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时间:2020-03-16
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1、1、一家大型商业银行在多个地区设有分行,其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来,该银行的贷款额平稳增长,但不良贷款额也有较大比例的增长,这给银行业务的发展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形成的原因,管理者希望利用银行业务的有关数据做些定量分析,以便找出控制不良贷款的办法。该银行所属的25家分行2002年的有关业务数据是“例11.6.xls”。(1)试绘制散点图,并分析不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资额之间的关系;2计算不良贷款、贷款余额、
2、累计应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资额之间的相关系数相关性不良贷款(亿元)各项贷款余额(亿元)本年累计应收贷款(亿元)贷款项目个数(个)本年固定资产投资额(亿元)不良贷款(亿元)Pearson相关性1.844**.732**.700**.519**显著性(双侧).000.000.000.008N2525252525各项贷款余额(亿元)Pearson相关性.844**1.679**.848**.780**显著性(双侧).000.000.000.000N2525252525本年累计应收贷款(亿元)Pear
3、son相关性.732**.679**1.586**.472*显著性(双侧).000.000.002.017N2525252525贷款项目个数(个)Pearson相关性.700**.848**.586**1.747**显著性(双侧).000.000.002.000N2525252525本年固定资产投资额(亿元)Pearson相关性.519**.780**.472*.747**1显著性(双侧).008.000.017.000N2525252525**.在.01水平(双侧)上显著相关。*.在0.05水平(双侧)
4、上显著相关。(1)求不良贷款对贷款余额的估计方程;Anovab模型平方和df均方FSig.1回归249.371462.34319.704.000a残差63.279203.164总计312.65024a.预测变量:(常量),本年固定资产投资额(亿元),本年累计应收贷款(亿元),贷款项目个数(个),各项贷款余额(亿元)。b.因变量:不良贷款(亿元模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差更改统计量R方更改F更改df1df2Sig.F更改1.893a.798.7571.7788.79819.704420.000a
5、.预测变量:(常量),本年固定资产投资额(亿元),本年累计应收贷款(亿元),贷款项目个数(个),各项贷款余额(亿元)。系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-1.022.782-1.306.206各项贷款余额(亿元).040.010.8913.837.001本年累计应收贷款(亿元).148.079.2601.879.075贷款项目个数(个).015.083.034.175.863本年固定资产投资额(亿元)-.029.015-.325-1.937.067a.因变量:不良贷款(亿元
6、)从表系数可以看出常量、应收贷款、项目个数、固定资产投资额,都接受原假设,只有贷款余额拒绝原假设,所以只有贷款余额对不良贷款起作用。共线性诊断a模型维数特征值条件索引方差比例(常量)各项贷款余额(亿元)本年累计应收贷款(亿元)贷款项目个数(个)本年固定资产投资额(亿元)114.5381.000.01.00.01.00.002.2034.733.68.03.02.01.093.1575.378.16.00.66.01.134.0668.287.00.09.20.36.725.03611.215.15.87.
7、12.63.05a.因变量:不良贷款(亿元)从共线性可以看出,第五个特征值对贷款余额解释87%,对应收账款解释度为12%、对贷款个数解释度为63%、对固定资产投资解释度为5%。所以不是太共线。、线性方程为Y=0.01XY为不良贷款,X为贷款余额。4检验不良贷款与贷款余额之间线性关系的显著性(α=0.05);回归系数的显著性(α=0.05);回归系数a模型非标准化系数标准系数tSig.共线性统计量B标准误差试用版容差VIF1(常量)-.830.723-1.147.263各项贷款余额(亿元).038.005.
8、8447.534.0001.0001.000a.因变量:不良贷款(亿元)共线性诊断a模型维数特征值条件索引方差比例(常量)各项贷款余额(亿元)111.8371.000.08.082.1633.354.92.92a.因变量:不良贷款(亿元)通过对上表分析得出:贷款余额线性关系通过显著性检验,回归系数通过显著性检验。5绘制不良贷款与贷款余额回归的残差图。2.练习《统计学》教材P330练习题11.1、11.6、11.7、11.8、1
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