Анализ факторов, определяющих величину и динамику соотношения наличных средств и депозитов

Подтвердим  данное предположение расчетами. Для  этого необходимо произвести расчеты  коэффициентов детерминации (R²) между факторами.

, где:

∆r – определитель матрицы парных коэффициентов корреляции;

∆r₁₁ – определитель матрицы межфакторной корреляции.

Для расчета  коэффициента детерминации между факторами  х₁, х₂ и х₃ необходимо составить матрицу парных коэффициентов корреляции без учета фактора х₄.

Таблица 2.5

«Матрица  парных коэффициентов корреляции факторов х₁, х₂, х₃»

	y	х1	х2	х3
y	1	0,457	0,639	-0,793
х1	0,457	1	0,608	-0,138
х2	0,639	0,608	1	-0,518
х3	-0,739	-0,138	-0,518	1

 

Для расчета  коэффициента детерминации между факторами  х₁, х₂ и х₄ составляем аналогичную матрицу парных коэффициентов без учета фактора х₃.

Таблица 2.6

«Матрица  парных коэффициентов корреляции факторов х₁, х₂, х₄»

	y	х1	х2	х4
y	1	0,457	0,639	-0,813
х1	0,457	1	0,608	-0,233
х2	0,639	0,608	1	-0,628
х4	-0,813	-0,233	-0,628	1

 

В результате произведенных расчетов имеем:

 

 

 

Из значений коэффициентов детерминации следует, что фактор х₃ (количество электронных терминалов, установленных в организациях торговли (услуг) на территории России) оказывает большее влияние на результат (коэффициент депонирования), чем фактор х₄ (количество банкоматов, расположенных на территории России).

Также можно  сделать вывод, что вариация коэффициента депонирования на 75,5% обусловлена  вариацией учтенных факторов. А влияние  неучтенных факторов составляет 24,5%.

Для большего анализа модели рассчитаем скорректированный  коэффициент детерминации. Им учитывается  соотношение количества наблюдений и количества оцениваемых параметров уравнения регрессии.

 

 

,

где m – число параметров при переменных;

n – число наблюдений.

Таким образом,

Так как  велики и различаются незначительно, модель считается хорошей.

Далее, на основе трех факторов, проведем регрессионный  анализ и построим уравнение множественной  регрессии.

В результате уравнение множественной регрессии  имеет вид:

 

Для оценки значимости уравнения регрессии  используется F-критерий Фишера:

,

где MS – дисперсия на 1 степень свободы.

В данном регрессионном анализе F-критерий Фишера составил 12,356. Это значение превышает табличное – 3,49. Вероятность ошибки составляет 0,000558, что значительно меньше 0,05. Таким образом, данное уравнение регрессии статистически значимо. Следовательно, результаты исследования достоверны, и им можно доверять.

Т.к. коэффициенты регрессии по линейной модели (коэффициенты при х) несравнимы между собой, необходимо построить уравнение регрессии  в стандартизированном масштабе, чтобы можно было иметь сравнительную  оценку силы воздействия факторов на результат.

Уравнение регрессии в стандартизированном  виде имеет вид:

,

 

где: , ,

β – стандартизированный коэффициент регрессии.

Стандартизованные коэффициенты регрессии показывают, на сколько своих среднеквадратических отклонений (σ_y) изменится в среднем результат, если соответствующий фактор x_j изменится на одно свое среднеквадратическое отклонение (σ_x) при неизменном среднем уровне других факторов. В

Для расчетов коэффициентов β применяется  метод наименьших квадратов (МНК):

 

 

 

где и - коэффициенты парной и межфакторной корреляции.

 

 

 

 

В итоге уравнение множественной регрессии в стандартизированном виде имеет вид:

 

Таким образом, из уравнения регрессии можно  сделать вывод о том, что фактор х₃ (количество электронных терминалов, установленных в организациях торговли (услуг) на территории России) оказывает более сильное воздействие на результат (коэффициент депонирования), чем фактор х₁ (доля конечного потребления в ВВП России) и х₂ (средневзвешенная ставка по депозитам). Фактор х₂ имеет наименьшее влияние.

Также стоит  отметить, что проанализировав уравнение  регрессии, можно заметить, что фактор х₂ (средневзвешенная ставка по депозитам) имеет прямую, а не обратную связь, как это указывалось в первой главе работы. По моему мнению, это можно объяснить тем, что население России неправильно оценивает экономическую ситуацию в стране, что свидетельствует об отсутствии рациональных ожиданий у населения, а также до сих пор не доверяет банкам и отказывается хранить деньги на депозитных счетах.

Для большего анализа факторов, которые влияют на коэффициент «наличность – депозиты» в России можно проанализировать объем операций, совершенных физическими лицами на территории России с использованием банковских карт.

