Статистика денег и кредита

Медиана- величина изучаемого признака, которая находится в  середине упорядоченного ряда. Таким  образом, 50% объема кредита погашается менее чем за 237 дней, а другие 50% - более чем за 237 дней.

 

2.4. Изучение  межрегиональных финансовых результатов деятельности кредитных организаций с помощью показателей вариации.

 

Изучение межрегиональной  вариации финансовых результатов деятельности кредитных организаций проведем в виде сравнения финансовых результатов по различным регионам РФ. В качестве таких регионов было выбрано три: Приволжский округ, Сибирский округ, Северо-западный округ. Исходная  информация  представлена в таблице 2.2.1. Данная информация представлена в приложении Г.

Таблица 6

Исходные  данные по регионам РФ за 2003-2007 гг.

Период	Северо-западный округ	Приволжский округ	Сибирский округ
2003	971,1	2074,1	546,1
2004	2658,8	4789,3	894,2
2005	4 844,7	5 830,0	1 378,8
2006	12753,1	7 479,2	2 972,0
2007	19 861,5	11 675,8	5 711,4

 

Проведем анализ зависимости  финансовых результатов от месторасположения  региона, т.e. анализ того, как зависит прибыль от региона, в котором она образуется. Для этого рассчитаем межгрупповую, внутригрупповую дисперсии по регионам и общую дисперсию по правилу сложения дисперсий.

Таблица 7

Расчетные данные

Период	Северо-западный округ			Приволжский округ			Сибирский округ
	X1i			X2i			X3i
2003	971,1	-7246,8	525146660	2074,1	-4295,6	18452179,3	546,1	-1754	3077919,4
2004	2658,8	-5559	30902481	4789,3	-1580,4	2497664	894,2	-1406	1977679
2005	4 844,7	-3373,1	11377803,6	5 830,0	-539,7	291276,1	1 378,8	-922,5	851006,3
2006	12753,1	4535,3	2056894	7 479,2	1109,5	1230990,2	2 972,0	671,5	450912,3
2007	19 861,5	611643,7	135575749	11 675	5306,1	28154697	5 711,4	3410,9	11634238
Итого	41089,2	0	705059588	31848,4	0	50626806	11502,5	0	17991755

 

Вычислим   средние  арифметические   величины по каждой группе:

; ; 

Внутригрупповые дисперсии  по каждой группе:

; ;

Средняя из внутригрупповых дисперсий:

Вычислим межгрупповую дисперсию. Для этого предварительно определим  общую среднюю как среднюю  взвешенную из групповых средних:

Межгрупповая дисперсия:

Общая дисперсия по правилу сложения дисперсий:

Эмпирическое корреляционное отношение:

Величина корреляционного  отношения, равная 0,32, отражает несущественную связь между группировочным и  результативным признаками, т.е это говорит о том, что финансовый результат, т.е прибыль кредитных организаций не зависит от того, в каком регионе она образуется.

Вариация значений признака в каждой группе значительна и  составляет:

в первой группе:    при х₁=8217,8;

во второй группе: при х₂=6369,7;

в третьей группе:   при х₃=2300,5.

Вариация значений признака между группами составляет   при .

Полученные показатели можно свести в одну таблицу.

Таблица 8

Обобщающая  таблица статистических расчетов

Показатель
Значение	5629,3	51578543	6109811	57688354	0,32
Краткая характеристика	Общая средняя, как средняя взвешенная из групповых средних	Средняя из внутригрупповых  дисперсий отражает случайную вариацию, т.е часть вариации, происходящую под влиянием неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора.	Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию, т.е различия в величине изучаемого признака, возникающего под влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки	Общая дисперсия измеряет вариации признака во всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию	Эмпирическое корелляционное отношение

 

На основе проведенного анализа было установлено, что прибыль  кредитных организаций не зависит  от географического расположения, численности  проживающих в регионе и от его экономического уровня. Из проведенного анализа видно, что в Приволжском округе прибыль в 2007 году увеличилась, по сравнению с предыдущим, в 1,56 раза. Такой же рост наблюдается и в других регионах страны. Что связано с приходом новой власти и оздоровлением экономики РФ в целом.

 

2.5. Анализ общего объема денежной массы.

Для анализа денежного  обращения и кредита были использованы данные из Российского статистического  ежегодника.

В таблице представлена исходная информация для анализа  объема денежной массы за период 1999-2005 гг. Данная информация представлена в приложении А.

Таблица 9

Исходные  данные о динамике объема денежной массы за 1999-2012гг.

