Статистический анализ и эконометрическое моделирование задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ
Заказать уникальную курсовую работу- 40 40 страниц
- 14 + 14 источников
- Добавлена 28.02.2022
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Введение 4
Глава 1. Методологические основы изучения объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам 6
1.1. Методологические основы эконометрического исследования временных рядов динамики 6
1.2. Моделирование временного ряда объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам 7
1.3. Статистические методы изучения объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам 11
1.4. Информационная база исследования объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором РФ юридическим лицам в Центральном федеральном округе 13
Глава 2. Статистическое изучение объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ 16
2.1. Изучение динамики объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ, и выявление основной тенденции его изменения 16
2.2. Анализ структуры объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ 20
2.3. Изучение степени зависимости между объемом задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ, и оборотом организаций 21
Глава 3. Эконометрическое моделирование объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ 24
3.1. Характеристика временного ряда объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ 24
3.2. Тестирование стационарности ряда объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ 25
3.3. Прогнозирование объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ 30
Заключение 32
Список литературы 34
Нулевая гипотеза принимается.В виду того, что нарушена только предпосылка об отсутствии автокорреляции остатков, то для оценки используем модель авторегрессии AR(1) (т.к. по результатам анализа АКФ выявлена зависимость последующего значения от предыдущего показателя). Результаты реализации обобщенной процедуры Кохрейна-Оркатта отражены на рисунке 14.Рисунок 14. Результаты реализации обобщенной процедуры Кохрейна-ОркаттаАнализ показывает, что модель в целом и все ее параметры являются статистически значимыми. Автокорреляция отсутствует (. Окончательная форма модели имеет вид:Наблюдаемые и расчетные значения, а также график остатков отражены на рисунках 15, 16.Рисунок 15. Фактические и расчетные значения объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округеРисунок 16. График остатков моделиПрогнозирование объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФВыполним построение прогноза объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округена 3 периода вперед – на 3 квартала. Результаты расчетов представлены в таблице 5.Таблица 5. Прогнозы объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе на 3 периодаДатаПрогнозНижний ДИВерхний ДИ01.04.202120590,1919742,2221438,1501.07.202120770,4419639,3521901,5401.10.202120985,0219675,0522294,98Рисунок 17. Прогнозы объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе на 3 периодаЗаключениеВ рамках настоящего исследования выполнен статистический и эконометрический анализ показателя объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе. По результатам расчетов в работе сформулированы следующие выводы:В период с 2011 по 2021 гг. объем задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ, увеличился на 13477 млрд. руб. или на 192,3% в относительном выражении и составил по данным Центрального Банка РФ в 2021 году 20486 млрд. руб..Среди регионов Центрального федерального округа наибольшее изменение объема задолженности по кредитам в абсолютном выражении в период с 2011 г. по 2021 г. наблюдается в г. Москва (+9987 млрд. руб.), а в относительном выражении - в Брянской области (+563,9%). Наименьшее изменение объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе, в абсолютном и относительном выражении в исследуемом периоде наблюдается в Ивановской области (-2 млрд. руб. или -5,2%).