Статистический анализ доходов «Промсвязьбанка»

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 12 Августа 2014 в 10:41, курсовая работа

Краткое описание

Цель работы –изучить доходы банка на протяжении нескольких кварталов с использованием различных методов анализа.
Задачи:
- оценить доходы банка;
- определить структуру доходов банка;
- выявить факторы, определяющие доходы;
- спрогнозировать результаты деятельности банка.

Содержание

Введение ……………………………………………………………………….3
1. Место банка в банковской системе ………………………………………4
2. Группировка и классификация доходов банка…………………………...5
3. Анализ структуры и динамики процентных доходов банка:
3.1. Анализ структуры доходов банка………………………………………..6
3.2. Анализ доходов банка на основе аддитивной модели анализа………...7
3.3. Анализ динамики доходов банка на основе базисных и цепных
показателей динамики………………………………………………………...9
3.4. Определение основной тенденции в изменении доходов банка……...14
3.4.1. Метод укрупненных периодов………………………………………..14
3.4.2. Метод скользящей средней…………………………………………...15
3.4.3. Метод аналитического выравнивания………………………………..17
4. Прогнозирование доходов банка на основе трендовой модели ……...22
5. Корреляционно – регрессионный анализ:
5.1. Парная регрессия………………………………………………………...25
5.2. Множественная регрессия………………………………………………27
6.Прогнозирование на основе регрессионной модели
6.1. интервальный прогноз на основе линейного уравнения регрессии….29
6.2. Прогнозирование с учетом корреляции между рядами………………30
Выводы и предложения…………………………………………………………35
Список литературных источников……………………………………………...36
Приложения ……………………………………………………………………..37

Прикрепленные файлы: 1 файл

Курсовая Промсвязьбанк 0.doc

— 1.74 Мб (Скачать документ)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 5

          Отчет  СтатОбработки Данных; скавинский сергей валерьевич; 631          

 

                   РАЗДЕЛ I.: Состав (значения) Переменных                   

 

             Вариант N1; Данные: wert; Системная Переменная: Y            

( 1)  8653.1 ( 3) 10735.6 ( 5) 12706.6 ( 7) 15662.2 ( 9) 15430.4             

( 2)  9415.1 ( 4) 12111.7 ( 6) 16534.5 ( 8) 17503.4 (10) 14307.7             

 

            Вариант N2; Данные: wert; Системная Переменная: X1            

( 1) 3352.147 ( 3) 3234.733 ( 5) 6403.007 ( 7)  501.620 ( 9) 1087.118

( 2) 5306.919 ( 4) 6367.561 ( 6) 3021.279 ( 8)  501.914 (10) 2545.581

 

            Вариант N3; Данные: wert; Системная Переменная: X2            

( 1) 6601.097 ( 3) 7373.664 ( 5) 8921.664 ( 7) 8994.500 ( 9) 8994.500

( 2) 6601.097 ( 4) 7373.664 ( 6) 8921.664 ( 8) 8994.500 (10) 8994.500

 

            Вариант N4; Данные: wert; Системная Переменная: X3            

( 1)  6087.012 ( 3)  9287.905 ( 5)  8032.640 ( 7) 11434.239 ( 9)  9535.016

( 2)  9776.964 ( 4)  7402.402 ( 6) 11236.520 ( 8) 13990.981 (10)  7864.418

 

            Вариант N5; Данные: wert; Системная Переменная: X4            

( 1) 35119.907 ( 3) 39980.556 ( 5) 52760.788 ( 7) 47562.293 ( 9) 65949.221

( 2) 38616.931 ( 4) 42120.267 ( 6) 54348.877 ( 8) 58505.879 (10) 70922.126

 

          РАЗДЕЛ II.: Суммарные Дескриптивные статистики  Переменных          

 

             Вариант N1; Данные: wert; Системная Переменная: Y            

                      Суммарная Дескриптивная Статистика                     

                     Средняя Велечина       13306.0300

              Дисперсия Распределения     9365633.9912

    Среднее квадратическое  отклонение        3060.3323

                 Минимальное значение        8653.1000

                Максимальное значение       17503.4000

  Коэффициент вариации (изменчивости)           0.2300 (22.9996%)

 

            Вариант N2; Данные: wert; Системная Переменная: X1            

                      Суммарная Дескриптивная Статистика                     

                     Средняя Велечина      3232.187900

              Дисперсия Распределения  4914577.460254

    Среднее квадратическое  отклонение      2216.884629

                 Минимальное значение       501.620000

                Максимальное значение      6403.007000

  Коэффициент вариации (изменчивости)         0.685877 (68.587740%)

 

            Вариант N3; Данные: wert; Системная Переменная: X2            

                      Суммарная Дескриптивная Статистика                     

                     Средняя Велечина      8177.085000

              Дисперсия Распределения   1115545.762461

    Среднее квадратическое  отклонение      1056.193998

                 Минимальное значение      6601.097000

                Максимальное значение      8994.500000

  Коэффициент вариации (изменчивости)         0.129165 (12.916510%)

