Список использованных источников. по исходным данным (табл
ЗАДАНИЕ 2
По исходным данным (табл. 1) с использованием результатов выполнения Задания 1 необходимо выполнить следующее:
1. Установить наличие и характер корреляционной связи между признаками кредиты и прибыль, образовав пять групп с равными интервалами по каждому из признаков, используя метод аналитической группировки.
2. Измерить тесноту корреляционной связи, используя коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение.
3. Оценить статистическую значимость показателя силы связи.
Сделать выводы по результатам выполнения задания 2.
Выполнение задания 2
Целью выполнения данного задания является выявление наличия корреляционной связи между факторным и результативным признаками, а также установление направления связи и оценка ее тесноты.
По условию Задания 2 факторным является признак Кредиты, результативным – признак Прибыль.
1. Установление наличия и характера корреляционной связи между признаками Кредиты и Прибыль методом аналитической группировки
Аналитическая группировка строится по факторному признаку Х и для каждой j-ой группы ряда определяется среднегрупповое значение результативного признака Y. Если с ростом значений фактора Х от группы к группе средние значения
систематически возрастают (или убывают), между признаками X и Y имеет место корреляционная связь.
Используя разработочную таблицу 3, строим аналитическую группировку, характеризующую зависимость между факторным признаком Х- Кредиты и результативным признаком Y - Прибыль. Макет аналитической таблицы имеет следующий вид (табл. 7):
Таблица 7 - Зависимость прибыли от кредитов
Номер группы | Группы банков по кредитам , млрд.руб. x | Число банков fj | Прибыль, млрд. руб. | |
всего | в среднем на один банк ![]() | |||
5=4:3 | ||||
ИТОГО |
Групповые средние значения получаем из таблицы 3 (графа 4), основываясь на итоговых строках «Всего». Построенную аналитическую группировку представляет табл. 8:
Таблица 8 - Зависимость прибыли от кредитов
Номер группы | Группы банков по кредитам, млрд.руб. x | Число банков, fj | Прибыль, млрд. руб. | |
всего | в среднем на один банк ![]() | |||
5=4:3 | ||||
3,4-5,4 | 0,36 | 0,09 | ||
5,4-7,4 | 0,91 | 0,15 | ||
7,4-9,4 | 2,36 | 0,21 | ||
9,4-11,4 | 1,44 | 0,24 | ||
11,4-13,4 | 0,93 | 0,31 | ||
ИТОГО | 6,00 | 0,20 |
Вывод. Анализ данных табл. 8 показывает, что с увеличением кредитов от группы к группе систематически возрастает и средний объем прибыли по каждой группе банков, что свидетельствует о наличии прямой корреляционной связи между исследуемыми признаками.
2. Измерение тесноты корреляционной связи с использованием коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения
Коэффициент детерминации характеризует силу влияния факторного (группировочного) признака Х на результативный признак Y и рассчитывается как доля межгрупповой дисперсии
признака Y в его общей дисперсии
:
где – общая дисперсия признака Y,
– межгрупповая (факторная) дисперсия признака Y.
Общая дисперсия характеризует вариацию результативного признака, сложившуюся под влиянием всех действующих на Y факторов (систематических и случайных) и вычисляется по формуле
,
где yi – индивидуальные значения результативного признака;
– общая средняя значений результативного признака;
n – число единиц совокупности.
Межгрупповая дисперсия измеряет систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора Х (по которому произведена группировка) и вычисляется по формуле
,
где – групповые средние,
– общая средняя,
–число единиц в j-ой группе,
k – число групп.
Для расчета показателей и
необходимо знать величину общей средней
, которая вычисляется как средняя арифметическая простая по всем единицам совокупности:
Значения числителя и знаменателя формулы имеются в табл. 8 (графы 3 и 4 итоговой строки). Используя эти данные, получаем общую среднюю :
=
=0,200 млрд. руб.
Для расчета общей дисперсии применяется вспомогательная таблица 9.