Средний ежегодный рост показателя объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе в 2011-2021 гг. составляет 11,3%. При общей возрастающей тенденции наблюдаются периоды снижения и замедления темпа роста. Так при стабильно положительной динамике в 2012-2016 гг. снижение наблюдается в 2017 г. с последующим замедлением прироста в 2018 и 2020 гг. и значительным приростом в 2021 году.Наибольший удельный вес в региональном разрезе задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе в 2011 и 2021 гг. принадлежит г. Москва (73,3 и 73,8% соответственно). На второй позиции находится Московская область с долей 9,6 и 12% в 2011 и 2021 гг. соответственно.Наименьшая доля объема задолженности по кредитам в 2011 году принадлежит Брянской и Костромской областям с показателем 0,4%, в 2021 году – Ивановской, Костромской и Смоленской областям с удельным весом 0,2%.Выявлена значимая связь между показателем объема задолженности и оборотом предприятий в Центральном федеральном округе. При этом в 2020 году связь более высокая по сравнению с показателем 2011 года.На основании проведенного эконометрического анализа временного ряда объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе в 2011-2021 гг. обнаружены восходящая тенденция.На основании прогноза можно предположить, что в течение следующих трех периодов данная тенденция сохранится и объемы задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе, возрастут до 22294,98млрд. руб.Список литературыАфанасьев В. Н. Эконометрика / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев, Т.И. Гуляева. - М.: Финансы и статистика, 2017. - 256 c.Домбровский В.В. Эконометрика // [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://sun.tsu.ru/mminfo/2016/Dombrovski/book/chapter-5/chapter-5-2.htm (дата обращения: 20.01.2022)Жарковская Е.П. Банковское дело: Учебник. – М.: Омега-Л, 2016. – 526с., с.32. Ивченко Ю. С. Эконометрика: учебное пособие для студентов, обучающихся по специальности «Финансы и кредит» и «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» /. – М.: РИОР: ИНФРА–М, 2016. – 374 с.Иванов Ю.Н. Экономическая статистика. Практикум : учеб. пособие / Ю.Н. Иванов, Г.Л. Громыко, А.Н. Воробьев [и др.] ; под ред. д-ра экон. наук, проф. Ю.Н. Иванова. — М: ИНФРА-М. 2019. — 176 с. Колемаев, В.А. Эконометрика: учебник — Москва: ИНФРА-М, 2017. — 160с.Кондаков Н.С. Эконометрика. Часть 1: учебное пособие и практикум/ Кондаков Н.С.— М.: Московский гуманитарный университет, 2015.— 100 c.Малых Н.И. Статистика: теория статистики: Учебник и практикум / Малых Н.И. – М.: Издательство Юрайт. 2019 – C. 112-115.Методические материалы по дисциплине «Эконометрическое моделирование» / Е. А. Закревская – 2021.Осипова К.В. Банковская система. Виды и функции банков // Теория и практика современной науки. – 2017. - №1. – С.754-759., с.755.Статистический бюллетень Банка России [электронный ресурс] – Режим доступа: https://cbr.ru/statistics/bbs/statisticheskiy-byulleten-banka-rossii/ (дата обращения: 20.01.2022).Тавасиев А.М. Банковское регулирование и надзор: Учебник. – 2-е изд. – М.: Юрайт, 2017. – 301с., с.51.Центральный банк Российской Федерации. Официальный сайт. Сведения о размещенных и привлеченных средствах [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.cbr.ru/statistics/bank_sector/sors/ Gretl // [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://gretl.sourceforge.net/ (дата обращения: 20.01.2022).