ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

КАФЕДРА СТАТИСТИКИ

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Статистика»

на тему «Статистические методы анализа результатов деятельности коммерческих банков»

Выполнил: ст. III курса

специальность финансы и кредит

№ зачетной книжки

Проверил:

ОГЛАВЛЕНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

1. Показатели прибыльности, рентабельности

2. Методы анализа результатов деятельности коммерческих банков

2.1 Индексный метод

2.2 Метод аналитических группировок

РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ

АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Чтобы рассмотреть методы анализа результатов деятельности коммерческих банков, нужно знать, что собой представляет коммерческий банк.

Коммерческий банк – это кредитная организация, которая имеет исключительное право осуществлять в совокупности, следующие банковские операции: привлечение во вклады денежных средств физических и юридических лиц; размещение средств от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности, срочности; открытие и ведение банковских счетов физических и юридических лиц. По мимо перечисленных банковских операций, кредитная организация вправе заниматься и такими сделками, как осуществление профессиональной деятельности на первичном и вторичном рынке ценных бумаг, фондовом рынке; приобретение права требования от третьих лиц исполнения обязательств в денежной форме; лизинговые операции; оказание консультативных и информационных услуг, а также иные сделки в соответствии с законодательством РФ.

Первый коммерческий банк был зарегистрирован в августе 1988г.*

Цель данной работы – рассмотреть показатели и методы, влияющие на деятельность коммерческих банков.

В теоретической части будут рассмотрены индексный метод и метод аналитических группировок для анализа результатов деятельности коммерческих банков, а так же показатели прибыльности, ликвидности, рентабельности и другие.

В аналитической части на практике осуществлен анализ вложений кредитных организаций в ценные бумаги. Расчеты произведены в программе MS Excel.

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

 

1. Показатели прибыльности, рентабельности

Показателями, характеризующими результаты деятельности кредитных организаций, являются прибыль и рентабельность, эффективность использования финансовых ресурсов.

Прибыль имеет большое значение для акционеров банка, банковских работников, для вкладчиков и стоящих на рассчетно-кассовом обслуживании юридических лиц.

Различают балансовую и чистую прибыль.

Балансовая прибыль определяется как разница между доходами (без налога на добавленную стоимость) и расходами банка.

В течение года банк производит платежи из прибыли в бюджет. Оставшаяся в распоряжении банка прибыль называется чистой прибылью.

Основным источником прибыли банка является процентная маржа, которая определяется как разница между процентными доходами и процентными расходами банка.

Изменение прибыли за счет изменения рентабельности (R) и собственного капитала (К) рассчитывается по формулам:

∆П(К) = (К1-К0)*RК0/100

∆П(RК) = (RK1-RK0)*К1/100

∆П = ∆П(К)+∆П(R)

Для факторного анализа процентной маржи (процентной прибыли) применяют формулу:

Мп = Ар*Кпк*Кк,

где Кпк – прибыльность капитала, определяемая Мп/К.

Определяем влияния размера работающих активов на процентную маржу:

∆Мп = (Ар) = (Ар1-Ар0)*Кпк1*Кк1

Влияние прибыльности капитала на процентную маржу:

∆Мп(Кпк) = (Кпк1-Кпк0)*Ар0*Ар1

Изменение процентной маржи от достаточности капитала (Кк):

∆Мп(Кк) = (Кк1-Кк0)*Ар1*Ар0

Факторный анализ балансовой прибыли коммерческого банка можно произвести на основании следующей формулы:

П = К*КDA*КМК*dП,

где КМК - мультипликатор капитала, который определяется отношением активов к собственному капиталу (А/К).

Влияние четырех факторов на сумму прибыли.

- Влияние изменения собственного капитала на прибыль:

∆П(К) = (К1-К0)*КDA1*КМК1*d;

- Влияние изменения эффективности использования активов на прибыль:

∆П(КDA) = (КDA1 – КDA0)*К0*КМК1*dП1;

-Влияние изменения мультипликатора капитала на прибыль:

∆П(КМК) = (КМК1 – КМК0)*К0*КDA0*dП1;

- Влияние изменения доли маржи прибыли на прибыль:

∆П(dП) = (dП1 – dП0)*К0*КDA0*КМК0;

Общий прирост прибыли за счет всех факторов можно определить:

∆П = ∆П(К)+ ∆П(КDA)+ ∆П(МК)+ ∆П(dП).