Таблица 9 - Вспомогательная таблица для расчета общей дисперсии
Номер банка | Прибыль, млрд.руб. | ![]() | ![]() |
0,08 | -0,1200 | 0,0144 | |
0,06 | -0,1400 | 0,0196 | |
0,13 | -0,0700 | 0,0049 | |
0,09 | -0,1100 | 0,0121 | |
0,10 | -0,1000 | 0,0100 | |
0,16 | -0,0400 | 0,0016 | |
0,12 | -0,0800 | 0,0064 | |
0,19 | -0,0100 | 0,0001 | |
0,18 | -0,0200 | 0,0004 | |
0,16 | -0,0400 | 0,0016 | |
0,22 | 0,0200 | 0,0004 | |
0,29 | 0,0900 | 0,0081 | |
0,15 | -0,0500 | 0,0025 | |
0,16 | -0,0400 | 0,0016 | |
0,23 | 0,0300 | 0,0009 | |
0,19 | -0,0100 | 0,0001 | |
0,19 | -0,0100 | 0,0001 | |
0,18 | -0,0200 | 0,0004 | |
0,22 | 0,0200 | 0,0004 | |
0,26 | 0,0600 | 0,0036 | |
0,27 | 0,0700 | 0,0049 | |
0,20 | 0,0000 | 0,0000 | |
0,24 | 0,0400 | 0,0016 | |
0,22 | 0,0200 | 0,0004 | |
0,29 | 0,0900 | 0,0081 | |
0,28 | 0,0800 | 0,0064 | |
0,21 | 0,0100 | 0,0001 | |
0,24 | 0,0400 | 0,0016 | |
0,35 | 0,1500 | 0,0225 | |
0,34 | 0,1400 | 0,0196 | |
Итого | 6,00 | - | 0,1544 |
Рассчитаем общую дисперсию: =
Общая дисперсия в данном случае измеряет вариацию результативного признака Прибыль, сложившуюся под влиянием всех действующих на Y факторов (систематических и случайных).
Для расчета межгрупповой дисперсии строится вспомогательная таблица 10. При этом используются групповые средние значения
из табл. 8 (графа 5).
Таблица 10 - Вспомогательная таблица для расчета межгрупповой дисперсии
Группы банков по кредитам, млрд.руб., x | Число банков, fj | Среднее значение прибыли в группе, млрд. руб. ![]() | ![]() | ![]() |
3,4-5,4 | 0,09 | -0,1100 | 0,0484 | |
5,4-7,4 | 0,15 | -0,0483 | 0,0140 | |
7,4-9,4 | 0,21 | 0,0145 | 0,0023 | |
9,4-11,4 | 0,24 | 0,0400 | 0,0096 | |
11,4-13,4 | 0,31 | 0,1100 | 0,0363 | |
ИТОГО | 0,20 | - | 0,1106 |
Рассчитаем межгрупповую дисперсию:
Межгрупповая дисперсия в данном случае измеряет систематическую вариацию результативного признака Прибыль, обусловленную влиянием признака-фактора Х Кредит, по которому произведена группировка.
Определяем коэффициент детерминации:
или 72,1%
Вывод. 72,1% вариации прибыли обусловлено вариацией объема кредитов, а 27,9% – влиянием прочих неучтенных факторов.
Эмпирическое корреляционное отношение оценивает тесноту связи между факторным и результативным признаками и вычисляется по формуле
Значение показателя изменяются в пределах . Чем ближе значение
к 1, тем теснее связь между признаками. Для качественной оценки тесноты связи на основе
служит шкала Чэддока (табл. 11):
Таблица 11 - Шкала Чэддока
h | 0,1 – 0,3 | 0,3 – 0,5 | 0,5 – 0,7 | 0,7 – 0,9 | 0,9 – 0,99 |
Характеристика силы связи | Слабая | Умеренная | Заметная | Тесная | Весьма тесная |
Рассчитаем показатель :
Вывод: согласно шкале Чэддока связь между объемом кредитов и прибылью является тесной.