 

            Вариант N4; Данные: wert; Системная Переменная: X3            

                      Суммарная Дескриптивная Статистика                     

                     Средняя Велечина        9464.809700

              Дисперсия Распределения     5323656.306932

    Среднее квадратическое отклонение        2307.304988

                 Минимальное значение        6087.012000

                Максимальное значение       13990.981000

  Коэффициент вариации (изменчивости)           0.243777 (24.377722%)

 

            Вариант N5; Данные: wert; Системная Переменная: X4            

                      Суммарная Дескриптивная Статистика                     

                     Средняя Велечина       50588.684500

              Дисперсия Распределения   145216162.750190

    Среднее квадратическое отклонение       12050.566906

                 Минимальное значение       35119.907000

                Максимальное значение       70922.126000

  Коэффициент вариации (изменчивости)           0.238207 (23.820677%)

 

          РАЗДЕЛ V.: Таблица коэффициентов простой парной корреляции         

                        (по Пирсону) между Переменными                       

 

  Вариант N1; Таблица коэффициентов  Простой Паpной Коppеляции (по Пиpсону):  

       (Коэффициент/Довеpительная Веpоятность; Переменных 5; Объем 10)       

 

                 wert     │   wert  │   wert   │  wert    │  wert  │

                    Y     │    X1    │    X2    │    X3    │    X4    │

                          │          │          │          │          │

                ──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼

       Y         1.00000  │ -.62401  │ 0.90611  │ 0.72672  │ 0.74079  │

                 1.00000  │ 0.94470  │ 0.99944  │ 0.98210  │ 0.98486  │

                ──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼

       X1        -.62401  │ 1.00000  │ -.50085  │ -.60663  │ -.44687  │

                 0.94470  │ 1.00000  │ 0.85177  │ 0.93344  │ 0.80342  │

                ──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼

       X2        0.90611  │ -.50085  │ 1.00000  │ 0.49890  │ 0.83950  │

                 0.99944  │ 0.85177  │ 1.00000  │ 0.84993  │ 0.99741  │

                ──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼

       X3        0.72672  │ -.60663  │ 0.49890  │ 1.00000  │ 0.27900  │

                 0.98210  │ 0.93344  │ 0.84993  │ 1.00000  │ 0.55026  │

                ──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼

       X4        0.74079  │ -.44687  │ 0.83950  │ 0.27900  │ 1.00000  │

                 0.98486  │ 0.80342  │ 0.99741  │ 0.55026  │ 1.00000  │

                ──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼

 

                 РАЗДЕЛ VI.: Регрессионный Анализ  Переменных                 

 

                Вариант N1; Парное уравнение Линейной Средней                

           Квадратичной  Регрессии Зависимой Переменной wert:Y;            

                   на Независимой Переменной: wert:X1;                    

 

                          Уравнение Парной Регрессии                         

  Переменная     Коэффициент    Станд Ошибка T-Статистика Доверит  Вероятность

    Constant       16090.322773 1470.686141     10.940691 0.99999000

          X1          -0.861427    0.381384     -2.258687 0.94469588

Коэфф. Корр.         -0.624012                  2.258687 0.94469588

                     Коэффициент Детерминации=38.939073%                     

                               Анализ Дисперсии                              

  Источник Дисперсии Сумма  Квадратов  Ст Свободы Средний Квадрат

              Модель    32822019.1161     1       32822019.116136

Отклонение от Модели    51468686.8049     8        6433585.850608

              Полная    84290705.9210     9    

                  Фишерово Отношение, F-статистика=5.101668                  

             Доверительная вероятность для F-статистики=0.927810             

 

                Вариант N2; Парное уравнение Линейной  Средней                

           Квадратичной  Регрессии Зависимой Переменной wert:Y;            

                   на Независимой Переменной: wert:X2;                    

 

                          Уравнение Парной Регрессии                         

  Переменная     Коэффициент    Станд Ошибка T-Статистика Доверит  Вероятность

    Constant       -8162.647135 3570.211741     -2.286320 0.94779374

          X2           2.625468    0.433370      6.058256 0.99944037

Коэфф. Корр.           0.906112                  6.058256 0.99944037

                     Коэффициент Детерминации=82.103894%                     

                               Анализ Дисперсии                              

  Источник Дисперсии Сумма  Квадратов  Ст Свободы Средний  Квадрат

              Модель    69205951.6982     1       69205951.698171

Отклонение от Модели    15084754.2228     8        1885594.277854

              Полная    84290705.9210     9    

                  Фишерово Отношение, F-статистика=36.702462                 

             Доверительная вероятность для F-статистики=0.998642             

 

                Вариант N3; Парное уравнение Линейной Средней                

           Квадратичной  Регрессии Зависимой Переменной wert:Y;            

                   на Независимой Переменной: wert:X3;                    

 