Относительную характеристику доходности дают показатели рентабельности.

Показатели рентабельности свидетельствуют об общей эффективности работы финансовой компании, об успешности политики ее руководства и отдельных служб.

Коэффициент характеризует отношение прибыли к сумме продаж:

Прибыль на единицу продаж = Чистая прибыль*100 / Сумму продажи.

Второй показатель – прибыль на единицу активов:

Прибыль на единицу активов = Чистая прибыль*100 / Активы.

Показатель дохода, полученного на единицу акционерного капитала, свидетельствует о том, насколько эффективно и прибыльно использовались средства акционеров:

Прибыль на единицу акционерного капитала = Чистая прибыль*100/ Акционерный капитал.

Специалисты банка при определении ставки по кредиту исходят из расчетов требуемой нормы доходности по ссуде, которая рассчитывается по формуле

Норма доходности = Доход по ссуде – Расходы по ссуде / Величина ссуды.

2. Методы анализа результатов деятельности коммерческих банков

 

2.1 Индексный метод

Для анализа кредитных вложений и их динамики широко используют такой статистический метод, как индексный.

Индексный метод позволяет проанализировать факторы изменения скорости оборачиваемости операций. В этом случае применяются индексы средних и агрегатных величин. В систему индексов средних величин входят индексы переменного и постоянного состава и индекс влияния структурных сдвигов.

Индекс переменного состава представляет собой отношение среднего уровня явления в отчетном периоде и среднего значения в базисном периоде.

где m- однородный оборот по погашению кредита, равный Оп / Д. Если принять

 - показатель структуры однодневного оборота по погашению, то формула этого индекса примет вид:

На величину индекса переменного состава оказывают влияние два фактора: изменение длительности пользования кредитом в отраслях и структурных сдвигов в однодневном обороте по погашению кредита.

Абсолютное изменение средней длительности пользования кредитом за счет двух факторов:

 .

Индекс средней длительности пользования кредитом постоянного состава используют для определения влияния только первого фактора на изменение средней длительности пользования кредитом:

, или .

Абсолютное изменение средней длительности пользования кредитом за счет изменения длительности пользования кредитом в отраслях составит:

Индекс структурных сдвигов позволяет определить влияние второго фактора – структурных изменений в составе однодневного оборота по погашению на изменение средней длительности пользования кредитом:

, или .

Абсолютное изменение средней длительности пользования кредитом за счет структурных сдвигов в однодневном обороте составит:.

Общее абсолютное изменение средней длительности пользования кредитом:

.

Индекс среднего числа оборотов кредита переменного состава определяется по формулам:

; ; .

Этот индекс показывает относительные и абсолютные изменения среднего числа оборотов кредита за счет двух факторов: изменения числа его оборотов по отраслям и структурных сдвигов в средних остатках кредита.

Индекс среднего числа оборотов кредита постоянного состава определяется по формулам:

; ; .

Этот индекс показывает относительные и абсолютные изменения среднего числа оборотов кредита за счет одного фактора – изменения оборачиваемости кредита в отраслях.

Индекс структурных сдвигов определяется по формулам:

; ; .

Этот индекс показывает относительные и абсолютные изменения средней оборачиваемости кредита за счет структурных сдвигов в средних остатках кредита.

Абсолютные изменения среднего числа оборотов кредита за счет двух факторов составит:

.

 

2.2 Метод аналитических группировок

Второй метод изучения анализа результатов деятельности коммерческих банков – это аналитические группировки, которые исследуют связи и зависимости между изучаемыми явлениями и их признаками.

Аналитическая группировка позволяет выявить наличие или отсутствие зависимости. Вместе с тем в рамках этого метода не удается аналитически описать эту зависимость, а также не удается выяснить "тесноту" или "существенность" этой зависимости.

Метод аналитических группировок применяется для выделения особенностей и дифференцированного регулирования по показателям объема и структуры производства, его концентрации, размещения, эффективности и др.

