты.


.2 Расчет парного коэффициента корреляции. Анализ зависимости между переменными


Парный коэффициент корреляции можно вычислить по следующей формуле:


,


гдеn - число единиц в выборочной совокупности;

xi - значение факторного признака;

yi - значение результативного признака.


Таблица 7 - Расчет парного коэффициента корреляции для выборочной совокупности.

№ п/пНазвание банкаКредитные вложения, млн. руб. xiПрибыль, млн. руб. yixi2yi2xyi1Сбербанк РФ3316189291099651921797270412960945692Внешторгбанк1835019623367225003849444360027003ОНЭКСИМбанк155812662427675617075641445464Инкомбанк94327448896262455353670174085МЕНАТЕП9035146816312252131613191106Международная финансовая компания76125125794254426214438973447Российский кредит60193673622836113468922089738Империал53984292913840418404123157429Международный московский банк50772902577592984100147233010Мосбизнесбанк489948124000201231361235641911Мост-банк4423129195629291664157056712ТОКОбанк43182821864512479524121767613Автобанк390091315210000833569356070014Международный промышленный банк341918116895613246154215СБС3256175106015363062556980016Промстройбанк России289023983521005712169071017Гута-банк2822667963684435618625218Кредит Свисс АО257511866306251392430385019Национальный резервный банк24396455948721416025157315520Возрождение223615849996962496435328821Межкомбанк200416740160162788933466822Газпромбанк176426531116967022546746023Московский индустриальный банк1742365303456413322563583024Уникомбанк1605572576025324991485№ п/пНазвание банкаКредитные вложения, млн. руб. xiПрибыль, млн. руб. yixi2yi2xi·yi25Промышленно-строительный банк160030625600009363648960026Альфа-банк1589742524921547611758627Ситибанк Т/О149025822201006656438442028Конверсбанк135016718225002788922545029Тори-Банк126713716052891876917357930Нефтехимбанк1216411478656168149856 Итого16246918706215737501387044104368886615

Таким образом, парный коэффициент корреляции будет равен:

Парный коэффициент корреляции, равный 0,8622, показывает, что связь между факторным признаком, т.е. объемом кредитных вложений, и результативным, т.е. прибылью, прямая (так как коэффициент имеет положительное значение), и высокая тесная связь (что определилось по шкале количественных характеристик тесноты связи Чеддока). То есть при росте кредитных вложений растет прибыльность банков.


2.3 Построение уравнения однофакторной регрессии с использованием метода наименьших квадратов


Определим вид зависимости между объемом кредитных вложений и размером прибыли, используя графический метод.


Рисунок 2 - Зависимость прибыли банков от кредитных вложений


По графику можно предположить, что зависимость прибыли от объема кредитных вложений все больше приближается к уравнению прямой. Следовательно, сумма квадратов отклонений эмпирических точек от теоретических принимает вид:



В этом случае коэффициенты уравнения регрессии рассчитываются по формулам:



Рассчитаем данные коэффициенты:

Таким образом, уравнение регрессии принимает вид:


.4 Проверка значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции


Поскольку анализ взаимосвязей между явлениями проводят в выборочной совокупности, а данные необходимо обобщить на всю генеральную совокупность, то необходимо проверить коэффициенты уравнения регрессии на статистическую значимость.

При объеме выборки меньше или равном 30 единицам значимость коэффициентов уравнения регрессии определяют с помощью t-критерия Стьюдента, который находится по формуле (для коэффициента a):


,


гдеa - коэффициент уравнения регрессии;

n - число единиц совокупности;

- остаточное среднее квадратическое отклонение, которое отображает вариацию результативного признака (y) от всех прочих, кроме факторного признака (x), которое находится по формуле:


,


гдеyi - эмпирические значения результативного признака;

- теоретические значения результативного признака, найденные по уравнению регрессии;

n - число единиц в совокупности.

Проверка значимости для коэффициента b осуществляется по формуле:


,


где b - коэффициент уравнения регрессии;

n - число единиц совокупности;

- остаточное среднее квадратическое отклонение, которое отображает вариацию результативного признака (y) от всех прочих, кроме факторного признака (x);

- среднее квадратическое отклонение факторного признака, которое находится по формуле:


,


гдеxi - эмпирические значения факторного признака;

- среднее значение факторного признака (см. выше Хсред = 6185 млн. руб.)

