Выявление аномальных значений признака наиболее удобно производить графическим методом. Для визуального анализа разброса единиц совокупности можно использовать различные типы графиков, в том числе точечный график. По расположению точек на точечном графике легко выявить значения признака, которые резко выделяются из общей, однородной массы значений признаков единиц совокупности.

В данной работе в качестве исходных данных представлены выборочные значения двух признаков Доходы населения и Банковские вклады юр. и физ. лиц по областям РФ.

Для выявления аномальных значений этих признаков используем диаграмму рассеяния. Диаграмма рассеяния - это точечный график, осям X и Y которого сопоставлены два изучаемых признака единиц совокупности. В случае, если признаки X и Y являются взаимосвязанными, диаграмму рассеяния принято называть корреляционным полем. Построение диаграммы рассеяния в среде Excel осуществляется с помощью инструмента построения графиков Мастер диаграмм.

При построении диаграммы рассеяния по оси X следует расположить значения признака Доходы населения, а по оси Y - соответствующие значения признака Банковские вклады юр. и физ. лиц.

Обнаружение резко выделяющихся наблюдений производится визуально, путем выявления точек, отстоящих от основной массы точек на существенном расстоянии.

Каждый "выброс" из основной массы точек означает аномальность единицы наблюдения либо по признаку X, либо по признаку Y. В обоих случаях такие единицы наблюдения подлежат удалению из первичных данных. Аномальными являются точки с координатами:

· (28717,4; 15486763,6)

· (31191,8; 12904905,6)

· (34161,2; 12627035,2)

Для фиксации выявленных аномальных единиц наблюдения в рабочем файле персональной папки студента выделена таблица (табл.2), которая располагается в диапазоне ячеек А37-С41. Формат табл. 2 совпадает с форматом исходной табл. 1. Перед исключением аномальных единиц из первичных данных информацию о них следует скопировать в табл. 2.

Затем следует удалить аномальные точки, выделив и удалив строки, содержащие их координаты. Получаем диаграмму:

Обобщающие статистические показатели совокупности исчисляются на основе анализа вариационных рядов распределения. Excel позволяет рассчитать многие из этих показателей непосредственно по первичным данным наблюдения, используя инструмент Описательная статистика надстройки Пакет анализа, а также статистические функции инструмента Мастер функций.

Показатели положения описывают положение в первичном ряде данных тех или иных вариантов значений признака, характеризующих ряд. К ним относятся:

максимальное x_max и минимальное x_min значения признака;

средняя арифметическая величина (выступающая в качестве статистической оценки математического ожидания M[] средней величины признака);

мода Мо - наиболее часто встречающийся вариант значений признака или тот вариант, который соответствует максимальной ординате эмпирической кривой распределения;

медиана Ме - серединное значение ранжированного ряда вариантов значений признака;

Среди показателей этой группы наиболее часто используются показатели центра распределения - , Mo и Me. При этом рассчитывается для первичного ряда наблюдаемых данных, Mo и Me - для ранжированного (упорядоченного) ряда.

По исходным данным таблицы№1 с помощью Excel заполним таблицу №3. (сервис=>надстройки=>пакет анализа), используя описательную статистику.

По имеющейся выборочной совокупности области РФ имеют среднегодовую стоимость банковских вкладов (депозитов) юридических и физических лиц, привлеченных кредитными организациями 14859,93333 млн. рублей и доходы населения 6326827 млн. рублей.

Медиана, рассчитанная по среднегодовой стоимости банковских вкладов (депозитов) юридических и физических лиц, привлеченных кредитными организациями равна 13015,9 млн. рублей, т.е. половина выборочной совокупности областей имеет стоимость банковских вкладов менее 13015,9 млн.рублей, а другая половина более 14140 млн.рублей.

Ассиметричность и эксцесс.

>Me>Mo для столбца №1 и №2, т.е. ассиметричность правосторонняя, что означает преимущественное появление в распределении более высоких значений признака.

Для оценки асимметричности распределения в этом центральном диапазоне служит коэффициент К.Пирсона:

. As_п (столбец№1)=0,4 As_п (столбец№2)=0,43

При правосторонней асимметрии As_п>0.

E_K<0, следовательно вершина кривой распределения лежит ниже вершины нормальной кривой, а форма кривой более пологая по сравнению с нормальной.

Интенсивность вариации обычно измеряют коэффициентом вариации V _, который выражается в процентах и вычисляется по формуле

Так как коэффициент вариации по банковским вкладам >33%, то средняя считается не типичной для этой совокупности, а сама совокупность не однородной. А коэффициент вариации по столбцу доходы населения <33%, следовательно, средняя считается типичной, а совокупность однородной.

Расчет предельной ошибки выборки осуществляется в режиме Описательная статистика. Значение для уровня надежности 95,0% автоматически выводится в результативной таблице. Для расчета при уровнях надежности 99,7% и 68,3% необходимо дважды обратиться к инструменту Описательная статистика и в диалоговом окне активизировать поля Входной интервал, Группирование, Выходной интервал, Уровень надежности, внеся в них соответствующие значения.