Используя аналитические группировки, прежде всего, определяют факторные и результативные признаки изучаемых явлений. Факторные - это признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки. Результативные - признаки, которые изменяются под влиянием факторных. Чтобы исследовать взаимосвязь между отобранными признаками с помощью метода аналитических группировок, необходимо произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и по каждой группе вычислить среднее значение результативного признака, вариация которого от группы к группе под влиянием группировочного признака будет указывать на наличие или отсутствие взаимосвязи.

При сравнении функциональных и корреляционных зависимостей следует иметь в виду, что при наличии функциональной зависимости между признаками можно, зная величину факторного признака, точно определить величину результативного признака. При наличии же корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака. В отличие от жесткости однозначно функциональной связи корреляционные связи характеризуются множеством причин и следствий и устанавливаются лишь их тенденции.

Статистическое выражение связи между явлениями может показать, что изменения одного из сопоставляемых признаков сопровождаются изменениями другого. Следовательно, нужно искать объяснение этим изменениям в их содержательном анализе. С помощью статистических методов изучения зависимостей можно установить, как проявляется теоретически возможная связь в данных конкретных условиях. *

РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ

 

В задание 1 предполагается по данным по 36 банкам построить статистический ряд распределения банков по вложениям в ценные бумаги, образовав 5 групп с равными интервалами.

Таблица 1

Исходные данные

№ банка п/п	Вложения в ценные бумаги	Прибыль	№ банка п/п	Вложения в ценные бумаги	Прибыль
1	4069	110	19	9087	439
2	4279	538	20	8016	441
3	3959	85	21	7324	237
4	1032	60	22	3445	282
5	4152	39	23	2079	191
6	5347	153	24	2058	201
7	2286	215	25	648	12
8	2948	224	26	2673	77
9	2914	203	27	3145	282
10	1600	64	28	2048	451
11	2145	11	29	287	50
12	3811	153	30	2571	306
13	889	121	31	2081	440
14	584	94	32	3787	204
15	990	105	33	2131	63
16	1618	93	34	7298	650
17	1306	329	35	4729	538
18	1981	451	36	7096	175

Построим ряд распределения по среднегодовому вложению в ценные бумаги, образовав 5 групп с равным интервалом.

R= хmax – xmin

i = R / n

i = (9087-287)/5 = 1760 млн. руб.

Формируем группы:

1	287	287+1760	2047
2	2047	2047+1760	3807
3	3807	3807+1760	5567
4	5567	5567+1760	7327
5	7327		и выше

Делаем разноску предприятий по группам. Если значение показателя соответствует значению верхней границы интервала одной группы и нижнему значению границы интервала другой группы, то эту организацию мы относим к последнему.

Таблица 1

Разработанная таблица

№ п/п	Группы банков по величине вложения в ценные бумаги млн. руб.	Номер банка	Стоимость вложения в ценные бумаги, млн. руб.	Прибыль в млн. руб.
1	287-2047	4; 10; 13; 14; 15; 16; 17; 18; 25; 29	1032; 1600; 889; 584; 990; 1618; 1306; 1981; 648; 287	60; 64; 121; 94; 105; 93; 329; 451; 12; 50
2	2047-3807	7; 8; 9; 11; 22; 23; 24; 26; 27; 28; 30; 31; 32; 33	2286; 2948; 2914; 2145; 3445; 2079; 2058; 2673; 3145; 2048; 2571; 2081; 3787; 2131	215; 224; 203; 11; 282; 191; 201; 77; 282; 451; 306; 440; 204; 63
3	3807-5567	1; 2; 3; 5; 6; 12; 35	4069; 4279; 3959; 4152; 5347; 3811; 4729	110; 538; 85; 39; 153; 153; 538
4	5567-7327	21; 34; 36	7324; 7298; 7096	237; 650; 175
5	7327 и выше	19; 20	9087; 8016	439; 441
	Итого	36	116413	8087

На основании разработанной таблицы строим ряд распределения.