                          Уравнение Парной Регрессии                         

  Переменная     Коэффициент    Станд Ошибка T-Статистика Доверит Вероятность

    Constant        4182.987613 3129.411653      1.336669 0.77380710

          X3           0.963891    0.322134      2.992203 0.98209593

Коэфф. Корр.           0.726715                  2.992203 0.98209593

                     Коэффициент Детерминации=52.811492%                     

                               Анализ Дисперсии                              

  Источник Дисперсии Сумма  Квадратов  Ст Свободы Средний  Квадрат

              Модель    44515179.7888     1       44515179.788793

Отклонение от Модели    39775526.1322     8        4971940.766526

              Полная    84290705.9210     9    

                  Фишерово Отношение, F-статистика=8.953280                  

             Доверительная вероятность для F-статистики=0.972762             

 

                Вариант N4; Парное уравнение Линейной  Средней                

           Квадратичной  Регрессии Зависимой Переменной wert:Y;            

                   на Независимой Переменной: wert:X4;                    

 

                          Уравнение Парной Регрессии                         

  Переменная     Коэффициент    Станд Ошибка T-Статистика Доверит  Вероятность

    Constant        3788.800602 3128.116338      1.211208 0.71933792

          X4           0.188130    0.060313      3.119199 0.98486272

Коэфф. Корр.           0.740792                  3.119199 0.98486272

                     Коэффициент Детерминации=54.877217%                     

                               Анализ Дисперсии                              

  Источник Дисперсии Сумма  Квадратов  Ст Свободы Средний  Квадрат

              Модель    46256393.4570     1       46256393.456999

Отклонение от Модели    38034312.4640     8        4754289.058000

              Полная    84290705.9210     9    

                  Фишерово Отношение, F-статистика=9.729403                  

             Доверительная вероятность для F-статистики=0.976773             

 

 РАЗДЕЛ VII.: Выравнивание (Полиноминальный  Тренд временных рядов) Переменных

 

      Вариант N1; Полиномиальные  Уравнения Тренда Пременной wert:Y;       

 

             Линейная Форма Тренда (t - Временной  Индекс, 1-10):             

wert:Y=8595.466667+856.466061*t

 

          Параболическая  Форма Тренда (t - Временной Индекс, 1-10):          

wert:Y=5173.006384+2567.685036*t-155.564781*t^2

 

                         Сводные Данные для Прогноза:                        

 Форма Тренда  Среднее Отклон  Средн Квад Откл Коэфф Колебл  Амплитуда

      Линейная     1504.57045      1723.88158 12.95564176%  -2852.4 -

                                                             2800.2

Параболическая     1287.66311      1253.35018  9.41941497%  -1415.7 -

                                                             1745.1

 

             Точечный Прогноз уровня по Формам Тренда (Лаг 1-3):             

 Форма Тренда          11                 12                 13        

      Линейная       18016.593333       18873.059394       19729.525455

Параболическая       14594.203234       13583.898299       12262.463800

       Доверительные  Интервалы Прогноза положения  Тренда (95% уровень):      

Для Линейной Формы Тренда

  11: 18016.593333+-4013.365147; (14003.228186 22029.958481)

  12:  18873.059394+-4355.841313; (14859.694247 22886.424541)

  13: 19729.525455+-4699.877311; (15716.160307 23742.890602)

Для Параболической Формы Тренда

  11: 14594.203234+-2972.829104; (11621.374130 17567.032338)

  12: 13583.898299+-3226.512254; (10611.069195 16556.727402)

  13: 12262.463800+-3481.350822; (9289.634696 15235.292904)

                           Средние Ошибки Прогноза:                          

 Форма Тренда          11                 12                 13        

      Линейная        2761.799612        2907.925362        3058.850369

Параболическая        1568.775253        1702.644989        1837.124444

 

     Значение Автокорреляционной  Функции Отклонений от Тренда  на Лаге 1:     

      Линейная Форма  Тренда, r(1)=0.3333306376

Параболическая Форма Тренда, r(1)=-.0209755105

 

      Вариант N2; Полиномиальные Уравнения Тренда Пременной wert:X1;      

 

             Линейная Форма Тренда (t - Временной  Индекс, 1-10):             

wert:X1=5613.566133-432.977861*t

 

          Параболическая  Форма Тренда (t - Временной Индекс, 1-10):          

wert:X1=4457.990750+144.809201*t-52.526064*t^2

 

                         Сводные Данные для Прогноза:                        

 Форма Тренда  Среднее Отклон  Средн Квад Откл Коэфф Колебл  Амплитуда

      Линейная     1816.72964      1896.21123 58.66649133% -2081.101 -

                                                            2954.330

Параболическая     2104.68315      1975.13792 61.10838797% -2396.258 -

                                                            2534.122

 

             Точечный Прогноз уровня по Формам Тренда (Лаг 1-3):             

 Форма Тренда          11                 12                 13        

      Линейная         850.809667         417.831806         -15.146055

Информация о работе Статистический анализ доходов «Промсвязьбанка»