Методика статистического исследования банковской статистики

• Введение
• 1. Теоретические подходы к изучению банковской статистики
• 1.1 Предмет, метод и задачи банковской статистики
• 1.2 Информационное обеспечение банковской статистики
• 1.3 Система показателей банковской статистики
• 2. Методика статистического исследования банковской статистики
• 2.1 Значение и сущность группировки
• 2.2 Вариация и ее показатели
• 3. Статистическое исследование банковской деятельности в Российской Федерации
• 3.1 Анализ динамики изменения уставного капитала кредитных организаций
• 3.2 Выявление связей между явлениями и их признаками в банковской деятельности
• 3.3 Статистическое изучение взаимосвязей в банковской сфере
• Заключение
• Список литературы

Банковская статистика — отрасль финансовой статистики, задачами которой являются получение информации для характеристики выполняемых банковской системой функций, разработка аналитических материалов для потребностей управления денежно-кредитной системой страны, прежде всего кредитного и кассового планирования и контроля за использованием планов.

Финансовый сектор экономики состоит из двух составляющих — банковский подсектор и подсектор небанковских финансовых учреждений.

Основными целями банковской статистики является: обеспечение характеристики деятельности банковской системы, оценка ее результатов, прогнозирование результатов деятельности банка, выявление факторов, определяющих результаты и оценку влияния банковской деятельности на развитие рыночных отношений и ее вклад в конечные экономические результаты.

Банковская статистика позволяет выявлять факторы доходности, поддержания ликвидности, позволяет определить степень риска пи представлении банковских услуг и их минимизации.

Совокупность банковской деятельности является объектом банковской статистики.

С точки зрения любого центрального (национального) банка банковская статистика призвана формировать блок факторов и показателей, которые достаточно адекватно, достоверно и оперативно выявляют основные количественные и качественные тенденции развития банковской системы в целом, а также эффективность принимаемых центральным банком мер по укреплению ее стабильности Кошевой О. С. Основы статистики: Учебное пособие.-Пенза:Пензенский гос. университет, 2005. с. 45. Кроме этого, банковская статистика должна оперативно снабжать национальное и мировое финансовое сообщество, а также все заинтересованные субъекты государственного и нефинансового секторов экономики открытой, доступной для понимания информацией.

банковская статистика вариация показатель

1. Теоретические подходы к изучению банковской статистики

1.1 Предмет, метод и задачи банковской статистики

Статистика изучает банковскую систему и её деятельность в различных аспектах: по количеству, формам собственности и назначению банков, видам кредитно-расчетного обслуживания, ассортименту оказываемых услуг.

Субъектом статистического анализа являются как сами банки, так и другие кредитные учреждения, реальные и потенциальные клиенты и корреспонденты, физические и юридические лица.

Задачи банковской статистики определяются содержанием и спецификой её предмета. Они ограничиваются статистическим изучением совокупности объективно обусловленных экономических отношений внутри банковской системы, а также отношений элементов банковской системы с финансовой системой в целом и её элементами.

Основными задачами банковской статистики являются Кошевой О. С. Основы статистики: Учебное пособие. — Пенза: Пензенский гос. университет, 2005. с. 67:

разработка программ статистического наблюдения за деятельностью кредитных организаций;

определение системы статистических показателей, характеризующих результаты деятельности кредитной организации;

оценка состояния и результатов деятельности на отчетную дату и на перспективу;

сравнительный анализ результатов деятельности кредитной организации за промежуток времени и проведение территориального сравнения;

анализ структуры и динамики активных и пассивных операций;

определение состояния ликвидности, доходности и степени рискованности банковских операций;

моделирование и прогнозирование одномерных и многомерных рядов динамики, характеризующих результаты деятельности кредитных организаций;

анализ различных факторов, влияющих на результаты работы кредитных организаций

Банковская статистика разрабатывает систему статистических показателей, характеризующих кредитные и расчётные отношения банков с предприятиями, а также денежные обращения в стране. В число этих показателей входят объём и структура выданных ссуд, объекты кредита, своевременность возврата ссуд, оборачиваемость и динамика ссудной задолженности, объём и распределение расчётных операций по способам расчётов, денежная масса в стране и др.

