2. Расчетная часть

Имеются следующие выборочные данные о деятельности российских коммерческих банков с ценными бумагами (выборка 3%-ная механическая), млн. руб.:

№ банка п/п Вложения в ценные бумаги Прибыль № банка п/п Вложения в ценные бумаги Прибыль
1 4069 110 19 9087 439
2 4279 538 20 8016 441
3 3959 85 21 7324 237
4 1032 60 22 3445 282
5 4152 39 23 2079 191
6 5347 153 24 2058 201
7 2286 215 25 648 12
8 2948 224 26 2673 77
9 2914 203 27 3145 282
10 1600 64 28 2048 451
11 2145 11 29 287 50
12 3811 153 30 2571 306
13 889 121 31 2081 440
14 584 94 32 3787 204
15 990 105 33 2131 63
16 1618 93 34 7298 650
17 1306 329 35 4729 538
18 1981 451 36 7096 175

Задание 1

Признак – вложения в ценные бумаги.

Число групп – пять.

Решение.

Построим статистический ряд распределения по признаку – вложения в ценные бумаги, образовав 5 групп с равными интервалами. Для этого определим величину интервала:

i = (9087-287)/5=1760.

Таким образом, получены следующие интервалы:

1) 287+1760=2047;

2) 2047+1760=3807;

3) 3807+1760=5567;

4) 5567+1760=7327;

5) 7327+1760=9087.

Составим расчётную таблицу.

Таблица 1 – Группировка банков по вложениям в ценные бумаги

Интервал число банков в группе (f) Середина интервала (x) x·f (x-x¯)² (x-x¯)²·f
1 287-2047 10 1167 11670 4840000 48400000
2 2047-3807 14 2927 40978 193600 2710400
3 3807-5567 7 4687 32809 1742400 12196800
4 5567-7327 3 6447 19341 9486400 28459200
5 7327-9087 2 8207 16414 23425600 46851200
итого - 36 - 121212 39688000 138617600

Рассчитаем средние значения x:

1)  для несгруппированных данных x¯= 116413/36=3233,6944 (млн.руб);

2)  для сгруппированных данных x¯= 121212/36=3367 (млн.руб).

Рассчитаем дисперсию:

σ² = 39688000/36=1102444,4.

Рассчитаем среднее квадратическое отклонение:

σ = (σ²)¹/²= 1049,9735, т.е. отклонение коммерческих банков по признаку вложений в ценные бумаги от среднего значения составляет 1049,9735 млн.руб.

Рассчитаем коэффициент вариации:

ν = σ / x¯ = 1049,9735/3367= 0,3118 или 31,18%, значение коэффициента показывает, что совокупность неоднородная, связь слабая, заметная.

Рассчитаем значения моды и медианны:

2047-3807 - модальный интервал, т.к. он имеет наибольшую частоту f=14.

Мо = 2047+1760·[(14-10)/((14-10)·(14-7))]=2298,4284.

2047-3807 – медианный интервал, т.к. его кумулятивная частота больше половины суммы частот (24>36:2).

Ме = 2047+1760·[((0,5·36)-10)/14]=3052,7141.

Задание 2

Связь между признаками – вложения в ценные бумаги и прибыль.

Решение.

Пусть y – прибыль банка.

i = 650-11/5=127,8.

Таким образом, получим следующие пять интервалов:

1)  11-138,8;

2)  138,8-266,6;

3)  266,6-394,4;

4)  394,4-522,2;

5)  522,2-650.

Построим корреляционную таблицу.

Таблица 2 – Корреляционная связь между прибылью и вложениями в ценные бумаги коммерческих банков

Прибыль Вложения в ценные бумаги Итого
287-2047 2047-3807 3807-5567 5567-7327 7327-9087
11-138,8 8 3 3 14
138,8-266,6 6 2 2 10
266,6-394,4 1 3 4
394,4-522,2 1 2 2 5
522,2-650 2 1 3
Итого 10 14 7 3 2 36

Составим расчетную таблицу.


