У вас вопросы?
У нас ответы:) SamZan.net

ТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ ДЕПОЗИТНОЇ ПОЛІТИКИ КОМЕРЦІЙНОГО БАНКУ з дисципліни Економетрія ХАИ

Работа добавлена на сайт samzan.net:

Поможем 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

Имя

Выберите тип работы:

Принимаю Политику конфиденциальности

Скидка 25% при заказе до 28.12.2024

PAGE \* MERGEFORMAT8

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

«Харківський авіаційний інститут»

Кафедра економіки та маркетингу

Лабораторна робота № 3

МОДЕЛЮВАННЯ Й ДОСЛІДЖЕННЯ ДИНАМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ НА ПРИКЛАДІ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ ДЕПОЗИТНОЇ ПОЛІТИКИ КОМЕРЦІЙНОГО БАНКУ

з дисципліни «Економетрія»

ХАИ.605.633М.14О.6050107.033537

Виконав студент групи 633м

Літвіноів О. В.

Перевірив асистент каф. 605

Голованьова А.М.

Харків 2014

ЗАВДАННЯ

За даними, наведеними у таблиці 1, визначити параметри лінійного і експонентного трендів економіко-математичної моделі депозитної політики комерційного банку.
Побудувати графіки динамічного ряду (базову лінію) і трендів (лінійного, логарифмічного, поліноміального, степеневого, експоненціального рядів), що апроксимують вихідні дані.
Виконати порівняльний аналіз якості апроксимації динамічного ряду з метою вибору найкращого виду тренду на основі його графічного зображення й значення коефіцієнта детермінації.
Обчислити прогнозовані оцінки обсягів вкладів юридичних і фізичних осіб для формування депозитної політики комерційного банку методом ковзного середнього.
Застосувати графічний інструментарій Exсel для складання прогнозів ковзного середнього за допомогою діаграм.
Обчислити прогнозовані оцінки обсягів вкладів юридичних і фізичних осіб для формування депозитної політики комерційного банку, використавши функцію регресії Exсel – ТЕНДЕНЦІЯ.
Розрахувати прогнозовані оцінки обсягів вкладів юридичних і фізичних осіб для формування депозитної політики комерційного банку, використавши функцію регресії Exсel –ЗРОСТАННЯ.
Застосувати інструментарій Exсel – «Аналіз даних» для побудови прогнозованих значень обсягів вкладів.

РОЗВ’ЯЗАННЯ

Динаміка депозитної політики комерційного банку характеризується даними, наведеними в таблиці 1.

Таблиця 1. – Вихідні дані.

№ п/п	Рік	Вклади фізичних і юридичних осіб, млн грн
1	1976	148
2	1977	154
3	1978	160
4	1979	179
5	1980	196
6	1981	206
7	1982	207
8	1983	223
9	1984	269
10	1985	310
11	1986	318
12	1987	389
13	1988	509
14	1989	724
15	1990	726
16	1991	835
17	1992	1006
18	1993	1124
19	1994	1462
20	1995	1849
21	1996	1830
22	1997	1711
23	1998	1637
24	1999	1760
25	2000	1779
26	2001	2135
27	2002	2613
28	2003	2835
29	2004	3037
30	2005	3462
31	2006	3008
32	2007	3125
33	2008	3056
34	2009	3863
35	2010	1644
36	2011	2405

1. Для визначення параметрів лінійного тренду за методом найменших квадратів застосуємо інструментарій Exсel – статистичну функцію ЛІНІЙН, а для експоненціального тренду - статистичну функцію ЛГРФПРИБЛ.

Статистичні функції ЛІНІЙН і ЛГРФПРИБЛ визначають параметри лінійної y = b0 + b1∙x й експонентної кривої y = b0 ∙ eb1 .

ЛІНІЙН:

100,3124839	-441,0587302
7,231017983	153,421459
0,849854474	450,7076745
192,4469736	34
39093179,36	6906671,867

ЛГРФПРИБЛ:

1,105662102	137,2369822
0,005227545	0,110913505
0,915673491	0,325831656
369,1946831	34
39,19602161	3,609653106

2. Графіки ряду динаміки й тренду побудуємо за допомогою інструментарію Exсel – МАЙСТЕР ДІАГРАМ.