Банковская статистика изучает Статистика: учеб. пособие/ А. В. Багат, М. М. Конкина, В. М. Симчера; под ред. В. М. Симчеры. — М.: Финансы и статистика, 2005. — с.120:

аккумуляцию временно свободных денежных средств государственных, кооперативных объединений, предприятий, организаций, учреждений, общественных организаций, и населения;

кратко — и долгосрочное кредитование народного хозяйства и населения;

финансирование капвложений;

безналичные расчеты;

оборот наличных денег через кассы кредитных учреждений;

сберегательное дело;

кассовое исполнение бюджета.

Статистика изучает банковскую систему и её деятельность в различных аспектах: по количеству, формам собственности и назначению банков, видам кредитно-расчетного обслуживания, ассортименту оказываемых услуг.

Задачи банковской статистики ограничиваются статистическим изучением совокупности объективно обусловленных экономических отношений внутри банковской системы, а также отношений элементов банковской системы с финансовой системой в целом и её элементами.

Метод статистики финансов представляет собой определенную процедуру, состоящую из ряда этапов.

1 этап является определяющим для последующего статистического исследования. Здесь происходит разработка научной гипотезы. Она предполагает постановку задач исследования для достижения конкретной цели, формулировку этой цели, выделение и ограничение объекта наблюдения, разработку системы показателей, позволяющих описать изучаемый объект.

На 2 этапе осуществляется статистическое наблюдение, то есть сбор необходимых сведений об изучаемом объекте.

На 3 этапе осуществляется сводка и группировка собранных данных. Качество статистического анализа зависит от качества работы, проведенной на двух предыдущих этапах.

Банковская статистика использует следующие методы для исследования:

1) метод средних. Характеризует однотипные общественные явления по одному количественному признаку. Отражает типичный уровень признака в расчете на единицу совокупности в конкретных условиях места и времени. Средние величины применяют в работе банков, например, определяют среднюю заработную плату работников банка, средний возраст клиентов банка, средние остатки средств на расчетных счетах предприятий, среднюю оборачиваемость кредитов, средний остаток просроченной задолженности по ссудам и т. д. Основными видами средних величин являются, средняя арифметическая и средняя гармоническая.

2) вариационный анализ. Вариация — это несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов. От размера и распределения отклонений зависит надежность средних показателей. Основными показателями вариации являются: размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.

3) индексный метод. Индекс — это относительная величина, показывающая, во сколько раз уровень изучаемого явления в данных условиях отличается от уровня того же явления в других условиях. Различия могут проявляться во времени (тогда говорят об индексах динамики), в пространстве (территориальные индексы) и т. д. По способам расчета различаются цепные и базисные индексы. При цепной системе индексов каждый последующий уровень сравнивают с предыдущим. Между базисными и цепными индексами существует взаимосвязь:

произведение цепных индексов равно базисному индексу;

частное от деления последующего базисного индекса на предыдущий равно соответствующему цепному индексу.

4) корреляционно-регрессионный анализ. Корреляционный анализ исследует силы связи показателей, регрессионный — оценивает формы связи и воздействие одних факторов на другие.

1.2 Информационное обеспечение банковской статистики

Информационное обеспечение статистического анализа банковской деятельности можно представить как систему внутренней и внешней информации.

Источниками внешней информации являются:

высшие органы государственной власти и управления (Государственная дума, Правительство РФ);

Центральный банк России;

банки, банковские союзы и ассоциации;

другие финансовые институты;

внешнеэкономические комплексы России;

международные финансовые институты (МВФ, МБРР и др.);

зарубежные инвесторы и кредиторы;

финансовые отчеты заемщиков, другие сведения об их деятельности;

научные публикации и статистические материалы об экономическом состоянии страны и других государств, о положении дел на фондовых и валютных рынках в мировой банковской системе, рейтинги.

