Денежное обращение и кредит (стр. 5 из 6)
1.Оценка тесноты связи между признаками.
1.1. Предположим, что изучаемые признаки связаны линейной зависимостью. Рассчитаем линейный коэффициент корреляции по формуле:
Найдем среднее значение:
Среднеквадратическое отклонение:
Коэффициент линейной корреляции равный 0,82 свидетельствует о наличии сильной прямой связи.
1.2 Оценка существенности коэффициента корреляции. Для начала необходимо найти расчетное значение t- критерия Стьюдента:
По таблице критических точек распределения Стьюдента найдем tкрпри уровне значимости а =0,05 и v числе степеней свободы:
v=n-k-1 =7-1-1=5
tкр= 2,57. Так как tасч > tкр(3,19>2,57). Поэтому, линейный коэффициент считается значимым, а связь между х и у - существенной.
2. Построение уравнения регрессии.
Этап построения регрессионного уравнения состоит в идентификации (оценке) его параметров, оценке из значимости и оценке значимости уравнения в целом.
2.1. Идентификация регрессии. Построим линейную однофакторную регрессионную модель вид
.Для оценки неизвестных параметров a0 ,aj используется метод наименьших квадратов, заключающийся в минимизации суммы квадратов отклонений теоретических значений зависимой переменной от наблюдаемых (эмпирических).Система нормальных уравнений для нахождения параметров a0 ,aiимеет вид:
Решением системы являются значения параметров:
а0 =-0,195 ; aj = 0,007.
Уравнение регрессии:
= -0,195 + 0,007хСовокупный коэффициент детерминации:
стандартная ошибка 4,28 0,002
t-критерий -0,903 0,342
2.2. Проверка значимости параметров регрессии.
а =0,05, v=5.
0,33,tкр=2,57. Так как tрасч < tкр(0,33<2,57), то параметр а0неявляется значимым. 
7,1,так как tрасч > tкp(7,1>2,57), то параметр ajявляется значимым.2.3. Проверка значимости уравнения регрессии в целом.
а=0,05, v1=k=l, v2=n-k-1= 5.
По таблице критических значений критерия Фишера найдем Fкp= 6,61. Так как Fрасч<Fкp(6,1<6,61), то дляуровня значимости а =0,05 и числе степеней свободы v1=l, v2=5 построенное уравнение регрессии является значимым.
Таким образом, судя по регрессионному коэффициентуaj = 0,007, можно утверждать, что с увеличением количества кредитных организаций на 1 тыс. уровень процентной ставки в среднем увеличивается на 0,007 % в год.
Коэффициент детерминации R2показывает, что 67% вариации признака «Уровень процентной ставки» обусловлено вариацией признака «Количество кредитных организаций», а остальные 33 % вариации связано с воздействием неучтенных в модели факторов.
3. Оценка качества регрессионного уравнения.
Оценка качества производится с использованием анализа остаточной компоненты.
Распределение остаточной компоненты подчиняется нормальному закону распределения, и автокорреляция в остатках отсутствует. Это свидетельствует об адекватности построенной регрессии.
4. Использование регрессионной модели для принятия управленческих решений (анализа, прогнозирования и т.д.)
Вычислим прогнозное значение уровня процентной ставки для количества кредитных организаций х= 1000 . При уровне значимости α=0,05:
точечное значение прогноза ур*=6,50123;
интервальное значение прогноза ур* 
[0,81067;12,19179].
Т.е. с доверительной вероятностью р=1-α=1-0,05=0,95 можно предполагать, что прогнозное значение уровня процентной ставки будет находиться в интервале [0,81067;12,19179].
Вывод: Таким образом, в результате проведения корреляционно-регрессионного анализа показано, что между количеством кредитных организаций и уровнем процентной ставки по кредиту существует сильная связь. Изучаемые признаки связаны сильной линейной корреляционной зависимостью. Найдены параметры этой зависимости. Проведена комплексная оценка значимости, как параметров регрессионного уравнения, так и регрессии в целом. Выявлена значимость параметров. Показана адекватность построенного уравнения регрессии. Следовательно, регрессионная модель зависимости количества кредитных организаций иуровня процентной ставки может быть использована для принятия управленческих решений.
