Реферат Обобщение и представление результатов статистического наблюдения
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Оглавление
Введение........................................................................................................... 3
Обобщение и представление результатов статистического наблюдения.
Абсолютные, относительные, средние величины по отрасли............. 4
Ряды распределения, графики.............................................................. 6
Расчёт показателей вариации.............................................................. 10
Статистическое изучение взаимосвязи изучаемых показателей.
Аналитическая группировка............................................................... 11
График корреляции............................................................................. 12
Корреляционно-регрессионный анализ............................................. 13
Анализ динамики развития отрасли.
Расчёт темпов роста/прироста............................................................ 15
Расчёт среднегодовых темпов роста/прироста.....................................
Заключение..................................................................................................... 20
Список литературы........................................................................................ 21
Введение
В последнее время в России, как и во всем мире, наблюдается довольно сложная экономическая ситуация, связанная с финансовым кризисом. В связи с этим, проблема анализа экономических систем и показателей стоит особенно остро. Для ещё решения в статистике используется корреляционный анализ (для выявления зависимости между различными признаками), построение аналитической группировки и рядов распределения (с целью получения наглядности результатов статистического наблюдения), а также анализ динамики развития отрасли, помогающий осознать направления роста или падения изучаемой отрасли.
В данной лабораторной работе рассмотрены реальные данные по 28-ми компаниям банковской сферы, представленных в журнале «Финанс» с 1 по 500 номер в списке. Данные по каждому варианту информации представлены за ряд лет (2008, 2009 гг.). В качестве исследуемых показателей взяты показатели местоположения, выручки, активов и чистой прибыли; компании, не имеющие данных по этим категориям, в исследовании не рассматриваются.
Целью данной работы является анализ однородности изучаемой совокупности предприятий по каждому из рассматриваемых показателей, проведение корреляционного анализа данных показателей, составление группировок и построение графиков по ним, анализ динамики развития отрасли, а также написание вывода по проведенному исследованию.
Обобщение и представление результатов статистического наблюдения.
Абсолютные, относительные, средние величины по отрасли.
В данном разделе будет представлен расчёт абсолютных, относительных и средних величин по отрасли.
Для начала целесообразно будет представить исходную таблицу данных целиком.
| Банки. Операционная прибыль. Активы. Местоположение. Выручка. Чистая прибыль. | ||||
| Компания | Местоположение | Выручка, 2008г. млрд руб. | Активы, 2008г. млрд руб. | Чистая прибыль, 2008г. млрд руб. |
| Сбербанк | Москва | 700,200 | р77 | 97,746 |
| Группа ВТБ | Москва | 276,743 | 3697,414 | 5,222 |
| Газпромбанк | Москва | 266,350 | 1852,167 | -68,234 |
| Альфа-банк | Москва | 81,870 | 794,788 | 5,665 |
| Юникредит банк | Москва | 47,964 | 595,760 | 10,944 |
| Банк Уралсиб | Москва | 37,589 | 446,268 | 1,201 |
| МДМ-банк | Москва | 36,604 | 329,117 | 3,304 |
| Хоум кредит энд финанс банк | Москва | 32,360 | 113,449 | 3,659 |
| Урса-банк | Новосибирск | 29,258 | 208,899 | 1,594 |
| Номос-банк | Москва | 28,605 | 227,795 | 3,487 |
| Транскредит | Москва | 24,896 | 244,382 | 3,947 |
| Банк Ак Барс | Казань | 24,132 | 217,123 | 2,103 |
| Петрокоммерц | Москва | 21,899 | 189,746 | 1,894 |
| Ситибанк | Москва | 21,896 | 180,893 | 4,015 |
| Банк Санкт-Петербург | Санкт-Петербург | 20,719 | 215,715 | 2,774 |
| Банк Ренессанс-Капитал | Москва | 19,617 | 59,107 | |
| Банк Возрождение | Москва | 19,347 | 141,211 | |
| Международный промышленный банк | Москва | 18,436 | 164,272 | 5,083 |
| Абсолют-банк | Москва | 18,318 | 172,453 | 1,300 |
| Банк-Зенит | Москва | 18,157 | 187,317 | 1,177 |
| Банк Союз | Москва | 17,680 | 87,812 | |
| ОТП-банк | Москва | 14,633 | 79,382 | 1,496 |
| Пробизнесбанк | Москва | 13,123 | 78,115 | 0,173 |
| КИТ Финанс | Санкт-Петербург | 12,764 | 116,405 | -1,096 |
| Связь-банк | Москва | 11,714 | 117,148 | -9,359 |
| Глобэкс | Москва | 11,208 | 65,879 | 3,630 |
| Ханты-Мансийский банк | Ханты-Мансийск | 10,409 | 116,382 | -0,779 |
| Бинбанк | Москва | 9,881 | 72,497 | 0,094 |
Абсолютные величины. Рассчитывались как сумма соответствующего показателя по всем предприятиям.