3. Оценка статистической значимости коэффициента детерминации . Показатели
и
рассчитаны для выборочной совокупности, т.е. на основе ограниченной информации об изучаемом явлении. Поскольку при формировании выборки на первичные данные могли иметь воздействии какие-либо случайные факторы, то есть основание полагать, что и полученные характеристики связи
,
несут в себе элемент случайности. Ввиду этого, необходимо проверить, насколько заключение о тесноте и силе связи, сделанное по выборке, будет правомерными и для генеральной совокупности, из которой была произведена выборка.
Проверка выборочных показателей на их неслучайность осуществляется в статистике с помощью тестов на статистическую значимость (существенность) показателя. Для проверки значимости коэффициента детерминации служит дисперсионный F-критерий Фишера, который рассчитывается по формуле
,
где n – число единиц выборочной совокупности,
m – количество групп,
– межгрупповая дисперсия,
– дисперсия j-ой группы (j=1,2,…,m),
– средняя арифметическая групповых дисперсий.
Величина рассчитывается, исходя из правила сложения дисперсий:
,
где – общая дисперсия.
Для проверки значимости показателя рассчитанное значение F-критерия Fрасч сравнивается с табличным Fтабл для принятого уровня значимости
и параметров k1, k2, зависящих от величин n и m : k1=m-1, k2=n-m. Величина Fтабл для значений
, k1, k2 определяется по таблице распределения Фишера, где приведены критические (предельно допустимые) величины F-критерия для различных комбинаций значений
, k1, k2. Уровень значимости
в социально-экономических исследованиях обычно принимается равным 0,05 (что соответствует доверительной вероятности Р=0,95).
Если Fрасч>Fтабл, коэффициент детерминации признается статистически значимым, т.е. практически невероятно, что найденная оценка
обусловлена только стечением случайных обстоятельств. В силу этого, выводы о тесноте связи изучаемых признаков, сделанные на основе выборки, можно распространить на всю генеральную совокупность.
Если Fрасч<Fтабл, то показатель считается статистически незначимым и, следовательно, полученные оценки силы связи признаков относятся только к выборке, их нельзя распространить на генеральную совокупность.
Фрагмент таблицы Фишера критических величин F-критерия для значений =0,05; k1=3,4,5; k2=24-35 представлен ниже:
Таблица 12 – Таблица Фишера
k2 | ||||||||||||
k1 | ||||||||||||
3,01 | 2,99 | 2,98 | 2,96 | 2,95 | 2,93 | 2,92 | 2,91 | 2,90 | 2,89 | 2,88 | 2,87 | |
2,78 | 2,76 | 2,74 | 2,73 | 2,71 | 2,70 | 2,69 | 2,68 | 2,67 | 2,66 | 2,65 | 2,64 | |
2,62 | 2,60 | 2,59 | 2,57 | 2,56 | 2,55 | 2,53 | 2,52 | 2,51 | 2,50 | 2,49 | 2,48 |
Расчет дисперсионного F-критерия Фишера для оценки =72,1%, полученной при
=0,0043,
=0,0031:
Fрасч
Табличное значение F-критерия при = 0,05:
Таблица 13 – Показатели для оценки F-критерия
n | m | k1=m-1 | k2=n-m | Fтабл ( ![]() |
2,6 |
Вывод: поскольку Fрасч>Fтабл, то величина коэффициента детерминации =72,1% признается значимой (неслучайной) с уровнем надежности 95% и, следовательно, найденные характеристики связи между признаками Кредит и Прибыль правомерны не только для выборки, но и для всей генеральной совокупности предприятий.
ЗАДАНИЕ 3
По результатам выполнения Задания 1 с вероятностью 0,954 необходимо определить:
1) ошибку выборки для средней величины кредита банка и границы, в которых будет находиться средняя величина кредита для коммерческих банков генеральной совокупности.
2) ошибку выборки доли банков с размером кредита 9,4 млрд.руб. и более и границы, в которых будет находиться генеральная доля.
Выполнение Задания 3
Целью выполнения данного Задания является определение для генеральной совокупности банков границ, в которых будут находиться средняя величина кредита, и доля банков с величиной кредитов 9,4 млрд.руб. и более.