Проведем проверку коэффициентов уравнения регрессии (a= -510,81 и b=0,209) на статистическую значимость.


Таблица 8 - Проверка значимости коэффициентов регрессии

№ п/пКредитные вложения, хiПрибыль, уi123456781331618929269767277045766419,8392509,1616295888,922183501962121651479872253324,34-1362,341855970,283155812669396882848162745,619-2479,6196148510,39494327443247105430091460,478-716,478513340,72459035146285081225001377,505-1231,5051516604,5767612512142720363291080,098-568,098322735,33876019367-16627556747,161-380,161144522,38685398429-787619369617,372-188,37235484,010495077290-11081227664550,283-260,28367747,2401104899481-12861653796513,081-32,0811029,19056114423129-17623104644413,597-284,59780995,4524124318282-18673485689391,652-109,65212023,5611133900913-22855221225304,29608,71370527,86414341918-27667650756203,761-185,76134507,1491153256175-29298579041169,6945,30628,153636162890239-32951085702593,2145,821257,6417282266-33631130976978,988-12,988168,688144182575118-36101303210027,36590,6358214,70323192439645-374614032516-1,059646,059417392,231202236158-394915594601-43,486201,48640596,6082212004167-418117480761-91,974258,97467067,5327221764265-442119545241-142,134407,134165758,094231742365-444319740249-146,732511,732261869,6424160557-458020976400-175,365232,36553993,4932251600306-458521022225-176,41482,41232719,40826158974-459621123216-178,709252,70963861,8387271490258-469522043025-199,4457,4209214,76281350167-483523377225-228,66395,66156546,836291267137-491824186724-246,007383,007146694,36230121641-496924690961-256,666297,66688605,0476Итог16246918706-129526023318631,721-19333876,1Рассчитаем остаточное среднее квадратическое отклонение результативного признака:

Вычислим t-критерий Стьюдента для коэффициента a уравнения регрессии:

Полученное расчетное значение сравним с табличным:

(?=28, ?=0,05) = 2,0484 < = 3,37 , следовательно, параметр a статистически значим, и его можно распространять на всю совокупность.

Рассчитаем остаточное среднее квадратическое отклонение факторного признака:

Вычислим t-критерий Стьюдента для коэффициента b уравнения регрессии:

Полученное расчетное значение сравним с табличным:

(?=28, ?=0,05) = 2,0484 < = 9,05 , следовательно, параметр b статистически значим, и его можно распространять на всю совокупность.

При объеме выборочной совокупности менее или равном 30 единицам проверка коэффициента корреляции на статистическую значимость осуществляется при помощи t-критерия Стьюдента, который рассчитывается по формуле:


Рассчитаем t-критерий Стьюдента для выборочной совокупности:

Полученное расчетное значение сравним с табличным:

(?=28, ?=0,05) = 2,0484 < = 9,006 , следовательно, коэффициент корреляции признается статистически значимым.

Соответственно полученную однофакторную модель можно использовать как для исследования зависимости прибыли от кредитных вложений, так и для расчета и анализа прогноза прибыли для банков.


.5 Построение графика зависимости признаков по теоретическим частотам


Сопоставим графики эмпирического распределения и теоретической регрессии в виде прямой.

Определим на сколько близко расположены значения эмпирического распределения от линии теоретических значений регрессии.


Рисунок 3 -Графическая зависимость прибыли от кредитных вложений


На основании рисунка 3 можно сделать вывод, что в большинстве случаев зависимость прибыли от кредитных вложения имеют линейную зависимость и только 3-4 банка имеют степенную зависимость, то есть при росте кредитных вложений у анализируемых 3-4 банков прибыль растет с наибольшей степенью, то есть имеют более высокий процент по выдачам кредитам.



Заключение


По проведенному анализу зависимости прибыльности банков от сумм вкладов получаем, что самые крупные 30 банков по кредитным вложениям имеют прибыльность. Сростом сумм вкладов наблюдается рост прибыли и наоборот, что доказывает зависимость прибыли от сумм вкладов.