| Суммарная выручка по всем предприятиям | 1846,37 |
| Суммарные активы | 17507,978 |
| Суммарная чистая прибыль (предприятия с положительной чистой прибылью) | 160,508 |
Относительные величины. Рассчитывались как отношение суммы соответствующего показателя на общее значение.
| Доля предприятий - "гигантов" в суммарной выручке | 67,337% |
| Доля малых предприятий в суммарной выручке | 32,663% |
Для более наглядного представления данные по расчёту относительных показателей представлены в диаграмме.
Средние величины. В расчёте предприятия – «гиганты» участие не принимали. Расчёт проводился по формуле средней арифметической простой.
| Средняя выручка (по малым предприятиям) | 24,123 |
| Средняя чистая прибыль (по малым предприятиям с положительной чистой прибылью) | 3,028 |
| Средняя величина активов (по малым предприятиям) | 208,877 |
По полученным данным можно сделать вывод о том, что больший вес в суммарной выручке имеют предприятия – «гиганты», на которые приходится более 65%. Кроме того, были получены показатели, выражающие среднюю выручку, среднюю чистую прибыль и среднюю величину активов малых предприятий.
Ряды распределения.
Теперь представим анализируемые данные в виде рядом распределения.
| 1. Местоположение. | |||
| X (город) | f (частота) | f' (частота к общему) | S (накопленная частотность) |
| Москва | 23 | 82,14% | 82,14% |
| Казань | 1 | 3,57% | 85,71% |
| Новосибирск | 1 | 3,57% | 89,29% |
| Санкт-Петербург | 2 | 7,14% | 96,43% |
| Ханты-Мансийск | 1 | 3,57% | 100,00% |
| Итого | 28 | 100,00% | |
Представим полученные данные в виде диаграммы.
Видим, что наибольшее количество банков находится в столице – городе Москва (чуть больше 82%); второе место по количеству банков занимает Санкт-Петербург, на который приходится порядка 7%. Последние места в этом списке делят Казань, Новосибирск и Ханты-Мансийск. В принципе, можно сделать вывод о неравномерности расположения предприятий банковской сферы в России.
2. Выручка.
| X (выручка), млрд руб | f (частота) | f' (частота к общему) | S (накопленная частотность) |
| менее 15 | 7 | 25,00% | 25,00% |
| 15,000 - 25,000 | 11 | 39,29% | 64,29% |
| 25,000 - 35,000 | 3 | 10,71% | 75,00% |
| 35,000 - 45,000 | 2 | 7,14% | 82,14% |
| 45,000 - 55,000 | 1 | 3,57% | 85,71% |
| 55,000 и выше | 4 | 14,29% | 100,00% |
| Итого | 28 | 100,00% | |
Для более наглядного отображения сведений построим следующую диаграмму.