Таблица 3. Корреляционно-регрессионный анализ показателей коммерческих банков

№ п/п Вложения в ценные бумаги f Прибыль yi¯-yобщ¯ (yi¯-yобщ¯)² (yi¯-yобщ¯)²·f
Всего На 1 банк
1 287-2047 10 1379 137.9 -86.7389 7523.6348 75236.3485
2 2047-3807 14 3150 225 0.3611 0.1304 1.8256
3 3807-5567 7 1616 230.8571 6.2183 38.6667 270.6668
4 5567-7327 3 1062 354 129.3611 16734.2971 50202.8912
5 7327-9087 2 880 440 215.3611 46380.4082 92760.8164
Итого 36 8087 224.6389 218472.5484

Рассчитаем межгрупповую и общую дисперсию[2].

σ²м/г = (yi¯-yобщ¯)²·f / ∑f = 218472,5484/36=6068,68.

σ²общ = y²¯- (y¯)² = 2823993/36 – (224.6389)² = 78444.25 - 50462.635 = 27981.615.

Рассчитаем коэффициент детерминации:

η² = σ²м/г / σ²общ = 6068,68 / 27981,615 = 0,217- характеризует долю результативного признака, которая формируется под влиянием фактора, в данном случае она мала, связь между факторами непрямая. Доля вариации признака, которая формируется под влиянием неучтенных в задаче признаков составляет 0,783 (1-0,217).

Найдем эмпирическое корреляционное отношение:

η = 0,466, т.е. теснота связи между результативным признаком (y) и фактором признаком (x) – умеренная.

Задание 3

По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,954 определите:

1.  Ошибку выборки средней величины вложения средств банками в ценные бумаги и границы, в которых будет находится средняя величина вложений в генеральной совокупности.

2.  Ошибку выборки доли банков с вложениями средств в ценные бумаги 3811 млн. руб. и более и границы, в которых будет находится генеральная доля.

Решение.

1.  Имеем следующие данные:

n = 36, т.к. выборка механическая 3%-ная, то N = 36:0,03 = 1200, x˜=3233.6944 (для несгруппированных данных при 3%-ной выборке), простая дисперсия для несгруппированных данных равна σ² = 4829787,323.Для вероятности 0,954 находим t=2.

Δx˜= 2· ≈721,49.

Таким образом, генеральная средняя будет находится в интервалах 3233,6944 – 721,49 ≤ x¯≤ 3233,6944 + 721,49,

2512,20 ≤ x¯≤ 3955,18.

Можно утверждать с вероятностью 0,954, что средняя величина вложений средств банками в ценные бумаги колеблется от 2512,20 до 3955,18 млн. руб.

2. По условию задачи n / N = 0.03 или 3%, выборочная доля (доля банков с вложениями средств в ценные бумаги 3811 млн. руб. и более равна w = 12/36 = 0,3333. Для вероятности 0,954 находим t=2. Предельную ошибку выборки определяем по формуле бесповторного отбора:

Δw = 2·≈0.15.

Предельная ошибка выборки, %:

Δ% = ·100 = 45%.

Генеральная доля имеет находится в пределах:

w - Δw ≤ p ≤ w + Δw; тогда для нашей задачи находим 0.18 ≤ p ≤ 0.48.

Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что доля коммерческих банков с вложениями средств в ценные бумаги 3811 млн. руб. и более колеблется от 18 до 48%.

Задание 4

Имеются следующие данные по коммерческому банку о просроченной задолженности по кредитным ссудам:

Год Задолженность по кредиту, млн. руб. (y) По сравнению с предыдущим годом

абсол. знач. 1% прироста, млн. руб.

(А%)

Абсолютный прирост, млн. руб. (Δy)

Темп роста, %

(Тр)

Темп прироста,

% (Тпр)

2000 1600 - - - -
2001 1700 +100

106,25

6.25

16

2002 1800

+100

105,88 5,88 17
2003 2340 +540 130.0

30,0

18
2004 2538,9 +198,9

108,5

8.5 23,4

Определите:

1.  Задолженность по кредиту за каждый год.

2.  Недостающие показатели анализа ряда динамики и внесите их в таблицу.

3.  Основную тенденцию развития методом аналитического выравнивания.

Осуществите прогноз задолженности на следующие два года на основе найденного тренда.

Постройте графики. Сделайте выводы.

Решение.