ПриложениеПриложение 1Таблица 6. Динамика объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором РФ юридическим лицам в Центральном федеральном округе, млрд. руб. Год20112012201320142015201620172018201920202021Абсолютный приростБазисные-1825,03165,14372,07298,08340,47645,28460,110529,610966,913477,0Коэффициент роста-1,261,451,622,042,192,092,212,502,562,92Темп роста, %-126,0145,2162,4204,1219,0209,1220,7250,2256,5292,3Темп прироста, %-26,045,262,4104,1119,0109,1120,7150,2156,5192,3Абсолютный приростЦепные-1825,01340,21206,82926,01042,4-695,3815,02069,5437,32510,1Коэффициент роста-1,261,151,121,261,070,951,061,131,021,14Темп роста, %-126,0115,2111,9125,7107,395,5105,6113,4102,5114,0Таблица 7. Динамика абсолютного прироста объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором РФ юридическим лицам в регионах Центрального федерального округа, млрд. руб.2011,02012201320142015201620172018201920202021Белгородская область-12,114,1-16,9-3,040,1-40,2-7,522,03,5-4,2Брянская область-12,023,818,926,017,52,934,824,5-14,817,2Владимирская область-11,66,98,813,3-0,9-9,44,97,54,03,2Воронежская область-39,853,366,240,07,5-69,313,6122,421,143,3Ивановская область-7,2-2,82,9-2,0-5,7-1,5-1,4-2,6-2,76,5Калужская область-13,918,612,027,07,6-2,02,911,813,64,9Костромская область-3,96,86,24,2-1,4-7,7-4,3-5,40,14,1Kурская область-10,851,612,66,6-6,729,213,4-4,6-8,065,4Липецкая область-18,2-0,3-6,49,723,4-10,713,827,5-2,341,3Московская область-201,098,8136,1425,540,5115,2133,0303,351,0278,9Орловская область-15,1-11,8-5,03,72,16,74,418,8-19,214,8Рязанская область-9,410,98,77,7-5,9-2,73,510,87,16,3Смоленская область-12,110,4-4,618,7-11,6-11,7-13,8-7,00,85,3Тамбовская область-21,417,8-5,710,93,6-5,1-4,760,2-10,121,4Тверская область-10,86,45,45,46,0-5,4-7,417,32,632,0Тульская область-19,417,910,060,3-3,4-2,654,084,362,813,0Ярославская область-16,45,124,24,9-18,619,99,029,520,442,8г. Москва-1389,71012,7933,42267,3948,2-700,8566,81349,0307,21913,9Таблица 8. Динамика темпа прироста объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором РФ юридическим лицам в регионах Центрального федерального округа, млрд. руб.20112012201320142015201620172018201920202021Белгородская область-5,165,71-6,49-1,2316,68-14,35-3,129,441,36-1,62Брянская область-41,7158,2429,1831,0515,952,2826,7514,85-7,809,88Владимирская область-20,6710,2311,7816,00-0,92-9,795,688,194,053,16Воронежская область-29,8730,7429,2313,652,26-20,375,0043,055,1910,13Ивановская область-18,89-6,136,81-4,36-12,96-4,05-3,80-7,35-8,4422,04Калужская область-22,6724,7912,8525,585,74-1,452,108,398,892,95Костромская область-15,8523,7417,5210,01-3,05-17,35-11,72-16,490,5414,81Kурская область-12,8454,278,594,16-4,0618,397,11-2,30-4,0434,59Липецкая область-21,53-0,31-6,2910,1222,18-8,3411,6620,85-1,4626,31Московская область-29,7511,2713,9538,292,637,307,8616,622,3912,79Орловская область-27,26-16,65-8,446,823,5911,306,6826,54-21,4221,04Рязанская область-16,3816,2011,148,85-6,25-3,024,0612,157,075,91Смоленская область-24,3616,80-6,3727,59-13,38-15,63-21,88-14,171,8312,31Тамбовская область-46,6926,42-6,6913,684,04-5,45-5,2771,65-6,9915,95Тверская область-23,0811,158,477,707,96-6,69-9,8425,473,0636,30Тульская область-20,2815,597,4942,19-1,66-1,2827,3633,5218,703,27Ярославская область-16,134,3319,753,33-12,2214,905,8818,1810,6220,19г. Москва-27,0615,5212,3826,768,83-6,005,1611,682,3814,49Приложение 2.