Статистический анализ уровня прибыли кредитных организаций РФ | Статья в сборнике международной научной конференции

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: 9. Финансы, деньги и кредит

Опубликовано в

V международная научная конференция «Актуальные вопросы экономики и управления» (Москва, июнь 2017)

Дата публикации: 27.05.2017

Статья просмотрена: 228 раз

Библиографическое описание:

Осипова, К. А. Статистический анализ уровня прибыли кредитных организаций РФ / К. А. Осипова. — Текст : непосредственный // Актуальные вопросы экономики и управления : материалы V Междунар. науч. конф. (г. Москва, июнь 2017 г.). — Москва : Буки-Веди, 2017. — С. 60-62. — URL: https://moluch.ru/conf/econ/archive/222/12497/ (дата обращения: 20.04.2024).



В статье рассмотрено влияние различных факторов, которые влияют на объем прибыли по кредитным организациям в РФ. Рассматриваемый период — 2005–2015 гг. Также в статье выделен один наиболее значимый фактор и на его основе построено уравнение регрессии.

Ключевые слова: объем прибыли по кредитным организациям, уравнение регрессии, корреляционно-регрессионный анализ, t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера

Объем прибыли в году определяется путем суммирования полученных доходов за вычетом произведенных расходов по действующим кредитным организациям.

Анализ динамики рассматриваемого показателя по кредитным организациям РФ (рис.1) показывает, что, данный показатель не имеет устойчивого роста или снижения и является достаточно изменчивым.

Рис. 1. Динамика объема прибыли по кредитным организациям РФ

На основе данных официальной статистики был проведен многофакторный анализ факторов, влияющих на уровень прибыли кредитных организаций РФ.

В качестве результативного признака (Y) примем объем прибыли по кредитным организациям (% к предыдущему году) в Российской Федерации за период 2005–2015 гг.

Этот показатель формируется под влиянием множества факторов. Проведем корреляционный анализ, в ходе которого оценим тесноту связи между признаками, установим направление связи [1]. Это позволит выявить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак.

Факторными признаками являются:

Х1 — число страховых организаций;

Х2 — денежная масса (% к предыдущему году);

Х3 –финансовые вложения по основным отраслям экономики (% к предыдущему году);

Х4 — объем ВВП в текущих ценах (% к предыдущему году);

Х5 — денежные доходы населения (% к предыдущему году).

Измерить взаимосвязи между признаками можно с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции [2].

В результате реализации процедуры корреляционного анализа получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 2). Для того чтобы выявить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на объем прибыли по кредитным организациям, построим корреляционную матрицу и выявим наибольшее значение по модулю.

Таблица 2

Матрица парных коэффициентов корреляции

Y

X1

X2

X3

X4

X5

Y

1,0000

X1

0,1851

1,0000

X2

0,3906

0,1715

1,0000

X3

0,2155

0,0718

0,4848

1,0000

X4

0,6397

0,2644

0,8726

0,2785

1,0000

X5

0,3509

0,5487

0,7039

0,3556

0,5391

1,0000

Из взятых факторов наибольшее влияние на объем прибыли по кредитным организациям оказывает фактор Х4. Для более точной оценки данного фактора проведем регрессионный анализ [3].

Результаты регрессионного анализа представим в таблице 3. Коэффициент множественной корреляции R= 0,6397, что говорит о прямой тесной взаимосвязи признаков в уравнении. Коэффициент детерминации R2=0,409. Он показывает, что 40,9 % вариации объема прибыли по кредитным организациям в Российской Федерации за 2005–2015 гг. обусловлено вариацией включенных в модель факторов, на остальные неучтенные в модель факторы приходится 59,1 %.

Таблица 3

Регрессионная статистика

Показатели

Значения

Множественный R

0,6397

R-квадрат

0,409

Нормированный R-квадрат

0,3436

Стандартная ошибка

33,47

Наблюдения

11

Показатели

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

6985,6944

6985,6944

6,2355

0,03402251

Остаток

9

10082,6589

1120,2954

Итого

10

17068,3534

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-значение

Y-пересечение

-156,7

111,2579

-1,4

0,1924

X4

2,38

0,9549

2,49

0,0340

Уравнение регрессии примет вид:

Анализ параметров уравнения регрессии показал, что с ростом объема ВВП в текущих ценах на 1 % объем прибыли по кредитным организациям будет увеличиваться на 2,38 %.

Проверка адекватности модели осуществляется с помощью расчета F- критерия Фишера [4]. Fтабл=5,12, Fфакт=6,2355. Следовательно, Fфакт> Fтабл, нулевая гипотеза отклоняется и уравнение статистически значимо.

Для оценки значимости параметров уравнения используется t-критерий Стьюдента. Так, tb=2,49, tтабл=2,228. Таким образом, tb> tтабл, следовательно, параметры регрессии являются статистически значимыми.

Оценка объема прибыли по кредитным организациям в РФ за исследуемый период показала, что этот показатель достаточно изменчив, не имеет устойчивого роста или снижения. Многофакторный анализ показал, что наибольшее влияние на объем прибыли по кредитным организациям в РФ оказывает объем ВВП в текущих ценах. Зависимость является прямой и тесной, то есть с увеличением объема ВВП в текущих ценах будет увеличиваться объем прибыли по кредитным организациям.