Вывод: предприятия, обладающие наибольше выручкой, составляют лишь чуть более 14%, в то время как наибольший удельный вес имеют предприятия с выручкой от 15,000 до 25,000 млрд руб. По данной диаграмме можно снова проследить неоднородной банковской сферы в России.
3. Активы (расчёт без предприятий – «гигантов»).
| X (активы), млрд руб | f (частота) | f' (частота к общему) | S (накопленная частотность) |
| менее 150,000 | 11 | 44,00% | 44,00% |
| 150,000 - 300,000 | 10 | 40,00% | 84,00% |
| 300,000 - 450,000 | 2 | 8,00% | 92,00% |
| 450,000 - 600,000 | 1 | 4,00% | 96,00% |
| 600,000 и выше | 1 | 4,00% | 100,00% |
| Итого | 25 | 100,00% | |
И снова обратимся к диаграмме.
Как видно, наибольший удельный вес имеют предприятия с активами менее 150,000 млрд руб. Второе место (с небольшим отставанием – всего в 4%) занимают предприятия с активами от 150,000 до 300,000 млрд руб. В то время, как предприятия с высокой суммой активов обладают лишь 4%-ми удельного веса.
4. Чистая прибыль (расчёт без предприятий – «гигантов»).
| X (чистая прибыль), млрд руб | f (частота) | f' (частота к общему) | S (накопленная частотность) |
| менее 0 | 4 | 16,00% | 16,00% |
| 0,000 - 4,000 | 15 | 60,00% | 76,00% |
| 4,000 - 8,000 | 4 | 16,00% | 92,00% |
| 8,000 - 12,000 | 1 | 4,00% | 96,00% |
| 12,000 и выше | 1 | 4,00% | 100,00% |
| Итого | 25 | 100,00% | |
Видно, что первое место по удельному весу от всего количества предприятий по праву отдано банкам с положительной чистой прибылью менее 4,000 млрд руб. На них приходится 60% всех предприятий. На последнем месте расположились предприятия с большой чистой прибылью: от 8,000 до 12,000 млрд руб., а также более 12,000 млрд руб. На них приходится по 45 на каждую группу. Итак, можно сделать вывод, что большая часть предприятий извлекает в среднем менее 4,000 млрд руб. – ещё один момент, указывающий на крайнюю неоднородность изучаемой совокупности. Следует также отметить, что в ней присутствуют и предприятия с отрицательной чистой прибылью (на них приходится 16%). Напрашивается вывод, что в банковской сфере существуют предприятия с неблагоприятными условиями для осуществления деятельности, которые к тому же делят второе место с предприятиями, обладающие чистой прибылью в размерах от 4,000 до 8,000 млрд руб. (по 16% на каждую группу).
Расчёт показателей вариации.
Пришло время для анализа однородности изучаемой совокупности предприятий по каждому из рассматриваемых показателей. В данном разделе будут рассчитаны следующие показатели вариации: дисперсия и коэффициент вариации. Следует обратить внимание на то, что расчёт показателей будет происходить по так называемым малым предприятиям (без учёта предприятий – «гигантов»).
Дисперсия вычисляется по следующей формуле:
,
где это среднее квадратичное отклонение, вычисляемое по формуле:
Коэффициент вариации вычисляется по формуле:
Во всех написанных формулах Х – это значение анализируемого признака.
Итак, после расчётов по формулам, были получены следующие данные:
| | Выручка | Активы | Чистая прибыль |
| Дисперсия | 14,986 | 169,665 | 2,404 |
| Коэффициент вариации | 0,621 | 0,812 | 0,794 |
Для убедительности приведём некоторые промежуточные данные.
по выручке
по активам
по чистой прибыли
Полученные показатели вариации позволяют сделать вывод о том, что изучаемая совокупность неоднородна, т.к. коэффициент вариации принимает достаточно большие значения. Особенно неоднородность проявляется на примере активов, где коэффициент вариации принимает значение больше 0,8, а именно 0, 812. На втором месте по неоднородности стоит чистая прибыль с коэффициентом вариации 0,794, на последнем месте находится также неоднородная выручка.
