Статистика

крайне редко. Чаще отклонения от средней возводят в квадрат и из квадратов

отклонений вычисляют среднюю величину. Полученная мера вариации называется

дисперсией, а корень квадратный из дисперсии, есть среднее квадратическое

отклонение, которое выражает абсолютную меру вариации и вычисляется по

формуле:

[pic]

|где |[pic]|среднее квадратическое отклонение |

| |[pic]|дисперсия |

| |[pic]|средняя по ряду распределения |

| |[pic]|средняя по i-му интервалу |

| |[pic]|частота i-го интервала (число банков в интервале) |

[pic]

По рассчитанным показателям достаточно трудно судить о степени вариации

признака в совокупности, т.к. их величина зависит от размера значений

признака, поэтому более объективной характеристикой будет коэффициент

вариации, который рассчитывается по формуле:

[pic]

|где |[pic]|коэффициент вариации |

| |[pic]|среднее квадратическое отклонение |

| |[pic]|средняя по ряду распределения |

[pic]

Т.к. [pic], следовательно, данное значение коэффициента вариации

свидетельствует об однородности совокупности и надежности средней.

Для характеристики дифференциации банков по величине капитала,

рассчитаем коэффициент фондовой дифференциации по формуле:

[pic]

|где |[pic] |коэффициент фондовой дифференциации |

| |[pic] |средняя из 10% максимальных значений признака |

| |[pic] |средняя из 10% минимальных значений признака |

Т.к. 10% от 26 будет 2,6, то можно взять значения трех банков, имеющих

самые большие и самые меньшие значения капитала:

|[pic]: 770; 778; 785 |[pic]: 1045; 1004; 982 |

Тогда:

|[pic] |[pic] |

[pic]

Следовательно, средняя из 10% максимальных значений в 1,3 раза

превышает среднюю из 10% минимальных значений.

Определение характеристик генеральной совокупности

По условию задания предполагается, что исходные данные по 26 банкам

являются 5% выборкой из некоторой генеральной совокупности. Для определения

характеристик генеральной совокупности необходимо:

. определить характеристики выборочной совокупности: среднюю величину;

дисперсию; долю единиц, обладающих значением изучаемого признака;

дисперсию доли;

. рассчитать ошибки выборки;

. распространить результаты выборки на генеральную совокупность путем

определения доверительных интервалов, в которых с определенной

вероятностью можно гарантировать нахождение характеристик

генеральной совокупности.

Для определения характеристик выборочной совокупности, воспользуемся

результатами расчетов п.5 задания, в котором определили, что:

средняя величина капитала составляет: [pic]

дисперсия равна: [pic]

Доля банков, у которых капитал превышает среднюю величину, для

выборочной совокупности определяется по первичным данным таблицы №1. Число

таких банков равно 13, тогда их доля [pic] в выборочной совокупности

составляет:

[pic]

Дисперсия доли рассчитывается, как произведение значения доли на

дополнение ее до единицы, т.е.: [pic]. Тогда, дисперсия доли составляет:

[pic]

Для расчета ошибок выборки можно воспользоваться формулами для

бесповторного отбора, т.к. из условия задания можно определить численность

генеральной совокупности. Тогда, средняя ошибка выборки для средней

величины:

[pic]

|где |[pic]|дисперсия выборочной совокупности |

| |[pic]|численность единиц выборочной совокупности |

| |[pic]|численность единиц генеральной совокупности |

Т.к. [pic], что по условию составляет 5% от численности генеральной

совокупности, то [pic], тогда средняя ошибка выборки для средней величины:

[pic]

Предельная ошибка для средней величины рассчитывается по формуле:

[pic]

|где |[pic]|средняя ошибка выборки для средней величины |

| |[pic]|коэффициент доверия |

Коэффициент доверия [pic] принимается в зависимости от уровня

доверительной вероятности и числа степеней свободы. Для малой выборки

(меньше 30 единиц) определяется по таблице Стьюдента.