В среднем банки имеют суммы кредитных вложений в размере 4055,5 млн. руб.

Половина банков получают кредитные вложения до 4543,5 млн. руб., а остальная половина банков получают свыше 4543,5 млн. руб. кредитных вложений.

С вероятностью 0,95 будем утверждать, что среднее значение сумм вкладов будет находиться от 4277,88 млн. руб. до 8092,12 млн. руб.

В качестве факторного признака объемы кредитных вложений, а в качестве результативного - прибыль. Парный коэффициент корреляции, равный 0,8622, показывает, что связь между факторным признаком, т.е. объемом кредитных вложений, и результативным, т.е. прибылью, прямая (так как коэффициент имеет положительное значение), и высокая тесная связь (что определилось по шкале количественных характеристик тесноты связи Чеддока). То есть при росте кредитных вложений растет прибыльность банков.

По эмпирическому распределению видна зависимость прибыли от объема кредитных вложений все больше приближается к уравнению прямой вида , полученную однофакторную модель можно использовать как для исследования зависимости прибыли от кредитных вложений, так и для расчета и анализа прогноза прибыли для банков.


Список литературы


1. Курс социально-экономической статистики: учеб. для вузов / под ред. М.Г. Назарова. - М.: Омега-Л, 2009.

. Практикум по социальной статистике: учеб. пособие / под ред. Р.Е. Ефимовой. - М.: Финансы и статистика, 2008.

. Салыева, Л.С. Практикум по социально-экономической статистике: учеб.-практ. пособие / Л.С. Салыева; УрСЭИ АТиСО. - Челябинск: УрСЭИ, 2008.

. Система национальных счетов / под ред. В.Н. Салина, С.И. Кудряшова. - М.: Финансы и статистика, 2009.

. Статистика: учеб. пособие / под ред. В.М. Симчера. - М.: Финансы и статистика, 2008.