Статистическое изучение взаимосвязи изучаемых показателей.
Аналитическая группировка.
Проведём аналитическую группировку по активам и вычислим среднюю чистую прибыль для каждой группы. Внимание! Анализ ведётся по предприятиям с положительной чистой прибылью.
| X (активы), млрд руб | f (частота) | f' (частота к общему) | S (накопленная частотность) | Средняя чистая прибыль (на группу) |
| менее 150,000 | 5 | 26,32% | 26,32% | 1,810 |
| 150,000 - 300,000 | 10 | 52,63% | 78,95% | 2,737 |
| 300,000 - 450,000 | 2 | 10,53% | 89,47% | 2,253 |
| 450,000 - 600,000 | 1 | 5,26% | 94,74% | 10,944 |
| 600,000 и выше | 1 | 5,26% | 100,00% | 5,665 |
| Итого | 19 | 100,00% | | |
Можно снова сделать вывод о неоднородности изучаемой совокупности. Самая высокая средняя прибыль приходится на группу, состоящую из одного предприятия, имеющего вторые по величине активы. С другой стороны, большее количество предприятий. А именно почти 53% образуют группу с третей по величине чистой прибылью при средних активах в 225,000 млрд руб. на одно предприятие.
График корреляции.
В данном разделе будет приведён корреляционный анализ для двух различных количественных показателей (однофакторная зависимость).
В качестве признака-фактора возьмем «Активы», в качестве результата «Выручка», таким образом, мы узнаем, насколько выручка зависит от активов.
Ввиду того, что расчетные таблицы для парного коэффициента корреляции занимают большое количество места, ниже будут приведены уже подсчитанные данные для определения коэффициента парной корреляции.
= 208,877
= 24,123
=7416,725
169,665
14,986
Теперь, когда все данные известны, можно рассчитать коэффициент корреляции:
Так как коэффициент вариации практически равен 1, можно сделать вывод о том, что выручка напрямую зависит от активов, а именно: чем большими активами обладает банк, тем большую прибыль из своей деятельности он извлекает.
В подтверждение правильности вычислений приведем корреляционное поле.
Видно, что при увеличении активов происходит увеличение выручки. При этом линия тренда показывает направление движения роста выручки при увеличении величины активов.
Корреляционно-регрессионный анализ.
Рассчитаем теперь параметры уравнения регрессии.
В конечно итоге, уравнение регрессии имеет вид:
у=6,868+0,083х
Построим график теоретической линии регрессии и реальных значений.
После построения графика стало абсолютно ясно, что выручка напрямую зависит от активов, а линия регрессии приходит посередине между реальными значениями (то есть является усредняющей линией, показывающей основное направление роста выручки).
Анализ динамики развития отрасли.
Расчёт темпов роста/прироста.
В этом разделе будет произведён анализ изучаемой совокупности, основанный на динамике банковской отрасли. Произведём расчёт темпов роста изучаемых показателей по отрасли в целом в 2008 и 2009г., а также за период 2007-2009г. Выручка.
