Федеральное агентство по образованию

Всероссийский заочный финансово-экономический  институт 
 
 

Кафедра статистики 

КУРСОВАЯ  РАБОТА 

по дисциплине «Статистика» 

На тему:

«Статистические методы изучения взаимосвязей финансовых показателей деятельности банка» 
 
 
 
 
 
 

Исполнитель:

Специальность: финансы и кредит

Группа: 304

№ зачетной книжки: Руководитель:  
 
 
 
 
 
 
 

    СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3

1. статистические методы ИЗУЧЕНИя взаимосвязей финансовых показателей ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БАНКа 4

1.1. Система показателей кредитной деятельности банков 4

1.2  Роль корреляционно - регрессионного анализа в изучении взаимосвязи между показателями деятельности банка 6

1.3  Методы регрессионного анализа в изучении взаимосвязи показателей деятельности банка 9

1.4  Методы корреляционного анализа в изучении взаимосвязи показателей деятельности банка 12

2. Расчетная часть 17

3. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 32

3.1. Постановка задачи 32

3.2. Методика решения задачи 33

3.3. Технология выполнения компьютерных расчетов 33

3.4. Анализ результатов статистических компьютерных расчетов 36

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 37

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 39 

 

ВВЕДЕНИЕ

    Мониторинг  эффективности функционирования банковской системы является одной из наиболее важных задач в государственной  политике Российской Федерации в  кредитной сфере. Анализ влияния  реформ на состояние банковской системы, отслеживание динамики эффективности  деятельности банков, снижение системного риска являются основными задачами государственных аналитических  институтов и требуют применения статистических методов анализа. Исследованию результатов банковской деятельности посвящено значительное количество научных и прикладных исследований, но показателю эффективности работы банков и банковской системы в  целом уделено недостаточно внимания. Современные статистические методики оценивания эффективности деятельности банков обязательно должны включаться в инструментарий банковского аналитика, однако их адаптация к анализу  банковской системы Российской Федерации  является недостаточно разработанной  областью.

    Таким образом, исследование результатов  деятельности коммерческих банков является чрезвычайно актуальной задачей  статистического исследования организации  финансово-кредитной сферы.

    Целью курсовой работы является изучение системы  показателей, характеризующих результаты деятельности банков, а также особенности  применения метода группировок для  изучения данных показателей. 

 

1. статистические методы  ИЗУЧЕНИя взаимосвязей финансовых показателей ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БАНКа

1.1. Система показателей  кредитной деятельности  банков

    Результатом деятельности банка считаются объемы обслуженных депозитов и кредитов, а в качестве издержек выступают  все операционные расходы, включая  процентные выплаты.

    При подходе с ориентацией на прибыль  в качестве единственной цели рассматривается  полученная прибыль, а все входы  и выходы банковской деятельности как  используемые для ее получения ресурсы. Такой подход позволяет совместно  рассматривать эффективность использования  входных ресурсов и эффективность  выпуска, что уменьшает вероятность  неправильной спецификации модели деятельности банка.

    Разновидностью  данного подхода является подход с ориентацией на издержки, при  котором в качестве цели выступает  минимизация совокупных издержек банка.

    При подходе с ориентацией на управление риском банк рассматривается как  организация, которая принимает  на себя различные виды рисков с  целью получения дохода. В этом случае в качестве входов рассматриваются  рисковые характеристики процесса банковской деятельности, а в качестве выхода - банковская прибыль или рыночная стоимость акций банка.

    Следует отметить, что статистическая оценка эффективности деятельности банка  может сильно варьировать в зависимости  от выбранного подхода.

    Статистический  анализ эффективности позволяет  провести сравнение различных направлений  деятельности банка, выбор приоритетных и исключение неэффективных направлений. Отдельной задачей является оценка эффективности деятельности филиалов банка. Данная оценка позволяет менеджерам оценить состояние отдельных  филиалов и определить необходимые  преобразования для увеличения эффективности  их работы.

    Информация  об эффективности деятельности отдельных  банков и всей отрасли в целом  может помочь государственным органам  анализировать состояние системы, динамику ее развития и решения других основных задач. Во-первых, информация о динамике эффективности очень  полезна при анализе результатов  реформ банковского сектора и  других глобальных изменений. В мировой  практике многие статистические исследования эффективности банковского сектора  направлены на исследование динамики эффективности в период значительных изменений банковской системы.

