Статистична сукупність комерційних банків
Дипломная работа - Банковское дело
Другие дипломы по предмету Банковское дело
ідліку від умовного нуля (спосіб моментів), якщо мають місце рівні інтервали у варіаційному ряду.
Окрім показників варіації, виражених в абсолютних величинах, в статистичному дослідженні використовуються показники варіації (V), виражені у відносних величинах, особливо для цілей порівняння тієї, що коливається різних ознак однієї і тієї ж сукупності або для порівняння тієї, що коливається однієї і тієї ж ознаки в декількох совокупностях.
Дані показники розраховуються як відношення розмаху варіації до середньої величини ознаки (коефіцієнт осциляції), відношення середнього лінійного відхилення до середньої величини ознаки (лінійний коефіцієнт варіації), відношення середнього квадратичного відхилення до середньої величини ознаки (коефіцієнт варіації) і, як правило, виражаються у відсотках.
Формули розрахунку відносних показників варіації:
Аналіз однорідності статистичної сукупності доцільно проводити в наступній послідовності:
Визначення ступеня однорідності всієї сукупності поодинці або декільком істотним ознакам;
Визначення і аналіз аномальних спостережень;
Вибір оптимального варіанту виділення однорідних совокупностей.
У статистичній теорії і практиці розроблені різні підходи до оцінки ступеня однорідності. Цією проблемою займалися відомі учені - Ю. Аболенцев, Р. Кильдішев, В. Овсиенко і ін.
Способів і критерії виділення однорідних груп обєктів в межах початкової сукупності багато.
Важливою передумовою отримання науково-обгрунтованих результатів статистичного аналізу є перевірка і виконання гіпотези про близькість розподілу емпіричних даних нормальному закону. Для нормального закону розподілу характерно, що
Одним з недоліків даного підходу до оцінки характеру розподілу вважається наявність субєктивності в аналізі достатності величини відхилення Х від М0 і Me. На практиці використовуються критерії Пірсону, Романовського, Ястремського, Колмогорова.
Будь-яка досліджувана сукупність разом із значеннями ознак, що склалися під впливом чинників, безпосередньо характерних для досліджуваної сукупності, може містити і значення ознак, отриманих під впливом інших чинників, не характерних для основної сукупності. Такі значення різко виділяються, тому використання методології статистичного аналізу даної сукупності без попереднього аналізу і вивчення аномальних спостережень приводить до серйозних помилок.
Причини появи в сукупності аномальних спостережень умовно підрозділяють таким чином:
1)зовнішні, такі, що виникають в результаті технічних помилок;
2)внутрішні, такі, що обєктивно існують.
Такі спостереження для дослідника представляють особливий інтерес, оскільки можуть містити за рахунок впливу неврахованих чинників особливу інформацію. На практиці залежно від умов, місця і часу вплив одних чинників в кожен конкретний момент або проміжок часу значніший, ніж інших.
Вибір методу виявлення, аналізу аномальних спостережень визначається обємом сукупності, характером досліджуваних процесів і завдань (одновимірних або багатовимірних).
При реалізації одновимірних завдань при аналізі динамічної і статистичної інформації найбільш широкого поширення набув метод вияленія аномальних спостережень, заснований на визначенні q-статистики:
де yt - окремі рівні ряду;
у - середній рівень ряду;
y середнє квадратичне відхилення значень ряду від їх середнього рівня.
Якщо для розрахункового значення виконується умова
qt qtk p (p)
із заздалегідь заданим рівнем вірогідності, то дані спостереження вважаються аномальними і після логіко-економічному аналізу причин помилок аномальності підлягають заміні скоректованим значенням (у разі помилки "I") і не підлягають коректуванню (у разі "II").
Коректування здійснюється по схемі.
1.Розраховується нове значення рівня ряду:
yi (1) = qkp (p)y + y .
2. замінюється на .
3. Визначаються нові характеристики ряд з : та .
4. yi = qkp (p)y + y .
- Перевіряється аномальність значення yi :
yi - yi ,
де - заданий рівень точності определения yi .
Якщо дана умова виконується, то значення yi є скоректованим, не аномальним значенням, займає місце yi (1) у ряду і аналізу піддається yi (2) .
Якщо умова не виконується, то рекомендується розрахувати yi (2) і перевірити на аномальність. Процес коректування носить ітераційний характер.
Найбільшого поширення набув при дослідженні динаміки метод Ірвіна, заснований на визначенні i статистики. Аномальні спостереження виявляються по схемі:
i = yi yi-1 / y ,
Якщо розрахункове значення перевищить рівень критичного (із заданим рівнем точності і числом спостережень), то воно визнається аномальним.
Табульовані значення
Число спостереженькр0,950,9922,83,732,22,9101,52,0201,31,8301,31,7501,11,61001,01,5
Схема реалізації даного методу аналогічна попередньою, тільки у замінюється на yi-1 (попереднє значення ряду).
Спосіб, заснований на розрахунку q-статистики, застосовний для щодо стаціонарних рядів, оскільки при використанні для аналізу динамічних рядів, що мали яскраво виражену тенденцію, він приводить до помилок. Коректнішим є застосування статистики, в якій визначаються відхилення від теоретичних значень, отриманих по рівнянню тренда:
q i = yt - yt / y .
Доцільність виключення аномальних спостережень з сукупності, що вив?/p>