| Цепной показатель | Базисный показатель | ||||||
| Выручка, 2007 г. млрд руб. | Выручка, 2008г. млрд руб. | Выручка, 2009г. млрд руб. | Среднегодовой темп роста за 2007-2009 | Среднегодовой темп прироста за 2007-2009 | Выручка, 2007 г. млрд руб. | Выручка, 2008г. млрд руб. | Выручка, 2009г. млрд руб. |
| - | 1,32 | 1,39 | 1,355 | 0,355 | 1 | 1,32 | 1,835 |
| - | 1,53 | 2,25 | 1,855 | 0,855 | 1 | 1,53 | 3,443 |
| - | 1,09 | 1,38 | 1,226 | 0,226 | 1 | 1,09 | 1,504 |
| - | 1,57 | 1,01 | 1,259 | 0,259 | 1 | 1,57 | 1,586 |
| - | 1,69 | 1,17 | 1,406 | 0,406 | 1 | 1,69 | 1,977 |
| - | 1,07 | 1,19 | 1,128 | 0,128 | 1 | 1,07 | 1,273 |
| - | 1,14 | 1,31 | 1,222 | 0,222 | 1 | 1,14 | 1,493 |
| - | 1,52 | 1,04 | 1,257 | 0,257 | 1 | 1,52 | 1,581 |
| - | 1,22 | | | | 1 | 1,22 | |
| - | 1,57 | 1,54 | 1,555 | 0,555 | 1 | 1,57 | 2,418 |
| - | 1,78 | 1,17 | 1,443 | 0,443 | 1 | 1,78 | 2,083 |
| - | 1,63 | | | | 1 | 1,63 | |
| - | 1,23 | 1,29 | 1,260 | 0,260 | 1 | 1,23 | 1,587 |
| - | 1,23 | 1,39 | 1,308 | 0,308 | 1 | 1,23 | 1,710 |
| - | 1,96 | 1,46 | 1,692 | 0,692 | 1 | 1,96 | 2,862 |
| - | 1,59 | 0,55 | 0,935 | -0,065 | 1 | 1,59 | 0,875 |
| - | 1,45 | 1,12 | 1,274 | 0,274 | 1 | 1,45 | 1,624 |
| - | 1,38 | | | | 1 | 1,38 | |
| - | 1,95 | 1,08 | 1,451 | 0,451 | 1 | 1,95 | 2,106 |
| - | 1,12 | 1,27 | 1,193 | 0,193 | 1 | 1,12 | 1,422 |
| - | 1,69 | | | | 1 | 1,69 | |
| - | 1,35 | 1,13 | 1,235 | 0,235 | 1 | 1,35 | 1,526 |
| - | 1,56 | | | | 1 | 1,56 | |
| - | 0,84 | | | | 1 | 0,84 | |
| - | 0,74 | | | | 1 | 0,74 | |
| - | 1,12 | | | | 1 | 1,12 | |
| - | 1,49 | 1,37 | 1,429 | 0,429 | 1 | 1,49 | 2,041 |
| - | 0,98 | 1,06 | 1,019 | 0,019 | 1 | 0,98 | 1,039 |
Представляется важным напомнить, что темп роста/прироста цепной выражается в долях или процентах к предыдущему году; темп роста/прироста базисный – к базисному году. (Здесь – 2007г.)
+ темп прироста = темп роста - 1
| По отрасли в целом средний цепной темп роста за 2008г. и 2009г. соответственно | 1,39 | 1,26 | |
| По отрасли в целом средний базисный темп роста за 2007-2009 (за весь период) | 1,799 | ||
Из расчёта этого показателя видно, что отрасли характерен постоянный прирост в выручке (темп роста >1, следовательно, уровень явления возрастает), однако в 2009г. он примерно на 10% меньше, чем в 2008г. Кроме того видно, что базисный темп роста составил почти 80%, а это значит, что банковская отрасль развивалась уверенными темпами с 2007 по 2009г.
Расчёт среднегодовых темпов роста/прироста.
Среднегодовой темп роста и прироста по отрасли за 2007-2009:
| Темп роста | Темп прироста |
| 1,325 | 0,325 |
Напомню, что среднегодовой темп роста рассчитывается по формуле:
Где - количество лет, - значение признака в последнем году рассматриваемого периода, - значение в первом году.
