В рамках практической части курсовой работы ставится цель — провести анализ структуры совокупности коммерческих предприятий по ключевому финансовому показателю для выявления характерных особенностей и закономерностей. Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:
- Собрать и подготовить исходные данные по исследуемой совокупности.
- Выполнить группировку объектов исследования по выбранному существенному признаку.
- Построить и рассчитать рабочие статистические таблицы.
- Проанализировать полученную структуру и сформулировать обоснованные выводы.
Основным инструментом для проведения данного исследования выбран метод статистических группировок. Этот метод является фундаментальным в статистике и позволяет не просто обобщить данные, а вскрыть внутреннюю структуру изучаемого явления, что полностью соответствует поставленной цели.
1. Теоретические основы метода группировки в контексте исследования
Прежде чем приступать к расчетам, необходимо кратко обосновать выбор методологии. Статистическая группировка — это ключевой метод статистики, заключающийся в расчленении неоднородной совокупности данных на качественно однородные группы по определенным, существенным для исследования признакам. Главная задача этого метода — перейти от хаотичного набора индивидуальных данных к упорядоченной системе, которая позволяет выявить важные статистические закономерности.
В статистической науке выделяют несколько основных видов группировок:
- Типологическая: Используется для выделения качественно разных социально-экономических типов в совокупности (например, разделение предприятий по форме собственности: государственные, частные, смешанные).
- Структурная: Применяется для изучения строения (структуры) однородной совокупности и распределения ее единиц по какому-либо варьирующему признаку (например, распределение сотрудников по стажу работы).
- Аналитическая: Нацелена на выявление взаимосвязей между двумя и более признаками, один из которых выступает как факторный, а другой — как результативный (например, исследование зависимости производительности труда от уровня квалификации рабочих).
В рамках данной работы для анализа структуры совокупности будет применяться структурная группировка, которая в дальнейшем будет дополнена элементами аналитической для более глубоких выводов. Именно такой подход позволит не только увидеть состав исследуемых предприятий, но и оценить, как изменяются связанные с ними показатели в разных группах.
2. Определение исследуемой совокупности и выбор группировочного признака
Первый практический шаг любого статистического исследования — это четкое определение его объекта. В нашей работе объектом исследования выступает гипотетическая совокупность, состоящая из 20 коммерческих банков региона N. Соответственно, единицей наблюдения (первичным элементом) является отдельный коммерческий банк со всем набором его финансовых показателей.
Ключевым моментом является обоснование выбора группировочного признака — того самого критерия, по которому мы будем делить всю совокупность на группы. Признаки бывают атрибутивными (описательными, например, форма собственности) и количественными (выраженными числом). Для достижения нашей цели — анализа финансовой структуры — необходимо выбрать значимый количественный признак.
В качестве группировочного признака был выбран «размер уставного капитала». Этот выбор обусловлен тем, что уставный капитал является одним из фундаментальных показателей, характеризующих масштаб деятельности банка, его финансовую устойчивость и потенциальные возможности для кредитования и инвестиций. Логично предположить, что от размера уставного капитала напрямую или косвенно зависят и другие показатели, такие как объем активов или размер прибыли, что делает этот признак идеальной основой для нашего анализа.
3. Расчет количества групп и определение величины интервалов
После выбора признака необходимо технически разделить всю совокупность на группы. Этот процесс состоит из двух последовательных шагов.
- Определение оптимального числа групп. Количество групп (n) не должно быть ни слишком большим, чтобы не дробить данные избыточно, ни слишком малым, чтобы не потерять важные структурные особенности. Для его определения можно использовать экспертный подход или специальные формулы. Наиболее известной является формула Стерджесса:
n = 1 + 3.322 * lg(N), где N — число единиц в совокупности. Для нашей совокупности из 20 банков (N=20) расчет будет таким: n ≈ 1 + 3.322 * 1.301 ≈ 5.32. Округлим полученное значение до 5. Таким образом, мы будем формировать 5 групп. - Определение величины равного интервала. Для структурной группировки чаще всего используют равные интервалы. Величина (шаг) интервала (h) рассчитывается по простой формуле:
h = (Xmax — Xmin) / n
где Xmax и Xmin — максимальное и минимальное значения признака в совокупности, а n — число групп.
Допустим, в нашей совокупности минимальный уставный капитал банка (Xmin) составляет 150 млн руб., а максимальный (Xmax) — 1150 млн руб. Тогда величина интервала будет:
h = (1150 — 150) / 5 = 1000 / 5 = 200 млн руб.
На основе этого расчета мы можем сформировать границы наших групп: от 150 до 350; от 350 до 550; от 550 до 750; от 750 до 950; от 950 до 1150 млн руб.
4. Построение структурной группировки и формирование рабочей таблицы
Теперь, имея рассчитанные интервалы, мы можем распределить все 20 банков по соответствующим группам. Результаты этого распределения принято представлять в виде статистической таблицы. Эта первичная таблица называется структурной, так как она показывает только строение совокупности.