    Современная статистическая методика оценки эффективности  деятельности банков является еще одним  инструментом анализа, необходимым  исследователям в их проектах. В  силу значительной взаимосвязи показателя эффективности работы банка со многими другими (надежность банка, уровень развития его организационной структуры, степень зависимости от других рыночных агентов) анализ эффективности может быть использован в качестве основного или дополнительного инструмента исследований.

    Клиенты банковской системы могут использовать информацию об эффективности деятельности банка и ее динамике при выборе своего банковского партнера. С этой точки зрения оценки эффективности  являются аналогом рейтингов банка, присвоенных ему международными и российскими рейтинговыми агентствами. Таким образом, при рассмотрении показателя эффективности банковской деятельности с разных позиций проявляется  его многоаспектный характер, что позволяет сделать вывод о сложности его внутренней структуры. Вследствие этого возникает необходимость исследования составных частей данного показателя и определения основных его компонентов.

    В качестве характеристик макроэкономического  окружения могут использоваться следующие:

    - динамика валового внутреннего  продукта страны;

    - динамика инвестиций в реальный  сектор экономики; 

    - уровень безработицы; 

    - уровень инфляции;

    - процентная ставка долгосрочных  государственных ценных бумаг; 

    - процентная ставка рефинансирования.

    Большинство данных показателей приобретают  значимость лишь при совместном сравнительном  исследовании банковских систем различных  стран.

    К числу факторов, специфичных для  банка, относят размер банка, набор  предоставляемых им услуг, форму  собственности банка и его  филиальную структуру. Взаимосвязь  размера банка и набора предоставляемых им услуг с эффективностью его работы была подробно рассмотрена при выделении основных компонентов эффективности.

1.2  Роль корреляционно  - регрессионного  анализа в изучении  взаимосвязи между  показателями деятельности банка

     Корреляционный  анализ и регрессионный анализ являются смежными разделами математической статистики, и предназначаются для  изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин; некоторые  из которых являются случайными. При  статистической зависимости величины не связаны функционально, но как  случайные величины заданы совместным распределением вероятностей. Исследование взаимосвязи случайных величин  биржевых ставок приводит к теории корреляции, как разделу теории вероятностей и корреляционному анализу, как  разделу математической статистики. Исследование зависимости случайных  величин приводит к моделям регрессии  и регрессионному анализу на базе выборочных данных. Теория вероятностей и математическая статистика представляют лишь инструмент для изучения статистической зависимости, но не ставят своей целью  установление причинной связи. Представления  и гипотезы о причинной связи должны быть привнесены из некоторой другой теории, которая позволяет содержательно объяснить изучаемое явление.

       Формально корреляционная модель  взаимосвязи системы случайных  величин  может быть представлена в следующем виде: , где Z – набор случайных величин, оказывающих влияние на изучаемые случайные величины.

     Экономические данные почти всегда представлены в  виде таблиц. Числовые данные, содержащиеся в таблицах, обычно имеют между  собой явные (известные) или неявные (скрытые) связи.

     Явно  связаны показатели, которые получены методами прямого счета, т. е. вычислены  по заранее известным формулам. Например, проценты выполнения плана, уровни, удельные веса, отклонения в сумме, отклонения в процентах, темпы роста, темпы прироста, индексы и т. д.

     Связи же второго типа (неявные) заранее  неизвестны. Однако необходимо уметь  объяснять и предсказывать (прогнозировать) сложные явления для того, чтобы  управлять ими. Поэтому специалисты  с помощью наблюдений стремятся  выявить скрытые зависимости  и выразить их в виде формул, т. е. математически смоделировать явления  или процессы. Одну из таких возможностей предоставляет корреляционно-регрессионный  анализ.

     Математические  модели строятся и используются для  трех обобщенных целей:

     • для объяснения;

     • для предсказания;

     • для управления.

     Представление экономических и других данных в  электронных таблицах в наши дни  стало простым и естественным. Оснащение же электронных таблиц средствами корреляционно-регрессионного анализа способствует тому, что из группы сложных, глубоко научных  и потому редко используемых, почти  экзотических методов, корреляционно-регрессионный  анализ превращается для специалиста в повседневный, эффективный и оперативный аналитический инструмент. Однако, в силу его сложности, освоение его требует значительно больших знаний и усилий, чем освоение простых электронных таблиц.

     Пользуясь методами корреляционно-регрессионного анализа, аналитики измеряют тесноту  связей показателей с помощью  коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе (сильные, слабые, умеренные и  др.) и различные по направлению (прямые, обратные). Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти  их математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить  статистическую значимость модели. В  экономике значимое уравнение используется, как правило, для прогнозирования  изучаемого явления или показателя.