Контрольная: Статистика
Государственный университет управления Институт заочного обучения Специальность Ц менеджмент Кафедра статистики КОНТРОЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ по дисциплине: лСтатистика Выполнил студент 2-го курса Группа № УП4 Студенческий билет № Содержание 1. Статистический формуляр исходных данных задания_____________________ 3 2. Качественный анализ исходных данных________________________________ 3 3. Изучение концентрации банковского капитала___________________________ 4 4. Проверка однородности и нормальности распределения___________________ 6 5. Построение ряда распределения_______________________________________ 8 6. Определение характеристик генеральной совокупности__________________ 13 7. Установка наличия и характера связи__________________________________ 16 8. Определение тесноты и существенности связи__________________________ 18 9. Уравнение парной регрессии________________________________________ 20 10. Анализ динамики прибыли__________________________________________ 22 11. Прогнозирование значения прибыли__________________________________ 251. Статистический формуляр исходных данных задания
Таблица №1 | |||||||
№ банка п/п | Капитал, млн. руб. | Прибыль, млн. руб. | |||||
IV квартал отчетного года | IV квартал предыдущего года | Отчетный год | |||||
I квартал | II квартал | III квартал | IV квартал | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
1 | 982 | 25,4 | 28,4 | 27,6 | 34,3 | 35,1 | |
2 | 971 | 19,3 | 21,3 | 18,4 | 20,1 | 22,6 | |
3 | 965 | 17,1 | 18,1 | 19,6 | 18,6 | 20,1 | |
4 | 1045 | 18,4 | 18,2 | 20,3 | 19,1 | 20,8 | |
5 | 1004 | 17,3 | 19,8 | 21,6 | 22,3 | 23,8 | |
6 | 958 | 20,3 | 17,6 | 18,1 | 17,8 | 19,3 | |
7 | 932 | 15,6 | 16,2 | 18,3 | 17,4 | 21,3 | |
8 | 931 | 16,8 | 17,2 | 15,6 | 20,0 | 18,4 | |
9 | 928 | 17,1 | 15,6 | 16,3 | 18,4 | 20,2 | |
10 | 924 | 15,1 | 14,8 | 17,3 | 16,5 | 19,4 | |
11 | 921 | 16,8 | 15,6 | 18,3 | 17,4 | 20,6 | |
12 | 901 | 15,1 | 14,3 | 17,6 | 16,2 | 15,6 | |
13 | 880 | 17,4 | 18,3 | 15,6 | 19,0 | 21,3 | |
14 | 873 | 15,5 | 16,5 | 16,0 | 17,3 | 18,1 | |
15 | 864 | 18,8 | 19,6 | 17,3 | 18,4 | 21,2 | |
16 | 859 | 13,6 | 15,8 | 17,1 | 14,2 | 18,4 | |
17 | 804 | 13,8 | 14,7 | 18,3 | 17,1 | 16,5 | |
18 | 821 | 11,6 | 15,3 | 13,2 | 15,5 | 17,2 | |
19 | 801 | 15,2 | 14,3 | 15,6 | 17,0 | 18,0 | |
20 | 801 | 13,3 | 15,4 | 16,2 | 17,3 | 19,4 | |
21 | 800 | 12,7 | 14,6 | 13,4 | 17,1 | 15,3 | |
22 | 785 | 13,6 | 13,2 | 14,1 | 13,7 | 14,4 | |
23 | 794 | 12,6 | 11,8 | 13,1 | 13,0 | 12,5 | |
24 | 795 | 15,8 | 13,6 | 12,1 | 17,3 | 16,2 | |
25 | 770 | 11,6 | 11,3 | 13,2 | 12,4 | 11,5 | |
26 | 778 | 10,2 | 13,1 | 14,3 | 11,6 | 13,8 |
2. Качественный анализ исходных данных
Целью качественного (теоретического) анализа исходных данных является установление факторного и результативного показателей. Из таблицы №1 видно, что величина капитала в значительной степени определяет прибыль банка. Следовательно, капитал банка является факторным показателем , а прибыль банка является результативным показателем .3. Изучение концентрации банковского капитала
Для изучения концентрации банковского капитала необходимо выполнить группировку по величине капитала, выделив мелкие, средние и крупные банки. Для определения величины интервала, можно воспользоваться следующей формулой:где | максимальное значение факторного признака | |
минимальное значение факторного признака | ||
число групп |
Таблица №2 | |||
№ п/п | Группы по величине капитала, млн. руб. | Капитал, млн. руб. (IV квартал отчетного года) | Прибыль, млн. руб. (IV квартал отчетного года) |
1 | 2 | 3 | 4 |
