статистический анализ показателей структуры и динамики кредитных вложений в экономику

Содержание
Введение 2
1. Теоретические основы статистики кредитных вложений в экономику 4
2. Статистика кредитных вложений в экономику России 8
2.1. Анализ динамики кредитных вложений 8
2.2. Прогноз кредитных вложений на 2015-2018 гг. 16
Заключение 25
Библиография 27

В этих условиях в реальном выражении инвестиции за счет кредитов банковской системы снизятся более чем в 2 раза.Составим прогноз уровня кредитных вложений на 2015-2018 гг.Таблица 7 – Динамика кредитных вложений за 2001-2014 гг., млрд. руб.Показатель20012002200320042005200620072008200920102011201220132014Объем инвестиций2442373253824866808571191123214491881192115711537Из них:Кредиты банков11,512,921,323,827,959,286,9198,1195,2150149,4113,7107,7108,5Рисунок 5 - Динамика кредитных вложений за 2001-2014 гг., млрд. руб.Линейное уравнение тренда имеет вид y = a1t + a0Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов. Система уравнений МНК: a0n + a1∑t = ∑y a0∑t + a1∑t2 = ∑y • t Таблица 8 – Параметры уравнения МНКtyt2y2t y111.51132.2511.5212.94166.4125.8321.39453.6963.9423.816566.4495.2527.925778.41139.5659.2363504.64355.2786.9497551.61608.38198.16439243.611584.89195.28138103.041756.81015010022500150011149.412122320.361643.412113.714412927.691364.413107.716911599.291400.114108.519611772.2515191051266.11015171619.6912067.9Для наших данных система уравнений имеет вид: 14a0 + 105a1 = 1266.1 105a0 + 1015a1 = 12067.9 Из первого уравнения выражаем а0 и подставим во второе уравнение Получаем a0 = 5.64, a1 = 11.306 Уравнение тренда: y = 11.306 t + 5.64 Эмпирические коэффициенты тренда a и b являются лишь оценками теоретических коэффициентов βi, а само уравнение отражает лишь общую тенденцию в поведении рассматриваемых переменных. Коэффициент тренда b = 11.306 показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения у) с изменением периода времени tна единицу его измерения. В данном примере каждым годом уровень кредитных вложенийy изменится в среднем на 11.306 млрд. рублей.Проведем однофакторный дисперсионный анализ. Средние значения Дисперсия Среднеквадратическое отклонение Коэффициент эластичности. Коэффициент эластичности представляет собой показатель силы связи фактора t с результатом у, показывающий, на сколько процентов изменится значение упри изменении значения фактора на 1%. Коэффициент эластичности меньше 1. Следовательно, при изменении t на 1%, Y изменится менее чем на 1%. Другими словами - влияние t на Y не существенно. Эмпирическое корреляционное отношение. Эмпирическое корреляционное отношение вычисляется для всех форм связи и служит дляизмерение тесноты зависимости. Изменяется в пределах [0;1]. где В отличие от линейного коэффициента корреляции он характеризует тесноту нелинейной связи и не характеризует ее направление. Изменяется в пределах [0;1]. Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока: 0.1 < η < 0.3: слабая; 0.3 < η < 0.5: умеренная; 0.5 < η < 0.7: заметная; 0.7 < η < 0.9: высокая; 0.9 < η < 1: весьма высокая; Полученная величина свидетельствует о том, что изменение временного периода t существенно влияет на y. Коэффициент детерминации. т.е. в 50.91% случаев влияет на изменение данных. Другими словами - точность подбора уравнения тренда - средняя. Для оценки качества параметров уравнения построим расчетную таблицу.Таблица 9 – Расчетная таблицаtyy(t)(y-ycp)2(y-y(t))2(y-y(t)) : y111.516.956230.8529.660.47212.928.256011.79235.681.19321.339.564779.75333.360.86423.850.864440.32732.471.14527.962.173910.721174.461.23659.273.48975.67203.820.24786.984.7812.54.480.02448198.196.0911591.610406.290.519195.2107.3910975.567709.730.4510150118.73547.9979.620.2111149.4130.013476.79376.080.1312113.7141.31541.23762.50.2413107.7152.62298.062017.770.4214108.5163.93326.323072.010.511266.157119.0328037.917.63Проведем анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда. Стандартная ошибка уравнения. где m = 1 - количество влияющих факторов в модели тренда. Интервальный прогноз. Определим среднеквадратическую ошибку прогнозируемого показателя. Uy = yn+L ± KгдеL - период упреждения; уn+L - точечный прогноз по модели на (n + L)-й момент времени; n - количество наблюдений во временном ряду; Sy - стандартная ошибка прогнозируемого показателя; Tтабл - табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости α и для числа степеней свободы, равного n-2. По таблице Стьюдента находим TтаблTтабл (n-m-1;α/2) = (12;0.025) = 2.179 Точечный прогноз, t = 15: y(15) = 11.31*15 + 5.64 = 175.23 175.23 - 120.95 = 54.28 ; 175.23 + 120.95 = 296.18 Интервальный прогноз: t = 15: (54.28;296.18) Точечный прогноз, t = 16: y(16) = 11.31*16 + 5.64 = 186.54 186.54 - 124.13 = 62.41 ; 186.54 + 124.13 = 310.67 Интервальный прогноз: t = 16: (62.41;310.67) Точечный прогноз, t = 17: y(17) = 11.31*17 + 5.64 = 197.84 197.84 - 127.62 = 70.22 ; 197.84 + 127.62 = 325.46 Интервальный прогноз: t = 17: (70.22;325.46) Точечный прогноз, t = 18: y(18) = 11.31*18 + 5.64 = 209.15 209.15 - 131.39 = 77.76 ; 209.15 + 131.39 = 340.54 Интервальный прогноз: t = 18: (77.76;340.54) Таблица 10 – Прогнозные значения кредитных вложений на 2015-2019 гг.