- •1.Исходные данные
- •2. Группировка по факторному признаку.
- •3. Группировка по результативному признаку.
- •Коэффициенты концентрации
- •3). Показатели вариации
- •4. Проверка правила сложения дисперсий и оценка степени результативного признака.
- •Внутригрупповые дисперсии
- •Ранговые коэффициенты корреляции
- •Линейный коэффициент корреляции
- •Индекс корреляции
3. Группировка по результативному признаку.
Аномальные:
-
22
ЦЕНТРОКРЕДИТ
58 790
451 405
5
Промышленно-строительный Банк
4 420 010
862 413
4
Росбанк
5 631 849
930 256
15
ИМПЕРИАЛ
24 353
4 913 012
Значения результативного признака резко отличаются от соседних.
Неаномальные банки:
|
|
Название Банков |
Кол-во средств частных лиц тас. Р. |
Прибыль |
сред ЗН по группам |
дисперсия |
ско |
V |
|
12 |
ПЕТРОВСКИЙ НАРОДНЫЙ |
1 935 637 |
8 018 |
18 621 |
46044534 |
6785,612279 |
36% |
|
35 |
ТРАНСКАПИТАЛБАНК |
286 596 |
12 536 |
|
|
|
|
|
28 |
ИНТЕРПРОМБАНК |
272 773 |
19 561 |
|
|
|
|
|
39 |
ИСТ БРИДЖ |
303 532 |
19 731 |
|
|
|
|
|
29 |
СТРОЙКРЕДИТ |
141 596 |
19 831 |
|
|
|
|
|
33 |
ОРГРЕС-БАНК |
29 037 |
21 268 |
|
|
|
|
|
23 |
МЕТАЛЛИНВЕСТБАНК |
203 762 |
29 402 |
|
|
|
|
|
27 |
СОЛИДАРНОСТЬ |
350 713 |
41 700 |
49 374 |
29015349,24 |
5386,58976 |
11% |
|
31 |
МЕЖТОПЭНЕРГОБАНК |
198 130 |
46 094 |
|
|
|
|
|
26 |
КРЕДИТНЫЙ АГРОПРОМБАНК |
79 215 |
47 057 |
|
|
|
|
|
21 |
КРЕДИТТРАСТ |
163 611 |
48 919 |
|
|
|
|
|
25 |
ПРОМТОГБАНК |
183 794 |
49 249 |
|
|
|
|
|
24 |
АВАНГАРД |
128 704 |
55 083 |
|
|
|
|
|
37 |
ВСЕРОССИЙСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ |
13 300 |
57 514 |
|
|
|
|
|
16 |
БАЛТОНЭКСИМ |
99 112 |
60 194 |
78 449 |
219847066,7 |
14827,2407 |
19% |
|
30 |
АСБ-БАНК |
30 077 |
66 687 |
|
|
|
|
|
8 |
Гута-Банк |
1 542 418 |
71 747 |
|
|
|
|
|
34 |
МЕЖДУНАРОДНЫЙ АКЦИОНЕРНЫЙ БАНК |
50 554 |
84 599 |
|
|
|
|
|
18 |
ИНВЕСТИЦИОННАЯ БАНКОВСКАЯ КОРПОРАЦИЯ |
376 277 |
87 505 |
|
|
|
|
|
36 |
ПЕРЕСВЕТ |
236 915 |
99 964 |
|
|
|
|
|
40 |
ОИСКИЙ ПРОМСТРОЙБАНК |
1 223 247 |
102 588 |
133 306 |
1118687946 |
33446,79276 |
25% |
|
17 |
ЧЕЛИНДБАНК |
958 059 |
104 247 |
|
|
|
|
|
20 |
ТАТФОНДБАНК |
257 412 |
113 448 |
|
|
|
|
|
9 |
Глобэкс |
286 911 |
125 249 |
|
|
|
|
|
38 |
ЕРМАК |
82 721 |
130 002 |
|
|
|
|
|
19 |
ОЛИМПИЙСКИЙ |
175 489 |
166 285 |
|
|
|
|
|
7 |
Автобанк |
4 364 417 |
191 326 |
|
|
|
|
|
6 |
БИН |
1 129 029 |
215 536 |
262 392 |
1340200974 |
36608,75543 |
14% |
|
14 |
БАЛТИЙСКИЙ |
1 382 147 |
235 181 |
|
|
|
|
|
3 |
Сургутнефтегазбанк |
2 568 804 |
247 278 |
|
|
|
|
|
10 |
НИКОЙЛ |
1 692 404 |
268 659 |
|
|
|
|
|
13 |
ЗАПСИБКОМБАНК |
1 357 913 |
298 380 |
|
|
|
|
|
11 |
ПРОМСВЯЗБАНК |
1 080 926 |
309 320 |
|
|
|
|
Результаты группировки:
|
№ |
начало интервала Y |
конец интервала Y |
кол. Банков |
w |
m |
Pi |
Yi*Fi |
Yi |
середина интервала |
СКО |
Vi |
Fi |
|
1 |
8000 |
41000 |
7 |
21,21% |
0,000006427916 |
21,21% |
130347 |
18 621 |
45000 |
6785,612279 |
36% |
7 |
|
2 |
41000 |
60000 |
7 |
21,21% |
0,000022328549 |
42,42% |
345616 |
49 374 |
80500 |
5386,58976 |
11% |
14 |
|
3 |
60000 |
100000 |
6 |
18,18% |
0,000015151515 |
60,61% |
470696 |
78 449 |
130000 |
14827,2407 |
25% |
20 |
|
4 |
100000 |
200000 |
7 |
21,21% |
0,000008181818 |
81,82% |
933145 |
133 306 |
250000 |
33446,79276 |
25% |
27 |
|
5 |
200000 |
309320 |
6 |
18,18% |
0,000009147457 |
100,00% |
1574354 |
262 392 |
409320 |
36608,75543 |
14% |
33 |
|
итого |
|
|
33 |
100,00% |
|
|
|
|
|
|
|
|
![]()
yi = (8000+41000)/2 = 45000
аналогично рассчитываются x2, x3,x4,x5.

аналогично рассчитываем 2,3,4,5
yi cp = yi / fi
y1 = (8018+12536+19561+19731+19831+21268+29402)/7 = 1277
аналогично y2,y3,y4,y5,y6.
mi = wi / fi
m1 = 21,21% / (41000-8000) =0,000006427916
оставшиеся – аналогично.
Коэффициенты вариации рассчитаны аналогично коэффициентам группировки по факторному признаку. Все шесть групп абсолютно однородны (Viне превышает 36%).
Показатели центра распределения.
а) среднее арифметическое
Y
= Yi*fi
/fi
= (18621*7+49374*7+78449*6+…)/33 = 104671,45
(тыс. руб.)
Вывод: средняя величина прибыли равна104671,45 тыс. руб.
б) мода
Так как интервалы неравные, то модальным является тот интервал, который имеет наибольшую плотность распределения, то есть в данном случае первый.

Вывод: наиболее часто встречающийся размер прибыли равен 67680,987 тыс. руб.
в) медиана
NMe=50%
попадает в третью группу (P3= 60,61%)
![]()
Вывод: 50% банков имеют прибыль менее
тыс.
руб., а 50% - более
тыс.
руб.
Показатели дифференциации и концентрации
Децильный коэффициент дифференциации
Nl1=10%
![]()
![]()
Nl9=90%
![]()
![]()
Вывод: максимальный уровень прибыли 10% наиболее крупных банков превышает минимальный уровень прибыли 10% самых мелких банков в 6,11 раза.