Для предельных ошибок выборки при уровнях надежности 68,3% и 99,7% в рабочем файле заполняется таблицы 4а и 4б:

Для вычисления показателей у_n, у²_n и используются соответствующие статистические функции инструмента Мастер функций:

СТАНДОТКЛОНП (Диапазон ячеек) - оценивает среднее квадратическое отклонение у в предположении, что исходные данные представляют всю совокупность (не являются выборкой из генеральной совокупности).

ДИСПР (Диапазон ячеек) - оценивает дисперсию у² в предположении, что исходные данные представляют всю совокупность.

СРОТКЛ (Диапазон ячеек) - рассчитывает для выборочных данных среднее линейное отклонение .

Для того, чтобы выявить структуру совокупности и тип закономерности распределения ее единиц по варьирующему признаку, построим и анализируем интервальный вариационный ряд распределения, его гистограмму и кумуляты:

Определить оптимальное количество групп с равными интервалами можно по формуле американского ученого Стерджесса:

n=1+3,322*lgN=5

Анализ обобщающих показателей описательной статистики

На основании рассчитанных значений показателей описательной статистики можно не только получить информацию о средних величинах, степени вариации и особенностях формы распределения единиц совокупности, но и сделать заключения о других статистических характеристиках и свойствах совокупности, о внутренней связи между единицами совокупности.

1. Величина V оценивает интенсивность колебаний вариантов относительно их средней величины. Принята следующая оценочная шкала колеблемости признака:

0%<V40% - колеблемость незначительная;

40%< V60% - колеблемость средняя (умеренная);

V>60%- колеблемость значительная.

V (банков.вкладам)=41,629 %

V (доходы населения)=29,890 %

Следовательно, колеблемость коэффициента вариации по банковским вкладам незначительная, а по доходам населения - средняя (умеренная)

2. Однородность совокупности для нормального и близких к нормальному распределений устанавливается по условию. Чем однороднее изучаемая совокупность, тем надежнее полученная средняя ..

Для нормальных и близких к нормальному распределений показатель V служит индикатором однородности совокупности: принято считать, что при выполнимости неравенства

V33%

совокупность является количественно однородной по данному признаку.

V (банков.вкладам)=41,629 %?33%

V (доходы населения)=29,890 %33%

Следовательно, совокупность банковских вкладов однородная, а совокупность доходов населения не однородная.

3. Для оценки надежности (типичности) средней величины можно воспользоваться значением показателя вариации, V. Если его значение невелико, как в случае с доходами населения, то индивидуальные значения признака x_i мало отличаются друг от друга, единицы наблюдения количественно однородны и, следовательно, средняя арифметическая величина является надежной характеристикой данной совокупности. Если же оценка V. достаточно высока (превышает 40%),как в случае с банковскими вкладами, т.е. наблюдается значительное расхождение между значениями x_i, то средняя будет ненадежной характеристикой совокупности и ее практическое применение становится проблематичным.

4. Сопоставление средних отклонений - квадратического и линейного позволяет сделать вывод об устойчивости индивидуальных значений признака, т.е. об отсутствии среди них «аномальных» вариантов значений.

В условиях симметричного и нормального, а также близких к ним распределений между показателями и имеют место равенства

1,25, 0,8,

поэтому отношение показателей и может служить индикатором устойчивости данных: если

>0,8,

то значения признака неустойчивы, в них имеются «аномальные» выбросы. Следовательно, несмотря на визуальное обнаружение и исключение нетипичных единиц наблюдений при выполнении Задания 1, некоторые аномалии в первичных данных продолжают сохраняться.

(банков.вклады)=5121,6/36850351,85=0,00014, следовательно значения признака устойчивы и в них нет аномальных выбросов.

(доходы населении)=1438289/3,44=418107,27, следовательно значения признака неустойчивы и в них имеются аномальные точки.

5. Анализируя гистограмму, можно сделать вывод, что наибольшее распределение вариантов значений признака по интервалам (группам) концентрируются во 2ом интервале, и, следовательно, распределение является однородным. Так как гистограмма имеет одновершинную форму, есть основания предполагать, что выборка является однородной по данному признаку.

3.3 Метод аналитической группировки

При выявлении наличия связи методом аналитической группировки формируется группировка единиц совокупности по факторному признаку Х, а затем для каждой выделенной j-той группы рассчитываются средние значения y_j результативного признака Y. Если при переходе от одной группы к другой средние значения y_j будут изменяться с определенной закономерностью - возрастать или убывать, то между признаками Х и Y существует корреляционная связь.

Имеем следующие данные по субъектам РФ:

Доходы населения - факторный признак.

Банковские вклады - результативный признак.

Результаты выполнения аналитической группировки представляются в таблице:

Первые три графы этой таблицы заполняются соответствующими данными, полученными при выполнении описательной статистики. Четвертая и пятая графы таблицы являются расчетными.

