Дипломная работа: Анализ кредитной деятельности банка (на примере ПАО "Сбербанк России")
Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
93
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R
1
R-квадрат
0,95454
Нормированный R-квадрат
65535
Стандартная ошибка
0
Наблюдения
5
Дисперсионный анализ
df
SS
MS
Регрессия
4
14,72234
3,680585
Остаток
0
0
65535
Итого
4
14,72234
Коэффициенты
Стандартная
ошибка
t-
статистика
Верхние
95%
Нижние
95,0%
Верхние 95,0%
Y-пересечение
19,54513
0
65535
19,54513308
19,54513308
19,54513308
Переменная X 1
1,000132
0
65535
1,000131804
1,000131804
1,000131804
Переменная X 2
-0,680917
0
65535
0,680916781
0,680916781
0,680916781
Переменная X 3
-0,28811
0
65535
-
0,288105526
-
0,288105526
-0,288105526
Переменная X 4
0,107754
0
65535
0,107753865
0,107753865
0,107753865
94
Y > 180
X1 ,
Таблица 1
Исходные данные для расчета математической модели
Дата
Ссуды
физических
лиц с
задержкой
платежа >
180 дн.,%
Средняя
процентная
ставка для
физических
лиц до года
,%
USD
Инфляция
%
уровень
безработицы, %
Y
X1
X2
X3
X4
март 2014
4,76
24,41
33,113
1,2
5,7
июнь 2014
4,21
25,22
32,383
0,62
5,2
сент. 2014
4,24
25,52
32,856
0,65
4,9
дек.20 14
3,01
24,82
43,394
1,62
5
март 2015
4,8
27,31
55,28
1,21
5,5
июнь 2015
4,2
26,45
58,20
0,19
6
сент. 2015
4,7
24,94
55,91
0,57
5,2
дек.20 15
4,6
24,24
65,45
0,47
5,7
март 2016
4,8
23,94
69,302
0,77
5,9
июнь 2016
4,9
21,88
66,740
0,89
5,7
сент. 2016
4,3
23,28
59,34
0,4
5,4
дек.20 16
4,2
21,30
58,66
0,17
5,3
Таблица 2
Расчетные коэффициенты и параметры уравнения регрессии
Коэффициент
Стандартная
ошибка
t–статистика
P–Значение
Y
–1,9673
2,06288
–0,95369
0,37200
X 1
0,08759
0,06424
1,36338
0,2149
X 2
0,03528
0,00876
4,02420
0,00503
X 3
0,60228
0,25361
–2,37479
0,04925
X 4
0,46688
0,20952
2,22833
0,06112
R–квадрат 0,76665
95
Таблица 1
Динамика кредитного портфеля по «Приобретение готового
жилья» в ПАО «Сбербанк России» за 2012–2016 гг.
Показатель
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Сумма, млн. руб.
22120,5
22960,3
23102,3
24145,8
26168,9
Темп роста, %
-
103,8
100,6
104,5
108,4
Y
2014
= (22120,5 + 22960,3) / 2 = 2254
Y
2015
Y
2016
Y
2017
Таблица 2
Прогнозирование величины кредитного портфеля по продукту
«Приобретение готового жилья» в 2017 г.
Год
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
2017 г.,
прогноз
Фактический
кредитный портфель,
млн. руб.
22120,5
22960,3
23102,3
23145,8
23168,9
25207,8
Сглаженный
кредитный портфель,
млн. руб.
22120,5
22960,3
22540,4
23031,3
23624,1
25157,4
Источник: https://baza.diplomsite.ru/previewfile/3542