Рисунок 1. – Апроксимація вихідних даних лінійним трендом

Рисунок 2. – Апроксимація вихідних даних логарифмічним трендом

Рисунок 3. – Апроксимація вихідних даних поліноміальним 4-го степеня трендом

Рисунок 4. – Апроксимація вихідних даних степеневим трендом

Рисунок 5. – Апроксимація вихідних даних експоненціальним трендом.

3. Визначимо вид тренду, що найкраще описує вихідні дані. Як критерій використаємо коефіцієнт детермінації R2

Таблиця 2. – Підсумкові дані.

Вид тренду	R2
Лінійний	0,8499
Логарифмічний	0,6271
Поліноміальний 4-го степеня	0,927
Степеневий	0,8387
Експонентний	0,8545

За даними таблиці 2 видно, що вихідні дані банківських депозитів краще апроксимувати поліномом четвертого степеня. Отже, для розрахунку прогнозованих значень суми депозитів слід застосовувати поліноміальну функціональну залежність для побудови економіко-математичної моделі депозитної політики комерційного банку.

4. Прогнозування депозитної політики комерційного банку методом ковзного середнього. При використанні цього методу прогноз будь-якого періоду являє собою середнє значення декількох результатів спостережень часового ряду. Тому метод ковзного середнього э занадто простим для створення точного прогнозу. Однак слід враховувати, що чим менше число спостережень, на основі яких обчислено ковзне середнє, тим точніше воно відображає зміни в часовому ряді. Для побудови прогнозу із застосуванням методу ковзного середнього використаємо інструментарій Exсel – ПАКЕТ АНАЛІЗУ.

Таблиця 3. – Розрахунок ковзного середнього.

№	Рік	Вклади фіз. та юр. осіб, млн. грн	Прогноз вкладів методом Ковзного среднього	Зміщений прогноз
1	1976	148	#Н/Д
2	1977	154	#Н/Д	#Н/Д
3	1978	160	154	#Н/Д
4	1979	179	164,3333333	159,1666667
5	1980	196	178,3333333	165,5555556
6	1981	206	193,6666667	178,7777778
7	1982	207	203	191,6666667
8	1983	223	212	202,8888889
9	1984	269	233	216
10	1985	310	267,3333333	237,4444444
11	1986	318	299	266,4444444
12	1987	389	339	301,7777778
13	1988	509	405,3333333	347,7777778
14	1989	724	540,6666667	428,3333333
15	1990	726	653	533
16	1991	835	761,6666667	651,7777778
17	1992	1006	855,6666667	756,7777778
18	1993	1124	988,3333333	868,5555556
19	1994	1462	1197,333333	1013,777778
20	1995	1849	1478,333333	1221,333333
21	1996	1830	1713,666667	1463,111111
22	1997	1711	1796,666667	1662,888889
23	1998	1637	1726	1745,444444
24	1999	1760	1702,666667	1741,777778
25	2000	1779	1725,333333	1718
26	2001	2135	1891,333333	1773,111111
27	2002	2613	2175,666667	1930,777778
28	2003	2835	2527,666667	2198,222222
29	2004	3037	2828,333333	2510,555556
30	2005	3462	3111,333333	2822,444444
31	2006	3008	3169	3036,222222
32	2007	3125	3198,333333	3159,555556
33	2008	3056	3063	3143,444444
34	2009	3863	3348	3203,111111
35	2010	1644	2854,333333	3088,444444
36	2011	2405	2637,333333	2946,555556
37	2012			2745,833333

В таблиці 3 показано результат обчислення ковзного середнього даних, наведених у таблиці 1, з інтервалом у три періоди. Як видно, значення ковзного середнього починаються з #Н/Д (немає даних для обчислень), які дорівнюють значенню зазначеного інтервалу мінус одиниця. Ця ситуація виникає через недостатню кількість даних для обчислення середнього значення декількох перших результатів спостережень. Тому .

На рисунку 6 зображено графіки суми депозитів, їхнє середнє значення й ковзне середнє, обчислене з інтервалом у три часових періоди. Як видно, ковзне середнє згладжує зсув базової лінії, що лежить в основі його обчислення, тому ковзне середнє суми депозитів за три роки дозволяє відслідкувати фактичний обсяг вкладів з більшою точністю, ніж аналогічні спостереження, але за тривалий період.

