Рефераты. Исследование российского рынка банковских услуг

Ожидания в отношении знаков коэффициентов подтвердились только для следующих параметров: SOBKAP, NADA, NADB, KREDKOMMORG, SUMOBAZ, CHAKT. Модель показывает, что собственный капитал банка важен для получения высокой прибыли; кредиты, выданные коммерческим организациям, снижают фактическую прибыль (средства, направленные на выдачу кредитов, поступают за счет сокращения прибыли в текущем периоде).

В целом же модель неудачная,   и  довольно малы, значение F-статистики тоже не большое. В этой модели 13 из 19 регрессоров незначимы. Велико значение Sum squared resid (3.08E+13) и стандартных ошибок модели (426621.2).

Проверим модель на гетероскедастичность:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic

5.439868

    Probability

0.000000

Obs*R-squared

95.81897

    Probability

0.000000


Тест Уайта no cross terms показывает, что гипотеза о гомоскедастичности принимается с вероятностью 0% т.е. отвергается, тем самым говоря о наличие гетероскедастичности.


Для улучшения модели надо исключить некоторые незначимые переменные: CHASTN, CHAKT, RABAKT, PRIVSRDRBANK, NADA, NADB, NADC, SUMOBAZ.

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob. 

C

-37696.29

75414.85

-0.499852

0.6178

KREDKART

-142891.6

117257.7

-1.218612

0.2246

KREDKOMMORG

-0.038125

0.006146

-6.202821

0.0000

LIKVAKT

-0.075415

0.018988

-3.971669

0.0001

OBAZDOVOS

0.028094

0.008035

3.496584

0.0006

SOBKAP

0.545392

0.035577

15.33007

0.0000

SRBUDJETORG

-0.003419

0.001680

-2.035163

0.0433

SRCHLITS

0.000826

0.014256

0.057910

0.9539

SRURLITS

-0.034634

0.009259

-3.740397

0.0002

URID

27537.09

91438.25

0.301155

0.7636

USTFOND

-0.420058

0.032421

-12.95644

0.0000

R-squared

0.659513

    Mean dependent var

378819.5

Adjusted R-squared

0.640277

    S.D. dependent var

703430.8

S.E. of regression

421896.1

    Akaike info criterion

28.79963

Sum squared resid

3.15E+13

    Schwarz criterion

28.98900

Log likelihood

-2696.166

    F-statistic

34.28444

Durbin-Watson stat

2.050497

    Prob(F-statistic)

0.000000


  и  уменьшились незначительно, зато значение F-статистики увеличилось вдвое. Стандартные ошибки почти не  изменились.


White Heteroskedasticity Test:

F-statistic

7.432828

    Probability

0.000000

Obs*R-squared

83.06950

    Probability

0.000000


Тест Уайта по-прежнему показывает наличие гетероскедастичности.           

Очевидно, что дальше исключать переменные бессмысленно и следует построить полулогарифмические и логарифмические модели.


Логарифмическая модель:

Даже если судить по графику, доказывающему однородность данных, видно, что эту выборку лучше отражает логарифмическая модель. Вернем в модель все исключенные регрессоры.

log(FACTPRIB) C log(CHAKT) CHASTN KREDKART log(KREDKOMMORG) log(LIKVAKT) NADA NADB NADC  log(OBAZDOVOS) log(PRIVSRDRBANK) log(RABAKT) log(SOBKAP) log(SRBUDJETORG) log(SRCHLITS) log(SRURLITS) log(SUMOBAZ) URID log(USTFOND)


Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob. 

C

-5.860698

2.403132

-2.438775

0.0168

LOG(CHAKT)

0.009676

0.818880

0.011816

0.9906

CHASTN

0.794260

0.914271

0.868736

0.3874

KREDKART

-0.353906

0.260594

-1.358074

0.1780

LOG(KREDKOMMORG)

-0.649195

0.243334

-2.667920

0.0091

LOG(LIKVAKT)

0.105788

0.149088

0.709568

0.4799

NADA

1.040718

0.587033

1.772844

0.0798

NADB

1.198949

0.557710

2.149770

0.0344

NADC

0.670819

0.527920

1.270682

0.2073

LOG(OBAZDOVOS)

-0.206006

0.252990

-0.814285

0.4178

LOG(PRIVSRDRBANK)

-0.017250

0.044849

-0.384634

0.7015

LOG(RABAKT)

0.295992

0.605443

0.488884

0.6262

LOG(SOBKAP)

1.136590

0.280941

4.045649

0.0001

LOG(SRBUDJETORG)

-0.019563

0.027180

-0.719778

0.4736

LOG(SRCHLITS)

0.105197

0.146548

0.717831

0.4748

LOG(SRURLITS)

0.301929

0.301222

1.002349

0.3190

LOG(SUMOBAZ)

0.179709

0.427042

0.420822

0.6749

URID

0.439510

0.907740

0.484181

0.6295

LOG(USTFOND)

-0.134627

0.077598

-1.734922

0.0864

R-squared

0.758589

    Mean dependent var

11.91081

Adjusted R-squared

0.707466

    S.D. dependent var

1.371162

S.E. of regression

0.741612

    Akaike info criterion

2.403663

Sum squared resid

46.74897

    Schwarz criterion

2.886773

Log likelihood

-105.9905

    F-statistic

14.83869

Durbin-Watson stat

2.210531

    Prob(F-statistic)

0.000000

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7



2012 © Все права защищены
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.