Таблица 2

Ряд распределения коммерческих банков по стоимости вложения в ценные бумаги

№ п/п	Группы банков по стоимости вложения в ценные бумаги, млн. руб.	Количество банков	Удельный вес банков по группам, в %	Кумулято, количество банков
	А	1	2	3
1	287-2047	10	27,8	10
2	2047-3807	14	38,9	24
3	3807-5567	7	19,4	31
4	5567-7327	3	8,3	34
5	7327 и выше	2	5,6	36
	Итого	36	100	Х

Анализ таблицы 3.

Наибольшее число банков 24 или 66,7% имеют стоимость вложений в ценные бумаги от 287 до 3807 млн. руб. Наименьшее число банков 2 или 5,6% имеют наибольшую стоимость вложений от 7327 и выше.

Построим графики полученного ряда распределения.

Рис. 1. Кумулята распределения банков по вложению средств в ценные бумаги

Рис. 2 Количество банков по стоимости вложения в ценные бумаги

Рис.3 Гистограмма распределения банков по вложению средств в ценные бумаги

Рассчитаем характеристики интервального ряда распределения:

а) Средняя арифметическая

- простая

Xар = ∑x / n = 116413/36 = 3233,69 млн. руб.

Χар(взв) = ∑xf / ∑f

(287+2047)/2 = 1167;

(2047+3807)/2 = 2927;

(3807+5567)/2 = 4687;

(5567+7327)/2 = 6447;

(7327+9087)/2 = 8207

Χар(взв) = (1167*10+2927*14+4687*7+6447*3+8207*2)/36 = 121212/36 = 3367 млн. руб.

Рассчитаем среднеквадратное отклонение:

σ² = Σ(x­x)²f/Σf

 

(1167-3233,69)² *10 = 42712075,60

(2927-3233,69)²* 14 = 1316822,64

(4687-3233,69)²* 7 = 14784769,72

(6447-3233,69)²* 3 = 30976083,48

(8207-3233,69)²* 2 = 49467624,72

 139257376,16

= 139257376,16/36 = 3868260,45

δ = ± 1966,79 млн. руб.

Рассчитываем коэффициент корреляции:

V = δ*100/х = 1966,79*100/3233,69 = 60,82 %

Коэффициент корреляции равен 60,82 % говорит о том, что ряд распределения банков по стоимости вложения средств в ценные бумаги не однороден, так как превышает 33 %, а средняя стоимость вложений средств в ценные бумаги равна 3233,69 млн. руб. типична и надежна для данного ряда распределения. Колеблемость в ряду распределения значительна, так как превышает 60 %.

Рассчитаем моду и медиану для интервального ряда.

Мо = 2047+1760*(14-10) / (14-10)+(14-7) = 2047+1760+7 = 3814,00 млн. руб.

Наибольшее число банков имеет среднегодовое вложение средств в ценные бумаги 3814,00 млн. руб.

Ме = 2047+1760*(36/2-10)/14 = 3052,71 млн. руб.

Вывод: медиана равна 3052,71 млн. руб. говорит о том, что половина банков имеет стоимость вложения средств в ценные бумаги до 3052,71 млн. руб., а остальные – более 3814,00 млн. руб.

Задание № 2

1) Строим аналитическую группировку на основании разработочной таблицы

Таблица 3

Группировка банков по стоимости вложений средств в ценные бумаги

№ п/п	Группы банков по стоимости вложений в ценные бумаги, млн. руб.	Количество банков	Стоимость вложений в ценные бумаги, млн. руб.		Прибыль банков, млн. руб.
			всего	В 1 банке	всего	В 1 банке
	А	1	2	3	4	5
1	287-2047	10	10935	1093,50	1379	137,90
2	2047-3807	14	36311	2593,64	3150	225,00
3	3807-5567	7	30346	4335,14	1616	230,86
4	5567-7327	3	21718	7239,33	1062	354,00
5	7327 и выше	2	17103	8551,50	880	440,00
	Итого	36	116413	3233,69	8087	224,64

Из данных таблицы 2 следует, что с увеличением вложений средств в ценные бумаги от 1 к 5 группе в среднем на 1 банк увеличивается и прибыль. Это свидетельствует о наличии прямой связи между вложением средств в ценные бумаги и прибылью банков.