5. Складання прогнозів ковзного середнього за допомогою діаграм (графічного інструментарію Exсel – МАЙСТЕР ДІАГРАМ).

Графік лінії тренду разом з фактичними значеннями спостережень показано на рисунку 6.

Рисунок 6.- Згладжена ковзною середньою викидів базова лінія

6. Прогнозування за допомогою функцій регресії Exсel. Застосуємо функцію ТЕНДЕНЦІЯ для складання лінійного прогнозу обсягів вкладів фізичних і юридичних осіб за даними, наведеними у таблиці 1:

Таблиця 4. – Прогнозування за допомогою функції ТЕНДЕНЦІЯ

№ п/п	Рік	Вклади фізичних і юридичних осіб, млн грн	Тенденція
1	1976	148	-341,7462462
2	1977	154	-241,4337623
3	1978	160	-141,1212784
4	1979	179	-40,80879451
5	1980	196	59,5036894
6	1981	206	159,8161733
7	1982	207	260,1286572
8	1983	223	360,4411411
9	1984	269	460,7536251
10	1985	310	561,066109
11	1986	318	661,3785929
12	1987	389	761,6910768
13	1988	509	862,0035607
14	1989	724	962,3160446
15	1990	726	1062,628529
16	1991	835	1162,941012
17	1992	1006	1263,253496
18	1993	1124	1363,56598
19	1994	1462	1463,878464
20	1995	1849	1564,190948
21	1996	1830	1664,503432
22	1997	1711	1764,815916
23	1998	1637	1865,1284
24	1999	1760	1965,440884
25	2000	1779	2065,753368
26	2001	2135	2166,065852
27	2002	2613	2266,378335
28	2003	2835	2366,690819
29	2004	3037	2467,003303
30	2005	3462	2567,315787
31	2006	3008	2667,628271
32	2007	3125	2767,940755
33	2008	3056	2868,253239
34	2009	3863	2968,565723
35	2010	1644	3068,878207
36	2011	2405	3169,190691

7. Складання нелінійного прогнозу за допомогою функції ЗРОСТАННЯ:

Таблиця 5. – Прогнозування за допомогою функції ЗРОСТАННЯ

№ п/п	Рік	Вклади фізичних і юридичних осіб, млн грн	Зростання
1	1976	148	151,7377302
2	1977	154	167,7706578
3	1978	160	185,4976582
4	1979	179	205,0977307
5	1980	196	226,7687881
6	1981	206	250,7296549
7	1982	207	277,2222774
8	1983	223	306,514166
9	1984	269	338,9010971
10	1985	310	374,7100995
11	1986	318	414,3027563
12	1987	389	458,0788565
13	1988	509	506,4804314
14	1989	724	559,9962185
15	1990	726	619,1665962
16	1991	835	684,5890404
17	1992	1006	756,9241576
18	1993	1124	836,9023553
19	1994	1462	925,3312175
20	1995	1849	1023,103659
21	1996	1830	1131,206943
22	1997	1711	1250,732646
23	1998	1637	1382,887687
24	1999	1760	1529,006507
25	2000	1779	1690,564549
26	2001	2135	1869,193153
27	2002	2613	2066,696031
28	2003	2835	2285,067478
29	2004	3037	2526,512512
30	2005	3462	2793,469135
31	2006	3008	3088,632956
32	2007	3125	3414,984407
33	2008	3056	3775,818839
34	2009	3863	4174,779795
35	2010	1644	4615,895804
36	2011	2405	5103,621058

З рисунка 7 видно, що лінія тренду, побудована за допомогою функції ЗРОСТАННЯ, дозволяє одержати на основі нелінійної базової лінії більш точний прогноз, ніж лінія тренду, побудована за допомогою функції ТЕНДЕНЦІЯ:

Рисунок 7. – Прогнозування депозитної політики комерційного банку із застосуванням функцій ТЕНДЕНЦІЯ і ЗРОСТАННЯ

8. Прогнозування із застосуванням функції ЕКСПОНЕНТНЕ ЗГЛАДЖУВАННЯ.

