Статистическая обработка данных. Статистика денежного обращения. Курсовая работа (т). Экономика отраслей.
🛑 👉🏻👉🏻👉🏻 ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!
Похожие работы на - Статистическая обработка данных. Статистика денежного обращения
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Нужна качественная работа без плагиата?
Не нашел материал для своей работы?
Поможем написать качественную работу Без плагиата!
на тему: "Статистическая обработка данных.
Данная курсовая работа состоит из двух частей: в первой студентом
по практическому заданию с индивидуальным вариантом необходимо данную выборку подвергнуть
исследованию, путем расчета различных показателей, построить модели ряда теоретическую
и практическую, сделать вывод о возможности или невозможности нормального распределения
в данном ряду.
К основным задачам выполняемой работы можно отнести:
поставить задачу по исследованию ряда
произвести вычисления интервальных оценок для матожидания и дисперсии
и некоторые другие задачи.
Во второй части работы основными задачами являются:
узнать основные теоретические понятия темы "структура денежного
обращения"
произвести оценку по формулам показателей денежной системы России
проанализировать полученные данные за период времени 2005-2009
После выполнения поставленных задач, цель курсовой работы будет
выполнена
По выборке объёма N провести статистическую обработку результатов
Изучить и усвоить основные понятия математической статистики.
Овладеть методикой статистического оценивания числовых характеристик случайной величины
и нормального закона распределения. Ознакомиться с методикой применения статистических
критериев для проверки гипотез.
Проведён эксперимент, в результате которого была получена выборка
N = 60,которая соответствует случайной величине, распределённой по нормальному закону.
Итак, обратимся к приведенной ниже выборке. Затем проведем ранжирование.
1. Среднее арифметическое
случайной величины X - представляет собой обобщенную количественную характеристику
признаков статистической совокупности в конкретных условиях места и времени
2. Среднее линейное
отклонение - определяется как среднее арифметическое абсолютных значений вариант
х-итое и среднего арифметического х-с-чертой
3. Дисперсия случайной
величины X - мера разброса данной случайной величины, то есть её отклонения от математического
ожидания
5. Среднее квадратическое
отклонение
6 . Несмещенная
выборочная оценка для среднего квадратического отклонения
8. Коэффициент асимметрии
случайной величины X
Коэффициент асимметрии
положителен, значит "длинная часть" кривой распределена справа от математического
ожидания
9. Коэффициент эксцесса
случайной величины X
Для нормального
распределения коэффициент эксцесса равен 0
Так как коэффициент
отрицательный, то это значит, что сравниваемая кривая имеет более плоскую вершину,
чем при нормальном распределении
10. Вариационный
размах - показывает, насколько велико различие между наибольшей и наименьшей единицами
совокупности
На основании полученных
вычислений можно сделать следующие выводы:
1. Необходимое условие
для того, чтобы выборка имела нормальный закон распределения, выполняется, т.к.
для коэффициента вариации V выполняется неравенство:
Отсюда следует,
что все выборочные значения случайной величины X положительны, что мы и видим в
исходных данных.
2. Для нормального
распределения коэффициенты асимметрии и эксцесса должны быть равны нулю, т.е. А s
= Е = О
Выборочный коэффициент
асимметрии служит для характеристики асимметрии распределения случайной величины.
Если распределение симметрично относительно математического ожидания, то коэффициент
асимметрии равен 0.
По результатам вычисления
асимметрия близка к нулю А s = 0,069231.
В связи с этим необходимы
дополнительные исследования для выяснения степени близости распределения выборки
к нормальному распределению.
Для вычисления интервальной оценки математического ожидания воспользуемся
формулой:
Где a=M [X] - математическое ожидание,
- величина, численно равная половине интервала,
в который может попасть случайная величина , имеющая определённый закон распределения при заданной
доверительной вероятности р и заданном числе степеней свободы V.
Подставляем в формулу вычисленные ранее значения , и N. В результате получим
16,0515 - t 59,p ( 0,899484/√60) ‹a‹16,0515 +
t 59,p ( 0,899484/√60)
Задаёмся доверительной вероятностью ;
Для каждого значения (i=1,2) находим по таблице значения и вычисляем два варианта
интервальных оценок для математического ожидания.