I | 770 Ц 862 | 859; 804; 821; 801; 801; 800; 785; 794; 795; 770; 778 | 18,4; 16,5; 17,2; 18,0; 19,4; 15,3; 14,4; 12,5; 16,2; 11,5; 13,8 |
II | 862 Ц 954 | 932; 931; 928; 924; 921; 901; 880; 873; 864 | 21,3; 18,4; 20,2; 19,4; 20,6; 15,6; 21,3; 18,1; 21,2 |
III | 954 Ц 1046 | 982; 971; 965; 1045; 1004; 958 | 35,1; 22,6; 20,1; 20,8; 23,8; 19,3 |
Таблица №3 | |||||||||
№ п/п | Капитал, млн. руб. | Число банков | Капитал, млн. руб. | Прибыль, млн. руб. | Удельный вес, % | ||||
Всего | В средннем на один банк | Всего | В средннем на один банк | по числу банков | по величине капитала | по величине прибыли | |||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
I | 770 Ц 862 | 11 | 8 808,0 | 800,7 | 173,2 | 15,7 | 42,3 | 38,5 | 35,27 |
II | 862 Ц 954 | 9 | 8 154,0 | 906,0 | 176,1 | 19,6 | 34,6 | 35,6 | 35,87 |
III | 954 Ц 1046 | 6 | 5 925,0 | 987,5 | 141,7 | 23,6 | 23,1 | 25,9 | 28,86 |
Итого: | 26 | 22 887,0 | 880,3 | 491,0 | 18,9 | 100,0 | 100,0 | 100,00 |
где | среднее значение факторного показателя | |
среднее квадратическое отклонение по факторному показателю | ||
значение факторного показателя |
где | коэффициент вариации | |
среднее значение факторного показателя | ||
среднее квадратическое отклонение по факторному показателю |
где | среднее значение факторного показателя | |
среднее квадратическое отклонение по факторному показателю | ||
значение факторного показателя | ||
число единиц в совокупности |
Таблица №4 | ||||||||
№ банка п/п | Капитал, млн. руб. | Прибыль, млн. руб. | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |
1 | 982 | 102 | 10 404 | 35,1 | 16,2 | 262,44 | 1 652,4 | |
2 | 971 | 91 | 8 281 | 22,6 | 3,7 | 13,69 | 336,7 | |
3 | 965 | 85 | 7 225 | 20,1 | 1,2 | 1,44 | 102,0 | |
4 | 1045 | 165 | 27 225 | 20,8 | 1,9 | 3,61 | 313,5 | |
5 | 1004 | 124 | 15 376 | 23,8 | 4,9 | 24,01 | 607,6 | |
6 | 958 | 78 | 6 084 | 19,3 | 0,4 | 0,16 | 31,2 | |
7 | 932 | 52 | 2 704 | 21,3 | 2,4 | 5,76 | 124,8 | |
8 | 931 | 51 | 2 601 | 18,4 | - 0,5 | 0,25 | - 25,5 | |
9 | 928 | 48 | 2 304 | 20,2 | 1,3 | 1,69 | 62,4 | |
10 | 924 | 44 | 1 936 | 19,4 | 0,5 | 0,25 | 22,0 | |
11 | 921 | 41 | 1 681 | 20,6 | 1,7 | 2,89 | 69,7 | |
12 | 901 | 21 | 441 | 15,6 | - 3,3 | 10,89 | - 69,3 | |
13 | 880 | 0 | 0 | 21,3 | 2,4 | 5,76 | 0,0 | |
14 | 873 | - 7 | 49 | 18,1 | - 0,8 | 0,64 | 5,6 | |
15 | 864 | - 16 | 256 | 21,2 | 2,3 | 5,29 | - 36,8 | |
16 | 859 | - 21 | 441 | 18,4 | - 0,5 | 0,25 | 10,5 | |
17 | 804 | - 76 | 5 776 | 16,5 | - 2,4 | 5,76 | 182,4 | |
18 | 821 | - 59 | 3 481 | 17,2 | - 1,7 | 2,89 | 100,3 | |
19 | 801 | - 79 | 6 241 | 18,0 | - 0,9 | 0,81 | 71,1 | |
20 | 801 | - 79 | 6 241 | 19,4 | 0,5 | 0,25 | - 39,5 | |
21 | 800 | - 80 | 6 400 | 15,3 | - 3,6 | 12,96 | 288,0 | |
22 | 785 | - 95 | 9 025 | 14,4 | - 4,5 | 20,25 | 427,5 | |
23 | 794 | - 86 | 7 396 | 12,5 | - 6,4 | 40,96 | 550,4 | |
24 | 795 | - 85 | 7 225 | 16,2 | - 2,7 | 7,29 | 229,5 | |
25 | 770 | - 110 | 12 100 | 11,5 | - 7,4 | 54,76 | 814,0 | |
26 | 778 | - 102 | 10 404 | 13,8 | - 5,1 | 26,01 | 520,2 | |
Итого: | 22 887 | 161 297 | 491,0 | 510,96 | 6 350,7 | |||
5. Построение ряда распределения
Для построения ряда распределения необходимо определить число групп и величину интервала. Для определения числа групп воспользуемся формулой Стерджесса:где | число групп (всегда целое) | |
число единиц в совокупности |
где | максимальное значение факторного признака | |
минимальное значение факторного признака | ||
число групп |
Таблица №5 | |||||||||
№ п/п | Капитал, млн. руб. | Число банков | |||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
