VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014

Как известно, центральное место в инвестиционной политике любого банка занимает инвестиционный портфель, который включает в себя как собственные, так и привлеченные банком средства. Количество вложенных средств зависит от большого количества определенных факторов. В связи с этим, была поставлена цель - узнать, какие именно показатели оказывают большее влияние на объем вложенных средств банком в государственные и негосударственные ценные бумаги с помощью регрессионного анализа нелинейной модели.

Итак, с помощью системы SPARKS взята выборка показателей топа-100 российских коммерческих банков по объему вложений в государственные и негосударственные ценные бумаги, то есть n=100, а за эндогенную переменную Yi принимается показатель вложения в государственные и негосударственные ценные бумаги. В качестве влияющих факторов(экзогенных) выбраны:

X1 - прибыль до налога;

X2 - депозиты физических лиц;

X3 - обязательства перед банками;

X4 - иностранные обязательства;

Прежде чем приступить к выявлению объясняющих переменных, необходимо проанализировать данную нелинейную модель. С помощью построения точечного графика значений Yi, получено, что модель схожа с функцией равносторонней гиперболы и имеет следующий вид:

Данную модель следует привести к линейной, т.е. провести линеаризацию нелинейной множественной регрессии. Сделать это можно путем замены переменных на z, т.е.:Zi= , и модель уже принимает вид:

y= a₀ + a₁z₁ + a₂ z₂ + a₃ z₃+ a₄ z₄ + u,

именно на ее основе будут доказаны основные условия теоремы Гаусса Маркова.

Для того, чтобы провести оценку параметров полученной модели, выполнена проверка условий теоремы Гаусса-Маркова. При определении о наличии автокорреляции был использован тест Дарбина-Уотсона. Наличие автокорреляции случайных ошибок регрессионной модели приводит к ухудшению качества МНК-оценок параметров регрессии, а также к завышению тестовых статистик, по которым проверяется качество модели. Именно поэтому для эконометрической модели крайне важно ее отсутствие. Для проверки мы использовали статистику Дарбина – Уотсона, вычислив все необходимые для формулы показатели и подставив их в формулу, обнаружено, что значение попало в зону, где присутствует положительная автокорреляция.

Для исследования на гетероскедастичность составлен график остатков, который, к сожалению, не даёт уверенного ответа о наличии или отсутствии гетероскедастичности, поэтому был применен тест Голдфелда – Кванта. Он показал, что в данной модели имеет место гетероскедастичность. В этом случае из-за этого невозможно оценить параметры данной модели, а, следовательно, применить метод наименьших квадратов на практике.

К сожалению, при анализе инвестиционной деятельности коммерческих банков нельзя использовать полученную модель, так как она низкого качества, а, следовательно, неадекватна. Для того , чтобы проанализировать зависимость вложений коммерческих банков в ценные бумаги необходимо подобрать дополнительные переменные, такие, например, как количество выданных потребительских или ипотечных кредитов и других. Возможно, именно с помощью них удастся получить адекватную модель.

Литература

1. Система профессионального анализа рынков и компаний-СПАРК [Электронный источник].URL:http://www.spark-interfax.ru

Код для цитирования: Скопировать