16,0515 - 2 ( 0,899484/√60) = 15,81925
16,0515 + 2 (0,899484/√60) = 16,28375
16,0515 - 2,66 ( 0,899484/√60) = 15,74261
16,0515 + 2,66 (0,899484/√60) = 16,36039
Для интервальной оценки дисперсии существуют следующие неравенства:
Подставляем в неравенство известные значения N и получим неравенство,
в котором неизвестны и .
(59*0,809071) /Х 2 2 <σ 2 <
(59*0,809071) / Х 1 2
Задаваясь доверительной вероятностью (или уровнем значимости а ) вычисляем
значения и . Используем эти два
значения и степень свободы V=N-1 по таблице находим и
и - это границы интервала, в который попадает случайная
величина Х, имеющая распределение вероятности и заданной степени свободы V.
Подставляя в неравенства и и произведя вычисления, получим интервальную оценку:
(59*0,809071) /83,2976<σ 2 < (59*0,809071)
/ 40,4817
Подставляя в неравенства и и произведя вычисления, получим интервальную оценку:
(59*0,809071) /91,9517<σ 2 < (59*0,809071)
/ 35,5346
Для интервальной оценки среднего квадратического отклонения имеем
Используя исходные данные, записываем все заданные значения выборки
в виде неубывающей последовательности значений случайной величины Х.
Интервал [14,40; 18, 19], содержащий все элементы выборки, разбиваем
на частичные интервалы, используя при этом формулу Стерджесса для определения оптимальной
длины и границ этих частичных интервалов.
По формуле Стерджесса длина частичного интервала равна:
Для удобства и простоты расчетов округляем полученный результат
до сотых: h = 0,55
За начало первого интервала принимаем значение:
Вычисление границ заканчивается как только выполняется неравенство
Х n >X max: Х 8 = 18,52 >
Х max = 18, 19
По результатам вычислений составляем таблицу. В первой строке
таблицы помещаем частичные интервалы, на второй строке - середины интервалов, в
третьей строке записано количество элементов выборки, попавших в каждый интервал
частоты, в четвертой строке записаны относительные частоты и в пятой строке записаны
значения плотности относительных частот или значения выборочной, экспериментальной
функции плотности (таблица 1.4.2).
Значение выборочной функции и плотности
По результатам вычислений функции плотности, представленной в
таблице 4.1 можно сделать вывод, что мода имеет один локальный максимум в окрестностях
точки х=0.34 с частотой n=20.
Оценку медианы находим, используя вариационный ряд
Сравнение оценок медианы = 15,87 и оценки математического
ожидания 16,0515 показывает, что они отличаются на 1,14 %.
Исходя из гипотезы, что заданная выборка имеет нормальный закон
распределения, найдём параметрическую оценку функции плотности, используя формулу
для плотности распределения вероятности нормального закона
где и известны - они вычисляются по выборке.
Значения этой функции вычисляют для середин частичных интервалов
вариационного ряда, т.е. при . На практике для упрощения вычислений функции , где i=1,2,…,k, пользуются
таблицами значений функции плотности стандартной нормальной величины.
Для этого вычисляем значения для i=1,2,…,k:
Функция , вычисленная при заданных параметрах и в середине частичного интервала
фактически является теоретической относительной частотой, отнесённой к середине
частичного интервала
поэтому для определения теоретической частоты , распределённой по всей ширине
интервала, эту функцию необходимо умножить на N*h.
Результаты вычислений вероятностей и соответствующих частот приведены
в таблице 5.1.
Результаты вычисления экспериментальных и теоретических вероятностей
и частот.
Из результатов вычислений следует, что сумма вероятностей в интервале
[14,33; 18,52) равна единице, а сумма частот равна 57,9742. Это объясняется тем,
что мы вычисляем вероятности в интервале, где заданы экспериментальные данные. Сравнение
экспериментальных и теоретических частот по критерию Пирсона с целью проверки гипотезы
о нормальном распределении возможно только в том случае, если для каждого частичного
интервала выполняется условие . Результаты вычислений приведённые в таблице 5.1
показывают, что это условие выполняется не везде. Поэтому, те частичные интервалы,
для которых частоты объединяем с соседними.
Соответственно объединяем и экспериментальные частоты .