При заданной вероятности [pic] и числа степеней свободы [pic] [pic],

табличное значение [pic]. Тогда, предельная ошибка для средней величины:

[pic]

Доверительный интервал для средней величины генеральной совокупности:

[pic]

|где |[pic]|средняя величина факторного признака выборочной |

| | |совокупности |

| |[pic]|средняя величина факторного признака генеральной |

| | |совокупности |

| |[pic]|предельная ошибка средней величины факторного признака |

[pic]

Следовательно, с вероятностью 0,95 можно гарантировать, что средняя

величина капитала в расчете на один банк по генеральной совокупности будет

находиться в пределах от [pic] до [pic]

Средняя ошибка выборки доли банков, у которых капитал превышает среднюю

величину, для бесповторного отбора:

[pic]

|где |[pic] |дисперсия доли банков выборочной совокупности |

| |[pic] |численность единиц выборочной совокупности |

| |[pic] |численность единиц генеральной совокупности |

[pic]

Предельная ошибка доли банков рассчитывается по формуле:

[pic]

|где |[pic]|средняя ошибка выборки доли банков |

| |[pic]|коэффициент доверия |

Коэффициент доверия [pic] при вероятности [pic] по таблице Стьюдента

уже был определен, и он составляет [pic]. Тогда, предельная ошибка доли:

[pic]

Доверительный интервал для доли банков в генеральной совокупности:

[pic]

|где |[pic]|доля банков по выборочной совокупности |

| |[pic]|доля банков по генеральной совокупности |

| |[pic]|предельная ошибка доли |

[pic]

Следовательно, с вероятностью 0,95 можно гарантировать, что доля

банков, у которых величина капитала больше среднего значения, по

генеральной совокупности будет находиться в пределах от [pic] до [pic].

Установка наличия и характера связи

Связь между факторными и результативными показателями может быть одной

из двух видов: функциональной или корреляционной.

Функциональной, называется такая взаимосвязь, которая проявляется с

одинаковой силой у всех единиц совокупности, независимо от изменения других

признаков данного явления. Функциональные связи обычно выражаются

формулами.

Корреляционной называется взаимосвязь между факторным и результативным

показателем, которая проявляется только «в общем и среднем» при массовом

наблюдении фактических данных.

Содержательный анализ исходных данных выполнен ранее и установлено, что

капитал – факторный признак [pic], прибыль – результативный [pic], поэтому

на основании проведенных ранее вычислений можно сделать однозначный вывод,

что связь между факторным и результативным признаком не полная, а

проявляется лишь в общем, среднем, т.е. речь может идти только о

корреляционном виде связи.

Непременными условиями корректного использования корреляционного метода

являются достаточно большое число единиц совокупности, однородность

совокупности и отсутствие выделяющихся, «аномальных» наблюдений, проверка

которых уже выполнена в п.4 данного задания.

Для установки факта наличия связи, заполним групповую таблицу №5а, по

данным таблицы №5; на рисунке №1 построим поле корреляции, по исходным

данным таблицы №1, и эмпирическую линию регрессии, по данным таблицы №5а,

принимая середину интервала за [pic], за [pic] – прибыль в среднем на один

банк:

|Таблица №5а |

|1 |2 |3 |4 |5 |

|I |770 – 825 |10 |797,5 |15,48 |

|II |825 – 880 |3 |852,5 |19,23 |

|III |880 – 935 |7 |907,5 |19,54 |

|IV |935 – 990 |4 |962,5 |24,27 |

|V |990 – 1045 |2 |1017,5 |22,30 |

Анализ таблицы №5а свидетельствует, что существует зависимость между

капиталом и прибылью банков.

Поле корреляции, имеет форму вытянутого эллипса и ясно показывает, что

имеется тенденция к росту из левого нижнего угла в правый верхний. Значит,

имеется прямая корреляционная зависимость между капиталом и прибылью

банков.

Эмпирическая линия регрессии также имеет некоторую тенденцию к росту,

что также свидетельствует о наличии прямой корреляционной зависимости между

капиталом и прибылью банков.

Определение тесноты и существенности связи

Эмпирическая линия регрессии (рисунок №1) – ломаная линия. Изломы этой

линии свидетельствуют о влиянии на признак [pic] прочих факторов, помимо

признака [pic]. Чтобы абстрагироваться от влияния прочих факторов, нужно

прибегнуть к выравниванию полученной ломаной линии регрессии. Для этого

сначала необходимо установить теоретическую форму связи, т.е. выбрать

определенный вид функции, наилучшим образом отображающий характер изучаемой

связи.

Выбор формы связи имеет решающее значение в корреляционно-регрессионном

анализе, но этот выбор всегда связан с некоторой условностью, вызванный

тем, что нужно находить форму функциональной зависимости, в то время как

зависимость лишь в той или иной степени приближается к функциональной. Но

если зависимость довольно высокая, т.е. довольно близко приближается к

функциональной, тогда именно теоретическая линия регрессии и ее параметры

приобретают практическое значение.