Она содержит группы, определенные по нашему признаку, а также подсчитанное для каждой группы абсолютное число единиц (частота) и их долю в общем итоге (частость, выраженная в процентах). Эта таблица является фундаментом для всего последующего анализа.
| Группы банков по размеру уставного капитала, млн руб. | Число банков (частота) | Удельный вес (частость), % |
|---|---|---|
| 150 – 350 | 7 | 35.0 |
| 350 – 550 | 6 | 30.0 |
| 550 – 750 | 4 | 20.0 |
| 750 – 950 | 2 | 10.0 |
| 950 – 1150 | 1 | 5.0 |
| Итого | 20 | 100.0 |
Даже в таком простом виде таблица уже дает первичное представление о структуре: мы видим, что большинство банков (35%) относятся к группе с наименьшим капиталом.
5. Построение аналитической таблицы для углубленного анализа
Структурная группировка отвечает на вопрос «как устроена совокупность?». Чтобы ответить на вопрос «почему она так устроена и как это связано с другими показателями?», необходимо перейти к аналитической группировке. Для этого мы расширяем нашу таблицу, добавляя в нее столбцы с другими, результативными признаками.
В нашем случае, мы хотим посмотреть, как размер уставного капитала (признак-фактор) влияет на суммарный объем активов и суммарную прибыль по каждой группе (признаки-результаты). Расчет этих показателей для каждой группы превращает простую таблицу в мощный аналитический инструмент, который позволяет выявлять взаимосвязи.
| Группы банков по размеру уставного капитала, млн руб. | Число банков | Суммарный объем активов, млрд руб. | Суммарная прибыль, млн руб. |
|---|---|---|---|
| 150 – 350 | 7 | 15.0 | 120 |
| 350 – 550 | 6 | 25.0 | 280 |
| 550 – 750 | 4 | 40.0 | 450 |
| 750 – 950 | 2 | 50.0 | 600 |
| 950 – 1150 | 1 | 70.0 | 950 |
| Итого | 20 | 200.0 | 2400 |
6. Анализ структуры совокупности на основе полученных данных
Анализ аналитической таблицы (Таблица 2) является кульминацией всей практической работы. Он требует внимательного «чтения» цифр и их перевода на язык логичных выводов.
В первую очередь, анализ структуры по количеству банков подтверждает вывод, сделанный ранее: совокупность крайне неоднородна. Наиболее многочисленной является первая группа (150-350 млн руб.), включающая 7 банков, или 35% от общего числа. По мере увеличения уставного капитала количество банков в группах последовательно сокращается, и в последнюю, наиболее капитализированную группу, входит лишь один банк (5%). Это типичная структура для многих экономических сфер, где присутствует большое количество мелких игроков и ограниченное число крупных.
Далее перейдем к анализу взаимосвязей. Здесь прослеживается однозначная прямая зависимость между размером уставного капитала и результативными показателями. С ростом группировочного признака происходит значительный рост как суммарных активов, так и суммарной прибыли. Показатели растут не пропорционально, а опережающими темпами.
Например, первая группа, составляя 35% от числа банков, концентрирует у себя лишь 7.5% от общего объема активов (15 из 200 млрд руб.) и всего 5% от совокупной прибыли (120 из 2400 млн руб.). В то же время последняя, самая малочисленная группа (всего один банк, или 5% от числа), владеет 35% всех активов и генерирует почти 40% всей прибыли системы!
Это наблюдение позволяет сделать главный вывод. Экономическая мощь в исследуемой совокупности сконцентрирована в руках небольшого числа крупных банков. Основная масса небольших банков, несмотря на свою многочисленность, играет незначительную роль в общих финансовых показателях. Анализ четко выявил структурный дисбаланс: большое количество мелких банков с низкой долей в активах и прибыли и малое количество «тяжеловесов», определяющих финансовое состояние всей системы.
Заключение по практической главе
В ходе выполнения практической части работы была успешно достигнута поставленная цель — проведен анализ структуры совокупности коммерческих банков на основе группировки по размеру уставного капитала. Применение метода статистической группировки позволило решить все обозначенные задачи.
В результате исследования были сделаны следующие ключевые выводы:
- Исследуемая совокупность банков является структурно неоднородной, с преобладанием большого числа мелких организаций и ограниченным количеством крупных игроков.
- Выявлена сильная прямая взаимосвязь между размером уставного капитала (факторный признак) и такими результативными показателями, как объем активов и прибыль.
- Установлено, что в системе наблюдается высокая концентрация капитала и прибыли: наиболее малочисленная группа крупнейших банков контролирует непропорционально большую долю общих активов и финансовых результатов.
Таким образом, метод статистических группировок доказал свою эффективность как инструмент для глубокого анализа структуры и выявления скрытых закономерностей в массиве экономических данных.