Теоретическая и экспериментальная плотности вероятности
Рис.5.1 Теоретическая и экспериментальная плотности
Для проверки гипотезы о нормальном распределении случайной величины
Х сравнивают между собой экспериментальные и теоретические частоты по критерию Пирсона:
Статистика имеет распределение с V=k-r-1 степенями свободы,
где число k - число интервалов эмпирического распределения, r - число параметров
теоретического распределения, вычисленных по экспериментальным данным. Для нормального
распределения число степеней свободы равно V=k-3.
В теории математической статистики оказывается, что проверку
гипотезы о модели закона распределения по критерию Пирсона можно делать только в
том случае, если выполняются следующие неравенства: где i=1,2,3,… Из результатов вычислении, приведённых
в таблице 5.1 следует, что необходимое условие для применения критерия согласия
Пирсона не выполнены, т.к. в некоторых группах . Поэтому те группы вариационного ряда,
для которых необходимое условие не выполняется, объединяют с соседними и, соответственно,
уменьшают число групп, при этом частоты объединённых групп суммируются. Так объединяют
все группы с частотами до тех пор, пока для каждой новой группы не выполнится
условие .
При уменьшении числа групп для теоретических частот соответственно
уменьшают и число групп для эмпирических частот. После объединения групп в формуле
для числа степеней свободы V=k-3 в качестве k принимают
новое число групп, полученное после объединения частот.
Результаты объединения интервалов и теоретических частот для
таблицы 5.1 приведены соответственно в таблице 6.1 Результаты вычислений из таблицы
6.1 можно используют для проверки гипотезы о нормальном распределении с помощью
критерия Пирсона.
Результаты объединения интервалов и теоретических частот.
Процедура проверки гипотезы о нормальном распределении случайной
величины Х выполняется в следующей последовательности:
1. Задаёмся уровнем значимости или одним из следующих значений
, , .
2. Вычисляем наблюдаемое число критерия, используя экспериментальные
и теоретические частоты из таблицы 6.1
3. Для выборочного уровня значимости по таблице распределения находят критические
значения при числе
степеней свободы V=k-3, где
k - число групп эмпирического распределения.
4. Сравнивают фактически наблюдаемое критическим , найденным по таблице, и принимаем решение:
А) Если , то выдвинутая гипотеза о теоретическом законе
распределения отвергается при заданном уровне значимости.
Б) Если , то выдвинутая гипотеза о теоретическом законе
распределения не противоречит выборке наблюдений при заданном уровне значимости,
т.е. нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении, т.к. эмпирические
и теоретические частоты различаются незначительно (случайно).
При выбранном уровне значимости и числе групп k=5, число степеней свободы
V=1. По таблице для и V=1 находим .
В результате получаем: Для 2,943825, которое нашли по результатам вычислений,
приведённых в таблице 6.1, имеем
Следовательно, нет оснований отвергать гипотезу о нормальном
распределении случайной величины при выборочном уровне значимости .
При выбранном уровне значимости получаем:
Следовательно, нет оснований отвергать гипотезу о нормальном
распределении случайной величины при выборочном уровне значимости .
При выбранном уровне значимости получаем:
Следовательно, нет оснований отвергать гипотезу о нормальном
распределении случайной величины при выборочном уровне значимости .
Предметом изучения статистики денежного обращения является количественная
характеристика массовых явлений в сфере денежного обращения.
Денежное обращение - это движение денег во внутреннем обороте
в наличной и безналичной формах в процессе обращения товаров, оказания услуг и совершения
различных платежей. Денежное обращение охватывает движение не только товаров и услуг,
но и ссудного и фиктивного капитала. Значительная часть платежного оборота в странах
с рыночной экономикой приходится на финансовые операции, т.е. на сделки с различными
видами ценных бумаг, ссудные операции, налоговые платежи и прочие финансовые сделки.
Большая часть денежного оборота осуществляется в безналичной форме, что связано
с резким увеличением платежно-расчетных операций.
Задачами статистики денежного обращения являются:
1.
определение размеров денежной массы и ее структуры;
2.
отображение денежного обращения и оценка факторов, влияющих на обесценивание
денег;
3.
выявление количественных параметров взаимосвязи денежного обращения с уровнем
экономического развития и инфляции; [3]
Изучение статистических показателей в сфере денежного обращения и кредита связано
с анализом денежного обращения (движение денежных потоков при выполнении ими своих
функций в наличной и безналичной формах). Статистическая информация о денежном обращении необходима государственным структурам для разработки
денежно-кредитной политики, осуществляемой на законодательной основе.
