фікує Дуже низько щільність кореляційного зв'язку [2]. p> Отже, в дослідженій вібірці банків:
рівень Виконання плану ЗРОСТАННЯ рінкової вартості Статутного капіталу та ринковий курс Акції практично НЕ мают кореляції.
рівень рентабельності Статутного капіталу банку та ринковий курс Акції практично НЕ мают кореляції.
В
Рис. 4.1. Лінійна регресійно-кореляційна залежність ринкового курсу акцій банків від уровня Виконання плану зростанню рінкової вартості Статутного капіталу банку у звітному году (побудовали в EXCEL2007)
В
Рис. 4.2. Лінійна регресійно-кореляційна залежність приросту ринкового курсу акцій банків від уровня Виконання плану зростанню рінкової вартості Статутного капіталу банку у звітному году (побудовали в EXCEL2007)
В
Рис. 4.3. Лінійна регресійно-кореляційна залежність відносного приросту кількості емітованіх акцій банків від уровня Виконання плану зростанню рінкової вартості Статутного капіталу банку у звітному году (побудовали в EXCEL2007)
4.2 аналіз кореляційної залежності между рентабельністю Статутного капіталу та ринковим курсом Акції банку
Лінійній коефіцієнт кореляції Пірсона между факторний X та результативними Y Ознакою обчіслюється за формулою [8] (з врахування даніх проміжніх розрахунків, Наведення в табл.3.4):
(4.8)
де дісперсія Вибірки величин Х; (4.9)
дісперсія Вибірки величин Y, (4.10)
коваріація виборок X, Y (4.11)
(4.12)
Лінійній коефіцієнт кореляції чім Ближче до 1, тим тісніше зв'язок. Знак коефіцієнта вказує напрямок зв'язку: знак "+" відповідає прямій залежності, знак "" - оберненій залежності [8].
Таким чином, между факторний Ознакою Х (рентабельність Статутного капіталу) та Результативна Ознакою Y (ринковий курс Акції банку) віхідної Вибірки задачі існує пряма кореляційна залежність Дуже нізької щільності.
Одновімірна лінійна регресійна модель представляється як [10]:
, (4.13)
де - Постійна ськладової доходу (початок відліку);
- коефіцієнт регресії;
- відхілення фактичність значень надоєм від ОЦІНКИ (математичного сподівання) середньої Величини надоєм в і того хазяйстві.
Існують Різні Способи оцінювання параметрів регресії. Найпростішім, найуніверсальнішім є метод найменшого квадратів [3]. За ЦІМ методом параметри візначаються віходячі з умови, что Найкраще набліження, Яку мают Забезпечувати параметри регресії, досягається, коли сума квадратів різніць между фактичність значень доходу та йо оцінкамі є мінімальною, что можна записатися як
. (4.14)
Відмітімо, что залишкова варіація (4.14) є функціоналом від параметрів регресійного рівняння:
(4.15)
За методом найменшого квадратів параметри регресії и є розв'язком системи двох нормальних рівнянь [3]:
, (4.16)
.
розв'язок цієї систе...
