Статистическое исследование банковской деятельности в Российской Федерации

Чтобы дать представление о величине варьирующего признака недостаточно исчислить средний показатель. Кроме средней необходим показатель, характеризующий вариацию признака.

Вариация обусловлена действием различных факторов на развитие отдельных единиц совокупности. Чем более разнообразно условие, тем больше его вариация.

2.3. Показатели размера  и интенсивности вариации

Этапом изучения вариации признака в совокупности является измерение характеристик силы, величины вариации.

Наиболее простой характеристикой вариации признака является размах вариации (R).

Размах вариации – это разность между наибольшим и наименьшим значением признака в изучаемой совокупности:

R=xmax – xmin,

где xmax – наибольшее значение признака;

xmin – наименьшее значение признака.

Поскольку величина размаха характеризует лишь максимальное различие признака, она не может измерять закономерную силу его вариации во всей совокупности.

Он исчисляется при контроле качества продукции для определения систематически действующих причин на производственный процесс.

Предназначенный для данной цели показатель должен учитывать и обобщать все различия значений признака в совокупности без исключения.

Для измерения отклонения каждой варианты от средней величины в ряду распределения или в группировке применяется среднее линейное отклонение4:

Среднее линейное отклонение определяется по формулам:

а) для несгруппированных данных (ранжировочного ряда)

(простое);

б) для вариационного интервального ряда:

(взвешенное).

Среднее линейное отклонение показывает, на сколько в среднем каждое значение признака отклоняется от средней величины.

Среднее линейное отклонение дает обобщенную характеристику степени колеблемости признаков совокупности.

Средние линейные отклонения применяются на практике для анализа состава рабочих, ритмичности производства, равномерности поставок материалов и т.д.

Наибольшее применение в практике статистических работ находит показатель – дисперсия признака или средний квадрат отклонений, или квадрат среднего квадратического отклонения ( ). Дисперсия –  – определяется по формулам:

а) для ранжировочного ряда (несгруппировочных данных):

(простая);

б)для интервального ряда:

  (взвешенная).

Корень квадратный из дисперсии представляет среднее квадратическое отклонение : ( ):

а) для ранжировочного ряда:                    (простое);

б) для вариационного ряда:  (взвешенное).

Среднее квадратическое отклонение дает обобщенную характеристику признака совокупности и показывает во сколько раз в среднем колеблется величина признака совокупности.

Среднее квадратическое отклонение по величине всегда больше среднего линейного отклонения. Среднее квадратическое отклонение является мерой надежности средней величины: чем оно меньше, тем рсииточнее средняя арифметическая.

Дисперсия является оценкой одноименного показателя теории вероятности. Сопоставление линейных или среднеквадратических отклонений по признакам совокупности дает возможность определить статистическую однородность совокупности: чем меньше размер, тем совокупность более однородна.

Для оценки интенсивности вариации и для сравнения в ее разных совокупностях и тем более для разных признаков необходимы относительные показатели вариации.

Для сравнения вариации в разных совокупностях рассчитываются относительные показатели вариации. К ним относятся коэффициент вариации, коэффициент осцилляции и линейный коэффициент вариации (относительное линейное отклонение) (Таблица 2)

Таблица 2

Относительные показатели вариации

Показатели	Значение показателя	Порядок расчета	Примечание
Коэффициент вариации	Отношение среднеквадратическое отклонение к среднеарифметическому,в%		Позволяет судить об однородности совокупности
Коэффициент осцилляции	Отношение размаха вариации к средней, в%		Отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней
Линейный коэффициент вариации			Характеризует долю усредненного значения абсолютного отклонения от средней величины

 

В  статистической практике наиболее часто применяется коэффициент вариации.  Он используется не только для сравнительной оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33% (для распределений, близких к нормальному).

3.Статистическое исследование банковской деятельности в Российской Федерации

3.1. Анализ динамики изменения  уставного капитала кредитных  организаций

Уставный капитал кредитной организации составляется из величины вкладов ее участников и определяет минимальный размер имущества, гарантирующего интересы ее кредиторов.

В статистике динамикой называют процесс развития, движения сициально-экономических явлений во времени. Для отображения таких процессов строятся ряды динамики (хронологические, временные, динамические ряды), представляющие собой последовательность упорядоченных во времени значений статистического показателя. Любой вид динамики состоит из двух элементов:

1.Показатель времени t –это моменты или периоды времени, к которым относятся числовые значения показателей;

2.Уровень ряда y , под которым понимается значение статистического показателя, относящиеся к определенному моменту или периоду времени.

Каждый ряд динамики может быть представлен в табличной форме –в виде пар значений t1 и y1 (таблица 3) и в графической форме в виде диаграммы.

Таблица 3

Динамика изменения уставного капитала ОАО «Связьбанк», млн.руб.

