通过SPSS对商业银行中间业务收入影响因素分析.doc

通过SPSS对商业银行中间业务收入影响因素分析.doc

ID:50946354

大小:269.50 KB

页数:10页

时间:2020-03-16

通过SPSS对商业银行中间业务收入影响因素分析.doc_第1页
通过SPSS对商业银行中间业务收入影响因素分析.doc_第2页
通过SPSS对商业银行中间业务收入影响因素分析.doc_第3页
通过SPSS对商业银行中间业务收入影响因素分析.doc_第4页
通过SPSS对商业银行中间业务收入影响因素分析.doc_第5页
资源描述:

《通过SPSS对商业银行中间业务收入影响因素分析.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、一、研究背景通过系统的学习《数据、模型与决策》,笔者学习到了数据的收集与描述性统计、参数估计、假设检验、相关与回归分析、线性规划等知识模块,培养了定量分析思维,掌握了数据处理和运用、建立决策模型并解决方案的技能。笔者在商业银行工作,在学习了本课程之后,希望尝试在银行业数据的基础上,使用DMD定量分析方法,分析得出影响商业银行中间业务收入因素及权重的相关结论,以此供日常工作参考和借鉴,同时熟练和培养DMD课程已学知识技能,理论与实践结合,为日后的学习与工作奠定基础。二、研究问题本文的研究问题是商业银行对公业务中(按照客户对象不同,商业银行业务分为对公业务和个人业务两大类),客户数、

2、存款额、贷款额三个因素对中间业务收入的影响情况。三、研究方法相关性分析和回归分析,包括相关系数分析、t检验分析、简单回归分析和多元回归分析、时间序列分析等。四、数据来源本文的数据来源是笔者所在商业银行的内部信息管理系统,数据的时间区间为2007-2010年。数据范围是XX支行。五、分析方法本文的研究方法10是在某商业银行48个月的客户数、存款额、贷款额、中间业务收入的基础上,利用数据分析软件SPSS,通过相关性分析(散点图及矩阵、相关系数)、回归分析(简单回归分析、多元回归分析)、时间序列分析,最后得出相关结论。六、研究报告(一)数据的收集和整理。笔者在采集和汇总原始的EXCEL

3、数据后,按照SPSS13.0的格式要求录入和整理。数据包括月份、月度新增客户数、月度新增存款、月度新增贷款、月度新增中间业务收入四个字段指标,在VariableView标签里对其分别定义,type为numeric,width为默认,decimals分别为0和2,measure为scale。(二)散点图及相关性分析。绘制散点图,分析中间业务收入与客户数、存款额、贷款额的相关关系。1.绘制简单散点图,分析四个变量间的关系。10图1月度新增中间业务收入与新增客户的散点图图2月度新增中间业务收入与新增存款的散点图10图3月度新增中间业务收入与新增贷款的散点图2.绘制矩阵式散点图,分析四个

4、变量间的关系。10图4四个变量的散点图矩阵通过图1-图4,可以看出,新增中间业务收入与新增客户、新增存款、新增贷款均存在较显著的线性关系,其中与新增客户的线性关系尤其明显。(三)简单相关系数分析。计算并分析客户数、存款额、贷款额、中间业务收入的简单相关系数。10表1简单相关系数表当P值大于显著性水平,则接受两个变量相关系数等于零的假设,反之,则拒绝相关系数等于零的假设。从图1-图4及表1可以看出,sig(2-tailed)值均为0,拒绝相关系数等于零的假设。月度新增中间业务收入与月度新增客户、月度新增存款、月度新增贷款都存在显著的线性关系,其中,月度新增中间业务收入与月度新增客户

5、的关系最密切,其简单相关系数为0.871,月度新增中间业务收入与月度新增存款、月度新增贷款的简单相关系数分别为0.802,0.578。(四)简单回归分析。通过建立新增中间业务收入额与新增客户数之间的简单线性回归方程,并对回归方程的系数进行显著性检验,以及对回归方程拟合的效果进行评价。10表2月度新增中间业务收入与新增客户的回归方程估计从表2可以得到,样本线性回归方程为y^=-0.75+0.003x回归系数通过了显著性检验,因为t统计量为12.008,通过查表,显著性水平为0.05,自由度为40的t值以及自由度为60的t值分别为2.021和2.000,均小于样本t值。所以可判断月度

6、新增中间业务收入与月度新增客户之间存在线性关系。估计标准误差为0.04047,判定系数为0.758,即在公司的月度中间业务收入变动中,有75.8%的变动时由于月度新增客户导致的。(五)多元回归分析。通过建立新增中间业务收入额与新增客户数、新增存款额、新增贷款额之间的线性回归方程,并对回归方程进行检验,以及对回归方程拟合的效果进行评价,对各变量对因变量影响的重要性进行分析。10表3多元线性回归模型的估计结果(1)回归方程。从表3可以看出,未经标准化的样本回归方程为y^=-0.51+0.002x1+0.000x2+0.001x3其中x1,x2,x3分别代表月度新增客户、月度新增存款、

7、月度新增贷款。(2)整体线性关系判断。10在ANOVA方差分析中,可见F统计量为53.004,对应的p值为零,小于给定的任何显著性水平,所以拒绝所有回归系数同时等于零的假设,即总体上,月度新增中间业务收入与月度新增客户、新增存款、新增贷款之间整体存在线性关系。(3)三个变量的t检验结果。从coefficients系数表可见,月度新增客户的t值为5.073,对应的显著性水平为零,小于任何给定的显著性水平,所以拒绝回归系数为零的假设,即:月度新增客户的回归系数通过了t检验。同时,月度

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。