На основании качественного анализа исходных данных (таблица №1) и

эмпирической линии регрессии (рисунок №1) можно предположить, что между

капиталом и прибылью банков существует линейная зависимость. Для

определения тесноты этой зависимости воспользуемся линейным коэффициентом

корреляции:

[pic]

|где |[pic]|значение факторного показателя |

| |[pic]|среднее значение факторного показателя |

| |[pic]|значение результативного показателя |

| |[pic]|среднее значение результативного показателя |

| |[pic]|число единиц в совокупности |

| |[pic]|среднее квадратическое отклонение по факторному |

| | |показателю |

| |[pic]|среднее квадратическое отклонение по результативному |

| | |показателю |

Для вычисления линейного коэффициента корреляции воспользуемся

расчетами, выполненными в таблице №4, тогда

[pic]

Среднее значение и среднее квадратическое отклонение результативного

показателя рассчитывается аналогично факторному:

[pic] [pic]

|где |[pic]|среднее значение результативного показателя |

| |[pic]|среднее квадратическое отклонение по результативному |

| | |показателю |

| |[pic]|значение результативного показателя |

| |[pic]|число единиц в совокупности |

[pic] [pic]

[pic]

Коэффициент корреляции показывает не только тесноту, но и направление

связи. Его значение изменяется от [pic] до [pic]. Если коэффициент имеет

знак минус, значит, связь обратная, если имеет знак плюс, то связь прямая.

Близость к единице в том и в другом случае характеризует близость к

функциональной зависимости.

Таким образом, значение [pic] свидетельствует о прямой и достаточно

тесной связи между величиной капитала и прибылью банка.

Однако, чтобы это утверждать, необходимо дать оценку существенности

линейного коэффициента корреляции, что можно выполнить на основании расчета

t-критерия Стьюдента:

[pic]

|где |[pic]|линейный коэффициент корреляции |

| |[pic]|число единиц в совокупности |

[pic]

Для числа степеней свободы [pic] и уровня значимости 1% табличное

значение [pic], т.е. [pic]. Следовательно, с вероятностью [pic] можно

утверждать, что в генеральной совокупности существует достаточно тесная

прямо пропорциональная линейная зависимость между величиной капитала и

прибылью банка.

Уравнение парной регрессии

Для выравнивания эмпирической линии регрессии (рисунок №1) необходимо

найти теоретическое уравнение связи. На основании вычислений, произведенных

в п.8, выравнивание можно производить по прямой, т.е. теоретическое

уравнение связи, имеющее линейный характер, в общем виде будет иметь вид:

[pic]

Найти теоретическое уравнение связи – значит, в данном случае,

определить параметры прямой. Это можно сделать способом наименьших

квадратов, который дает систему нормальных уравнений для нахождения

параметров прямой:

[pic]

|где |[pic]|значение факторного показателя |

| |[pic]|значение результативного показателя |

| |[pic]|число единиц в совокупности |

|Тогда: |[pic] |[pic] |

|где |[pic]|коэффициент корреляции |

| |[pic]|среднее квадратическое отклонение по факторному |

| | |показателю |

| |[pic]|среднее квадратическое отклонение по результативному |

| | |показателю |

| |[pic]|среднее значение результативного показателя |

| |[pic]|среднее значение факторного показателя |

[pic]

Следовательно, теоретическое уравнение связи имеет вид (см.

рисунок №1):

[pic]

С экономической точки зрения коэффициент регрессии [pic] говорит о том,

что при увеличении капитала на [pic] прибыль возрастает на [pic] или на

[pic]

По коэффициенту регрессии можно вычислить коэффициент эластичности и [pic]-

коэффициент.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов увеличится

результативный показатель при увеличении факторного признака на 1%:

[pic]

|где |[pic]|среднее значение результативного показателя |

| |[pic]|среднее значение факторного показателя |

[pic]

Следовательно, при увеличении капитала на 1%, прибыль увеличивается

на 1,82%.