Вложения в ценные бумаги 5 группы по отношению к 1 группе в расчете на 1 банк составляет 7,89 раза, а прибыль на 1 банк в 5 группе больше чем в 1 в 3,19 раза. Разные темпы роста этих показателей свидетельствуют о наличии корреляционной зависимости между вложениями и прибылью – прямая корреляционная связь.

На основании данных аналитической группировки делается расчет показателей тесноты связей.

Расчет коэффициента детерминации:

η² = δ² /σ² = 6068,69/27450,56 = 0,22

Рассчитаем дисперсию, делаем по результативному признаку – прибыль

δ² = ∑(у –у)²f /∑f = ((137,90-224,64)²*10+(225-224,64)²*14+(230,86-224,64)²*7+(354-224,64)²*3+(440-224,64)²*2)/36 = 6068,69

Делаем разработочную таблицу, где у – это сумма прибыли в каждом банке

Таблица 2

Разработочная таблица

№ п/п	Прибыль млн. руб., у	у2
1	110	12100
2	538	289444
3	85	7225
4	60	3600
5	39	1521
6	153	23409
7	215	46225
8	224	50176
9	203	41209
10	64	4096
11	11	121
12	153	23409
13	121	14641
14	94	8836
15	105	11025
16	93	8649
17	329	108241
18	451	203401
19	439	192721
20	441	194481
21	237	56169
22	282	79524
23	191	17381
24	201	40401
25	12	144
26	77	5929
27	282	79524
28	451	203401
29	50	2500
30	306	93636
31	440	193600
32	204	41616
33	63	3969
34	650	422500
35	538	289444
36	175	30625
		2804893

σ² = у² – у², где у² = ∑у² /n

у² = ∑у² /n = 2804893/36 = 77913,69

σ² = у² – у² = 77913,69-50463,13 = 27450,56

Вывод по коэффициенту детерминации:

Коэффициент детерминации свидетельствует о том, что прибыль на 22 % определяется вложением в ценные бумаги.

Империческое корреляционное отношение:

Ŋ = √ η² = √0,22 = 0,47

Вывод: этот коэффициент свидетельствует о том, что связь между вложением в ценные бумаги и прибылью весьма тесна.

Задание 3

1) Находим предельную ошибку выборки:

 = t =2*322,84 = ± 645,69 млн. руб.

Средний уровень вложений средств в ценные бумаги будет находиться в границах, которые мы находим по формуле:

≤ ≤ +.

3233,69-645,69<=>= 3233,69+645,69

2588,00 млн. руб. <=>= 3879,38 млн. руб.

Вывод.

С вероятностью 0,954 можно утверждать, что средняя величина вложений в ценные бумаги всех банков будет находиться в пределах от 3811 млн. руб. и более.

2) Определим долю банков.

Выборочная доля составит:

Ω = 26/36 = 0,72

Ошибку выборки определяем по формуле:

где N – объем генеральной совокупности.

∆ω = 2*0,074 = 0,147

72-14,7<=p>=72+14,7

57,3<=p>=86,7

Вывод: с вероятностью 0,954 можно утверждать, что доля банков, имеющих среднегодовое вложение средств в ценные бумаги 2047 млн. руб. и более, генеральная совокупность будет находиться в пределах от 57,3% до 86,7%.

 

Задание 4

Имеются следующие данные по коммерческому банку о просроченной задолженности по кредитным ссудам:

Год	Задолженность, по кредиту, млн. руб.	По сравнению с предыдущим годом			Абсолютное значение 1% прироста, млн. руб.
		Абсолютный прирост, млн. руб.	Темп роста, %	Темп прироста, %
2000		—	—	—	—
2001			106,25		16
2002		+100
2003				30,0
2004			108,5

1. Определим задолженность по кредиту за каждый год.

Задолженность по кредиту в 2000 году находится по формуле абсолютного значения 1 % прироста: a = yi-1/100 → уi-1 = а*100. Получается, что в 2000 году задолженность по кредиту составила 16*100 = 1600 млн. руб. Для нахождения задолженности в остальные года, заполним таблицу недостающими показателями.

