Статистический анализ денежного обращения в РФ

4.3. Проверка значимости  уравнения регрессии в целом.

По таблице критических  значений критерия Фишера найдем Fкр = 5,59 (при α=0,05, ν₁=k=1, ν₂=n-k-1=7). Так как F_расч > F_кр (9,67 > 5,59), то для уровня значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν₁=1, ν₂=7 построенное уравнение регрессии можно считать значимым.

5. Использование регрессионной  модели для принятия управленческих  решений (анализа, прогнозирования и т.д.).

Вычислим прогнозное значение объема кредитов для величины денежной массы х_р=10000. При уровне значимости α=0,05 точечное значение прогноза   

 Т.е. с доверительной вероятностью p=1-α=1-0,05=0,95 можно предполагать, что прогнозное значение объема кредитов при величине денежной массы М2, равной 10000 млрд. рублей, составит около 3170,14 млрд. рублей.

   Таким образом, в результате проведения корреляционно-регрессионного анализа показано, что между величиной денежной массы М2 и объемом выданных физическим лицам кредитов в рублях существует тесная связь. Изучаемые признаки связаны линейной корреляционной зависимостью. Найдены параметры этой зависимости. Проведена комплексная оценка значимости как параметров регрессионного уравнения, так и регрессии в целом. Показана адекватность построенного уравнения регрессии. Следовательно, регрессионная модель зависимости величины денежной массы М2 и объема выданных физическим лицам кредитов в рублях может быть использована для принятия управленческих решений.

Заключение

   Задачи, поставленные в курсовой работе, были решены.

В теоретической части  были рассмотрены понятие и сущность денежного обращения и кредита, системы статистических показателей денежного обращения и кредита.

   В ходе экономико-статистического анализа динамики денежного обращения за 1999-2007 гг. было установлено, что после экономического кризиса 1998 года объем денежной массы имеет динамику стабильного роста. В связи с этим максимальный размер денежной массы М2 наблюдался в 2006 году.

   Анализ структуры денежной массы показал, что доля наличных денег уменьшается с годами, а доля безналичных средств растет. За период с 1998 по 2006 гг. количество наличных денег снизилось с 41,4% до 31,0%, при этом количество безналичных средств возросло с 58,6% до 69,0%.

   В работе проанализирована зависимость объемов кредитов, выданных за период с 1999 по 2007 гг, от региона. В качестве таких регионов были выбраны: Калининградская область, Республика Башкортостан и Приморский край. Между объемом кредита и регионом выдачи кредита выявлена существенная тесная связь. Фактор региональной принадлежности объясняет 98% вариации объемов выданных кредитов, остальные 2% обусловлены неучтенными факторами.

   Проведенный в работе анализ влияния денежной массы М2 на объем выданных кредитов показал, что между ними существует тесная линейная прямая связь. Построено уравнение регрессии: . Установили, что параметры регрессии и сама регрессия в целом, являются значимыми. Показана адекватность построенного уравнения регрессии. На основе уравнения регрессии был спрогнозирован объем выданных кредитов при величине денежной массы М2, равной 10000 млрд. рублей, он составил 3170,14 млрд. рублей.

Список использованной литературы

1. Практикум по теории  статистики: Учеб. пособие / Под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 421с.

2. Курс социально-экономической  статистики. Учебник для вузов / Под ред. М. Г. Назарова. - М.: Финстатинформ, 2000. – 771с.

3. Гусаров В. М. Статистика: учеб. пособие для студ. вузов. – М.: ЮНИТИ, 2003. – 463 с.

4. Салин В. Н. Социально-экономическая статистика: Учебник для вузов. - М.: Юристъ, 2001. – 461с.

5. Теория статистики: Учебник / Под ред. Р.А.Шмойловой.- М.: Финансы и статистика, 2005. - 450с.

6. Финансы России, 2005: Статистический  сборник / Редкол.: К. Э. Лайкам и др.; Госкомстат России. - М.: Б. и., 2005. – 638с.

7. Экономическая статистика: Учебник для студ. вузов. / Под  ред. Ю. Н. Иванова. – 2-е изд., доп. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 480с.

8. Вахрамеев М.В. Статистика  финансов: Учебник для вузов. –  2-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 816с.

9. Данные с сайта www.gks.ru