Коэффициент Фехнера достаточно приблизительный показатель тесноты связи, не учитывающий величину отклонений признаков от средних значений, но он может служить некоторым ориентиром в оценке интенсивности связи. В данном случае коэффициент показывает умеренную связь между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков.Для проведения дальнейшего анализа составим таблицу 2.
Таблица 2 – Расчет квадратов отклонений индивидуальных значений признаков от их средних величин и значений результативного признака по уравнению связи.
№ банка | Название банка | тыс.руб2 | тыс.руб2 | тыс.руб | тыс.руб2 |
1 | Белагропромбанк | 24245,6041 | 3745889,285 | 4745,2678 | 53948,3494 |
2 | Белпромстройбанк | 7518,6241 | 1791394,865 | 3784,6927 | 17241,6002 |
3 | Приорбанк | 216,3841 | 178447,1049 | 2782,3535 | 47370,0089 |
4 | Белвнешэкономбанк | 4133,2041 | 179411,5449 | 1682,5646 | 222251,3563 |
5 | Белбизнесбанк | 1108,2241 | 195868,2049 | 2114,1273 | 435,6691 |
6 | Белорусбанк | 4940,6841 | 1126930,865 | 1599,0363 | 6895,0285 |
7 | Комплексбанк | 7972,7041 | 3120769,565 | 1334,5301 | 274083,7839 |
∑ | 50135,4287 | 10338711,43 | 622225,7962 |
3. Рассчитаем коэффициент парной линейной регрессии:
В среднем по изучаемой совокупности, увеличение собственного капитала по одному из семи коммерческих банков на один рубль, приводит к увеличению суммы активов на 13,92 рублей.
4. Рассчитаем свободный параметр уравнения связи
Анализ выявил, что в отчетном периоде на сумму активов коммерческих банков положительно влияли факторы не учтенные в исследовании и увеличили сумму активов на величину a0.
5. Составим уравнение парной линейной регрессии на основании рассчитанных коэффициентов по формуле.
Расчетные значения результативного признака по уравнению связи приведены в таблице 2.
6. Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции
Показывает прямую тесную связь между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков.
Квадрат коэффициента корреляции (коэффициент детерминации), равный 0,94, показывает сильную прямую связь между анализируемыми признаками (94% вариации активов обусловлены вариацией капитала).
7. Рассчитаем еще один показатель тесноты связи – корреляционное отношение:
Расчет подтверждает сильную прямую связь.
8. Проведем статистическую оценку надежности и точности расчета коэффициентов линейной регрессии и корреляции. Для этого проведем расчет средней случайной ошибки коэффициентов парной линейной регрессии и коэффициента корреляции.
Следующим шагом будет расчет t-критерия Стьюдента для выявления уровня вероятности нулевого (или близких ему) значений проверяемы показателей тесноты связи.
Расчетные значения t-критерия для коэффициентов парной линейной регрессии и корреляции сравним со значениями, приведенными в таблице 3 для исследуемого количества степеней свободы.
Таблица 3 – Значение t-критерия Стьюдента при уровнях вероятности 1,10; 0,05; 0,01
Значение степени свободы | Уровни вероятности нулевого значения проверяемых показателей тесноты связи | ||
0,1 высокий уровень вероятности | 0,05 средний уровень вероятности | 0,01 низкий уровень вероятности | |
5 | 2,0150 | 2,5706 | 4,0321 |
Сравнение расчетных значений t-критерия Стьюдента с табличными показывает еще более понижающийся уровень вероятности нулевого значения проверяемых показателей тесноты связи, а это подтверждает оценку тесноты связи между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков.
9. Последним коэффициентом, характеризующим направленность и силу связи между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков, является коэффициент корреляции рангов. Проранжируем в порядке возрастания признаков совокупность из семи анализируемых банков. Для расчета коэффициента корреляции рангов составим таблицу 4.
Таблица 4 – Расчет квадратов разностей рангов по факторному и результативному признакам
№ банка | Название банка | Ранг по факторному признаку, Px | Ранг по результативному признаку, Py | Разность рангов di=Px-Py | Квадрат разности рангов, di2 |
1 | Белагропромбанк | 7 | 7 | 0 | 0 |
2 | Белпромстройбанк | 6 | 6 | 0 | 0 |
3 | Приорбанк | 5 | 5 | 0 | 0 |
4 | Белвнешэкономбанк | 3 | 4 | -1 | 1 |
5 | Белбизнесбанк | 4 | 3 | 1 | 1 |
6 | Белорусбанк | 2 | 2 | 0 | 0 |
7 | Комплексбанк | 1 | 1 | 0 | 0 |
∑ | 2 |
Данная характеристика также подтверждает сильную, прямую связь между признаками.
Заключение: Обобщение результатов расчетов и интерпретации характеристик тесноты и формы связи позволяет охарактеризовать связь между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков как прямую и тесную (сильную), также были выявлены резервы увеличения прибыли (отрицательно влияющие факторы).
Корреляционный и регрессионный анализ позволяет определить зависимость между факторами, а так же проследить влияние задействованных факторов. Эти показатели имеют широкое применение в обработке статистических данных для достижения наилучших показателей биржевых ставок.
При проведении корреляционно-регрессионного анализа связи между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков, получили по двум параметрам (линейному коэффициенту парной корреляции и корреляционному отношению) сильную прямую связь. И при проведении статистической оценки надежности и точности расчета коэффициентов линейной регрессии и корреляции, то есть расчета средней случайной ошибки коэффициентов парной линейной регрессии и коэффициента корреляции, получили очень малые значения величин ошибок.
Важнейшим показателем состояния рынка труда является уровень безработицы. Единственный фактор, сдерживающий рост безработицы с точки зрения динамических потоков на рынке труда - существенное увеличение доли безработных, перешедших в состав экономически неактивного населения (например, женщины – заняты ведением домашнего хозяйства).
По мнению большинства экономистов, полная занятость - понятие абстрактное, не совместимое с идеей развитого рыночного хозяйства. Однако все же безработица должна быть поставлена в определенные рамки, в пределах которых достигаются режим эффективного роста и состояние экономической стабильности.
Главный путь решения проблемы безработицы на рынке труда - экономический рост производства (восстановление законсервированных производственных мощностей), что приведет к увеличению темпа роста числа занятых в экономике.
Список используемой литературы
1. Кейнс Дж.М. «Общая теория занятости, процента и денег». – М.: Гелиос АРВ, 2002.
2. Липсиц И.В. «Экономика: учебник для вузов». – М.: Омега-Л, 2006. – (Высшее экономическое образование).
3. Николаева И.П. «Экономика в вопросах и ответах: учеб. пособие». – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006.
4. Октябрьский П.Я. «Статистика: Учебник». – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005.
5. Остапенко Ю.М. «Экономика труда: Учеб. пособие». – М.: ИНФРА-М, 2006 – (Высшее образование).
6. «Корреляционно-регрессионный анализ статистических связей на персональном компьютере» Н.Ю. Лукьянова. - Калининград, 1999.