Приложение


Исходные данные

РангНазвание банкаГородКапиталЧистые активыСуммарный рискКредитные вложенияОбъем вложений в ценные бумагиСуммарные обязательстваПрибыль1Сбербанк РФМосква11346141197107375331617541011098589292ВнешторгбанкМосква57412528624471183504868195219623Национальный резервный банкМосква2952991199119856243949917026454ОНЭКСИМбанкМосква28461922118817155811547172622665Международная финансовая компанияМосква194194999393761261076215126ИнкомбанкМосква1794172751320294322975140617447ТОКОбанкМосква170262685483431885245372828ИмпериалМосква150866496091539865447934299АвтобанкМосква14596728556339001684540091310Международный московский банкМосква13847609653150771173620929011СБСМосква136311602915232564556858517512Международный промышленный банкМосква119748874717341959736211813БашкредитбанкУфа11061732124877855158841714Российский кредитМосква107912278883660191429916036715МосбизнесбанкМосква8958453682348991837719648116МЕНАТЕПМосква893110581040290357861045714617Московский индустриальный банкМосква866311721081742469217236518Промстройбанк РоссииМосква7725651473328901115509923919Промышленно-строительный банкС.-Петербург771360625931600991279130620УникомбанкМосква74337432459160543928905721ГазпромбанкМосква711364925281764673309326522ВозрождениеМосква648407928852236532339115823Мост-банкМосква6088405669744232020627212924Московский деловой мирМосква60019511768981543132334025МежкомбанкМосква5654065330720041040338316726НефтехимбанкМосква55625682304121683819804127Ситибанк Т/ОМосква5362728254914901041217025828Ланта-банкМосква530630586545441093529Альба-АльянсМосква51680460114742630829830ИнтерТЭКбанкМосква4981295122110391678385731МосстройэкономбанкМосква4721420112610912772522132Гута-банкМосква41456365475282268352626633РостэсбанкТольятти385125582451119563424334СовфинтрейдМосква37713561190573450101621535Лионский кредитС.-Петербург35821451569960595152713936СовиндбанкМосква33681175723151347230137Альфа-банкМосква33253873486158981835327438Русский банк имщественной опекиМосква3314254133891972139Нижегородпромстрой- банкН.Новгород31276455537119444517940Чейз Манхеттен Банк ИнтернэшилМосква308231722941492143201233541ЗалогбанкМосква30411610671012438586642ЕврофинансМосква2821283113192914110139643КонверсбанкМосква274206115671350239183316744ОмскпромстройбанкОмск269650402302704146245АКБАРСКазань253333260772746416146ЗапсибкомбанкТюмень250113769457213088113347УралпромстробанкЕкатеринбург235980663587937256848Диалог-БанкМосква233101284545137583512749ВКА-БанкАстрахань2233393109421612413650Кредит Свисс АОМосква2232869276225751270711851Российский капиталМосква21894987967311752852МАПО-БанкМосква207123711237004081111553ДинамитМосква2029998245661608001354РосэксимбанкМосква1983393211152061439555Тори-БанкМосква198252323681267809241313756Уральский банк реконструкциии и развитияЕкатеринбург19251343031913432211557ДальрыббанкВладивосток18963346018523244710958УралтрансбанкЕкатеринбург1886224793997142214359ВостсибкомбанкИркутск182682524482554466560ПробизнесбанкМосква180148697965930813118861КредобанкМосква1739056545431127276962МеталлургическийЧереповец171599449405444755863ПетровскийС-Петербург1701094892557218881464МонтажспецбанкМосква169489307227803372265ЕнисейУфа16976562751411563611266ЕнисейКрасноярск16886756347510667610267НефтепромбанкМосква16546938215023930010168ОргбанкМосква1626195782112984608469ЖелдорбанкМосква16087182567214075512570Залото-Платина-БанкЕкатеринбург15831223517933147471Банк МосквыМосква1521159101477223711248072Славянский банкМосква148461452267106332373Евразия-ЦентрМосква14823516111944904774РНКБМосква1469036815151557875675Восток-ЗападМосква139729637485875901876Рипаблик Нэшнл Бэнк оф НьюМосква1379449420939806677ГарантияН.Новгород137416356245722947878ТранскредитМосква1354394222641553191079ЗаречьеКазань135450298238612612980ПромрадтехбанкМосква134118194579414111892781ЗенитМосква13213631311679290126520882КубаньбанкКраснодар12870952141498589683МеталлинвестбанкМосква1259599328391038341984СолиидарностьМосква124513426473604154185Сосьете Женераль ВостокМосква1237967664702766781486Первый профессиональныйМосква123170159783648187Прио-Внешторг-банкРязань122370280235492461188КапиталНижневартовск119548373273824583789ТомскпромстройбанкТомск11746123124653323290АспектМосква11621017849131984391ПлатинаМосква1163593313410249592ОлимпийскийМосква115429400297773353293КузбассоцбанкКемерово1147044332961355391994МестбанкМосква113498455342553841395Моснарбанк ЛиметедМосква11211210910800,017-996ЧелябинвестбанкЧелябинск110328180159302294797ЮнибестМосква1098818015302627763898Камчаткомагропром-банкПетропавловск-Камчатский1042922591511021986799Элбим-банкМосква1044393301931193418100КредитимпексбанкМосква10366862841215056352101Фундамент-банкМосква1021861539332857102ЮграМегион1025223913114940858103КурскпромбанкКурск1012441471282212847104ТайдонКемерово1011291281290180,5105УралвнешторгбанкЕкатеринбург9955044911434042083106БНП-ДрезнербанкС.