Период, годы	1999	2000	2001	2009	2010	2011	2012
Денежная масса М2	220,8	714,6	1154,4	1612,6	2134,5	3212,7	4363,3
В том числе: Наличные деньги М0	80,8	266,1	418,9	583,8	763,2	1147,0	1534,8
Безналичные средства	140,0	448,4	735,5	1028,8	1371,2	2065,6	2828,5

 

Графическое представление  общего объема денежной массы представлено на рисунке 

Рис. 3.Динамика общего объема денежной массы за 1999-2012гг.

Рассчитаем  абсолютные приросты, темпы роста и темпы  прироста объема денежной массы за указанный период по следующим формулам:

,  , , ,

 

Таблица 10

Показатели  динамики общего объема денежной массы  за 1999-2005 гг.

Показатель	xi
Период
1999	220,8	−	−	−	−	−
2000	714,6	493,8	3,24	2,24	3,24	2,24
2001	1154,4	493,8	1,62	0,62	5,23	4,23
2002	1612,6	458,2	1,39	0,39	7,31	6,31
2003	2134,5	521,9	1,32	0,32	9,67	8,67
2004	3212,7	1078,2	1,51	0,51	14,56	13,56
2005	4363,3	1150,6	1,36	0,36	19,76	18,76

 

Анализируя табл.10 и рисунок 3 можно сделать обобщающие выводы. Минимальный объем денежной массы за рассматриваемый период приходится на 1999 год, что можно связать с экономическим кризисом 1998 года. Начиная 1999 года объем денежной массы неуклонно растет, о чем показывает темп прироста денежной массы 224% (или 493,8 млрд.руб.). Также с того года наблюдается тенденция по увеличению объема денежной массы, что можно связывать с оздоровлением экономики РФ в целом. Относительно базисного темпа прироста можно отметить, что по сравнению с 1999 годом общий объем денежной массы возрастает с каждым годом в несколько раз.

Проверим статистическую совокупность, состоящую из отдельных показателей по кредитам в рублях, предоставленным кредитными организациями физическим лицам и индивидуальным предпринимателям по Приволжскому Федеральному округу РФ за январь 2007г. на однородность. Данная информация представлена в приложении Б.

 

Средняя арифметическая: 

 

Таблица 11

Расчеты для  вычисления обобщающих показателей  и показателей 

вариации

Регион		Объем выданных кредитов физическим лицам,  тыс.руб xi				2
Республика Башкортостан		46174441		9056803		82025680580000
Республика  Татарстан		53343121		16225483		263266298600000
Удмуртская  Республика	18844084		-18273553		333922739200000
Пермский  край	38989528		1871891		3503975916000
Кировская область	11803664		-25313973		640797229000000
Самарская область	92607725		55490088		3079149866000000
Саратовская область	24403157		20685520		427890737700000
Ульяновская область	10775382		-26342255		693914398500000
Итого	296941102		0		5524470000000000

 

 

Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины. Вычисляется по формуле:

 

Среднеквадратическое  отклонение- это обобщенная характеристика размеров вариации признака в совокупности. Выражается в тех же единицах, что  и признак:

 

 

Коэффициент вариации- относительный  показатель вариации. Дает характеристику однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент  вариации не превышает 33%.

Однородность единиц статистической совокупности  формируется под воздействием определенных причин и условий. Социально-экономическое положение регионов в России характеризуется глубочайшей дифференциацией и  разнообразием ситуаций. Это обусловлено уровнем экономического развития регионов, ходом становления рыночных отношений, малого бизнеса и т.д. Для каждого региона складывается свой специфический, соответствующий их социально- экономическому развитию уровень предоставления кредита. Таким образом, можно  утверждать, что изучаемая совокупность уровня предоставления кредита в январе 2007г. является однородной, так как коэффициент вариации V_σ=22,4% < 33%. Связана такая однородность с общим экономическим уровнем Приволжского Федерального округа.

 

2.6 Анализ взаимосвязи  количества кредитных организаций и уровнем процентной ставки по кредиту.

 

Предположим, что количество кредитных организаций  зависит  от уровня процентной ставки по кредиту. Проверим это предположение с  помощью корреляционно-регрессивного  анализа (КРА).

Информацию для исследования находим на сайте www.gks.ru. Приложении А.

Таблица 12

Исходные  данные

Период	Кол-во кредитных организаций xi	Уровень процентной ставки yi	X*Y	X2	Y2
1999	2483	18,5	45935,5	6165289	342,25
2000	2316	13,4	31034,4	5363856	179,56
2001	2126	13,5	28701	4519876	182,25
2002	2003	13,9	27841,7	4012009	193,21
2003	1828	9,8	17914,4	3341584	96,04
2004	1668	12,5	20850	2782224	156,25
2005	1518	10,4	15787,2	2304324	108,16
∑	13942	92	188064,2	28489162	1257,72