Год (t1)	2007	2008	2009	2010
Уставный капитал (y1 )	2156790	2345985	2487590	3120258

 

При обработке статистических данных используются ряды динамики, различающиеся по следующим признакам: во времени, форме представления уровней, числу показателей, по расстоянию между датами или интервалами.

Во времени различают моментные и интервальные ряды динамики.

В моментных рядах уровни отражаются состояние явления на критический момент времени –начало квартала, года и т.д. Например, количество держателей акций банка, количество юридических лиц среди акционеров банка. В таких рядах каждый последующий уровень полностью или частично содержит значение предыдущего уровня, поэтому нельзя суммировать эти уровни для избежания повторного счета.

В интервальных рядах –уровни отражают состояние явления за определенный период времени –месяц, квартал, год. Эти ряды показателей объемов – суммы средств, размещенные клиентами на депозитах, стоимость выданных кредитов и т.д.

По форме представления уровней различают ряды абсолютных, относительных и средних величин.

Любое изменение уровней ряда динамики определяется базисным (сравнение с первым уровнем) и цепным (сравнение с предыдущим уровнем) способами. Оно может быть абсолютным (разность уровней ряда) и относительным (соотношение уровней).

Базисное абсолютное изменение представляет собой разность конкретного и первого уровней ряда (1), а цепное абсолютное изменение представляет собой разность конкретного и предыдущего уровней ряда (2).

 (1)         

   (2)

По знаку абсолютного изменения делается вывод о характере развития явления: при > 0 — рост, при < 0 — спад, при = 0 — стабильность.

Базисное относительное изменение представляет собой соотношение конкретного и первого уровней ряда (3), а цепное относительное изменение представляет собой соотношение конкретного и предыдущего уровней ряда (4).

 (3)

 (4)

Относительные изменения уровней — это по существу индексы динамики, критериальным значением которых служит 1. Если они больше ее, имеет место рост явления, меньше ее — спад, а при равенстве единице наблюдается стабильность явления.

Вычитая единицу из относительных изменений, получают темп изменения уровней, критериальным значением которого служит 0. При положительном темпе изменения имеет место рост явления, при отрицательном — спад, а при нулевом темпе изменения наблюдается стабильность явления.

Рассмотрим на примере порядок расчетов динамики уставного капитала банка.

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 5.

Динамика уставного капитала за ряд лет

од	Y	∆ Y Б	∆ Y Ц	I Б	I ц	ТБ	хар-р	Тц	хар-р
2007	2156590	-	-	-	-	-	-	-	-
2008	2345985	189395	189395	1,09	1,09	+0,09	рост	+0,09	рост
2009	2487590	331000	141605	1,15	1,06	+0,15	рост	+0,06	рост
2010	3120258	963668	632668	1,45	1,25	+0,45	рост	+0,25	рост
Итого	10110423		963668		1,13

Таким образом, данные таблицы 5 показывают рост уставного капитала.

 

 

3.2. Выявление связей  между явлениями и их признаками  в банковской деятельности

Одной из важнейших задач статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями. При исследовании таких связей выясняются причинно-следственные отношения между явлениями, а это, в свою очередь, позволяет выявить факторы, оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов.

Причинно-следственные отношения представляют собой такую связь явлений, при которой изменение одного из них –причины, ведет к изменению другого –следствия5.

Для описания причинно-следственных связей между явлениями и процессами в банковской сфере используется деление статистических признаков, отражающих отдельные стороны взаимосвязанных явлений, на факторные и результативные.

Факторными называются признаки, обуславливающие изменение других, связанных с ними признаков, являющихся причинами и условиями таких изменений. Результативными являются признаки, изменяющимися под воздействием факторных.

Формы проявления существующих взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве самых общих их видов выделяют функциональную и статистическую.

При исследовании корреляционных зависимостей решается широкий круг вопросов: 1) предварительный анализ свойств изучаемой совокупности; 2) установленные факта наличия связи, определение ее направления и формы; 3) измерение степени тесноты связи между признаками; 4) нахождение аналитического (математического) выражения связи или построение регрессионной модели; 5) оценка адекватности модели, ее интерпретации и практическое использование.

При проведении корреляционно-регрессивного анализа банковской деятельности должны соблюдаться определенные требования:

1) должна  обеспечиваться качественная однородность  изучаемой совокупности;

2) однородность изучаемой совокупности следует дополнить количественными характеристиками совокупности (с применением показателей вариации, проверки гипотезы о принадлежности «выделяющихся» или аномальных значений признака исследуемой совокупности);

3)учет  требований закона больших чисел: исходные данные должны быть  массивными, представительными;

4)включаемые  в исследование признаки-факторы  должны быть основными (оказывать, решающее влияние на уровень  результативного признака) и быть  независимыми друг от друга (не  должны дублировать друг друга);