Вариант 30.

Задача

Исследовать влияние на сумму привлеченных ресурсов банка (Y) различных видов ресурсов, которые он имеет и привлекает (тыс. руб.) и выполнить прогноз на первые 2 месяца 2005 года с доверительной вероятностью 0,95

Корреляционный анализ

ресурсы

обозначение

Всего собственных ресурсов

Х1

Ресурсы купленные

Х2

средства на счетах ЮЛ

Х3

Собственные векселя

Х4

Вклады всего

Х5

Всего привлеченных ресурсов

Y

Главная цель анализа данных состоит в выявлении  корреляционной связи зависимой переменной Y(сумма привлеченных ресурсов банка) с независимыми переменными Х, а также выявление независимых переменных, имеющих высокий уровень корреляции между собой. Критическое значение коэффициента корреляции равно 0,4982. Это означает что все коэффициенты корреляции, значение которых меньше 0,4282 принимаются равными нулю, а связь считается незначимой.  Анализируя результаты вычисления показателей парной корреляции можно  сказать, что

Матрица парных корреляций

 

 

 

 

 

Переменная

Показатель- 1

Показатель- 2

Показатель- 3

Показатель- 4

Показатель- 5

  Показатель- 1

1,000

0,871

0,282

0,751

0,610

  Показатель- 2

0,871

1,000

0,262

0,912

0,702

  Показатель- 3

0,282

0,262

1,000

0,193

0,144

  Показатель- 4

0,751

0,912

0,193

1,000

0,628

  Показатель- 5

0,610

0,702

0,144

0,628

1,000

Критическое значение на уровне 95% при 2 степенях свободы = +0.4982

 

 

 

 

 

между признаком Собственные векселя и стальными признаками не существует корреляционной связи.  Остальные коэффициенты корреляции значимы, связь между признаками существует. Это влияние носит положительный характер, т.е.  увеличение значения рассматриваемых факторов приводят к росту в среднем суммы привлеченных ресурсов. 

Исходя из данных анализа парной корреляции, можно сказать, что отсутствует связь между следующими показателями: средства на счетах ЮЛ (Х3) и показателями : ресурсы купленные (Х2),   всего собственных ресурсов (Х1) собственные векселя(Х4),  вклады всего (Х5),. В остальных случаях связь присутствует.

Существует высокая связь между следующими показателями: всего собственных ресурсов (Х1) и ресурсы купленные (Х2), ресурсы купленные (Х2) и собственные векселя(Х4),  ресурсы купленные (Х2) и собственные векселя(Х4),  Существует весьма высокая связь между ресурсами купленными (Х2) и вкладами всего (Х5).

Исходя из анализа данных парной корреляции видно, что наибольшее влияние на привлеченные ресурсы банка (Y) имеет показатель ресурсы купленные (Х2), за ним идет показатель всего собственных ресурсов (Х1) и собственные векселя(Х4).

Матрица частных корреляций

 

 

 

 

 

Переменная

Показатель- 1

Показатель- 2

Показатель- 3

Показатель- 4

Показатель- 5

  Показатель- 1

1,000

0,639

0,092

-0,205

-0,008

  Показатель- 2

0,639

1,000

0,109

0,771

0,320

  Показатель- 3

0,092

0,109

1,000

-0,096

-0,062

  Показатель- 4

-0,205

0,771

-0,096

1,000

-0,051

  Показатель- 5

-0,008

0,320

-0,062

-0,051

1,000

Критическое значение на уровне 95% при 5 степенях свободы = +0.5146

 

 

 

 

 

Однако на парные коэффициенты корреляции влияют действия остальных объясняющих факторов. Чтобы избавиться от этого влияния рассчитывают матрицу частных корреляций

При помощи данной матрицы мы видим, что наибольшее влияние на показатель привлеченные ресурсы банка (Y) имеет показатель всего собственных ресурсов (Х1), далее следует ресурсы купленные (Х2) и вклады всего (Х4). Влияние фактора средств на счетах юридических лиц (Х3) ниже  критического значения, следовательно отсутствует связь с остальными показателями. Также видно, что связь отсутствует для фактора вклады всего  (Х5) со всеми показателями, и отсутствует связь между всего собственных ресурсов (Х1) и вклады всего (Х5), всего собственных ресурсов (Х1) и собственные векселя(Х4).

Множественные корреляции

 

 

 

Переменная

Коэффи циент

F-зна чение

%точка F-распред.

