Расчет параметров уравнения проведем по упрощенному методу, т.е. . В нашем примере число исходных данных ряда нечетное .
Используя итоги граф 1, 3, 4 таблицы 3 определим параметры уравнения прямой:
По рассчитанным параметрам запишем уравнение прямой ряда динамики денежной массы:
Данное уравнение показывает, что в течение исследуемого периода денежная масса увеличивалась в среднем на 3194,38 млрд. руб. в год.
Используя приведенное уравнение, рассчитаем для каждого года теоретическое значение:
для 2009 г.
для 2010 г.
Правильность расчета уровней выравниваемого ряда динамики может быть проверена следующим образом: сумма значений эмпирического ряда должна совпадать с суммой выровненных значений ряда, т.е. (23599,7=23599,7).
На рисунке 3 представлена фактическая и выровненная денежная масса.
Рисунок 3. Тренд денежной массы за 2009-2017 гг.
Аналитическое выравнивание позволяет определить значения динамического ряда для периодов, не имеющих данных. Например, для расчета прогнозных значений на будущие периоды (метод экстраполяции). Экстраполяция возможна только при сохранении в будущем тех же закономерностей, что присутствовали в текущем расчетном периоде.
Используя метод экстраполяции, исчислим прогнозные значения денежной массы на 2018 и 2019гг.:
для 2018 г.
для 2019 г.
Соответственно объем денежной массы в 2018 году составит 42193,41 млрд. руб., в 2019 году 45387,79 млрд.руб.
3.4 Корреляционно-регрессионный анализ денежной массы
Проведение корреляционного анализа и вычисление коэффициента детерминации позволит измерить тесноту связи между двумя признаками. Один из признаков - факторный (х), то есть тот, который непосредственно влияет на результат, и второй признак - результативный (у), то есть на нём и отражается действие факторного признака. Рассмотри наличие связи между ВВП и денежной массой в обращении. Результативным признаком является объем денежной массы в обращении, факторным признаком будет ВВП. Исходные данные, расчетные данные и теоретическое значение результативного признака представлены в таблице 6.
Таблица 6. Статическое изучение связи между денежной массой и ВВП
|
Год |
ВВП, трлн.руб. |
Денежная масса, трлн. руб. |
|||||
|
2009 |
38,8072 |
12,9759 |
503,5583465 |
1505,998772 |
168,3739808 |
11,6 |
|
|
2010 |
46,3085 |
15,2676 |
707,0196546 |
2144,477172 |
233,0996098 |
15,1 |
|
|
2011 |
60,2825 |
20,0119 |
1206,367362 |
3633,979806 |
400,4761416 |
21,5 |
|
|
2012 |
68,1639 |
24,2048 |
1649,893567 |
4646,317263 |
585,872343 |
25,1 |
|
|
2013 |
73,1339 |
27,1646 |
1986,65314 |
5348,567329 |
737,9154932 |
27,4 |
|
|
2014 |
79,1997 |
31,1556 |
2467,514173 |
6272,59248 |
970,6714114 |
30,2 |
|
|
2015 |
83,2326 |
31,6157 |
2631,456912 |
6927,665703 |
999,5524865 |
32 |
|
|
2016 |
86,0436 |
35,1797 |
3026,988035 |
7403,501101 |
1237,611292 |
33,4 |
|
|
Итого |
535,1719 |
197,5758 |
14179,45119 |
37883,09963 |
5333,572758 |
- |
Первоначально рассчитывается коэффициент корреляции по формуле:
Количество явлений n = 8.
Подставляем данные в формулу:
Для оценки силы связи в теории корреляции применяется шкала английского статистика Чеддока:
слабая -- от 0,1 до 0,3;
умеренная -- от 0,3 до 0,5;
заметная -- от 0,5 до 0,7;
высокая -- от 0,7 до 0,9;
весьма высокая (сильная) -- от 0,9 до 0,99.
Вывод по коэффициенту корреляции:
Между ВВП и объемом денежной массы в обращении существует корреляционная связь, т.к. коэффициент корреляции находится в интервале от 0 до 0,99.
Между ВВП и объемом денежной массы в обращении существует прямо-пропорциональная связь, то есть с увеличением ВВП увеличивалась денежная масса т.к. коэффициент корреляции больше нуля.