1)  Тпр (2001) = 106,25-100 = 6,25% по формуле Тпр = Тр-100;

2)  Δy (2001) = 6.25·16 = +100 млн. руб. по формуле А% = Δy / Тпр;

3)  y (2000) = 16·100 = 1600 млн. руб. по формуле А% = Δy / Тпр = 0,01yi-1;

4)  y (2001) = 1600 + 100 = 1700 млн. руб.;

5)  y (2002) = 1700+100 = 1800 млн. руб.;

6)  Тр(2002) = (1800 / 1700) ·100 = 105,88%;

7)  Тпр (2002) = 105,88-100 = 5,88%;

8)  А% (2002) = 100 / 5,88 = 17 млн. руб.;

9)  y (2003) = (130/100)·1800 = 2340 млн. руб.;

10) Δy (2003) = 2340-1800 = 540 млн. руб.;

11) А% (2003) = 540 / 30 = 18 млн. руб.;

12) у (2004) = (108,5 / 100)·2340 = 2538,9 млн. руб.;

13) Δу (2004) = 2538,9-2340 = 198,9 млн. руб.;

14) Тпр (2004) = 108,5-100 = 8,5%;

15) А% (2004) = 198,9 /8,5 = 23,4 млн. руб. [2, с. 287-298].

3. С помощью метода наименьших квадратов построим математическую модель, выражающую общую тенденцию изучаемого объекта. Для этого понадобятся данные следующей таблицы.

Таблица 4 – Построение линейной модели

t xt t·xt xt^ ε
1 1600 1600 1 1492.22 -107.78
2 1700 3400 4 1744 44
3 1800 5400 9 1995.78 195.78
4 2340 9360 16 2247.56 -92.44
5 2538.9 12694.5 25 2499.34 -39.56
9978.9 32454.5 55 0
сред.зн. 1995.78 6490.9 11

Линейная модель имеет вид: у = а1+ао·t. Найдем значения а1 и ао по формулам:

а1 = (t¯·xt - x¯· t¯) / (t²¯- (t¯)²) = (6490.9 – 1995.78·3) / (11-3²) = 503.56 / 2 = 251.78;

ао = x¯- a1· t¯ = 1995.78 – 251.78·3 = 1240.44.

Получили линейную модель y = 1240.44+251.78t.

Подставив в найденное уравнение t = 6, t = 7 получим точечные прогнозы на следующие два года. Прогнозная задолженность по кредиту на 2005 и 2006 соответственно равна 2751,12 и 3002,9 млн. руб.[2, с.298-317].

Фактические и расчетные данные по кредитной задолженности представлены в виде графика.

Рис. 1 – Просроченная задолженность по кредитным ссудам по коммерческому банку



Информация о работе «Статистические методы анализа результатов деятельности коммерческих банков»
Раздел: Банковское дело
Количество знаков с пробелами: 26850
Количество таблиц: 8
Количество изображений: 3

Похожие работы

Скачать
40574
16
3

... его доходность и наоборот. Актив баланса банка - это стоимость банковских ресурсов по целям их использования, источник будущих доходов по результатам банковской деятельности, Структура актива баланса - взвешенные по удельному весу и стоимостному исчисле­нию виды активных операций коммерческого банка с целью получения прибыли, обес­печения платежеспособности и ликвидности. Это основополагающее ...

Скачать
136054
21
12

... работы: изучена банковская система РФ; выявлены факторы, влияющие на банковскую деятельность; определены основные показатели и характеристики финансовых результатов деятельности коммерческого банка. Во второй части работы был проведен анализ финансовых результатов банковской деятельности КБ (на примере ОАО « СКБ-банк банк»). Изучена динамика экономического развития ОАО «СКБ-банк банк». Определен ...

Скачать
35503
10
5

... политики являются теми аспектами деятельности банка, на которые особое внимание обращают контролеры при проверке банка.   1.3 Статистические методы изучения кредитных операций Кредитные операции коммерческих банков изучаются с использованием ряда статистических методов. Среди них большое значение имеет метод группировок: классификация межбанковского, банковского кредита, получение кредита в ...

Скачать
31236
12
5

... направления части прибыли на укрепление материально-технической базы банка. Различают балансовую прибыль и чистую. 1.3 Статистические методы изучения финансовых результатов деятельности коммерческих банков Методом анализа финансового состояния банка является комплексное, органически взаимосвязанное исследование деятельности коммерческого банка с использованием математических, статистических ...

0 комментариев


Наверх