Автор работы: Пользователь скрыл имя, 27 Ноября 2014 в 18:09, курсовая работа
В связи с возрастающей ролью банковской системы региона в обслуживании экономических субъектов, расширением внешнеэкономических и межрегиональных связей, продолжающимся процессом становления и ликвидации отдельных коммерческих банков возрастает роль и значение анализа финансового состояния банка, составной частью которого выступает анализ доходов и расходов коммерческого банка. Российские банки вынуждены работать в условиях повышенных рисков. Прежде всего, это связано с недостаточной оценкой собственного финансового положения, доходов и расходов, надежности и устойчивости обслуживаемых клиентов. [3]
Введение ……………………………………………………………………….3
Место банка в банковской системе ………………………………………4
Группировка и классификация доходов банка…………………………...5
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
Прогнозирование доходов банка на основе трендовой модели ……...22
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
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
Вариант N1; Данные: wert; Системная Переменная: Y
Суммарная Дескриптивная
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
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
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
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
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.
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.
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.
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.
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*
Параболическая Форма Тренда (t - Временной Индекс, 1-10):
wert:Y=5173.006384+2567.
Сводные Данные для Прогноза:
Форма Тренда Среднее Отклон Средн Квад Откл Коэфф Колебл Амплитуда
Линейная 1504.57045 1723.88158 12.95564176% -2852.4 -
Параболическая 1287.66311 1253.35018 9.41941497% -1415.7 -
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.
Параболическая Форма Тренда (t - Временной Индекс, 1-10):
wert:X1=4457.990750+144.
Сводные Данные для Прогноза:
Форма Тренда Среднее Отклон Средн Квад Откл Коэфф Колебл Амплитуда
Линейная 1816.72964 1896.21123 58.66649133% -2081.101 -
Параболическая 2104.68315 1975.13792 61.10838797% -2396.258 -
Точечный Прогноз уровня по Формам Тренда (Лаг 1-3):
Форма Тренда 11 12 13
Линейная 850.809667 417.831806 -15.146055
Информация о работе Прогнозирование на основе регрессионной модели