1. Определение ошибки выборки для величины кредитов, а также границ, в которых будет находиться генеральная средняя
Применяя выборочный метод наблюдения, необходимо рассчитать ошибки выборки (ошибки репрезентативности), т.к. генеральные и выборочные характеристики, как правило, не совпадают, а отклоняются на некоторую величину ε. Принято вычислять два вида ошибок выборки - среднюю и предельную
. Для расчета средней ошибки выборки
применяются различные формулы в зависимости от вида и способа отбора единиц из генеральной совокупности в выборочную. Для собственно-случайной и механической выборки с бесповторным способом отбора средняя ошибка
для выборочной средней
определяется по формуле
,
где – общая дисперсия изучаемого признака,
N – число единиц в генеральной совокупности,
n – число единиц в выборочной совокупности.
Предельная ошибка выборки определяет границы, в пределах которых будет находиться генеральная средняя:
,
,
где – выборочная средняя,
– генеральная средняя.
Предельная ошибка выборки кратна средней ошибке
с коэффициентом кратности t (называемым также коэффициентом доверия):
Коэффициент кратности t зависит от значения доверительной вероятности Р, гарантирующей вхождение генеральной средней в интервал , называемый доверительным интервалом.
Наиболее часто используемые доверительные вероятности Р и соответствующие им значения t задаются следующим образом (табл. 14):
Таблица 14 – Доверительные вероятности
Доверительная вероятность P | 0,683 | 0,866 | 0,954 | 0,988 | 0,997 | 0,999 |
Значение t | 1,0 | 1,5 | 2,0 | 2,5 | 3,0 | 3,5 |
По условию Задания 2 выборочная совокупность насчитывает 30 банков, выборка 3% механическая, следовательно, генеральная совокупность включает 1000 банков. Выборочная средняя , дисперсия
определены в Задании 1 (п. 3). Значения параметров, необходимых для решения задачи, представлены в табл. 15:
Таблица 15 – Значения для вычислений
Р | t | n | N | ![]() | ![]() |
0,954 | 8,3 | 5,3 |
Рассчитаем среднюю ошибку выборки:
млрд.руб.
Рассчитаем предельную ошибку выборки:
Определим доверительный интервал для генеральной средней:
Вывод. На основании проведенного выборочного обследования с вероятностью 0,954 можно утверждать, что для генеральной совокупности банков средняя величина кредита находится в пределах от 7,5 до 9,1 млрд.руб.
2. Определение ошибки выборки для доли банков со величиной кредита 9,4 млрд.руб. и более, а также границ, в которых будет находиться генеральная доля
Доля единиц выборочной совокупности, обладающих тем или иным заданным свойством, выражается формулой
,
где m – число единиц совокупности, обладающих заданным свойством;
n – общее число единиц в совокупности.
Для собственно-случайной и механической выборки с бесповторным способом отбора предельная ошибка выборки доли единиц, обладающих заданным свойством, рассчитывается по формуле
,
где w – доля единиц совокупности, обладающих заданным свойством;
(1-w) – доля единиц совокупности, не обладающих заданным свойством,
N – число единиц в генеральной совокупности,
n– число единиц в выборочной совокупности.
Предельная ошибка выборки определяет границы, в пределах которых будет находиться генеральная доля р единиц, обладающих исследуемым признаком:
m=9
Рассчитаем выборочную долю:
Рассчитаем предельную ошибку выборки для доли:
Определим доверительный интервал генеральной доли:
0,135 0,465
или
13,5% 46,5%
Вывод. С вероятностью 0,954 можно утверждать, что в генеральной совокупности банков доля банков с величиной кредитов 9400 млрд.руб.и более будет находиться в пределах от 13,5% до 46,5%.
ЗАДАНИЕ 4
Имеются следующие данные о кредитовании банком промышленных предприятий, млрд.руб.
Таблица 16 – Данные о кредитовании
Предприятие | Средние остатки кредитов | Погашение кредитов | ||
Базисный период | Отчетный период | Базисный период | Отчетный период | |
Определить:
1. По каждому предприятию и двум предприятиям вместе за каждый год:
– однодневный оборот по погашению;
– длительность пользования кредитом.
2. Динамику изменения длительности пользования кредитом по каждому предприятию. Рассчитанные показатели представить в таблице.