[pic]- коэффициент показывает, на сколько своих среднеквадратических

отклонений измениться результативный показатель при изменении факторного

признака на одно свое среднеквадратическое отклонение:

[pic]

|где |[pic]|среднеквадратическое отклонение по факторному показателю|

| |[pic]|среднеквадратическое отклонение по результативному |

| | |показателю |

[pic]

Следовательно, при увеличении капитала на одно свое

среднеквадратическое отклонение прибыль увеличивается на 0,7 своих

среднеквадратических отклонений.

Анализ динамики прибыли

Анализ динамики выполняется путем расчета:

1. показателей, характеризующих изменение анализируемого показателя

по периодам;

2. средних показателей динамики.

Показатели, характеризующие изменение анализируемого показателя по

периодам, могут быть рассчитаны ценным и базисным методом. Ценные

показатели динамики характеризуют изменение каждого последующего показателя

по сравнению с предыдущим, а базисные по сравнению с уровнем, принятым за

базу сравнения. К таким показателям относятся:

. Абсолютный прирост:

|[pic] |[pic] |

|где |[pic]|уровень сравниваемого периода |

| |[pic]|уровень предыдущего периода |

| |[pic]|уровень базисного периода |

. Темп роста:

|[pic] |[pic] |

|где |[pic]|уровень сравниваемого периода |

| |[pic]|уровень предыдущего периода |

| |[pic]|уровень базисного периода |

. Темп прироста:

|[pic] |[pic] |

|где |[pic]|ценной темп роста сравниваемого периода |

| |[pic]|базисный темп роста сравниваемого периода |

. Абсолютное значение одного процента прироста:

[pic]

|где |[pic]|ценной абсолютный прирост сравниваемого периода |

| |[pic]|ценной темп прироста сравниваемого периода |

| |[pic]|уровень предыдущего периода |

. Пункты роста:

[pic]

|где |[pic]|базисный темп роста сравниваемого периода |

| |[pic]|базисный темп роста предыдущего периода |

К средним показателям динамики относятся:

. Средний уровень ряда:

[pic]

|где |[pic]|уровень периода |

| |[pic]|число уровней ряда динамики в изучаемом периоде |

. Средний абсолютный прирост:

[pic]

|где |[pic]|ценной абсолютный прирост периода |

| |[pic]|число годовых абсолютных приростов |

. Средний коэффициент роста:

[pic]

|где |[pic]|последний уровень ряда динамики в изучаемом периоде |

| |[pic]|уровень базисного периода |

| |[pic]|число уровней ряда динамики в изучаемом периоде |

. Средний темп роста:

[pic]

|где |[pic]|средний коэффициент роста |

. Средний темп прироста:

[pic]

|где |[pic]|средний коэффициент роста |

Для выполнения анализа динамики, из таблицы №1 по данным о прибыли банка №1

за отчетный год (4 квартала), рассчитаем все приведенные выше показатели

динамики, при этом за уровень базисного периода примем показатель прибыли

за IV квартал предыдущего года. Результаты вычислений показателей,

характеризующих изменение прибыли банка по периодам отражены в таблице №6:

|Таблица №6 |

|времен|ь, |прирост, |роста, % |прироста, |ое |ы |

|и |млн. |млн. руб. | |% |значение|роста|

| |руб. | | | |1% |, % |

| | |ой |сный|ой |сный|ой |сный| | |

|1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 |9 |10 |

|IV кв.|25,4 |— |— |— |— |— |— |— |— |

| | | | | | | | | | |

|I кв. |28,4 | | | | | | | 0,254|— |

| | |3,0 |3,0 |111,|111,|11,8|11,8| | |

| | | | |8 |8 | | | | |

|II кв.|27,6 |- | | | |- | | 0,284|- |

| | |0,8 |2,2 |97,2|108,|2,8 |8,7 | |3,1 |

| | | | | |7 | | | | |

|III |34,3 | | | | | | | 0,276| |

|кв. | |6,7 |8,9 |124,|135,|24,3|35,0| |26,3 |

| | | | |3 |0 | | | | |

|IV кв.|35,1 | | | | | | | 0,343| |

| | |0,8 |9,7 |102,|138,|2,3 |38,2| |3,2 |

| | | | |3 |2 | | | | |

Т.к. изучаемым периодом является отчетный год, то средний уровень ряда:

[pic]

Средний абсолютный прирост за отчетный год:

[pic]

Средний темп роста прибыли за отчетный год:

[pic]

Средний темп прироста прибыли за отчетный год:

[pic]

Таким образом, средняя квартальная величина прибыли банка за отчетный

год составила [pic], а ее среднеквартальный абсолютный прирост составил

[pic], что соответствует среднеквартальному темпу роста [pic], и

среднеквартальному темпу прироста [pic].

