第6章和第7章给出的模型是以现有条件为基础,对于明确的目标函数,找出变量(决策变量)的取值,从而达到某种状态的最优。本章则是在变量之间的依存关系不清楚,相互影响作用大小不确定的情况下,建立变量之间的计量关系,从而分析变量之间的关系,包括变量间关系的度量及伴随关系,并通过一定的数学表达式将这种关系描述出来,进而确定一个或几个变量(自变量)的变化对另一个特定变量(因变量)的影响程度。
【案例导引】 为了解不良贷款形成的原因,某银行收集了所属的25家分行2012年的有关业务数据,如图8.1所示。
图8.1 不良贷款相关业务数据截图
应用相关和回归分析理论,通过统计软件SPSS(或其他统计软件),对于图8.1中的银行业务数据,很容易就能够给出以下定量分析,从而找出控制不良贷款的办法。
①该银行不良贷款与其他业务数据的相关程度如表8.1所示。
表8.1 某银行相关性分析
注:**表示显著性水平为0.01(双尾);*表示显著性水平为0.05(双尾)。
②可以找出不良贷款与贷款余额的直线方程(即不良贷款与贷款余额之间的因果关系),如表8.2所示。
表8.2 某银行不良贷款一元回归系数①
注:①因变量为不良贷款。
由表8.2可得如下方程:(www.xing528.com)
③可得到不良贷款与贷款余额、应收贷款、项目个数及投资额之间的线性方程(即不良贷款与贷款余额、应收贷款、项目个数及投资额之间的因果关系),如表8.3所示。
表8.3 某银行不良贷款多元回归系数①
注:①因变量为不良贷款。
由表8.3可得:
不良贷款=-0.997+0.040×贷款余额+0.149×应收贷款+0.013×项目个数-0.030×投资额。
上述分析虽然还有一些不足,但给出的总体结果对于影响不良贷款的分析是有着重要参考价值的。本章将详细介绍这些概念和基本方法。
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