Основными являются следующие статистические показатели:
§ показатели
скорости оборота денежной массы (динамики денежной массы);
§ показатель
монетаризации экономики (запас денежной массы на 1 руб. ВВП);
§ показатель
купюрного строения денежной массы (удельный вес денежных знаков различного достоинства
в общей массе обращения денег).
Денежная масса - это важнейший количественный
показатель, характеризующий движение денег, которые выступают как средство обращения,
как мера стоимости, а также как средство накопления.
наличные деньги вне банковской системы (МО), млрд.рублей
Рис.2.1.1 Динамика денежной массы (М2)
На начало года динамика денежной массы в РФ (Рис.2.1.1.) выглядела так, как показано
на рисунке (данные ЦБ РФ):
В статистике используется также понятие "совокупная денежная масса".
Это суммарная величина всех наличных и безналичных денег в обращении по состоянию
на первое число месяца, которая определяется Центральным банком на основе данных
сводного баланса банковской системы. Для расчета совокупной денежной массы используется
классификация абсолютных показателей - денежных
агрегатов (кластеры, в которых те или иные виды платежных средств сгруппированы
по различным признакам). Денежная масса включает агрегаты:
o
агрегат М0 - наличные деньги в обращении;
o
агрегат М1 = М0 + средства, лежащие на счетах до востребования в банке;
o
агрегат М2 = М1 + срочные вклады в банках (совокупный объем денежной
массы);
o
агрегат М3 = М2 + депозитные сертификаты + облигации государственного
займа.
На денежную массу оказывают влияние два фактора: количество денег и скорость
оборота денег.
Определение количества денег (денежной массы) находится в компетенции государства,
его законодательной власти, где главным условием является стабильность денежной
единицы (соответствие фактического оборота наличной и безналичной денежной массы
необходимым хозяйственным потребностям). [1]
Теоретические основы методологии определения величины денежной
массы изменялись с развитием денежной системы, настоящее время существует несколько
подходов к исчислению финансовых активов, учитываемых при расчете денежной массы
по источникам получения информации и по методике расчета.
Вопрос о том, какой из подходов точнее дает оценку величины денежной
массы, не имеет однозначного ответа. Так, выбор того или иного показателя во многом
зависит от целей его использования. Ряд экономистов считает, что ни один из используемых
показателей в настоящее время не является оптимальным как с точки зрения теории,
так и с точки зрения методов ее исчисления. В настоящее время в России используются
две системы показателей определения денежной массы.
Первая, основанная на системе так называемых агрегатов, которая
применяется для регулирования параметров денежного обращения. Вторая система показателей
денежной массы, введенная в России с 1996 г., связана с вступлением России в МВФ и необходимостью расчета аналитических показателей в соответствии с международным
стандартом.
Рассмотрим первую систему показателей денежной массы, в основе
которой лежат денежные агрегаты. Единство денег безналичного оборота и наличных
денег обусловило возможность рассмотрения их как совокупности денежной массы, под
которой понимается совокупный объем наличных денег и денег безналичного оборота
бумаг.
Денежная масса представляет собой совокупный объем покупательных
и платежных средств, обслуживающих хозяйственный оборот и принадлежащих юридическим
и физическим лицам, а также государству.
Денежную массу можно разделить на две группы: активные деньги:
обслуживают наличный и безналичный оборот; пассивные деньги: накопления, резервы,
остатки на счетах.
Рассчитать объем денежной массы очень сложно, так как нелегко
определить, что относится к деньгам, а что нет. Из-за этих трудностей используется
одновременно несколько денежных агрегатов, различающихся по составу охватываемых
ими видов денежных средств.
Наиболее распространенным показателем денежной массы являются
денежные агрегаты. Денежный агрегат - показатель объема ликвидных финансовых активов,
используемых в экономике в качестве денег. Денежные агрегаты исчисляются по принципу
ликвидности.
Применяется целый набор денежных агрегатов. Используя принцип
ликвидности, денежные агрегаты можно определить следующим образом: к наиболее ликвидным
средствам, ликвидность которых принимается за единицу (Мо) (самый ликвидный агрегат),
прибавляются менее ликвидные денежные средства, в результате которых получаем последующий
агрегат.