, , ,  

Ту(2001) = 106,25→ Т∆y(2001) = 106,25-100 = 6,25;

а(2001) = 16→у(2000) = а(2001)*100 = 1600;

Т∆y(2001) = 106,25→∆y(2001) = Т∆y(2001)*у(2000)/100 = 100

∆y(2001) = 100→y(2001) = у(2000)+∆y(2001) = 1700

Ту(2002) = 1800/1700*100 = 105,88; а(2002) = 1700/100 = 17;

Ту(2003) = у(2003)/у(2002)*100→у(2003) = 130*1800/100 = 2340;

∆y(2003) = у(2003)-у(2002) = 540;

Ту(2003) = 30+100 = 130; а(2003) = у(2002)/100 = 1800/100 = 18; а(2004) = 23,4;

Ту(2004) = 108,5 = у(2004)/у(2003)*100→y(2004) = 108,5*2340/100 = 2538,9

∆y(2004) = 2538,9-2340 = 198,9.

Заполним данную таблицу недостающими данными:

Таблица 4

Просроченная задолженность по кредитным ссудам

Год	Задолженность, по кредиту, млн. руб. (у)	По сравнению с предыдущим годом			Абсолютное значение 1% прироста, млн. руб. (а)
		Абсолютный прирост, млн. руб. (∆y)	Темп роста, % (Ту)	Темп прироста, % (Т∆y)
2000	1600	—	—	—	—
2001	1700	+100	106,25	6,25	16
2002	1800	+100	105,88	5,88	17
2003	2340	+540	130	30,0	18
2004	2538,9	+198,9	108,5	8,5	23,4

Построим график распределения задолженности по кредиту в данные годы.

Рис. 3 Задолженность по кредиту в данные годы

3. Построим разработочную таблицу для определения тенденции развития задолженности по кредиту, млн. руб.

Таблица 3

Разработочная таблица

Год	у	t	Yt = а0 + а1t
2000	1600	-2	1635.78+251,78*(-2)=1132,22
2001	1700	-1	1635,78+251,78*(-1)=1384,00
2002	1800	0	0
2003	2340	+1	1635,78+251,78=1887,56
2004	2538, 90	+2	1635,78+251,78*2=2139,34

а0 = Σy/n = 8178,9/5 = 1635,78

а1 = Σyt/Σt² = 1600*(-2)+1700*(-1)+0+2340+2538,9*2/10 = 251,78

Уравнение прямой представляет собой: yt = 1635,78+251,78t

Полученное уравнение показывает, сто несмотря на значительные колебания в отдельные годы, наблюдается тенденция увеличения развития задолженности по кредиту: с 2000 по 2004 г.г. задолженность по кредиту в среднем возрастала на а1 = 251,78 млн. руб.

На основе найденного тренда осуществим прогноз на следующие два года.

Рассчитаем прогнозируемые доверительные интервалы задолженности на 2005 г. Если n = 6 и m = 2, то число степеней свободы равно 4. Тогда при вероятности 0,95, tа = 2,306, Σ(уi-yt)² = 683024,27

уi-yt	(уi-yt)²
1600-1132,22 = 467,78	218818,13
1700-1384 = 316,00	99856,00
0	0
2340-1887,56 = 452,44	204701,95
2538,90-2139,34 = 399,56	159648,19
	683024,27

Sуt = √683024,27/(6-2) = ±413,23

3146,56-2,306*413,23 ≤ упр ≥ 3146,46+2,306*413,23

2193,56 ≤ yпр ≥ 4099,37

Можно утверждать, что с вероятностью равной 0,95 задолженность по кредиту в 2005 году будет не менее чем 2193,56, но и не более чем 4099,37 млн. руб. Так как в среднем задолженность по кредиту из года в год приблизительно возрастает на 251,78 млн. руб., можно предположить, что в 2006 году она будет находиться в пределах от 2445,34 до 4351,15 млн. руб.

АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

1. Постановка задачи

Проведем анализ вложений кредитных организаций в ценные бумаги. Расчеты выполним в MS Excel. Исходные данные взяты из Российского статистического ежегодника за 2006г., стр. 635.

2.  Методика решения задачи

Важное значение в статистических исследованиях коммерческой деятельности имеет индексный метод. Полученные на основе этого метода показатели используются для характеристики развития анализируемых показателей во времени, по территории, изучения структуры и взаимосвязей, выявления роли факторов в изменении сложных явлений.