Таблица 9. Структура объема задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором РФ юридическим лицам в регионах Центрального федерального округа, %Регион20112012201320142015201620172018201920202021Центральный федеральный округ100100100100100100100100100100100Белгородская область3,32,82,62,11,71,81,61,51,51,41,2Брянская область0,40,50,60,70,80,80,91,11,11,00,9Владимирская область0,80,80,70,70,70,60,60,60,60,60,5Воронежская область1,92,02,22,62,32,21,81,82,32,42,3Ивановская область0,50,50,40,40,30,20,20,20,20,20,2Калужская область0,90,80,90,90,90,90,90,90,90,90,8Костромская область0,40,30,30,40,30,30,30,20,20,20,2Kурская область1,21,11,41,41,21,01,31,31,11,11,2Липецкая область1,21,21,00,80,70,80,80,90,90,91,0Московская область9,69,99,69,810,710,311,511,812,112,112,0Орловская область0,80,80,60,50,40,40,50,50,50,40,4Рязанская область0,80,80,80,80,70,60,60,60,60,60,6Смоленская область0,70,70,70,60,60,50,40,30,20,20,2Тамбовская область0,70,80,80,70,60,60,60,50,80,70,8Тверская область0,70,70,60,60,50,50,50,40,50,50,6Тульская область1,41,31,31,31,41,31,31,61,92,22,0Ярославская область1,41,31,21,31,10,91,01,01,11,21,2г. Москва73,373,974,174,475,176,175,074,773,673,573,8Приложение 3.Таблица 10. Теоретические уровни задолженности по кредитам, предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в х Центральном федеральном округеГодОбъем задолженности по кредитам (факт)Трехзвенная скользящая средняяПятизвенная скользящая средняяМеханическое выравниваниеАналитическое выравнивание20117009 70097808,5201288348672 83579031,92013101741013010341970410255,320141138111954120091105211478,720151430713679131731240012702,120161535014770142321374813925,520171465415158154641509515148,920181546915887161981644316372,320191753916995172251779117595,720201797618667 1913818819,1202120486 2048620042,5Таблица 11. Вспомогательные расчёты для метода аналитического выравнивания№ п/пytt^2yt17009117009,1288342417668,13101743930522,741138141645524,351430752571535,661535063692097,2714654749102579,8815469864123753,8917539981157848,6101797610100179760,0112048611121225346,8Сумма153179665061053646
1. Афанасьев В. Н. Эконометрика / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев, Т.И. Гуляева. - М.: Финансы и статистика, 2017. - 256 c.
2. Домбровский В.В. Эконометрика // [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://sun.tsu.ru/mminfo/2016/Dombrovski/book/chapter-5/chapter-5-2.htm (дата обращения: 20.01.2022)
3. Жарковская Е.П. Банковское дело: Учебник. – М.: Омега-Л, 2016. – 526с., с.32.
4. Ивченко Ю. С. Эконометрика: учебное пособие для студентов, обучающихся по специальности «Финансы и кредит» и «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» /. – М.: РИОР: ИНФРА–М, 2016. – 374 с.
5. Иванов Ю.Н. Экономическая статистика. Практикум : учеб. пособие / Ю.Н. Иванов, Г.Л. Громыко, А.Н. Воробьев [и др.] ; под ред. д-ра экон. наук, проф. Ю.Н. Иванова. — М: ИНФРА-М. 2019. — 176 с.
6. Колемаев, В.А. Эконометрика: учебник — Москва: ИНФРА-М, 2017. — 160с.
7. Кондаков Н.С. Эконометрика. Часть 1: учебное пособие и практикум/ Кондаков Н.С.— М.: Московский гуманитарный университет, 2015.— 100 c.
8. Малых Н.И. Статистика: теория статистики: Учебник и практикум / Малых Н.И. – М.: Издательство Юрайт. 2019 – C. 112-115.
9. Методические материалы по дисциплине «Эконометрическое моделирование» / Е. А. Закревская – 2021.
10. Осипова К.В. Банковская система. Виды и функции банков // Теория и практика современной науки. – 2017. - №1. – С.754-759., с.755.
11. Статистический бюллетень Банка России [электронный ресурс] – Режим доступа: https://cbr.ru/statistics/bbs/statisticheskiy-byulleten-banka-rossii/ (дата обращения: 20.01.2022).
12. Тавасиев А.М. Банковское регулирование и надзор: Учебник. – 2-е изд. – М.: Юрайт, 2017. – 301с., с.51.
13. Центральный банк Российской Федерации. Официальный сайт. Сведения о размещенных и привлеченных средствах [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.cbr.ru/statistics/bank_sector/sors/
14. Gretl // [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://gretl.sourceforge.net/ (дата обращения: 20.01.2022).
Вопрос-ответ:
Какие методологические основы используются при изучении объема задолженности по кредитам в банковском секторе юридическим лицам?