Показатель2014 (факт)2015201620172018Изменение (2018-2014) млрд.руб.Темп роста (2018/2014), %Кредиты банков108,5175,23186,54197,84209,15100,65192,8Согласно представленному прогнозу, объем кредитных вложений к 2018 году должен увеличиться на 100,65 млрд. рублей или на 92,8% по сравнению с 2014 годом.ЗаключениеКредитные вложения в экономику представляют остатки по ссудам, предоставленным банковской системой экономике Российской Федерации.В сегменте кредитования нефинансовых организаций в I квартале 2014 года отмечалось некоторое увеличение годовых темпов роста кредитования, но оно было обусловлено преимущественно расширением кредитования организаций-нерезидентов и переоценкой валютных кредитов. Во II квартале рост кредитования нефинансовых организаций несколько замедлился.Портфель кредитов, выданных крупным корпоративным заемщикам, продолжил расти опережающими темпами – за 2014 год он прибавил 19,3%. Портфель кредитов физлицам вырос на 16%. Крупные корпоративные заемщики, вынужденные, из-за практически полного закрытия доступа на западные рынки капитала, занимать в России – гораздо менее рисковый сегмент, и это – основная причина роста его привлекательности для банков в условиях ухудшения экономической ситуации в стране. Стоит также отметить, что часть роста в этом сегменте фактически произошла только «на бумаге» и была связана с падением курса рубля и последующей переоценкой портфеля валютных кредитов.Нельзя говорить, что в 2014 году кредитование было заморожено – по данным Минэкономразвития России портфель кредитов и прочих размещенных средств, предоставленных нефинансовым организациям, возрос до 29541,4 млрд. рублей. В целом за прошедший год объем кредитов нефинансовым организациям увеличился на 31,3% (с исключением курсовой переоценки валютных кредитов – на 13 процентов). Удельный вес просроченной задолженности в общем объеме кредитов нефинансовым организациям составил к концу 2014 года 4,2%. Реальная ставка по кредитам по оценкам экспертов даже для крупного бизнеса возросла до 15-20 %, а затем и 30 % годовых, что фактически является «запретительным» значением. В 2014 году продолжалось наблюдавшееся в предшествующие годы замедление темпов роста потребительского кредитования, связанное с макропруденциальными мерами Банка России, направленными на сдерживание роста необеспеченного потребительского кредитования, а также переоценкой банками рисков кредитования населения.Активизация процесса инвестиционного банковского кредитования в существенной мере зависит от создания благоприятных макроэкономических и институциональных условий для всех его участников. Нуждаются в дальнейшей разработке механизмы аккумуляции долгосрочных ресурсов и капитализации банковского сектора, снижения инвестиционных и кредитных рисковБиблиографияДианов Д.В. Статистика финансов и кредита: учебник / Д.В. Дианов, Е.А. Радугина, Е.Н. Степанян ; под ред. Д.В. Дианова. — 2-е изд., стер. — М. : КНОРУС, 2012. — 328 с.Доклад об экономике России No. 33 апрель 2015 г. // http://www.worldbank.org/content/dam/Worldbank/document/eca/russia/rer33-rus.pdfИгонина Л.Л. Финансовая система и финансовая по-литика в контексте задач обеспечения социохозяйственного развития // Национальные интересы: приоритеты и безопас- ность. – 2013. – № 43. – С. 2–8.Концепция долгосрочного социально-экономиче-ского развития Российской Федерации на период до 2020 г. Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 17 ноября 2008 г. № 1662-р. Консультант- Плюс. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_ LAW_90601/?frame=1Лаврушин О.И. Банки в современной экономике: не-обходимость перемен // Банковское дело. – 2013. – С. 6–13.Лазурин Е.А. Статистика финансов и кредита: Учебное пособие / Е.А. Лазурин; Московский финансово-юридический университет МФЮА. – Ярославль: Я МФЮА, 2012. – 88 с.Статистика: учебник для бакалавров / под ред. В. С. Мхитаряна. – М. : Издательство Юрайт, 2013. – 590 с.Статистика: учебник для бакалавров /под ред. И. И. Елисеевой – 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство Юрайт, 2012, - 558 с.Центральный Банк РФ// http://www.cbr.ru/Росстат// http://www.gks.ru/Ключевая ставка Банка России// http://www.banki.ru/wikibank/klyuchevaya_stavka/