Источниками внутренней информации являются:

бухгалтерская отчетность (баланс банка, отчет о прибылях и убытках);

статистическая отчетность;

внутрибанковские отчеты (управляющих департаментов, отделов, службы внутреннего контроля);

акты ревизий и проверок;

данные материально-технического состояния банка;

данные информационного состояния и состояния персонала;

лицензии, регистрации и пр.;

бизнес-планы, эмиссионные проекты, договоры и отчеты о совершении сделок и пр.

1.3 Система показателей банковской статистики

Система показателей банковской статистики состоит из показателей нескольких уровней (Таблица 1)

Таблица 1

Система показателей банковской статистики

2. Методика статистического исследования банковской статистики

2.1 Значение и сущность группировки

Важнейшим этапом исследования социально-экономических явлений является систематизация первичных данных и получение на их основе сводной характеристики объекта, что достигается путем сводки и группировки.

Простая сводка — это операция по подсчету общих итогов статистического наблюдения по исследуемой совокупности.

Группировкой называется разбиение множества единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным, существенным для данного исследования признакам. Группировка является важнейшим методом статистического исследования, основой для правильного исчисления статистических показателей.

Группировка позволяет:

сжать статистическую информацию;

выявить структурные сдвиги в общественных явлениях;

выявить взаимосвязи между вариационными признаками;

выявить динамику социально-экономических явлений.

Группировка, как правило, начинается с определения группировочного признака, т. е. признака, на основании которого статистические единицы объединятся в группы.

Группировочные признаки могут быть атрибутивными (качественными) или количественными. При построении группировки по атрибутивному признаку число групп будет соответствовать числу градаций атрибутивного признака. При группировке по количественному признаку важно правильно установить число групп, на которые делится совокупность, и интервалы группировки.

2.2 Вариация и ее показатели

Признаки, изучаемые статистикой, варьируются (отличаются друг от друга) у различных единиц совокупности в один и тот же период или момент времени.

Вариация — это несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов. От размера и распределения отклонений зависит надежность средних показателей.

Для управления и изучения вариации статистикой разработаны специальные методы исследования вариации, система показателей, с помощью которой вариация измеряется, характеризуются ее свойства.

Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели.

К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию.

К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др.

Чтобы дать представление о величине варьирующего признака недостаточно исчислить средний показатель. Кроме средней необходим показатель, характеризующий вариацию признака.

Вариация обусловлена действием различных факторов на развитие отдельных единиц совокупности. Чем более разнообразно условие, тем больше его вариация.

2.3 Показатели размера и интенсивности вариации

Этапом изучения вариации признака в совокупности является измерение характеристик силы, величины вариации.

Наиболее простой характеристикой вариации признака является размах вариации ®.

Размах вариации — это разность между наибольшим и наименьшим значением признака в изучаемой совокупности:

R=x_max — x_min,

гдеx_max — наибольшее значение признака;

x_min — наименьшее значение признака.

Поскольку величина размаха характеризует лишь максимальное различие признака, она не может измерять закономерную силу его вариации во всей совокупности.

Он исчисляется при контроле качества продукции для определения систематически действующих причин на производственный процесс.

Предназначенный для данной цели показатель должен учитывать и обобщать все различия значений признака в совокупности без исключения.

Для измерения отклонения каждой варианты от средней величины в ряду распределения или в группировке применяется среднее линейное отклонение Божко Т. Н. Финансовая статистика: Практикум.-Воронеж: Изд-во ВГУ, 2005.-с.15:

Среднее линейное отклонение определяется по формулам:

а) для несгруппированных данных (ранжировочного ряда)

(простое);

б) для вариационного интервального ряда:

(взвешенное).

Среднее линейное отклонение показывает, на сколько в среднем каждое значение признака отклоняется от средней величины.

Среднее линейное отклонение дает обобщенную характеристику степени колеблемости признаков совокупности.

Средние линейные отклонения применяются на практике для анализа состава рабочих, ритмичности производства, равномерности поставок материалов и т. д.