За период с 2008 по 2011 гг. имеем данные:

Таблица 2.7

Временной промежуток	Объем операций, совершенных в России, млрд. руб.			Процент снятия наличных средств, %
	по получению наличных денег	по оплате товаров и услуг (включаются операции по оплате таможенных платеже)	Всего операций
2008/ I квартал	1653,5	175,5	1829	90,40
II квартал	1944	188,1	2132,1	91,18
III квартал	2120,6	223,6	2344,2	90,46
IV квартал	2354,9	214,9	2569,8	91,64
2009/ I квартал	1869,9	199,3	2069,2	90,37
II квартал	2082,7	200,4	2283,1	91,22
III квартал	2218,5	224,5	2443	90,81
IV квартал	2481,6	253	2734,6	90,75
2010/ I квартал	2220,9	273,4	2494,3	89,04
II квартал	2623,1	296,8	2919,9	89,84
III квартал	2817,7	344,1	3161,8	89,12
IV квартал	3229,2	431,9	3661,1	88,20
2011/ I квартал	2820,2	453,4	3273,6	86,15
II квартал	3341,6	511,8	3853,4	86,72
III квартал	3616,5	646,7	4263,2	84,83
IV квартал	4132,4	748,4	4880,8	84,67

 

Из данной таблицы видно, объем операций по снятию наличных средств постепенно снижается, но это снижение очень  незначительно, в то время как  процент использования банковских карт только для снятия наличных средств  остается очень большим.

В ходе данной работы было подтверждено предположение: фактором, в большей степени влияющим на коэффициент депонирования, в условиях современной экономической конъюнктуры, является количество устройств, предназначенных для осуществления операций с использованием платежных карт.

 

Заключение

В ходе данной работы было выдвинуто предположение, что значение коэффициента депонирования  в большей степени зависит  от количества устройств, предназначенных  для осуществления операций с  использованием платежных карт.

Данная  гипотеза полностью подтвердилась. На мой взгляд, связано это с  тем, что для публики очень важен факт быстрого и удобного использования банковских карт, в то время как ставка процента по депозитам не играет существенной роли.

На сегодняшний  день коэффициент «наличность –  депозиты» имеет медленную, но достаточно стабильную тенденцию к снижению. Имея такие данные, можно сделать вывод, что количество безналичных средств в экономике увеличивается. Но, если посмотреть на структуру всех операций, совершенных с использованием платежных карт, видно, что в основном все операции сведутся к обыкновенному снятию наличных средств с карты. Это можно объяснить тем, что может количество устройств, предназначенных для осуществления операций с использованием платежных карт в России достаточно велико, но, скорее всего, они расположены только в больших торговых центрах, что исключает возможность использовать банковскую карту в обычных небольших магазинах. В связи с тем, что этот фактор является наиболее значимым, публике практически всегда требуется достаточно большое количество наличных средств.

Еще один субъективный фактор – консервативность в выборе между наличными и  безналичными средствами. Большинство населения очень тяжело отказывается от своих привычек, и по оценкам экспертов, для того, чтобы перейти полностью на безналичный расчет, должно сменится как минимум два поколения людей, которые имеют опыт обращения, как с наличностью, так и безналом. Тенденция к переходу на полностью безналичный расчет есть, но этот процесс займет никак не менее 200 лет.

Следует отметить, что наша экономика теряет примерно 430 миллиардов рублей из-за налички. При большем развитии безналичных платежей, затраты от оборота наличных средств можно направлять на развитие стратегически важных отраслей экономики.

Таким образом, коэффициент депонирования зависит от исследуемых факторов на 75,5%. Это означает, что хоть субъективные факторы и достаточно сильные и давно укоренившиеся, в общей степени влияния на коэффициент депонирования они играют незначительную роль.

Для дальнейшего поддержания тенденции к снижению коэффициента депонирования Правительство должно развивать инфраструктуру в направлении увеличения количества устройств, предназначенных для осуществления операций с использованием платежных карт, не только в больших гипермаркетах, но и в обычных торговых точках, которые пользуются высоким стабильным ежедневным спросом.

Список использованной литературы

1. Дорнбуш Р., Фишер С. Макроэкономика. – М.: Изд-во МГУ: Инфра-М, 1997.-784 с.
2. Методологические основы, структурные характеристики и поведенческие предпосылки макроэкономического анализа / Под ред. канд. экон. наук., проф. Т.Г.Бродской, д-ра экон. наук., проф. Д.Ю. Миропольского: Учебное пособие.-СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2009.-175 с.
3. Тарасевич Л.С., Гребенников П.И., Леусский А.И. Макроэкономика: Учебник / Общая редакция Л.С. Тарасевича. Изд. 3-е, перераб. и доп. – Спб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999.-656 с.
4. Данные сайта Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gks.ru
5. Данные сайта Центрального Банка [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cbr.ru/
6. Будут ли меняться ставки по вкладам в рублях в российских банках в России? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://fincake.ru/blogs/hercy/posts/4544.html
7. Лишние деньги [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rg.ru/2012/02/17/dengi.html
8. Наличность vs «пластик»: зеленые деньги для серой экономики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://wffw.info/213134/nalichnost-vs-plastik-zelenye-dengi-dlya-seroj-ekonomiki/
9. Формирование предложения денег [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.home-money.org/money_27.php
10. Чем объяснить поведение вкладчиков и банков: полная модель предложения денег [Электронный ресурс]. – Режим доступа:  
    http://o-kreditah1.ru/knigi/553-chem-obyasnit-povedenie-vkladchikov-i-bankov-polnaya-model-predlozheniya-deneg.html

¹ Тарасевич Л.С., Гребенников П.И., Леусский А.И. Макроэкономика: Учебник / Общая редакция Л.С. Тарасевича. Изд. 3-е, перераб. и доп. – Спб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999. – 83 с.

² Методологические основы, структурные характеристики и поведенческие предпосылки макроэкономического анализа / Под ред. канд. экон. наук., проф. Т.Г.Бродской, д-ра экон. наук., проф. Д.Ю. Миропольского: Учебное пособие.-СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2009. – 65 с.