  Показатель- 1

0,878

4,044

95,037

  Показатель- 2

0,960

14,001

99,769

  Показатель- 3

0,304

0,122

5,000

  Показатель- 4

0,918

6,391

98,259

  Показатель- 5

0,704

1,181

60,188

Число степеней свободы = 5 и 5

 

 

 

 

 

 

 

Для определения тесноты связи между текущей k-й переменной и оставшимися (объясняющими) переменными, используется выборочный множественный коэффициент корреляции. Для проверки статистической значимости коэффициента множественной корреляции используется величина F. Если рассчитанное F-значение больше значения F-распределения на соответствующем вероятностном уровне (0,9 и выше), то гипотеза о линейной связи между k-й переменной и остальными переменными не отвергается. В нашем случае табличное значение F5,5=5,05, а значит только для третьего показателя гипотеза об отсутствии линейной связи с остальными переменными отвергается.

Коэффициент эластичности показывает, что при изменении показателя Х1 на 1% зависимая переменная изменяется на 0,007, при изменении фактора Х3 – на 0,158, при изменении показателя Х2 – на 0,625, а при изменении показателя Х3 всего на 0,008.

Расчет прогноза и показателей регрессии выполнялся в программе ОЛИМП: Статэксперт.

Для показателя Х1 – всего собственных ресурсов была выбрана модель  АРИСС(1, 1,1) . Были получены следующие прогнозные значения:

Таблица прогнозов (p = 80%)

 

 

 

Упреждение

Прогноз

Нижняя граница

Верхняя граница

1

25,709

13,607

37,811

2

25,678

13,542

37,814

3

26,089

13,953

38,225

 

 

 

 

Для показателя Х2 – ресурсы купленные была выбрана модель АРИСС(0, 0,1)  с помощью которой получены следующие прогнозные показатели:

Упреждение

Прогноз

Нижняя граница

Верхняя граница

1

397,175

355,178

439,173

2

391,645

349,648

433,643

3

391,645

349,648

433,643

Для показателя Х3 – средства на счетах юридических лиц была выбрана функция Y(t)=+67.974+4.901*t   и получены следующие прогнозные значения:

Упреждение

Прогноз

Нижняя граница

Верхняя граница

1

131,692

125,403

137,982

2

136,594

129,538

143,649

3

141,495

133,655

149,335

 

 

 

 

Для показателя Х4 – вклады всего была выбрана функция Лучшая модель Y(t)= +4.719+0.993*t-3.476*sqrt(t) . Получены прогнозные показатели

Упреждение

Прогноз

Нижняя граница

Верхняя граница

1

5,094

4,655

5,532

2

5,613

5,074

6,152

3

6,150

5,501

6,798

 

 

 

 

Для зависимого показателя Y – привлеченные ресурсы банка мы получили следующие прогнозные показатели:

Упреждение

Прогноз

Нижняя граница

Верхняя граница

1

696,054

696,029

696,078

2

701,474

701,439

701,509

3

715,720

715,677

715,762

 

 

 

 

Характеристики остатков

 

Характеристика

Значение

Среднее значение

-4,199

Дисперсия

0,000

Приведенная дисперсия

42,316

Средний модуль остатков

4,199

Относительная ошибка

0,670

Критерий Дарбина-Уотсона

0,000

Коэффициент детерминации

1,000

F - значение ( n1 =   6, n2 =   5)

18806,667

Критерий адекватности

33,033

Критерий точности

94,320

Критерий качества

78,999

Уравнение значимо с вероятностью 0.95

 

Итоговая таблица с добавленными прогнозными данными.

                     

РЕСУРСЫ

янв.04

фев.04

мар.04

апр.04

май.04

июн.04

июл.04

Всего собственных ресурсов

108,4

107,0

108,3

108,4

108,5

108,3

108,6

Ресурсы купленные

412,7

383,7

392,0

422,1

464,2

372,5

351,8

средства на счетах ЮЛ

76,5

68,0

77,7

91,4

105,9

97,2

103,6

Депозиты ЮЛ

2,1

2,0

1,7

2,0

1,7

2,0

2,2

Собственные векселя

14,7

14,1

15,9

13,0

12,2

14,4

13,8

Вклады всего

98,9

105,0

111,3

117,3

121,3

124,0

121,5

Всего привлеченных ресурсов

604,9

572,8

598,6

645,8

705,3

610,1

592,9

авг.04

сен.04

окт.04

ноя.04

дек.04

янв.05

фев.05

мар.05

108,8

109,0

109,1

109,3

109,5

109,676

109,883

110,074

358,9

375,6

391,4

393,1

402,8

397,175

391,645

391,645

100,7

118,1

111,3

113,9

133,7

131,692

136,594

141,495

2,4

3,6

4,3

4,3

4,1

5,094

5,613

6,150

11,6

15,2

15,4

14,0

17,5

15,181

13,755

15,483

120,4

121,4

124,9

129,8

136,0

142,712

149,668

156,760

594,0

633,9

647,3

655,1

694,1

696,054

701,474

715,720