3. Индексы средней длительности пользования кредитом переменного, постоянного состава, структурных сдвигов.
4. Сделать выводы.
Выполнение задания 4
Для вычисления однодневного оборота по погашению используем по формуле:
Где ОП – оборот кредита по погашению
D - число дней в периоде
Для вычисления длительности пользования кредитом используем формулу:
Где - средний остаток кредита
Все необходимые расчеты выполнены в таблице.
Таблица 17 – Расчетная таблица
№ строки | Показатель | Предприятие | ||
Средние остатки кредитов в базисном периоде ![]() | ||||
Средние остатки кредитов в отчетном периоде ![]() | ||||
Погашение кредитов в базисном периоде ОП0 | ||||
Погашение кредитов в отчетном периоде ОП1 | ||||
Однодневный оборот по погашению m0=стр.3/360 | 2,083 | 1,986 | ||
Однодневный оборот по погашению m1=стр.4/360 | 3,305 | 2,000 | ||
Длительность пользовании кредитом в базисном периоде t0=стр.1/стр.5 | 72,01 | 65,46 | ||
Длительность пользования кредитом в отчетном периоде t1=стр.2/стр.6 | 51,44 | 67,5 |
Вычислим индексы средней длительности пользования кредитом переменного, постоянного состава, структурных сдвигов.
Индекс переменного состава:
Индекс средней длительности пользования кредитом переменного состава показывает ее абсолютное и относительное изменения за счет влияния двух факторов: 1) изменения длительности пользования кредитом на предприятиях; 2) структурных сдвигов в однодневном обороте.
Абсолютное изменение средней длительности пользования кредитом за счет двух факторов: дня
Индекс постоянного состава:
Индекс средней длительности пользования кредитом постоянного состава – характеризует ее относительное и абсолютное изменения при изменениях длительности пользования кредитом на предприятиях.
Абсолютное изменение средней длительности пользования кредитом за счет снижения длительности пользования кредитом на предприятиях:
дня
Индекс структурных сдвигов:
Индекс структурных сдвигов – показывает абсолютное и относительное изменения средней длительности пользования кредитом за счет структурных сдвигов в однодневном обороте.
Абсолютное изменение средней длительности пользования кредитом за счет структурных сдвигов в однодневном обороте: дня.
Для изучения влияния отдельных факторов на изменение средней длительности использования кредитом строится система взаимосвязанных индексов:
,
Вывод: анализ индексов показывает, что средняя длительность пользования кредитом в отчетном году сократилась на 16,5% или на 11,37 дня за счет двух факторов: снижения длительности пользования кредитом на предприятиях на 17,4% или на 12,12 дня; повышения длительности пользования кредитом вследствие структурных сдвигов в однодневном обороте на 1,1% или на 0,75 дня. Структурные сдвиги оказали неблагоприятное влияние на среднюю длительность пользования кредитом.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Богородская Н.А. Статистика финансов: Учебное пособие. – Изд. 2-е перераб. и доп. – М.: ООО Фирма «Благовест-В», 2005 г. – 248 с.
2. Елисеева И. И., Юзбашев М.М. Общая теория статистика: Учебник / Под ред.И.И.Елисеевой. –М.: Финансы и статистика, 2008-368с.: ил.
3. Енюков И.С. методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. – М.: Финансы и статистика, 2008
4. Ефимова М.П., Петрова Е.В., Румянцева В.Н. Общая теория статистики: Учебник. – М.: Инфра-М, 2008-415с.
5. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учбник/А.И. Харламов, О.Э. Башина, В.Т. Бабарин и др. Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башина.-М.: Финансы и статистика, 2007-296 с.:ил.
6. Статистика: учебное пособие для высших учебных заведений по экономическим специальностям / В.М. Гусаров, Е.И.Кузнецова. – М: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – 479 с.
7. Статистика: теория и практика в Excel: учебное пособие / В.С.Лялин, И.Г. Зверева, Н.Г. Никифорова. – М.: Инфра-М, 2010. – 446.
8. Статистика финансов: учебник / [М.Г.Назаров и др.]. - М.: Омела-Л, 2008. -460 с.