Таблиця 6. – Прогнозування за допомогою функції ЕКСПОНЕНТНЕ ЗГЛАДЖУВАННЯ.

№ п/п	Рік	Вклади фізичних і юридичних осіб, млн грн	Експонентне згладжування
1	1976	148	#Н/Д
2	1977	154	148
3	1978	160	149,8
4	1979	179	152,86
5	1980	196	160,702
6	1981	206	171,2914
7	1982	207	181,70398
8	1983	223	189,292786
9	1984	269	199,4049502
10	1985	310	220,2834651
11	1986	318	247,1984256
12	1987	389	268,4388979
13	1988	509	304,6072285
14	1989	724	365,92506
15	1990	726	473,347542
16	1991	835	549,1432794
17	1992	1006	634,9002956
18	1993	1124	746,2302069
19	1994	1462	859,5611448
20	1995	1849	1040,292801
21	1996	1830	1282,904961
22	1997	1711	1447,033473
23	1998	1637	1526,223431
24	1999	1760	1559,456402
25	2000	1779	1619,619481
26	2001	2135	1667,433637
27	2002	2613	1807,703546
28	2003	2835	2049,292482
29	2004	3037	2285,004737
30	2005	3462	2510,603316
31	2006	3008	2796,022321
32	2007	3125	2859,615625
33	2008	3056	2939,230937
34	2009	3863	2974,261656
35	2010	1644	3240,883159
36	2011	2405	2761,818212

Рисунок 8. – Прогнозування депозитної політики комерційного банку із застосуванням функції ЕКСПОНЕНТНЕ ЗГЛАДЖУВАННЯ.

ВИСНОВОК

В даній роботі ми визначили параметри лінійного і експонентного трендів економіко-математичної моделі депозитної політики комерційного банку. Також побудували графіки базової лінії й трендів, що апроксимують вихідні дані. Виконали порівняльний аналіз якості апроксимації динамічного ряду з метою вибору найкращого виду тренду і виявили, що вихідні дані банківських депозитів краще апроксимувати поліномом четвертого степеня. Обчислили прогнозні оцінки обсягів внесків юридичних і фізичних осіб для формування депозитної політики комерційного банку методом ковзного середнього, склали прогнози ковзного середнього за допомогою діаграм. Прогнози, отримані методом ковзного середнього призводять до втрати деяких даних у початковому періоді базової лінії. Обчислили прогнозовані оцінки обсягів внесків юридичних і фізичних осіб для формування депозитної політики комерційного банку.

1. Тема Microsoft ccess. Создание базы данных Цель Научиться создавать базу данных в MS ccess Задание 1 Создание табл
2. На тему- Безопасность и качество туристических услуг
3. Предмет психологии.
4. Диалог Цивилизаций- Зеленая экономика 2125 апреля 2014 года состоятся финальные мероприятия V ЕЭФМ ~ гранд
5. на тему- Інвестування в людський капітал та його ефективність
6. Освобождение от наказания с применением принудительных мер воспитательного характера
7. Горный щит Interntionl MilitryHistoricl ssocition Yekterinburg MilitryHistoricl Society Gorny Shchit 18.
8. Быт и нравы феодалов
9. тематики иностранных языков г
10. Руководитель практики от института Руководитель практики от
11. зубная бляшка как дословный перевод с аналогичного английского термина скопление бактерий в виде плён
12. реферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата філософських наук Чернівці ~ 2007
13. ЛГБТхристианами получило серьезное развитие- в США там уже зафиксировано несколько случаев когда в свяще
14. 19536
15. ПЕРЕЧЕНЬ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ ПОВЕРКА КОТОРЫХ ОСУЩЕСТВЛЯЕТСЯ ТОЛЬКО АККРЕДИТОВАННЫМИ ГОСУДАРСТВЕННЫМИ
16. 53 01 04 309 76 ПЗ Изм
17. Поволжский государсТвенный технологический университет ФГБОУ ВПО ПГТУ Кафедра
18. Характеристика предприятия учредительные документы предприятия виды деятельности формирование устав
19. 0079 В природе встречаются два стабильных изотопа протий и дейтерий и один радиоактивный тритий
20. Львівська політехніка та підготовче відділення КОМПІС

Материалы собраны группой SamZan и находятся в свободном доступе