Статистическое исследование банковской деятельности в Российской Федерации

5)при  практическом применении результатов  изучения корреляционной связи  следует иметь в виду, что все  основные положения теории корреляции  и регрессии разрабатывались  из предложения о нормальном  характере распределения рассматриваемых  признаков.

Корреляционно-регрессивный анализ применяется преимущественно только к признакам, которые имеют количественное выражение.

3.3. Статистическое изучение взаимосвязей в банковской сфере

 

На практике статистическому изучению подвергаются наиболее важные показатели финансовой деятельности банков.

Функциональные связи в банковской деятельности не используются, так как по сути являются абстрактными. В массовых явлениях проявляются статистические связи, при которых строго определенному значению факторного признака ставится в соответствие множество значений результативного.

Примером статистической связи может служить зависимость расходов на рекламу кредитных продуктов банка количеству заключенных кредитных договоров.

Любую статистическую связь можно представить в виде набора локальных распределений результативного признака при фиксированных значениях факторного:

Х1 :        У1.1 У1.2…У1.3…У1.n

Х2:        У2.1У2.2…У2.3….У2.n

Хn :        Уn.1 Уn.2…Уn.3…Уn.n

Если при изменении значений факторного признака х1 будут смещаться центры локальных распределений (меняться значение локальных средних y1, но не будут меняться форма локальных распределений (значения внутригрупповых средних квадратических отклонений, то можно говорить о наличии между ними признака корреляционной связи.

Корреляционная связь является частным случаем статистической связи. При корреляционной связи с изменением значения  факторного признака х1 закономерно изменяется среднее значение результативного признака y1, в то время как  в каждом отдельном случае факторный признак может принимать множество различных значений.

Статистическая связь может представлена уравнением следующего вида:

ỹ2 =f (х2) +ơ2

Где ỹ2 –расчетное значение  результативного признака,

f (х2) – часть значения результативного признака, сформировавшаяся под воздействием неконтролируемых факторов или ошибок измерения.

Основным методом изучения статистической взаимосвязи является статистическое моделирование связи на основе корреляционного и регрессионного анализа.

Задачей корреляционного анализа является количественное определение тесноты связи между двумя признаками при парной связи или между результативным и несколькими факторными при множественной связи, влияние вариации одного факторного признака на результативный.

Наиболее полно в статистике разработана методология парной корреляции, рассматривающей  влияние вариации одного факторного признака на результативный.

Исследование парной корреляции осуществляется на основе корреляционного анализа, который предполагает последовательное решение ряда задач:

-выявление  связи;

-описание  связи в табличной и графической  формах;

-измерение  тесноты связи,

-формулировка  выводов о характере существующей  связи.

Задача выявления связи может быть решена при помощи следующих приемов:

-визуализация  связи (построение и визуальный  анализ корреляционного поля);

-использование  результатов аналитической группировки  и др.

Описание выявленной связи при проведении корреляционного анализа проводится в двух формах –табличной и графической.

Рассмотрим пример наличия корреляционной связи между двумя признаками с использованием ряда методов (таблица 6).

Таблица 6

Стоимость основных фондов (обеспечение техническими средствами) и объем реализованных банковских услуг по 6 однотипным филиалам банкам, млн.руб.

Филиалы банка	Стоимость основных фондов	Объем реализованных банковских услуг	хi - х	yi-y
1	12	28	-	-
2	16	40	-	-
3	25	38	-	-
4	38	65	-	-
5	43	80	-	-
6	55	101	-	-
7	60	95	-	-
8	80	125	+	+
Итого	329	572	+	+

 

Используем графический метод для установления корреляционной связи.

Для этого, имея n взаимосвязанных пар значений x и y и пользуясь прямоугольной системой координат, каждую такую пару изобразим в виде точки на плоскости с координатами x и y. Соединяя последовательно нанесенные точки, получаем ломаную линию, именуемую эмпирической линией регрессии (рис.1). Анализируя эту линию, визуально можно определить характер зависимости между признаками x и y.

 

 

 

 

 

 

 

 

На графике линия похожа на восходящую прямую, что позволяет выдвинуть гипотезу о наличии прямой зависимости между величиной основных средств и объемом реализации.

Рассмотрение параллельных данных (значений x и y в каждой из n единиц). Единицы наблюдения располагают по возрастанию значений факторного признака х и затем сравнивают с ним (визуально) поведение результативного признака у. В данном примере в большинстве случаев по мере увеличения значений x увеличиваются и значения y (за несколькими исключениями), поэтому, можно говорить о прямой связи между х и у (этот вывод подтверждает и эмпирическая линия регрессии).

В дальнейшем для ее измерения рассчитывают несколько коэффициентов.

 

Заключение

Банковская статистика разрабатывает систему статистических показателей, характеризующих кредитные и расчётные отношения банков с предприятиями, а также денежные обращения в стране. В число этих показателей входят объём и структура выданных ссуд, объекты кредита, своевременность возврата ссуд, оборачиваемость и динамика ссудной задолженности, объём и распределение расчётных операций по способам расчётов, денежная масса в стране и др.

Банковская статистика позволяет выявлять факторы доходности, поддержания ликвидности, позволяет определить степень риска пи представлении банковских услуг и их минимизации.

 Она разрабатывает систему статистических показателей, характеризующих кредитные и расчётные отношения банков с предприятиями, а также денежные обращения в стране.

Наиболее важные показатели финансовой деятельности банков подвергаются статистическому изучению.

Основным методом изучения статистической взаимосвязи является статистическое моделирование связи на основе корреляционного и регрессионного анализа.

  Наиболее полно в статистике разработана методология парной корреляции, рассматривающей  влияние вариации одного факторного признака на результативный.

Широко применяется в банковской статистике метод статистических группировок, который позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.

Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных.

Список литературы

1. Божко Т.Н.Финансовая статистика: Практикум.-Воронеж: Изд-во ВГУ,2005.-31 с.

2.Кошевой  О.С. Основы статистики: Учебное пособие.-Пенза:Пензенский  гос.университет,2005.-168 с;

3.Сизова Т.М. Статистика: Учебное пособие.-СПб.:СПб ГУИТМО,2005.-190 с.

4. Статистика: учеб. пособие/ А.В. Багат, М.М. Конкина, В.М. Симчера; под ред. В.М.Симчеры. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 368с.

5.Лугинин О.Е. Статистика финансов. Учебное пособие.//По ред. Маличенко И.П./м.:Изд-во Феникс.2010-378 с;

6. Сборник  задач по общей теории статистике. Учебное пособие. Изд. 2-е/Под ред.к.э.н, доцента Серга Л.К..-М.:Информационно-издательский дом «Филинъ, 2001  -360 с.»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 Кошевой О.С. Основы статистики: Учебное пособие.-Пенза:Пензенский гос.университет,2005.- с.45

2 Кошевой О.С. Основы статистики: Учебное пособие.-Пенза:Пензенский гос.университет,2005.- с.67

3 Статистика: учеб. пособие/ А.В. Багат, М.М. Конкина, В.М. Симчера; под ред. В.М.Симчеры. - М.: Финансы и статистика, 2005. – с.120

4 Божко Т.Н.Финансовая статистика: Практикум.-Воронеж: Изд-во ВГУ,2005.-с.15

5 Сизова Т.М. Статистика: Учебное пособие.-СПб.:СПб ГУИТМО,2005.-с.120