Активы.
| Активы, 2007г. млрд руб. темп роста цепной | Активы, 2008г. млрд руб. | Активы, 2009г. млрд руб. | Среднегодовой темп роста за 2007-2009 | Среднегодовой темп прироста за 2007-2009 | Активы, 2007г. млрд руб. темп роста базисный | Активы, 2008г. млрд руб. | Активы, 2009г. млрд руб. |
| - | 1,37 | 1,05 | 1,199 | 0,199 | 1 | 1,37 | 1,4385 |
| - | 1,63 | 0,98 | 1,264 | 0,264 | 1 | 1,63 | 1,5974 |
| - | 1,95 | 0,94 | 1,354 | 0,354 | 1 | 1,95 | 1,833 |
| - | 1,43 | 0,82 | 1,083 | 0,083 | 1 | 1,43 | 1,1726 |
| - | 1,62 | 0,81 | 1,146 | 0,146 | 1 | 1,62 | 1,3122 |
| - | 1,19 | 0,89 | 1,029 | 0,029 | 1 | 1,19 | 1,0591 |
| - | 1,02 | 1,22 | 1,116 | 0,116 | 1 | 1,02 | 1,2444 |
| - | 1,39 | 0,85 | 1,087 | 0,087 | 1 | 1,39 | 1,1815 |
| - | 1,26 | | | | 1 | 1,26 | |
| - | 1,14 | | | | 1 | 1,14 | |
| - | 1,72 | 1,06 | 1,350 | 0,350 | 1 | 1,72 | 1,8232 |
| - | 1,38 | | | | 1 | 1,38 | |
| - | 0,99 | 0,90 | 0,944 | -0,056 | 1 | 0,99 | 0,891 |
| - | 1,20 | 1,10 | 1,149 | 0,149 | 1 | 1,20 | 1,32 |
| - | 1,70 | 1,09 | 1,361 | 0,361 | 1 | 1,70 | 1,853 |
| - | 1,35 | 0,67 | 0,951 | -0,049 | 1 | 1,35 | 0,9045 |
| - | 1,27 | 1,03 | 1,144 | 0,144 | 1 | 1,27 | 1,3081 |
| - | 1,23 | | | | 1 | 1,23 | |
| - | 1,32 | 0,75 | 0,995 | -0,005 | 1 | 1,32 | 0,99 |
| - | 1,15 | 0,99 | 1,067 | 0,067 | 1 | 1,15 | 1,1385 |
| - | 1,11 | | | | 1 | 1,11 | |
| - | 1,30 | 1,13 | 1,212 | 0,212 | 1 | 1,30 | 1,469 |
| - | 1,37 | | | | 1 | 1,37 | |
| - | 1,04 | | | | 1 | 1,04 | |
| - | 0,74 | | | | 1 | 0,74 | |
| - | 0,75 | | | | 1 | 0,75 | |
| - | 1,38 | 1,12 | 1,243 | 0,243 | 1 | 1,38 | 1,5456 |
| - | 1,13 | 1,18 | 1,155 | 0,155 | 1 | 1,13 | 1,3334 |
| По отрасли в целом средний цепной темп роста за 2008г. и 2009г. соответственно | 1,29 | 0,978 | По отрасли в целом средний базисный темп роста за 2007-2009 | 1,338 |
| Среднегодовой темп роста за 2007-2009 | Среднегодовой темп прироста за 2007-2009 |
| 1,150 | 0,150 |
Чистая прибыль.