-Петербург97159889980856904-6107Пресия-банкМосква9643540938193824108РоспромстройбанкРостов-на Дону94588463444345423109СургутнефтегазбанкСургут934012451428334551110Русскийиндустриаль-ныйбанкМосква925464734036646220111НефтянойМосква91531499392654387112СолидарностьСамара9146040326615440476113ИнтернационалеНидерланденбанк ЕвразияМосква9014891470971469140845114ПрогресспромбанкТверь903697156152905115ЕвропейскийторговыйбанкМосква86331287227352452116ПромторгбанкМосква8618317612018985117ИнтехбанкКазань862321951268216023118СибэкобанкНовосибирск8517310168189643119Новосибирск-внешторгбанкНовосибирск842621563611818451120ГазбанкСамара84218112565813930121Волго-Окский региональный Внешторганк РоссииН.Новгород843432271913522337122ПромсвязьбанкМосква833112941969624450123ЭкономбанкСаратов834433643571932629124Новая МоскваМосква8351750436512944029125Первый ИнвестиционныйМосква82202126122613012126ТагилбанкНижний Тагил81239197189916849127СовинкомМосква8114074596590,7128Кредит-МоскваМосква803372988616926334129Подольск-промкомбанкПодольск79204140735412425130МосстройбанкМосква7810049369079944-9131ДержаваМосква781891702813911657132ПроминвестбанкМосква782962781549921843133РТБ-БанкМосква777872122116134Ханты-Мансийский банкХанты-Мансийск754523322605638421135АБН АМРО банкМосква7413201200941254125224136ВолгопромбанкВолгоград742581801432818259137ИнтурбанкМосква726294734322648628138БелгородпромстройбанкБелгород723422612095524147139Уральскийтрастовый банкИжевск711109152374217140КогалмнефтекомбанкКогалым7055939825214250938141Федеральный депозитный банкМосква69320289201852543142ПетроагропромбанкС.-Петербург693702772761829933143Тюменский кредитТюмень6856247743130527-2144СДМ-банкМосква682852608018124162145ВербанкМосква672772721928022047146Банк инвестиций и сбереженийМосква67172132518211015147МБРРМосква65582466368815109148ПрипускбанкТула652161541561211031149Сибирский банкНовосибирск65403278253373268150Нижний НовгородН.новгород64139756878317151ГагаринскийМосква64182142806412618152Восточно-Европейский инвестиционный банкМосква643613357125630350153ВоронежВоронеж643682762077729429154СтавропольеСтаврополь642051531035413530155Колыма-банкМагадан64192131665910592156МоскомприватбанкМосква6345843224911039836157Нижегородский банкирский домН. Новгород632721941226919143158НефтепродуктМосква62216144103515611159РуссобанкМосква614614157034642055160ЭкопромбанкПермь619288640,2340,5161ЭлектробанкМосква59351211183113217162СВАМосква58185143341011296163РегиобанкХабаровск582711971853022728164СахабилиндбанкЯкутск58197180103371402165ОрбитаМосква5718513211991221166РеформаМосква5647845319823948611167Флора-банкМосква555535473943950115168БизнесМосква553482131287631714169УхтабанкУхта55198120496815122170РосдорбанкМосква531567858512336171ЕвросиббанкМосква532752611357224023172Связь-банкМосква5347438120116939353173ИнвестбанкКалининград53262201797321415174АКА БанкМосква52508478473147916175Волга-КредитСамара52179112772811310176ХакобанкХабаровск522031491341416833177ТольяттихимбанкТольятти521681331112512733178ПреображениеМосква523843841901944-0,2179Глобэкс-банкМосква526765384369755115180МосинрасчетМосква512061494317156-9181Волго-КамскийСамара5120313694391613182ЛефортовскийМосква51347338201463233183СифЯкутск5138434634253428184ЮгбанкКраснодар513702061494528813185КраснодарбанкКраснодар512401721352120127186МЕНАТЕП Санкт-ПетербургС.-Петербург512241861105918320187ИнтерпромбанкМосква501911721005214338188ЯкиманкаМосква502302161863118317189Банк Китая (ЭЛОС)Москва501417949095-8190МеталэксКрасноярск503893072604333630191СоцкомбанкМосква50142797518216192МАК-банкМирный501279161246933193СлавянбанкНовгород4910164405576194Северная казнаЕкатеринбург482191581034617428195МетракомбанкРостов-на-Дону48193165147115938196Ноябрьск-нефте-комбанкНоябрьск48147135125110544197ТранскапиталбанкМосква4846139320910038821198Второй банкМосква482071926311916215199Русский генеральный банкМосква47154133627111217200ТемпбанкМосква4787543221448


Частное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ И ЭКОНОМИКИ»

Больше работ по теме:

КОНТАКТНЫЙ EMAIL: [email protected]

Скачать реферат © 2017 | Пользовательское соглашение

Скачать      Реферат

ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОМОЩЬ СТУДЕНТАМ