В каждой стране имеется своя индивидуальность в определении денежных
агрегатов. Так, в Германии и Швейцарии - три денежных агрегата; в США, Италии, России
- четыре, в Англии - пять; во Франции - десять и т.д.
Методология МВФ расчета денежных агрегатов направлена на выявление
возможности стран отвечать по своим обязательствам в рамках существующего валютного
механизма, т.е. на отражение международной ликвидности стран - членов МВФ.
Денежные агрегаты по методологии международной финансовой статистики
подразделяются на:
1. Деньги. Включают деньги вне банков и деньги до востребования
(аналогичен М0).
2. Квазиденьги. Ликвидные депозиты денежной системы, которые
не используются как средства платежа. Включают: срочные и сберегательные депозиты
и депозиты в иностранной валюте, учитываемые в балансе Банка России и коммерческих
банках.
3. "Широкие деньги". Совокупность агрегатов "Деньги"
и "Квазиденьги" (М2 плюс депозиты в иностранной валюте). [4]
Рассмотрим и проанализируем показатели денежной системы России
в развитии.
Динамика денежной
массы (М2) в 2005-2009 гг. (по данным Банка России)
наличные деньги вне банковской системы (МО),
Составляющая наличных денег в общем весе денежной массы имеет
тенденцию ежегодного уменьшения. Чем это может быть вызвано? Попробуем проанализировать.
Следующая таблица по данным Росстата имеет показатели за 2005-2008
года. Но из предыдущей таблицы заполним уже известные показатели за 2009 год. А
скорость обращения денежной массы можно определить, зная сумму ВВП за 2009 год.
По формуле:
n - скорость обращения денежной массы
Объем ВВП России за 2009 год, по предварительной оценке Росстата,
составил в текущих ценах 39 016,1 млрд руб.
Из таблицы 2.2.2 видно, что денежная масса М2 в 2009 году
по сравнению с 2005 годом возросла в 4 раза.
Следует отметить, что показатели таблицы 2.2.2 используются
в параграфе 2.5
Основные показатели
денежного обращения в 2005-2009 гг. (по данным Банка России)
Денежная масса М2 (национальное определение) млрд.руб.
Удельный вес наличных денег М0 в общем объеме денежной массы М2,
процентов
Скорость обращения денежной массы, число оборотов за год
Денежная база (в широком определении) млрд.руб.
Продолжительностью одного оборота денежной массы (t), дней
В 2006 году наблюдается незначительное увеличение продолжительности
одного оборота денежной массы ~ 5 дней в сравнении с 2005 годом. При этом, сам объем
денежной массы возрос в 1,4 раза. В последующие годы (с 2007 по 2009) наблюдается
значительное увеличение продолжительности одного оборота денежной массы на 13, 22
и 8 дней (в 2007, 2008 и 2009 годах соответственно). И увеличение денежной массы
в 1,5 раза в 2007 и 2008 году в сравнении с предыдущими годами. В 2009 году количество
денежной массы возросло на 0,02%.
Увеличение продолжительности одного оборота и снижение скорости
обращения денежной массы свидетельствует о снижении оборачиваемости денежных агрегатов,
т.е. снижения их ликвидности.
В случае увеличения скорости обращения денег (т.е. дней, необходимых
для одного оборота) требуется меньшая денежная масса для обслуживания одного и того
же объема продукции.
Степень влияния наличных денег М0 на совокупную скорость обращения
денежной массы, характеризующуюся удельным весом наличных денег в показателе денежной
массы, с 2005 по 2009 год сокращается.
В таблице 2.2.3 показано, что общее количество кредитных организаций
с 2005 года по 2009 год уменьшается, хотя и возросла сумма уставного капитала. Это
может быть вызвано ужесточением требований ЦБ к коммерческим банкам (увеличение
уставного капитала и увеличение резервов банков).
Структура и отдельные
показатели деятельности кредитных организаций в 2005-2009 гг (данные Банка России)
Число кредитных организаций, имеющих право на осуществление банковских
операций - всего
имеющих лицензии (разрешения), предоставляющие право на:
- осуществление операций в иностранной валюте
- проведение операций с драгметаллами
Депозиты и кредиты, привлеченные кредитными организациями,
выросли за 4 года ~ 4,5 раза. Рассмотрим чем же вызван рост привлеченных средств.