Индексы широко применяются в экономических разработках государственной и ведомственной статистики.

Статистический индекс - это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц. При этом под сложной понимается такая статистическая совокупность, отдельные элементы которой непосредственно не подлежат суммированию.

Основой индексного метода при определении изменений в производстве и обращении товаров является переход от натурально - вещественной формы выражения товарных масс к стоимостным (денежным) измерителям. Именно посредством денежного выражения стоимости отдельных товаров устраняется их несравнимость как потребительских стоимостей и достигается единство.

Индивидуальные индексы характеризуют изменения отдельных единиц статистической совокупности. Общие индексы выражают сводные (обобщающие) результаты совместного изменения всех единиц, образующих статистическую совокупность. Важной особенностью общих индексов является то, что они обладают синтетическими и аналитическими свойствами.

Синтетические свойства индексов состоят в том, что посредством индексного метода производится соединение (агрегирование) в целом разнородных единиц статистической совокупности.

Аналитические свойства индексов состоят в том, что посредством индексного метода определяется влияние факторов на изменение изучаемого показателя.

Для определения индекса надо произвести сопоставление не менее двух величин. При изучении динамики социально-экономических явлений сравниваемая величина (числитель индексного отношения) принимается за текущий (или отчетный) период, а величина, с которой производится сравнение - за базисный период.

Основным элементом индексного отношения является индексируемая величина. Под индексируемой величиной понимается значение признака статистической совокупности, изменение которой является объектом изучения. На основе данных проведем анализ вложений кредитных организаций в ценные бумаги, и осуществим прогноз вложений на 2007 год.

Таблица 1

Структура вложений кредитных организаций в ценные бумаги (на начало года; миллионов рублей). Российского статистического ежегодника за 2006г., стр. 635.

	2001	2002	2003	2004	2005	2006
Вложения в долговые обязательства – всего из них:	329784	366731	502571	625080	752269	1036557
В государственные долговые обязательства	310647	338388	412767	446969	435608	492047
В долговые обязательства субъектов Российской Федерации и местных органов власти	2742	8427	22017	48522	79064	88208
В долговые обязательства, выпущенные кредитными организациями-резидентами	389	1119	4363	7123	23433	30669
В долговые обязательства, выпущенные нерезидентами	14728	6489	22073	32764	79232	163546
Вложения в акции – всего из них:	26770	32763	51344	98426	121279	227923
В акции кредитных организаций-резидентов	816	989	876	2431	3048	2516
В акции нерезидентов	690	96	104	770	990	8896
Учтенные векселя с номиналом в рублях и в иностранной валюте из них:	109255	147343	208546	261325	193382	210083
Векселя органов федеральной власти и авалированные ими	517	458	86	69	34	3
векселя органов власти субъектов Российской Федерации, местных органов власти и авалированные ими	229	41	4	12	30	30
Векселя банков	6607	9041	42228	92504	95372	142775
Векселя нерезидентов	11725	16888	10898	5935	6635	1964

Статистический анализ вложений кредитных организаций в ценные бумаги выполним с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц MS Excel.

Некоторые пояснения и формулы для анализа данной задачи используются из практической части задания 4 курсовой работы.

Таблица 2

Динамика вложений кредитных организаций в ценные бумаги

По данной таблицы видно, что несмотря на значительные колебания в отдельные годы, наблюдается увеличение вложений кредитных организаций в ценные бумаги: с 2001 по 2006 г.г. вложения в долговые обязательства возросли на 107660,9 млн. руб., в акции – на 29556,18 млн. руб., а в учтенные векселя – на 15976,46 млн. руб.

На основе найденных данных составим прогноз вложений кредитных организаций в ценные бумаги. Для этого: n = 7, m = 2, число степеней свободы равно 5. Тогда при вероятности 0,95, ta = 2,306

Таблица 3

Расчет прогноза на 2007 года

 

По данному рисунку 2 можно сказать, что с вероятностью равной 0,95 вложения в ценные бумаги в 2007 году в долговые обязательства будет составлять 1355841,33 млн. руб., в акции – 299977,42 млн. руб., в учтенные векселя – 300157,58 млн. руб.

