Корреляционно-регрессионный анализ

На основе имеющихся данных проведем корреляционно-регрессионный анализ. Для проведения многофакторного корреляционно-регрессионного анализа используем следующие показатели: рентабельность собственного капитала (ух); дееспособность (х1); общая кредитная активность (х2); соотношения высоколиквидных активов и привлеченных средств (х3); эффективности использования привлеченных средств по доходам (х4). Расчеты произведены в Microsoft Excel.

В результате расчетов была получена следующая матрица парных коэффициентов корреляции:

Таблица 15

, так как значение находится в пределах 0,5-0,7, то между признаками наблюдается умеренная взаимосвязь; , так как значение находится в пределах -0,3-0,5, то между этими признаками наблюдается слабая взаимосвязь; , так как значение находится в пределах -0,7-1,0, то между признаками наблюдается тесная обратная связь , так как значение находится в пределах -0,3-0,5, то между этими признаками наблюдается слабая взаимосвязь; , так как значение находится в пределах до 0,3, то между признаками связь практически отсутствует; , так как значение находится в пределах -0,3-0,5, то между этими признаками наблюдается слабая взаимосвязь; , так как значение находится в пределах до -0,3, то между признаками связь практически отсутствует; , так как значение находится в пределах 0,3-0,5, то между этими признаками наблюдается слабая взаимосвязь; , так как значение находится в пределах -0,5-0,7, то между признаками наблюдается умеренная взаимосвязь; , так как значение находится в пределах 0,5-0,7, то между признаками наблюдается умеренная взаимосвязь. Так как между результативным признаком, общей кредитной активностью и эффективности использования привлеченных средств по доходам отсутствует взаимосвязь, то мы исключаем их из регрессии.

В результате регрессии получены показатели тесноты связи между всеми признаками, представленные в таблице 16

Таблица 16

Регрессионная статистика