В таблице 2.2.2 уже рассматривалось уменьшение наличной денежной массы в структуре
денежной базы.
Показатели ставки
рефинансирования в Российской Федерации в 2005-2009 гг.
25 ноября 2009 г. - 27 декабря 2009 г.
30 октября 2009 г. - 24 ноября 2009 г.
30 сентября 2009 г. - 29 октября 2009 г.
15 сентября 2009 г. - 29 сентября 2009 г.
10 августа 2009 г. - 14 сентября 2009 г.
13 июля 2009 г. - 9 августа 2009 г.
1 декабря 2008 г. - 23 апреля 2009 г.
12 ноября 2008 г. - 30 ноября 2008 г.
14 июля 2008 г. - 11 ноября 2008 г.
4 февраля 2008 г. - 28 апреля 2008 г.
19 июня 2007 г. - 3 февраля 2008 г.
29 января 2007 г. - 18 июня 2007 г.
23 октября 2006 г. - 28 января 2007 г.
26 июня 2006 г. - 22 октября 2006 г.
26 декабря 2005 г. - 25 июня 2006 г.
15 июня 2004 г. - 25 декабря 2005 г.
Ставка рефинансирования является инструментом денежно-кредитного
регулирования, с помощью которого центральный банк воздействует на ставки межбанковского
рынка, а также на ставки по кредитам и депозитам, которые предоставляют кредитные
организации юридическим и физическим лицам.
Данные, приведенные в таблице 2.2.4, носят статистический
характер. В 2005 - 2008 годах ставка сохраняется примерно на одном уровне в пределах
11-13 процентов. Уменьшение же ставки в 2009 и ее предполагаемое дальнейшее уменьшение
носит директивный характер. Директивный характер этой ставки вызван необходимостью
преодоления мирового финансового кризиса: стимулированию денежной политики и повышению
доверия банковскому сектору.
Далее, в таблице 2.2.5 представлены сводные данные по показателям
динамики денежной системы России с 2006 по 2009 год. В данной таблице сравнены показатели
2009 года с показателями 2006 года. Такое сравнение было выполнено потому, что во
многих экономических изданиях и периодической литературе часто сравниваются именно
эти годы. 2006 год явился наиболее благополучным для экономики России.
Сравнение, приведенных в таблице 2.2.5 показателей денежной
системы, выявило следующие закономерности:
Устойчивый рост объема денежной массы: в 2009 году объем денежной
массы увеличился более чем в 2 раза в сравнении с 2006 годом. Так же увеличилось
количество банкнот, находящихся в обращении. Это свидетельствует о кризисных процессах
в экономике.
Устойчивый рост продолжительности одного оборота денежной
массы и снижение скорости ее оборота является показателем снижения ликвидности денежных
агрегатов.
Рост денежной базы (в широком определении) в 1,8 раза в 2009
году по сравнению с 2006 годом. При общем сравнении роста денежной базы с ростом
наличных денежных средств М0, как одного из составляющих денежной базы, увеличение
происходит пропорционально. Таким образом, можно сделать вывод о том, что резервы
коммерческих банков возросли так же примерно в 1,8 раза.
Объемы, привлеченных кредитными организациями вкладов (депозитов)
физических лиц в иностранной валюте в 2009 году вырос в 3 раза в сравнении с 2007
годом. Данный показатель характеризует недоверие граждан России к своей национальной
валюте. При этом показатель безналичных денег в структуре денежной массы М2 вырос
в 1,6 (раза 9698,3/6210,6=1,56), а общий рост денежной массы М0 составил 1,5 раза
(13493,1/8995,8=1,49), т.е. на 50 %, при увеличении объема привлеченных банками
денежных средств физических в рублях только на 35%.
Уменьшение ставки рефинансирования, как одного из показателей
денежно-кредитного регулирования экономических процессов в стране, свидетельствует
о предпринимаемых действиях правительства и Центрального банка по стабилизации экономики.
Выявленные показатели свидетельствуют о непрекращающихся кризисных
процессах в экономике в целом и денежной системе, как ее составной части. Особенно
резко они проявились в 2008 году. Этот год не только в экономике нашей страны, но
и в мировой экономике стал годом глобальных финансовых крахов и пересмотра денежно-кредитной
политики многих государств, в сторону укрепления национальных валют и их выходу
на мировой рынок.