I | 770 Ц 825 | 10 | 797,5 | 7 975,0 | 10 | - 78,5 | 785,0 | 6 162,25 | 61 622,50 |
II | 825 Ц 880 | 3 | 852,5 | 2 557,5 | 13 | - 23,5 | 70,5 | 552,25 | 1 656,75 |
III | 880 Ц 935 | 7 | 907,5 | 6 352,5 | 20 | 31,5 | 220,5 | 992,25 | 6 945,75 |
IV | 935 Ц 990 | 4 | 962,5 | 3 850,0 | 24 | 86,5 | 346,0 | 7 482,25 | 29 929,00 |
V | 990 Ц 1045 | 2 | 1 017,5 | 2 035,0 | 26 | 141,5 | 283,0 | 20 022,25 | 40 044,50 |
Итого: | 26 | 22 770 | 1 705,0 | 140 198,50 |
где | средняя по ряду распределения | |
средняя по i-му интервалу | ||
частота i-го интервала (число банков в интервале) |
где | значение моды | |
нижняя граница модального интервала | ||
величина модального интервала | ||
частота модального интервала | ||
частота интервала, предшествующего модальному | ||
частота послемодального интервала |
где | номер медианы | |
число единиц в совокупности |
где | значение медианы | |
нижняя граница медианного интервала | ||
величина медиального интервала | ||
номер медианы | ||
накопленная частота интервала, предшествующего медианному | ||
частота медианного интервала |
где | размах вариации | |
максимальное значение признака | ||
минимальное значение признака |
где | среднее линейное отклонение | |
средняя по ряду распределения | ||
средняя по i-му интервалу | ||
частота i-го интервала (число банков в интервале) |
где | среднее квадратическое отклонение | |
дисперсия | ||
средняя по ряду распределения | ||
средняя по i-му интервалу | ||
частота i-го интервала (число банков в интервале) |
где | коэффициент вариации | |
среднее квадратическое отклонение | ||
средняя по ряду распределения |
где | коэффициент фондовой дифференциации | |
средняя из 10% максимальных значений признака | ||
средняя из 10% минимальных значений признака |
: 770; 778; 785 | : 1045; 1004; 982 |
где | дисперсия выборочной совокупности | |
численность единиц выборочной совокупности | ||
численность единиц генеральной совокупности |
где | средняя ошибка выборки для средней величины | |
коэффициент доверия |
где | средняя величина факторного признака выборочной совокупности | |
средняя величина факторного признака генеральной совокупности | ||
предельная ошибка средней величины факторного признака |
где | дисперсия доли банков выборочной совокупности | |
численность единиц выборочной совокупности | ||
численность единиц генеральной совокупности |
где | средняя ошибка выборки доли банков | |
коэффициент доверия |
где | доля банков по выборочной совокупности | |
доля банков по генеральной совокупности | ||
предельная ошибка доли |
7. Установка наличия и характера связи
Связь между факторными и результативными показателями может быть одной из двух видов: функциональной или корреляционной. Функциональной, называется такая взаимосвязь, которая проявляется с одинаковой силой у всех единиц совокупности, независимо от изменения других признаков данного явления. Функциональные связи обычно выражаются формулами. Корреляционной называется взаимосвязь между факторным и результантивнным показателем, которая проявляется только лв общем и среднем при массовом наблюдении фактических данных. Содержательный анализ исходных данных выполнен ранее и установлено, что капитал Ц факторный признак , прибыль Ц результативный , поэтому на основании проведенных ранее вычислений можно сделать однозначный вывод, что связь между факторным и результативным признаком не полная, а проявляется лишь в общем, среднем, т.е. речь может идти только о корреляционном виде связи. Непременными условиями корректного использования корреляционного метода являются достаточно большое число единиц совокупности, однородность совокупности и отсутствие выделяющихся, ланомальных наблюдений, проверка которых уже выполнена в п.4 данного задания. Для установки факта наличия связи, заполним групповую таблицу №5а, по данным таблицы №5; на рисунке №1 построим поле корреляции, по исходным данным таблицы №1, и эмпирическую линию регрессии, по данным таблицы №5а, принимая середину интервала за , за Ц прибыль в среднем на один банк:Таблица №5а | ||||
