Статистический анализ уровня прибыли кредитных организаций РФ
Автор: Осипова Карина Артуровна
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: 243 раза
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: 08.10.2024).
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:
- 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.
- Лялин В. С. Статистика: теория и практика в Excel — М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. — 448 с.
- 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.
- Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Практикум по финансовой статистике. Оренбург.: Издательский центр ОГАУ, 2004.
Ключевые слова
корреляционно-регрессионный анализ, уравнение регрессии, объем прибыли по кредитным организациям, t-критерий Стьюдента, F-критерий ФишераПохожие статьи
Изучения влияния факторов на число дел об административных экономических правонарушениях по Поволжскому федеральному округу
В исследовании было проанализировано влияние факторов на число дел административных правонарушений в Поволжском федеральном округе за 2005–2015 гг. Полученная модель была протестирована с помощью методов F-критерия Фишера-Снедекора, t- критерия Стьюд...
Корреляционный анализ темпа роста ВВП и инфляции
В статье будет проведен корреляционный анализ для выявления связи между темпом роста ВВП и инфляции. Существует ряд макроэкономических показателей, определяющих экономический рост в стране и уровень ее благосостояния. В данной статье будут проанализ...
Исследование рынка образовательных услуг: краткий обзор
В настоящее время рейтинги университетов являются главным фактором при выборе вуза у абитуриентов. В статье представлены результаты анализа рынка образовательных услуг, в ходе исследования выделены факторы макро- и микросреды, влияющие на деятельност...
Статистический анализ уровня безработицы в Российской Федерации
В статье рассматривается проблема безработицы в Российской Федерации, а также факторы, влияющие на уровень безработицы в целом. Выполним корреляционно-регрессионный анализ, для того чтобы оценить тесноту связи между выбранными нами факторами. На осно...
Построение эконометрических моделей для анализа эффективности инвестиций в основной капитал (региональный аспект)
В статье описывается поэтапное построение регрессионной модели динамики инвестиций в основной капитал классифицированных по источникам финансирования. Выполнена детальная оценка значимости полученной регрессионной моделей, а также дана характеристика...
Статистическое изучение объема розничного товарооборота в РФ
В работе представлен анализ факторов, влияющих на один из основных показателей хозяйственной деятельности предприятия розничной торговли — объем розничного товарооборота. В ходе корреляционного анализа становится ясно, что наибольшее влияние на данны...
Использование эконометрических моделей бинарного выбора для оценки вероятности банкротства российских банков
В работе представлен эконометрический анализ дефолта российских банков в период с 2006 – 2011 гг. Целью исследования является выявление показателей деятельности банков, которые могут оказывать влияние на подверженность банка риску банкротства. В рабо...
Влияние COVID-19 на финансовую устойчивость международных банков
В данной статье рассматривается влияние пандемии на состояние международного банковского сектора, в частности на рейтинги, отражающие финансовую устойчивость крупнейших банков. В рамках изучения поставленных вопросов проводится комплексный анализ вли...
Анализ кредитных рейтингов Российской Федерации за 1996–2020 гг.
В статье автор рассматривает кредитные рейтинги международных агентств «Standart & Poors», «Moody’s» и «Fitch IBCA» в динамике за 1996–2020 гг., в рамках изучения взаимосвязи кредитных рейтингов и инвестиционного климата России. В рамках исследования...
Эконометрическое моделирование влияния уровня безработицы на крименогенность обстановки в России
В статье рассматривается возможность построения регрессионного уравнения влияния численности безработных на уровень преступлений в разрезе субъектов РФ, при этом в модели учитывается принадлежность субъекта к какому-либо типу (крупный или мелкий объе...
Похожие статьи
Изучения влияния факторов на число дел об административных экономических правонарушениях по Поволжскому федеральному округу
В исследовании было проанализировано влияние факторов на число дел административных правонарушений в Поволжском федеральном округе за 2005–2015 гг. Полученная модель была протестирована с помощью методов F-критерия Фишера-Снедекора, t- критерия Стьюд...
Корреляционный анализ темпа роста ВВП и инфляции
В статье будет проведен корреляционный анализ для выявления связи между темпом роста ВВП и инфляции. Существует ряд макроэкономических показателей, определяющих экономический рост в стране и уровень ее благосостояния. В данной статье будут проанализ...
Исследование рынка образовательных услуг: краткий обзор
В настоящее время рейтинги университетов являются главным фактором при выборе вуза у абитуриентов. В статье представлены результаты анализа рынка образовательных услуг, в ходе исследования выделены факторы макро- и микросреды, влияющие на деятельност...
Статистический анализ уровня безработицы в Российской Федерации
В статье рассматривается проблема безработицы в Российской Федерации, а также факторы, влияющие на уровень безработицы в целом. Выполним корреляционно-регрессионный анализ, для того чтобы оценить тесноту связи между выбранными нами факторами. На осно...
Построение эконометрических моделей для анализа эффективности инвестиций в основной капитал (региональный аспект)
В статье описывается поэтапное построение регрессионной модели динамики инвестиций в основной капитал классифицированных по источникам финансирования. Выполнена детальная оценка значимости полученной регрессионной моделей, а также дана характеристика...
Статистическое изучение объема розничного товарооборота в РФ
В работе представлен анализ факторов, влияющих на один из основных показателей хозяйственной деятельности предприятия розничной торговли — объем розничного товарооборота. В ходе корреляционного анализа становится ясно, что наибольшее влияние на данны...
Использование эконометрических моделей бинарного выбора для оценки вероятности банкротства российских банков
В работе представлен эконометрический анализ дефолта российских банков в период с 2006 – 2011 гг. Целью исследования является выявление показателей деятельности банков, которые могут оказывать влияние на подверженность банка риску банкротства. В рабо...
Влияние COVID-19 на финансовую устойчивость международных банков
В данной статье рассматривается влияние пандемии на состояние международного банковского сектора, в частности на рейтинги, отражающие финансовую устойчивость крупнейших банков. В рамках изучения поставленных вопросов проводится комплексный анализ вли...
Анализ кредитных рейтингов Российской Федерации за 1996–2020 гг.
В статье автор рассматривает кредитные рейтинги международных агентств «Standart & Poors», «Moody’s» и «Fitch IBCA» в динамике за 1996–2020 гг., в рамках изучения взаимосвязи кредитных рейтингов и инвестиционного климата России. В рамках исследования...
Эконометрическое моделирование влияния уровня безработицы на крименогенность обстановки в России
В статье рассматривается возможность построения регрессионного уравнения влияния численности безработных на уровень преступлений в разрезе субъектов РФ, при этом в модели учитывается принадлежность субъекта к какому-либо типу (крупный или мелкий объе...