Анализ показателей денежной системы России в 2006-2009 гг.
Изменения в 2009 г. в сравнении с 2006 годом
Сумма банкнот и монеты, находящихся в обращении (млрд. руб.)
Количество банкнот и монеты, находящихся в обращении (млн. экз.)
Денежная база в широком определении (среднее значение за год - млрд.руб.)
Продолжительность одного оборота денежной массы (число дней в году)
Ставка рефинансирования (среднее значение за год)
Объемы, привлеченных кредитными организациями вкладов (депозитов)
физических лиц (млрд. руб.)
Анализ динамики показателей денежной системы России выявил незначительный
рост кризисных явлений в период 2006-2007 гг. и резкие изменения в разнице показателей
денежной системы в 2008 году по сравнению с 2006 годом.
Существуют различные концепции определения компонентов денежной массы. Согласно
первой денежная масса состоит из наличных денег в обращении (банкноты, монеты, в
некоторых странах - казначейские билеты) и денег безналичного оборота, или безналичных
денег (остатки на банковских счетах, или банковские депозиты). Кроме денег в платежном
обороте, в соответствии с данной концепцией, могут использоваться различные виды
ценных бумаг - векселя, чеки, депозитные сертификаты и др. Данная концепция лежит
в основе формирования денежных агрегатов, используемых Банком России в настоящее
время.
Сторонники второй концепции относят векселя, чеки, а иногда и
другие ценные бумаги к безналичным деньгам и включают их в денежную массу. Исходя
из этой концепции Банк России в начале 90-х гг. использовал агрегат МЗ, который
состоял из наличных денег и остатков на различных банковских счетах плюс депозитные
сертификаты и облигации государственных займов.
Экономисты, разделяющие третью концепцию, отрицают существование
безналичных денег и считают деньгами только наличные деньги. В большинстве стран
совокупность наиболее ликвидных активов (денежный агрегат M) состоит из наличных
денег в обращении и депозитов до востребования. Менее ликвидные активы группируются
в агрегаты М2, МЗ, иногда М4.
В статистике Центрального банка РФ (ЦБ РФ) информация об объеме,
структуре и динамике денежной массы и ее отдельных компонентов представлена в следующих
таблицах: "Аналитические группировки счетов органов денежно-кредитного регулирования",
"Денежный обзор" и "Денежная масса (национальное определение)".
Методологической основой их построения является схема денежного обзора, разработанная
МВФ в качестве стандарта аналитического представления данных денежно-кредитной статистики.
Эта схема предусматривает формирование основных денежно-кредитных агрегатов на основе
бухгалтерских данных об операциях и запасах Банка России, Министерства финансов
РФ, ее кредитных о
Похожие работы на - Статистическая обработка данных. Статистика денежного обращения Курсовая работа (т). Экономика отраслей.
Курсовая работа: Механизм подъема с увеличенной высотой перемещения груза (перематывающая лебедка)
Реферат: Fifth Business Essay Research Paper Fifth Business
Реферат: Sociological Analysis Of Violence Essay Research Paper
Курсовая Работа На Тему Комплексная Логика Зиновьева
Курсовая работа по теме Характеристика Уральского федерального округа
Финансово Промышленные Группы Реферат
Реферат по теме Творческий подход к организации досуга молодежи
Курсовая работа по теме Разработка технологического процесса механической обработки блока шестерен
Контрольная работа: Власть. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат На Тему Эволюция Земли
Информатика 10 Класс Контрольная Работа Информация
Сочинение Описание Внешности Подруги 8 Класс
Реферат: Рекламный бизнес 2
Курсовая работа по теме Формирование кадровой политики ФБУ ИК-8 ГУФСИН России по Республике Башкортостан
Реферат: Статистические методы 2
Технологии Обучения Диссертация
Реферат: Посвящение в рыцари
Реферат: Причины падения Римской Империи. Тезисы Дугласа Норта
Вычислите Sin 75 Градусов Контрольная Работа
Проблема Воспитания Недоросль Сочинение Краткое
Похожие работы на - Управление денежными потоками предприятия на примере ЗАО 'Юником'
Реферат: Основные тенденции и модели трансформации экономики после Второй мировой войны
Курсовая работа: Особенности проявления эмпатии у педагогов коррекционной школы