№ п/п | Капитал, млн. руб. | Число Банков | Середина интервала, млн. руб. | Прибыль в среднем на один банк, млн. руб. |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
I | 770 Ц 825 | 10 | 797,5 | 15,48 |
II | 825 Ц 880 | 3 | 852,5 | 19,23 |
III | 880 Ц 935 | 7 | 907,5 | 19,54 |
IV | 935 Ц 990 | 4 | 962,5 | 24,27 |
V | 990 Ц 1045 | 2 | 1017,5 | 22,30 |
8. Определение тесноты и существенности связи
Эмпирическая линия регрессии (рисунок №1) Ц ломаная линия. Изломы этой линии свидетельствуют о влиянии на признак прочих факторов, помимо признака . Чтобы абстрагироваться от влияния прочих факторов, нужно прибегнуть к выравниванию полученной ломаной линии регрессии. Для этого сначала необходимо установить теоретическую форму связи, т.е. выбрать определенный вид функции, наилучшим образом отображающий характер изучаемой связи. Выбор формы связи имеет решающее значение в корреляционно-регрессионном анализе, но этот выбор всегда связан с некоторой условностью, вызванный тем, что нужно находить форму функциональной зависимости, в то время как зависимость лишь в той или иной степени приближается к функциональной. Но если зависимость довольно высокая, т.е. довольно близко приближается к функциональной, тогда именно теоретическая линия регрессии и ее параметры приобретают практическое значение. На основании качественного анализа исходных данных (таблица №1) и эмпирической линии регрессии (рисунок №1) можно предположить, что между капиталом и прибылью банков существует линейная зависимость. Для определения тесноты этой зависимости воспользуемся линейным коэффициентом корреляции:где | значение факторного показателя | |
среднее значение факторного показателя | ||
значение результативного показателя | ||
среднее значение результативного показателя | ||
число единиц в совокупности | ||
среднее квадратическое отклонение по факторному показателю | ||
среднее квадратическое отклонение по результативному показателю |
где | среднее значение результативного показателя | |
среднее квадратическое отклонение по результативному показателю | ||
значение результативного показателя | ||
число единиц в совокупности |
где | линейный коэффициент корреляции | |
число единиц в совокупности |
9. Уравнение парной регрессии
Для выравнивания эмпирической линии регрессии (рисунок №1) необходимо найти теоретическое уравнение связи. На основании вычислений, произведенных в п.8, выравнивание можно производить по прямой, т.е. теоретическое уравнение связи, имеющее линейный характер, в общем виде будет иметь вид: Найти теоретическое уравнение связи Ц значит, в данном случае, определить параметры прямой. Это можно сделать способом наименьших квадратов, который дает систему нормальных уравнений для нахождения параметров прямой:где | значение факторного показателя | |
значение результативного показателя | ||
число единиц в совокупности |
Тогда: |
где | коэффициент корреляции | |
среднее квадратическое отклонение по факторному показателю | ||
среднее квадратическое отклонение по результативному показателю | ||
среднее значение результативного показателя | ||
среднее значение факторного показателя |
где | среднее значение результативного показателя | |
среднее значение факторного показателя |