Наибольшее применение в практике статистических работ находит показатель — дисперсия признака или средний квадрат отклонений, или квадрат среднего квадратического отклонения (). Дисперсия — - определяется по формулам:

а) для ранжировочного ряда (несгруппировочных данных):

(простая);

б) для интервального ряда:

(взвешенная).

Корень квадратный из дисперсии представляет среднее квадратическое отклонение: ():

а) для ранжировочного ряда: (простое);

б) для вариационного ряда: (взвешенное).

Среднее квадратическое отклонение дает обобщенную характеристику признака совокупности и показывает во сколько раз в среднем колеблется величина признака совокупности.

Среднее квадратическое отклонение по величине всегда больше среднего линейного отклонения. Среднее квадратическое отклонение является мерой надежности средней величины: чем оно меньше, тем рсииточнее средняя арифметическая.

Дисперсия является оценкой одноименного показателя теории вероятности. Сопоставление линейных или среднеквадратических отклонений по признакам совокупности дает возможность определить статистическую однородность совокупности: чем меньше размер, тем совокупность более однородна.

Для оценки интенсивности вариации и для сравнения в ее разных совокупностях и тем более для разных признаков необходимы относительные показатели вариации.

Для сравнения вариации в разных совокупностях рассчитываются относительные показатели вариации. К ним относятся коэффициент вариации, коэффициент осцилляции и линейный коэффициент вариации (относительное линейное отклонение) (Таблица 2)

Таблица 2. Относительные показатели вариации

В статистической практике наиболее часто применяется коэффициент вариации. Он используется не только для сравнительной оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33% (для распределений, близких к нормальному).

3. Статистическое исследование банковской деятельности в Российской Федерации

3.1 Анализ динамики изменения уставного капитала кредитных организаций

Уставный капитал кредитной организации составляется из величины вкладов ее участников и определяет минимальный размер имущества, гарантирующего интересы ее кредиторов.

В статистике динамикой называют процесс развития, движения социально-экономических явлений во времени. Для отображения таких процессов строятся ряды динамики (хронологические, временные, динамические ряды), представляющие собой последовательность упорядоченных во времени значений статистического показателя. Любой вид динамики состоит из двух элементов:

1. Показатель времени t — это моменты или периоды времени, к которым относятся числовые значения показателей;

2. Уровень ряда y, под которым понимается значение статистического показателя, относящиеся к определенному моменту или периоду времени.

Каждый ряд динамики может быть представлен в табличной форме — в виде пар значений t₁ и y₁ (таблица 3) и в графической форме в виде диаграммы.

Таблица 3

Динамика изменения уставного капитала ОАО «Связьбанк», млн. руб.

При обработке статистических данных используются ряды динамики, различающиеся по следующим признакам: во времени, форме представления уровней, числу показателей, по расстоянию между датами или интервалами.

Во времени различают моментные и интервальные ряды динамики.

В моментных рядах уровни отражаются состояние явления на критический момент времени — начало квартала, года и т. д. Например, количество держателей акций банка, количество юридических лиц среди акционеров банка. В таких рядах каждый последующий уровень полностью или частично содержит значение предыдущего уровня, поэтому нельзя суммировать эти уровни для избежания повторного счета.

В интервальных рядах — уровни отражают состояние явления за определенный период времени — месяц, квартал, год. Эти ряды показателей объемов — суммы средств, размещенные клиентами на депозитах, стоимость выданных кредитов и т. д.

По форме представления уровней различают ряды абсолютных, относительных и средних величин.

Любое изменение уровней ряда динамики определяется базисным (сравнение с первым уровнем) и цепным (сравнение с предыдущим уровнем) способами. Оно может быть абсолютным (разность уровней ряда) и относительным (соотношение уровней).

Базисное абсолютное изменение представляет собой разность конкретного и первого уровней ряда (1), а цепное абсолютное изменение представляет собой разность конкретного и предыдущего уровней ряда (2).

(1)

(2)

По знаку абсолютного изменения делается вывод о характере развития явления: при > 0 — рост, при < 0 — спад, при = 0 — стабильность.