Литература:

  1. Елисеева И. И. Практикум по общей теории статистики: учеб. пособие / И. И. Елисеевой, Н. А. Флуд, М. М. Юзбашев; под редакцией И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 512 с.
  2. Лялин В. С. Статистика: теория и практика в Excel — М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. — 448 с.
  3. Снатенков А. А. Экономико-статистическое исследование состояния сберегательного дела в России / А. А. Снатенков, Т. В. Тимофеева // Экономика и предпринимательство. 2015. № 6–2. С. 929–933.
  4. Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Практикум по финансовой статистике. Оренбург.: Издательский центр ОГАУ, 2004.
Основные термины (генерируются автоматически): объем, кредитная организация РФ, парной коэффициент корреляции, прибыль, РФ, корреляционный анализ, многофакторный анализ, регрессионный анализ, результативный признак, Российская Федерация.

Ключевые слова

корреляционно-регрессионный анализ, уравнение регрессии, объем прибыли по кредитным организациям, t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера

Похожие статьи

Статистический анализ уровня безработицы в Российской...

объем, РФ, прибыль, парной коэффициент корреляции, кредитная организация РФ, многофакторный анализ, регрессионный анализ, результативный признак, Российская Федерация, корреляционный анализ.

Статистический анализ кредитования в РФ | Статья в журнале...

Проведем многофакторный корреляционно-регрессионный анализ в период 2000–2014 гг.

Из корреляционной матрицы видна достаточно сильная взаимосвязь между результативным (У) и факторными признаками Х6.

Статистический анализ объема кредитования физических лиц...

кредит, лицо, корреляционно-регрессионный анализ, прожиточный минимум, объем, Доход населения, РФ, регрессионный анализ, корреляционная матрица, банк.

Корреляционно-регрессионный анализ как способ...

Статистический анализ уровня прибыли кредитных организаций... Ключевые слова: объем прибыли по кредитным организациям, уравнение регрессии, корреляционно-регрессионный анализ, t-критерий.

Статистический анализ просроченной задолженности...

кредит, лицо, корреляционно-регрессионный анализ, прожиточный минимум, объем, Доход населения, РФ, регрессионный анализ, корреляционная матрица, банк. Анализ просроченной дебиторской задолженности организации.

Факторный анализ валового внутреннего продукта РФ

Ключевые слова: ВВП, корреляционно-регрессионный анализ, матрица парных коэффициентов корреляции, уравнение

Для выявления факторов, оказывающих наибольшее влияние на валовой внутренний продукт РФ, проведем многофакторный...

Статистическое изучение динамика чистой прибыли кредитных...

Статистический анализ объема кредитования физических лиц... кредит, лицо, корреляционно-регрессионный анализ, прожиточный минимум, объем, Доход населения, РФ, регрессионный анализ, корреляционная матрица, банк.

Анализ динамики и прогнозирования объема ипотечного...

Проанализированы динамика задолженности по ипотечному кредитованию. С помощью корреляционно-регрессионного анализа осуществлен прогноз уровня объема выданных ипотечных кредитов в Российской Федерации.

Статистический анализ объема инвестиций в основной капитал...

Проведем корреляционный анализ исходных показателей. Для этого строим матрицу коэффициентов парной корреляции (Анализ данных — корреляция) [3]. Таблица 1.

Похожие статьи

Статистический анализ уровня безработицы в Российской...

объем, РФ, прибыль, парной коэффициент корреляции, кредитная организация РФ, многофакторный анализ, регрессионный анализ, результативный признак, Российская Федерация, корреляционный анализ.

Статистический анализ кредитования в РФ | Статья в журнале...

Проведем многофакторный корреляционно-регрессионный анализ в период 2000–2014 гг.

Из корреляционной матрицы видна достаточно сильная взаимосвязь между результативным (У) и факторными признаками Х6.

Статистический анализ объема кредитования физических лиц...

кредит, лицо, корреляционно-регрессионный анализ, прожиточный минимум, объем, Доход населения, РФ, регрессионный анализ, корреляционная матрица, банк.

Корреляционно-регрессионный анализ как способ...

Статистический анализ уровня прибыли кредитных организаций... Ключевые слова: объем прибыли по кредитным организациям, уравнение регрессии, корреляционно-регрессионный анализ, t-критерий.

Статистический анализ просроченной задолженности...

кредит, лицо, корреляционно-регрессионный анализ, прожиточный минимум, объем, Доход населения, РФ, регрессионный анализ, корреляционная матрица, банк. Анализ просроченной дебиторской задолженности организации.

Факторный анализ валового внутреннего продукта РФ

Ключевые слова: ВВП, корреляционно-регрессионный анализ, матрица парных коэффициентов корреляции, уравнение

Для выявления факторов, оказывающих наибольшее влияние на валовой внутренний продукт РФ, проведем многофакторный...

Статистическое изучение динамика чистой прибыли кредитных...

Статистический анализ объема кредитования физических лиц... кредит, лицо, корреляционно-регрессионный анализ, прожиточный минимум, объем, Доход населения, РФ, регрессионный анализ, корреляционная матрица, банк.

Анализ динамики и прогнозирования объема ипотечного...

Проанализированы динамика задолженности по ипотечному кредитованию. С помощью корреляционно-регрессионного анализа осуществлен прогноз уровня объема выданных ипотечных кредитов в Российской Федерации.

Статистический анализ объема инвестиций в основной капитал...

Проведем корреляционный анализ исходных показателей. Для этого строим матрицу коэффициентов парной корреляции (Анализ данных — корреляция) [3]. Таблица 1.