Собрать исходную информацию по 30-ти крупнейшим банкам РФ

1. Собрать исходную информацию по 30-ти крупнейшим банкам РФ (собственный капитал, балансовая прибыль, объем вложений в государствен-ные бумаги, привлеченные ресурсы, ссудная задолженность и т. д.).
2. Определить взаимосвязи показателей деятельности банков с по-мощью корреляционно-регрессионного анализа. Построить уравнение множественной регрессии. Использовать матричный метод определения коэффициентов регрессии.
3. Оценить точность и значимость коэффициентов уравнения регрессии (критерий Стьюдента). ...

1. Собрать исходную информацию по 30-ти крупнейшим банкам РФ (собственный капитал, балансовая прибыль, объем вложений в государствен-ные бумаги, привлеченные ресурсы, ссудная задолженность и т. д.).
2. Определить взаимосвязи показателей деятельности банков с по-мощью корреляционно-регрессионного анализа. Построить уравнение множественной регрессии. Использовать матричный метод определения коэффициентов регрессии.
3. Оценить точность и значимость коэффициентов уравнения регрессии (критерий Стьюдента).

1. Собрать исходную информацию по 30-ти крупнейшим банкам РФ (собственный капитал, балансовая прибыль, объем вложений в государствен-ные бумаги, привлеченные ресурсы, ссудная задолженность и т. д.).
2. Определить взаимосвязи показателей деятельности банков с по-мощью корреляционно-регрессионного анализа. Построить уравнение множественной регрессии. Использовать матричный метод определения коэффициентов регрессии.
3. Оценить точность и значимость коэффициентов уравнения регрессии (критерий Стьюдента).

30
123
20,62
114
31
107
19,79
112
32
97
20,34
112
33
126
20,51
122
34
147
20,04
122
35
88
20,39
108
36
111
20,27
114
37
121
20,06
113
38
104
20,39
108
39
63
19,94
102
40
99
19,95
112
41
114
20,23
113
42
99
20,49
110
43
94
20,61
107
44
124
20,56
117
45
117
20,42
120
46
64
19,73
93
47
52
19,42
89
48
114
20,17
118
49
78
19,87
103
50
85
20,26
98
Сумма
4898
1010,22
5440
Составим матрицу парных коэффициентов корреляции. Для этого воспользуемся специальной функцией MS Excel: Сервис  Анализ данных  Корреляция (рис.1.)
Рис. 1. Диалоговое окно «Корреляция»
Получим следующую таблицу (табл. 2):
Таблица 2.
Матрица парных коэффициентов корреляции
 
Курсовая цена акции, руб. (Y)
Дивиденды, начисленные по результатам деятельности, млн.руб. (X1)
Балансовая прибыль, млн.руб. (X2)
Курсовая цена акции, руб. (Y)
1
Дивиденды, начисленные по результатам деятельности, млн.руб. (X1)
0,670
1
Балансовая прибыль, млн.руб. (X2)
0,936
0,702
1
Наиболее тесно связаны результативный признак Y (курсовая цена акции) и признак-фактор X2 (балансовая прибыль), чем связь между курсовой ценой акции и дивидендам, которая немного меньше. Связь курсовой цены акции с обоими признаками прямая, т.е. увеличению факторов соответствует рост результативного признака; по силе связь курсовой цены и дивидендов заметная, курсовой цены и балансовой прибыли – весьма тесная.
Уравнение множественной регрессии будем искать в виде
.
Выбираем Сервис  Анализ данных  Регрессия (рис. 2.).
Рис. 2. Диалоговое окно «Регрессия»
Рис. 3. Вывод итогов
Получаем следующее уравнение:
.
Коэффициент регрессии показывает, что при увеличении дивидендов банков на 1 млн. руб., курсовая цена растет в среднем на 1,905 руб., при условии, что балансовая прибыль банков не изменяется.
Коэффициент регрессии показывает, что при увеличении балансовой прибыли банков на 1 млн. руб., курсовая цена акции увеличивается в среднем на 2,211 руб., при условии, что дивиденды банквов остаются неизменными.
Для дальнейшего анализа понадобятся средние значения признаков, а также их средние квадратические отклонения.
Сервис  Анализ данных  Описательная статистика
Рис. 4. Диалоговое окно «Описательная статистика»
Получаем следующие результаты (табл.3.):
Таблица 3.
Средние значения и средние квадратические отклонения
Y
 
X1