Полученные данные следует рассматривать как предварительный этап в разработке прогнозов. Для составления прогноза должна быть привлечена дополнительная информация, не содержащаяся в самом динамическом ряду.

Рис. 1 Диаграмма вложения в ценные бумаги

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Как уже говорилось выше коммерческий банк – это кредитная организация, которая может осуществлять следующие банковские операции: привлечение во вклады денежных средств физических и юридических лиц, размещение средств от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности, срочности и другие.

В этой курсовой работе рассмотрены такие важные показатели для деятельности коммерческих организаций как показатели рентабельности, ликвидности, прибыльности, платежеспособности.

Для статистического анализа деятельности коммерческих банков были рассмотрены два необходимых метода – это индексный метод и метод аналитических группировок.

Как известно индексный метод широко применим в изучении коммерческой деятельности. Он позволяет проанализировать факторы изменения скорости оборачиваемости операций. А аналитическая группировка позволяет выявить наличие или отсутствие зависимости. Вместе с тем в рамках этого метода не удается аналитически описать эту зависимость, а также не удается выяснить "тесноту" или "существенность" этой зависимости.

Метод аналитических группировок применяется для выделения особенностей и дифференцированного регулирования по показателям объема и структуры производства, его концентрации, размещения, эффективности и др.

В практической части бала разобрана задача нахождения задолженности по кредиту за каждый год и, на основе этого, приведен прогноз на следующие два года.

В аналитической части, на примере практической, на реальных факторах был приведен прогноз вложений кредитных организаций в ценные бумаги на 2007 год. С помощью программы MS Excel было получен результат прогноза, который предсказал, что в 2007 году с вероятностью равной 0,95% вложения в ценные бумаги в долговые обязательства будет составлять 1355841,33 млн. руб., в акции – 299977,42 млн. руб., в учтенные векселя – 300157,58 млн. руб.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. А.А. Спирина. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник 5-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2001 – 440 с.: ил.

2. Б.И. Башкатова. Социально-экономическая статистика: Учеб. для вузов. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2002 – 703 с.

3. В.Н. Сталина. Статистика финансов. – Москва, 2000 – 813 с.

4. В.М. Гусаров. Статистика: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001 – 463 с.

5. И.И. Елисеева. Общая теория статистики: Учебник 5-е изд.- М.: Финансы и статистика, 2005 – 656 с.: ил.

6. М.Г. Назаров. Курс социально-экономической статистики: Учеб. для студентов вузов, 5-е изд. – М.: Омега-Л, 2006 – 984 с.

7. М.Г. Назаров. Статистика финансов.: Учеб. для студентов вузов, 3-е изд. – Москва: Омега-Л, 2007 – 460 с.: ил., табл.

8. М.Г. Назаров. Курс социально-экономической статистики: Учеб. для вузов. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2000 – 771 с.

9. М.Г. Назаров. Курс социально-экономической статистики: Учеб. для вузов. – М.: Финстатинформ, 2002 – 976 с.

10. О.Э. Башина, А.А. Спирина. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2005 – 440 с. ил. 5 из.

11. Российский статистический ежегодник. – М.: Росстат, 2006 – 635 с.

12. Т.Ю. Теймурова. Финансовая статистика. Калуга, 2003г.

13. Финансы Росси: Статистический сборник. Росстат-М, 2004 – 332 с.

14. Ю.И. Иванова. Экономическая статистика. - М.: Финансы и статистика», 2002.

15. http://www.google.ru

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ КАФЕДРА СТАТИСТИКИ КУРСОВАЯ РАБОТА по дисциплине «Статистика» на тему «Статистические методы анализа результатов деятельности коммерческих банко

 

• 14:21 05 Июля 2016
  Российско-китайский медуниверситет откроет магистерскую программу по TCM
• 01:21 05 Июля 2016
  На форуме МГУ Россия и Китай обсудят научно-образовательное сотрудничество
• 11:00 04 Июля 2016
  Реморенко: "ЕГЭ-туризм" в России сходит на нет
• 10:52 04 Июля 2016
  Летняя российско-австрийская школа откроется в Москве
• 15:31 01 Июля 2016
  В СПбГУ могут воссоздать географический факультет

Заказать уникальную работу