Заключение
В данной курсовой работе мы сделали следующие выводы : кредитный рынок — это экономическое пространство, где организуются отношения, обусловленные движением свободных денег между заемщиками и кредиторами на условиях возвратности и платности. Также сделали вывод о том что денежное обращение и кредит связаны между собой, во-первых, в силу того, что при их проведении деньги выполняют функцию средства платежа (погашения долгов).Во-вторых, разрыв во времени между началом и окончанием платежа придает последнему кредитный характер, а проводимая при этом платежная операция является, по сути, и кредитной, опосредующей кредитные отношения с организациями, оказывающими платежные услуги, как правило, банками.
При этом могут иметь место кредитные отношения между:
Центральным банком и коммерческими банками;
коммерческими банками;
коммерческими банками и обслуживаемыми ими юридическими и физическими лицами;
российскими и зарубежными банками.
Например, перечисление средств со счета согласно поручению плательщика означает уменьшение ему долга со стороны банковской системы и увеличение — получателю средств.
Централизованные кредиты являются, по существу, государственными дотациями. Во многих случаях заемщик и банк рассматривают такие кредиты как безвозмездную помощь.
Использование централизованных кредитов Банка России не требует со стороны коммерческих банков деятельности по привлечению ресурсов и оценке эффективности и расчетов сроков возврата. С помощью централизованных кредитов, полученных от Центрального банка России, коммерческие банки распределяют деньги по отраслям, регионам и отдельным предприятиям. Их распределение отражает, скорее, способности заемщиков добиваться для себя преимуществ и их политическое влияние, а не экономическую целесообразность расходования денег.
Коммерческие банки получают кредит от Центрального банка на регулярно проводимых аукционах. При необходимости они имеют возможность получить в Центральном банке переучетный (вексельный) или же ломбардный кредит. Порядок проведения кредитных аукционов и получения в банке соответствующих ссуд рассмотрен в предыдущей главе.
Таким образом кредитные отношения между коммерческими банками образуют межбанковский кредитный рынок. Это наиболее развитая и ликвидная часть финансового рынка.
6.Общая теория статистики. Основы курса. Авров А.П.- Университет Туран, 1998 г.
7. Практикум по общей теории статистики. М.Р. Ефимова, О.И. Ганченко, Е.В. Петрова. Москва. Финансы и статистика. 1999 г.
8. Практикум по статистике / Под ред. В.М. Симчеры -М.: ЗАО "Финстатинформ", 1999.-259с.
9. Практикум по теории статистики / Под ред. Р. А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 416с.
10. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Госкомстат России. -М., 1999.-621с.
11. Россия в цифрах: Крат. Стат. сб. / Госкомстат России. - М., 2003.-386с
ПРИЛОЖЕНИЕ А. СТРУКТУРА ДЕНЕЖНОЙ МАССЫ1)
(на начало года; млрд. рублей)
| 1999 | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | |
| Денежная масса М2 (национальное определение) | 220,8 | 714,6 | 1154,4 | 1612,6 | 2134,5 | 3212,7 | 4363,3 | 6045,6 | 8995,8 |
| в том числе: | |||||||||
| наличные деньги М0 | 80,8 | 266,1 | 418,9 | 583,8 | 763,2 | 1147,0 | 1534,8 | 2009,2 | 2785,2 |
| безналичные средства | 140,0 | 448,4 | 735,5 | 1028,8 | 1371,2 | 2065,6 | 2828,5 | 4036,3 | 6210,6 |
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Отдельные показатели по кредитам в рублях, предоставленным кредитными организациями физическим лицам и индивидуальным предпринимателям101.01.2007