| Компания | Чистая прибыль, 2007г. млрд руб. темп роста цепной | Чистая прибыль, 2008г. млрд руб. | Чистая прибыль, 2009г. млрд руб. | Среднегодовой темп роста за 2007-2009 | Среднегодовой темп прироста за 2007-2009 | Чистая прибыль, 2007г. млрд руб. темп роста базисный | Чистая прибыль, 2008г. млрд руб. | Чистая прибыль, 2009г. млрд руб. |
| Сбербанк | - | 0,92 | 0,25 | 0,480 | -0,520 | 1 | 0,92 | 0,23 |
| Группа ВТБ | - | 0,13 | | | | 1 | 0,13 | |
| Газпромбанк | - | | | | | 1 | | |
| Альфа-банк | - | 0,88 | 0,49 | 0,657 | -0,343 | 1 | 0,88 | 0,4312 |
| Юникредит банк | - | 1,62 | 0,61 | 0,994 | -0,006 | 1 | 1,62 | 0,9882 |
| Банк Уралсиб | - | 0,52 | 0,72 | 0,612 | -0,388 | 1 | 0,52 | 0,3744 |
| МДМ-банк | - | 0,60 | | | | 1 | 0,60 | |
| Хоум кредит энд финанс банк | - | 1,85 | 1,42 | 1,621 | 0,621 | 1 | 1,85 | 2,627 |
| Урса-банк | - | 0,42 | | | | 1 | 0,42 | |
| Номос-банк | - | 1,01 | 1,23 | 1,115 | 0,115 | 1 | 1,01 | 1,2423 |
| Транскредит | - | 1,46 | 1,17 | 1,307 | 0,307 | 1 | 1,46 | 1,7082 |
| Банк Ак Барс | - | 1,13 | | | | 1 | 1,13 | |
| Петрокоммерц | - | 0,67 | | | | 1 | 0,67 | |
| Ситибанк | - | 0,40 | 2,88 | 1,073 | 0,073 | 1 | 0,40 | 1,152 |
| Банк Санкт-Петербург | - | 1,38 | 0,23 | 0,563 | -0,437 | 1 | 1,38 | 0,3174 |
| Банк Ренессанс-Капитал | - | | | | | 1 | | |
| Банк Возрождение | - | | 0,39 | | | 1 | | |
| Международный промышленный банк | - | 1,09 | | | | 1 | 1,09 | |
| Абсолют-банк | - | 0,94 | | | | 1 | 0,94 | |
| Банк-Зенит | - | 0,49 | 1,77 | 0,931 | -0,069 | 1 | 0,49 | 0,8673 |
| Банк Союз | - | | | | | 1 | | |
| ОТП-банк | - | 1,27 | 0,49 | 0,789 | -0,211 | 1 | 1,27 | 0,6223 |
| Пробизнесбанк | - | 0,32 | | | | 1 | 0,32 | |
| КИТ Финанс | - | | | | | 1 | | |
| Связь-банк | - | | | | | 1 | | |
| Глобэкс | - | | | | | 1 | | |
| Ханты-Мансийский банк | - | | | | | 1 | | |
| Бинбанк | - | 0,07 | | | | 1 | 0,07 | |
| По отрасли в целом средний цепной темп роста за 2008г. и 2009г. соответственно | 0,859 | 0,971 | |
| По отрасли в целом средний базисный темп роста за 2007-2009 | 0,960 | ||
| Среднегодовой темп роста за 2007-2009 | Среднегодовой темп прироста за 2007-2009 |
| 0,922 | -0,078 |
В общем, можно сделать вывод о том, что в 2008г. происходил рост активов предприятий, а в 2009г. началось постепенное падение (29% и 2,2% соответственно). Что же касается отрасли в целом по чистой прибыли, то здесь наблюдается падение роста показателей в 2008г. на 14%, а в 2009г. – 3%. Кроме того, среднегодовой темп роста за весь период составил -8%, а темп прироста выражен отрицательной величиной.
Заключение.
В данной лабораторной работе был проведен анализ показателей 28-ми компаний, а именно: анализ однородности изучаемой совокупности предприятий по каждому из рассматриваемых показателей, проведение корреляционного анализа данных показателей, составление группировок и построение графиков по ним, анализ динамики развития отрасли. Были приведены группировки для различных качественных и количественных показателей. В ходе корреляционного анализа было установлено, что между исследуемыми показателями существует прямая связь, то есть, основываясь на исходных данных, можно утверждать, что при увеличении активов происходит увеличение выручки. Далее был произведён анализ динамики развития отрасли, который выявил наличие постоянного роста выручки и активов, но уменьшения чистой прибыли за весь рассматриваемый период.
Список литературы
1) «Курс теории статистики» В.Н.Салин, Э.Ю.Чурилова, Москва «Финансы и статистика» 2006
2) Журнал «Финанс»