При изучении объема задолженности по кредитам в банковском секторе юридическим лицам используются статистический анализ и эконометрическое моделирование. Статистический анализ позволяет исследовать связь между различными переменными и определить статистическую значимость этих связей. Эконометрическое моделирование позволяет предсказывать и объяснять изменения в объеме задолженности по кредитам с помощью различных экономических переменных.
Какие методы используются при эконометрическом исследовании временных рядов динамики задолженности по кредитам?
При эконометрическом исследовании временных рядов динамики задолженности по кредитам применяются различные методы, такие как анализ автокорреляции и частной автокорреляции, построение регрессионных моделей, использование VAR-моделей и ARIMA-моделей, анализ периодической структуры временного ряда и др. Эти методы позволяют выявить закономерности и моделировать динамику задолженности по кредитам в банковском секторе.
Какие модели используются для моделирования временного ряда объема задолженности по кредитам в банковском секторе?
Для моделирования временного ряда объема задолженности по кредитам в банковском секторе могут быть использованы различные модели, например, ARIMA-модель, VAR-модель, GARCH-модель, авторегрессионная модель, модель с сезонными колебаниями и др. Эти модели позволяют описать и предсказать динамику задолженности по кредитам с учетом различных факторов и прогнозных переменных.
Какие преимущества имеет использование эконометрического моделирования при изучении задолженности по кредитам юридическим лицам?
Использование эконометрического моделирования при изучении задолженности по кредитам юридическим лицам позволяет предсказывать и объяснять изменения в объеме задолженности с учетом различных факторов, таких как процентные ставки, уровень экономической активности, финансовая устойчивость предприятий и др. Это помогает банкам и экономистам принимать обоснованные решения и разрабатывать эффективные стратегии управления задолженностью по кредитам.
Какие методологические основы используются для изучения задолженности по кредитам в банковском секторе?
Методологические основы, применяемые для изучения задолженности по кредитам в банковском секторе, включают статистический анализ и эконометрическое моделирование. Статистический анализ позволяет определить основные характеристики и тенденции задолженности, а эконометрическое моделирование позволяет построить математические модели для прогнозирования и анализа данных. Эти методы позволяют более точно понять и объяснить факторы, влияющие на задолженность по кредитам.
Что такое эконометрическое исследование временных рядов динамики?
Эконометрическое исследование временных рядов динамики включает анализ и моделирование изменения значений переменных с течением времени. В случае задолженности по кредитам, эта методология позволяет определить закономерности и тенденции в изменении объема задолженности, а также оценить влияние различных факторов на этот объем. Эконометрическое моделирование временных рядов позволяет строить математические модели, которые могут быть использованы для прогнозирования и анализа данных.
Каким образом можно моделировать временной ряд задолженности по кредитам в банковском секторе?
Для моделирования временного ряда задолженности по кредитам в банковском секторе можно применять различные методы, такие как авторегрессионные интегрированные скользящие средние (ARIMA) модели, модели векторной авторегрессии (VAR), а также другие методы, учитывающие влияние факторов, таких как уровень процентных ставок, инфляция, изменения в экономической ситуации и т.д. Построение правильной модели позволяет анализировать изменения в задолженности и прогнозировать ее будущую динамику.
Какие методологические основы используются при изучении объема задолженности по кредитам предоставляемым банковским сектором юридическим лицам?
При изучении объема задолженности по кредитам предоставляемым банковским сектором юридическим лицам в Центральном федеральном округе РФ применяются статистический анализ и эконометрическое моделирование. Эти методологические основы позволяют проводить детальное исследование динамики задолженности, анализировать факторы, влияющие на ее изменение и строить прогнозы для будущего.
Какие методы используются при эконометрическом исследовании временных рядов динамики объема задолженности по кредитам?
При эконометрическом исследовании временных рядов динамики объема задолженности по кредитам предоставляемым банковским сектором юридическим лицам применяются различные методы, включая авторегрессионные модели (ARIMA), модели сезонности, пространственные аналитические модели и другие. Эти методы позволяют анализировать структуру и закономерности временных рядов, выявлять факторы, влияющие на изменение задолженности, и строить прогнозы для будущего.