Показатели динамики свидетельствуют о ежеквартальном росте прибыли,

кроме II квартала отчетного года, когда было допущено снижение на [pic],

что составило [pic]. В целом за отчетный год прибыль банка возросла

на [pic], что составило [pic].

Прогнозирование значения прибыли

Найти прогнозное значение прибыли на следующий период, т.е. I квартал

следующего года, можно использовать метод аналитического выравнивания по

прямой. Для этого необходимо найти уравнение тренда, вида:

[pic]

|где |[pic]|порядковый номер периодов времени |

Чтобы найти уравнение тренда, нужно определить параметры [pic] и [pic].

Это можно сделать способом наименьших квадратов, который дает систему

нормальных уравнений прямой:

[pic]

|где |[pic]|значение прибыли банка за период |

| |[pic]|номер периода |

| |[pic]|число периодов |

Нахождение параметров упрощается при использовании метода отсчета от

условного нуля, тогда [pic] и система уравнений принимает вид:

[pic]

|Тогда: |[pic] |[pic] |

Для нахождения прогнозного значения прибыли банка №1 из таблицы №1,

рассчитаем параметры уравнения тренда по результатам вычислений,

произведенных в таблице №7:

|[pic] |[pic] |

Тогда, уравнение тренда, для расчета теоретического значения прибыли, имеет

вид:

[pic]

|Таблица №7 |

|Период|Прибыль|Условное |[pic] |[pic|Теоретическ|[pic]|[pic] |

|времен|, млн. |обозначен| |] |ие | | |

|и |руб. |ие | | |(расчетные)| | |

| | |[pic] | | |прибыли, | | |

| | | | | |[pic] | | |

|1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 |

|IV кв.|25,4 |-2 |- | 4| 25,10 | | |

| | | |50,8 | | |0,30 |0,0900 |

|I кв. |28,4 |-1 |- | 1| 27,63 | | |

| | | |28,4 | | |0,77 |0,5929 |

|II кв.|27,6 |0 | 0,0| 0| 30,16 |- | |

| | | | | | |2,56 |6,5536 |

|III |34,3 |1 | 34,3| 1| 32,69 | | |

|кв. | | | | | |1,61 |2,5921 |

|IV кв.|35,1 |2 | 70,2| 4| 35,22 |- | |

| | | | | | |0,12 |0,0144 |

|Итого | 150,8 | | 25,3| 10| 150,80 | | |

| | | | | | | |9,8430 |

Для нахождения прогнозного значения прибыли на I квартал следующего

года, необходимо в уравнение тренда подставить соответствующее значение

[pic]:

[pic]

Этот прогноз называется точечным, и фактическое значение всегда будет

сколько-нибудь отличаться от этой величины, поэтому необходимо найти

доверительные интервалы прогноза:

[pic]

|где |[pic|значение точечного прогноза |

| |] | |

| |[pic|табличное значение [pic]-критерия Стьюдента при уровне |

| |] |значимости [pic] |

| |[pic|среднее квадратическое отклонение от тренда |

| |] | |

| |[pic|число уровней ряда |

| |] | |

Среднее квадратическое отклонение от тренда рассчитывается по формуле:

[pic]

|где |[pic|фактическое значение уровня динамического ряда |

| |] | |

| |[pic|расчетное значение уровня динамического ряда |

| |] | |

| |[pic|число уровней ряда |

| |] | |

| |[pic|число параметров в уравнении тренда (для прямой [pic]) |

| |] | |

[pic]

Определить относительную ошибку уравнения можно как коэффициент

вариации по формуле:

[pic]

|где |[pic|среднее квадратическое отклонение от тренда |

| |] | |

| |[pic|среднее значение динамического ряда |

| |] | |

[pic]

Следовательно, ошибка невелика и составляет [pic].

По таблице Стьюдента, при уровне значимости 5% и числе степеней свободы

[pic], значение [pic]. Тогда доверительный интервал:

[pic]

С вероятностью [pic] можно утверждать, что прибыль банка №1 в

I квартале следующего года будет находиться в пределах от [pic] до [pic]

-----------------------

[pic]

Рисунок №1

Страницы: 1, 2

МЕНЮ

Статистика

ИНТЕРЕСНОЕ