Для расчета групповых суммарных и средних значений результативного признака Y необходимо знать, какие конкретно единицы наблюдений входят в каждую из сформированных 5 групп. Это достигается путем ранжирования (сортировки) областей по значению факторного признака Х.

Этап 1. Ранжирование единиц совокупности по возрастанию признака Банковские вклады.

Для построения ранжированного ряда областей применяется инструмент Excel Сортировка, запуск которого осуществляется последовательностью 2ух действий:

1. выделить исходные данные

2. данные -> Сортировка.

В появившемся диалоговом окне инструмента Сортировка задаются необходимые параметры:

Получаем отсортированную таблицу:

Этап.2 Распределение областей по группам.

Число областей в каждой группе определяется распределением частот группировки областей по результативному признаку Y. Для наглядности и удобства целесообразно использовать цветовую заливку групп.

Этап 3. Расчет суммарных и средних групповых значений результативного признака Y.

Для расчета суммарных групповых значений результативного признака используется функция инструмента Мастер функций: СУММ (Диапазон ячеек).

При выполнении 3 этапа СУММ диапазон ячеек группы распознается по соответствующей цветовой заливке данной группы.

В третьей группе наблюдается обратная связь, так как в областях с увеличением банковских вкладов, доходы населения уменьшаются.

В остальных же группах не наблюдается прямой или обратной зависимости.

Заключение (выводы)

Российские банки вынуждены работать в условиях повышенных рисков и чаще, чем их зарубежные партнеры оказываются в кризисных ситуациях. Прежде всего, это связано с недостаточной оценкой собственного финансового положения, привлеченных и размещенных средств, надежности и устойчивости обслуживаемых клиентов. В условиях рыночной экономики возможность привлечения дополнительных ресурсов для банков однозначно обусловлена степенью их финансовой устойчивости. В этой связи существенно возрастает роль и значение анализа финансового состояния банка.

В современном коммерческом банке финансовый анализ и анализ финансового состояния, как его составляющая, представляет собой не просто элемент финансового управления, а его основу, поскольку финансовая деятельность, как известно, является преобладающей в банке.

Методом анализа финансового состояния банка является комплексное, органически взаимосвязанное исследование деятельности коммерческого банка с использованием математических, статистических, учетных и других приемов обработки информации. Методы позволяют выделить наиболее существенно влияющие на результат факторы, установить положительные и отрицательные моменты в деятельности банка, выявить резервы повышения его эффективности.

Особое значение в анализе финансового состояния имеет использование общей финансовой отчетности коммерческого банка, составленной в соответствии с Инструкцией ЦБ РФ № 17 и дополнениями и разъяснениями к ней.

Согласно данной Инструкции общая финансовая отчетность - это отчетность коммерческого банка, используемая для ознакомления и анализа его деятельности Центральным банком, руководителями коммерческого банка, другими заинтересованными юридическими и физическими лицами, а также для открытой публикации.

Методика анализа финансового состояния банка основывается на обобщении, систематизации и последующем анализе следующих форм бухгалтерской отчетности: оборотной ведомости банка (форма №101), отчета о прибылях и убытках (форма №102).

Ликвидность коммерческого банка заключается в возможности и способности банка выполнять свои обязательства перед клиентами и различными контрагентами в анализируемом периоде.

После проведения анализа видно, что в общем по всем нормативам ликвидности прослеживается положительная оценка.

Финансовая устойчивость банка является одним из важнейших характеристик его финансового состояния. Она характеризуется достаточностью ресурсов для продолжения существования банка и выполнения им функции финансового посредника в долгосрочной перспективе.

Оценивая результаты анализа по показателям финансовой устойчивости коммерческого банка можно сказать, что наблюдается практически по всем показателям рост во втором квартале, но они снижаются в третьем квартале.

Для эффективной работы банка и его финансовой устойчивости необходимо принять меры, нормализующие ситуацию.

Одной из системных характеристик функционирования банка является деловая активность.

В общем, по коэффициентам, характеризующим и оценивающим деловую активность коммерческого банка после проведения анализа можно сделать вывод, что все коэффициенты имеют положительные значения и тенденцию к росту.

Список использованной литературы:

1. Российский статистический ежегодник 2006. стат.сб./Росстат - М. 806с.

2. Статистика финансов, М.Г. Назарова, 3-е изд., ОМЕГА-Л, М.: 2007, 460с.

3. Экономическая статистика, под ред. Проф. Ю.Н. Иванова, 3-е изд., М.: ИНФА-М, 2007, 735с.

4. Теория статистики: Учебн. пособие для вузов./В.М. Гусаров- М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998. - 247с.

5. Практикум пол статистике: Учебн. пособие для вузов/ под ред. В.М. Симчеры / ВЗФЭИ. - М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999. - 259с.

6. Банковское дело, О.И. Лаврушина, 5-е изд., М.: 2007, 766с.

7. Методические указания по выполнению лабораторной работы №2. Москва 2006.

8. методические указания по выполнению лабораторной работы №1. Москва 2005.

9. http://www.hi-edu.ru/e-books/xbook096/01/index.html?part-021.htm

10. http://www.banks-rate.ru/