Между ВВП и объемом денежной массы в обращении наблюдается тесная связь, т.к. коэффициент корреляции находится в интервале от 0,9 до 0,99.
Коэффициент детерминации будет рассчитываться для того, чтобы определить долю вариации денежной массы, обусловленную вариацией ВВП в обращении за данный период.
Коэффициент детерминации рассчитывается:
Вывод по коэффициенту детерминации: на 98,01% объем денежной массы зависит от ВВП, остальные 1,99% объема денежной массы влияет от других не учтенных факторов.
Регрессионный анализ выполняется с нахождения параметрови и построения уравнения
Вывод по : при увеличении ВВП на 1 трлн. руб., объем денежной массы увеличивается на 0,46 трлн.руб.
Рисунок 4. Корреляционно-регрессионный анализ денежной массы
Выводы
Денежное обращение - это движение денег во внутреннем обороте в наличной и безналичной формах в процессе обращения товаров, оказания услуг и совершения различных платежей.
Расчет цепных и базисных показателей анализа ряда динамики денежной массы показывает ежегодное увеличение денежной массы в РФ. За период с 2013 по 2019 год денежная масса увеличилась на 19944,7 млрд. руб. или на 73,42%.
В структуре денежной массы наибольшую долю занимают другие депозиты (59%), на втором месте переводные депозиты (30,15%), на третьем месте наличные деньги вне банковской системы (20,5%). За период с 2017 г. по 2019 г. структура денежной массы изменяется в сторону увеличения доли переводных депозитов (с 28,8% до 30,15%) и снижения доли других депозитов (с 59,69% до 59%).
Используя метод аналитического выравнивая по уравнению прямой, выявлен тренд увеличения денежной массы в среднем за год на 3194,38 млрд. руб. Прогнозные значения объема денежной массы в обращении в 2018 году составит 42193,41 млрд. руб., а в 2019 году составит 45387,79 млрд. руб.
Корреляционно-регрессионный анализ проводился для установления наличия и тесноты связи между объемом ВВП и объемом денежной массы в обращении. Между ВВП и объемом денежной массы в обращении существует тесная прямо-пропорциональная связь. Объем денежной массы на 98,01% зависит от ВВП, остальные 1,99% обусловлены влиянием других факторов.
Список использованной литературы
1. Федеральный закон от 25.10.2002 г. № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» // Российская газета. - 2002. - 2 ноября
2. Федеральный закон от 10 июля 2002 года № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)». Справочно-правовая система «Гарант»
3. Бюллетень банковской статистики № 1 (260) за январь 2015 г. [Электронный ресурс]. Сайт Банка России. Режим доступа: http://www.cbr.ru
4. Жуков Е. Ф. Деньги. Кредит. Банки: учебник для вузов / Жуков Е. Ф., Максимова Л. М., Печникова А. В. и др.; 4-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ, 2011.783 с.
5. Демографический ежегодник Алтайского края: Стат. сб./ Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики. - Б., 2009. - 152 с. Никонова, Ю. С. Анализ структуры и динамики денежной массы России / Ю. С. Никонова, Р. Д. Власенко. -- Текст: непосредственный // Молодой ученый. -- 2016. -- № 10 (114). -- С. 797-800.
6. Сиваков И.Ф. Экономический анализ: учебник / И.Ф. Сиваков, Т.П. Соколова, Г.И. Чудилин; под ред. Г.И. Чудилина. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 271 с.
7. Тишкин Д.Ю. Факторный анализ показателей производственной деятельности // Организация и функционирование эффективной экономики в региональном АПК: сб. науч. тр. / под общ. ред. Г.М. Гриценко. - Барнаул: Азбука, 2007. - С. 177-180
8. Сайт Федеральной службы государственной статистики (Росстата) - http: //www.gks.ru
9. Сайт Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Алтайскому краю - http: // ak.gks.ru
Серегина, С. Ф. Макроэкономика: учебник для бакалавров / Аносова А. В., Ким И. А., Серегина С. Ф. и др. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Юрайт, 2011. 522 с.
10. Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Электронный данные - М.: Банк России, 2015. - Режим доступа: http://www.cbr.ru/;
11. Финансовая статистика [Электронный ресурс]. Сайт Федеральной службы государственной статистки. Режим доступа: http://www.gks.ru
12. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. - Электронные данные - М.: Федеральная служба государственной статистики, 2015. - Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/