где | среднеквадратическое отклонение по факторному показателю | |
среднеквадратическое отклонение по результативному показателю |
10. Анализ динамики прибыли
Анализ динамики выполняется путем расчета: 1. показателей, характеризующих изменение анализируемого показателя по периодам; 2. средних показателей динамики. Показатели, характеризующие изменение анализируемого показателя по периодам, могут быть рассчитаны ценным и базисным методом. Ценные показатели динамики характеризуют изменение каждого последующего показателя по сравнению с предыдущим, а базисные по сравнению с уровнем, принятым за базу сравнения. К таким показателям относятся: з Абсолютный прирост:где | уровень сравниваемого периода | |
уровень предыдущего периода | ||
уровень базисного периода |
где | уровень сравниваемого периода | |
уровень предыдущего периода | ||
уровень базисного периода |
где | ценной темп роста сравниваемого периода | |
базисный темп роста сравниваемого периода |
где | ценной абсолютный прирост сравниваемого периода | |
ценной темп прироста сравниваемого периода | ||
уровень предыдущего периода |
где | базисный темп роста сравниваемого периода | |
базисный темп роста предыдущего периода |
где | уровень периода | |
число уровней ряда динамики в изучаемом периоде |
где | ценной абсолютный прирост периода | |
число годовых абсолютных приростов |
где | последний уровень ряда динамики в изучаемом периоде | |
уровень базисного периода | ||
число уровней ряда динамики в изучаемом периоде |
где | средний коэффициент роста |
где | средний коэффициент роста |
Таблица №6 | |||||||||
Период времени | Прибыль, млн. руб. | Абсолютный прирост, млн. руб. | Темп роста, % | Темп прироста, % | Абсолютное значение 1% прироста | Пункты роста, % | |||
Ценнной | Базиснный | Ценнной | Базиснный | Ценнной | Базиснный | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
IV кв. прендыдунщего года | 25,4 | Ч | Ч | Ч | Ч | Ч | Ч | Ч | Ч |
I кв. | 28,4 | 3,0 | 3,0 | 111,8 | 111,8 | 11,8 | 11,8 | 0,254 | Ч |
II кв. | 27,6 | - 0,8 | 2,2 | 97,2 | 108,7 | - 2,8 | 8,7 | 0,284 | - 3,1 |
III кв. | 34,3 | 6,7 | 8,9 | 124,3 | 135,0 | 24,3 | 35,0 | 0,276 | 26,3 |
IV кв. | 35,1 | 0,8 | 9,7 | 102,3 | 138,2 | 2,3 | 38,2 | 0,343 | 3,2 |
11. Прогнозирование значения прибыли
Найти прогнозное значение прибыли на следующий период, т.е. I квартал следующего года, можно использовать метод аналитического выравнивания по прямой. Для этого необходимо найти уравнение тренда, вида:где | порядковый номер периодов времени |
где | значение прибыли банка за период | |
номер периода | ||
число периодов |
Тогда: |
Таблица №7 | |||||||
Период времени | Прибыль, млн. руб. | Условное обозначение периодов, | Теоретические (расчетные) значения прибыли, млн. руб. | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
IV кв. прендыдунщего года | 25,4 | -2 | - 50,8 | 4 | 25,10 | 0,30 | 0,0900 |
I кв. | 28,4 | -1 | - 28,4 | 1 | 27,63 | 0,77 | 0,5929 |
II кв. | 27,6 | 0 | 0,0 | 0 | 30,16 | - 2,56 | 6,5536 |
III кв. | 34,3 | 1 | 34,3 | 1 | 32,69 | 1,61 | 2,5921 |
IV кв. | 35,1 | 2 | 70,2 | 4 | 35,22 | - 0,12 | 0,0144 |
Итого | 150,8 | 25,3 | 10 | 150,80 | 9,8430 |
где | значение точечного прогноза | |
табличное значение -критерия Стьюдента при уровне значимости | ||
среднее квадратическое отклонение от тренда | ||
число уровней ряда |
где | фактическое значение уровня динамического ряда | |
расчетное значение уровня динамического ряда | ||
число уровней ряда | ||
число параметров в уравнении тренда (для прямой ) |
где | среднее квадратическое отклонение от тренда | |
среднее значение динамического ряда |