Статистика финансовых институтов

 На  основе таблицы 2 образуем структурную  группировку и результаты занесем  в таблицу 3. 

    Таблица 3.

Группировка коммерческих банков Уральского региона  по величине собственного капитала за 2008г.

  Вывод:  в регионе в 2008 году преобладают  банки, имеющие собственный капитал  от 240 млн. руб. до 494,4 млн. руб.  Они составляют 48 % от количества  всех банков. На эти банки приходится 26,2% от всего капитала. 20% банков  Уральского региона имеют капитал  от 494,4 млн. руб. до 748,8 млн. руб. На эти банки приходится 21,4% всего капитала. 16% банков имеют собственный капитал от 748,8 млн. руб. до 1003,2 млн. руб., на них приходится 20,7 % всего капитал. В третьей группе банки с собственным капиталом от 1003,2 млн. руб. до 1257,6 млн. руб., их 8% и это 13,5% от всего капитала. 8% имеют капитал от 1257,6 млн. руб. до 1512 млн. руб. и на эти банки приходится 18,2% всего собственного капитала.

   Проведем более конкретный анализ  взаимосвязи показателей на основе  аналитической группировки.

    Таблица 4.

  Группировка  коммерческих банков Уральского  региона по величине собственного  капитала за 2008г.

  Вывод.  При увеличении собственного  капитала число банков уменьшается,  а вклады юридических лиц увеличиваются.  Исключение является  5 группа, в  которой вклады юридических лиц  составляют 6460 млн. руб.  

3. Ряды  распределения.

        Результаты сводки и группировки  материалов статистического наблюдения  оформляются в виде статистических  рядов распределения. Статистические  ряды распределения представляют  собой упорядоченное распределение  единиц изучаемой совокупности  на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта. В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на:

     - атрибутивные (качественные);

     - вариационные (количественные)

     а) дискретные;

     б) интервальные.

   Атрибутивные ряды образуются по качественным признакам, которыми могут выступать занимаемая должность работников торговли, профессия, пол, образование и т.д.

     Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.

     Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в  ряду распределения. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными  и относительными. Частота - это численность  отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или  в процентах к итогу, называются частностями. Сумма частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.

     Частности – это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах). Сумма частностей равна единице или 100 %. Замена частот частностями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений.

     Вариационные  ряды в зависимости от характера  вариации подразделяются на: дискретные (прерывные) и интервальные (непрерывные). Дискретные ряды распределения основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например, тарифный разряд рабочих, число детей в семье).

     Интервальные  ряды распределения базируются на непрерывно изменяющемся значении признака, принимающем  любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.

    Линейные графики широко применяются  для характеристики изменений  явления во времени, выполнения  массовых заданий для изучения  рядов распределения, выявления  связи между явлениями.

Гистогра́мма (от греч. histos, здесь столб + grámma — черта, буква, написание) — способ графического представления табличных данных.

Количественные  соотношения некоторого показателя представлены в виде прямоугольников, площади которых пропорциональны. Чаще всего для удобства восприятия ширину прямоугольников берут одинаковую, при этом их высота определяет соотношения  отображаемого параметра.

  Рис.1 Группировка коммерческих банков  Уральского региона по величине         

           собственного капитала за 2008г.

    Другим  распространенным способом графического представления является полигон  частот.

    Полигон частот образуется ломаной линией, соединяющей точки, соответствующие  срединным значениям интервалов группировки и частотам этих интервалов, срединные значения откладываются  по оси х, а частоты – по оси у.

Рис.2 Группировка  коммерческих банков Уральского региона  по величине         

           собственного капитала за 2008г.

  Кумулята  используется для изображения  вариационных рядов, для построения  на оси абсцисс отмечается  значение дискретного признака, а на оси ординат – нарастающее  значение частот или частности.

Рис.3 Группировка  коммерческих банков Уральского региона  по величине         

           собственного капитала за 2008г. 

4. Статистические  показатели.

   Абсолютные и относительные показатели  являются обобщающими показателями, характеризующими количественную  сторону общественных явлений.

   Абсолютные величины – именованные числа, имеющие определенную размерность и единицы измерения.  Они характеризуют показатели на момент времени или за период. В зависимости от различных причин и целей анализа применяются условно-натуральные, денежные и трудовые единицы измерения. Абсолютные величины могут быть индивидуальными и итоговыми.

   На основе абсолютных величин  исчисляются относительные величины.

  Относительные величины – показатели, которые дают числовую меру соотношения двух сопоставимых статистических величин.

  Относительные  величины выражаются в коэффициентах,  если базисная величина принимается  раной 1, в процентах, если базисная  величина принимается за 100, в промилле, если базисная величина принимается за 1000.

   В зависимости от задач, содержания  и познавательного значения выражаемых  количественных соотношений различают  следующие виды относительных  показателей:

1. Относительные показатели планового задания (ОППЗ) – отношение уровня, запланированного на предстоящий период к уровню показателя, достигнутого в предыдущем периоде (.

   

2. Относительные показатели выполнения плана (ОПВП) – отношение фактически достигнутого уровня в текущем периоде (у1) к уровню планируемого показателя за этот же период

     

3. Относительные показатели динамики (ОПД) – характеризуют изменение уровню развития какого-либо явления во времени. Относительные величины динамики иначе называют темпами роста.

            

4. Относительные показатели структуры (d) – характеризуют состав изучаемой совокупности, доли, удельный вес элементов совокупности в общем итоге и представляют собой отношение части единиц совокупности ко всему объему совокупности.
5. Относительные показатели сравнения (ОПС) – характеризуют отношения одноименных абсолютных показателей, относящихся к одному и тому же периоду или моменту времени, но к различным объектам или территориям.
6. Относительные показатели интенсивности – характеризуют степень насыщенности или развития данного явления в определенной среде и могут быть выражены в именованных числах или процентах, или в промиллях, или кратных отношениях.
7. Относительные показатели координации – характеризуют отношение частей изучаемой совокупности к одной из них, взятой за базу сравнения.

 

5. Средние величины и показатели вариации.

  Средняя величина – обобщающая характеристика признака в исследуемой совокупности. Она отражает его типичный уровень, в расчете на единицу совокупности, в конкретных условиях места и времени.

   В средних величинах погашаются  индивидуальные различия единиц  совокупности, обусловленные случайными  обстоятельствами. Средняя величина  всегда именована, имеет ту  же размерность, что и признак  у отдельных единиц совокупности.

  Средняя арифметическая величина – значение признака в расчете на единицу совокупности. При вычислении, которого объем признаков совокупности остается неизменными, т.е. среднее слагаемое.