Базисное относительное изменение представляет собой соотношение конкретного и первого уровней ряда (3), а цепное относительное изменение представляет собой соотношение конкретного и предыдущего уровней ряда (4).

(3)

(4)

Относительные изменения уровней — это по существу индексы динамики, критериальным значением которых служит 1. Если они больше ее, имеет место рост явления, меньше ее — спад, а при равенстве единице наблюдается стабильность явления.

Вычитая единицу из относительных изменений, получают темп изменения уровней, критериальным значением которого служит 0. При положительном темпе изменения имеет место рост явления, при отрицательном — спад, а при нулевом темпе изменения наблюдается стабильность явления.

Рассмотрим на примере порядок расчетов динамики уставного капитала банка.

Таблица 1.

Динамика уставного капитала за ряд лет

Таким образом, данные таблицы 5 показывают рост уставного капитала.

3.2 Выявление связей между явлениями и их признаками в банковской деятельности

Одной из важнейших задач статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями. При исследовании таких связей выясняются причинно-следственные отношения между явлениями, а это, в свою очередь, позволяет выявить факторы, оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов.

Причинно-следственные отношения представляют собой такую связь явлений, при которой изменение одного из них — причины, ведет к изменению другого — следствия Сизова Т. М. Статистика: Учебное пособие.-СПб.:СПб ГУИТМО, 2005. — с. 120.

Для описания причинно-следственных связей между явлениями и процессами в банковской сфере используется деление статистических признаков, отражающих отдельные стороны взаимосвязанных явлений, на факторные и результативные.

Факторными называются признаки, обуславливающие изменение других, связанных с ними признаков, являющихся причинами и условиями таких изменений. Результативными являются признаки, изменяющимися под воздействием факторных.

Формы проявления существующих взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве самых общих их видов выделяют функциональную и статистическую.

При исследовании корреляционных зависимостей решается широкий круг вопросов:

1) предварительный анализ свойств изучаемой совокупности;

2) установленные факта наличия связи, определение ее направления и формы;

3) измерение степени тесноты связи между признаками;

4) нахождение аналитического (математического) выражения связи или построение регрессионной модели;

5) оценка адекватности модели, ее интерпретации и практическое использование.

При проведении корреляционно-регрессивного анализа банковской деятельности должны соблюдаться определенные требования:

1) должна обеспечиваться качественная однородность изучаемой совокупности;

2) однородность изучаемой совокупности следует дополнить количественными характеристиками совокупности (с применением показателей вариации, проверки гипотезы о принадлежности «выделяющихся» или аномальных значений признака исследуемой совокупности);

3) учет требований закона больших чисел: исходные данные должны быть массивными, представительными;

4) включаемые в исследование признаки-факторы должны быть основными (оказывать, решающее влияние на уровень результативного признака) и быть независимыми друг от друга (не должны дублировать друг друга);

5) при практическом применении результатов изучения корреляционной связи следует иметь в виду, что все основные положения теории корреляции и регрессии разрабатывались из предложения о нормальном характере распределения рассматриваемых признаков.

Корреляционно-регрессивный анализ применяется преимущественно только к признакам, которые имеют количественное выражение.

3.3 Статистическое изучение взаимосвязей в банковской сфере

На практике статистическому изучению подвергаются наиболее важные показатели финансовой деятельности банков.

Функциональные связи в банковской деятельности не используются, так как по сути являются абстрактными. В массовых явлениях проявляются статистические связи, при которых строго определенному значению факторного признака ставится в соответствие множество значений результативного.

Примером статистической связи может служить зависимость расходов на рекламу кредитных продуктов банка количеству заключенных кредитных договоров.

Любую статистическую связь можно представить в виде набора локальных распределений результативного признака при фиксированных значениях факторного:

Х_1: У_1.1 У_1.2…У_1.3…У_{1. n}

Х₂: У₂.1У_2.2…У_2.3… У_{2. n}

Х_n: У_n.1 У_n.2…У_n.3…У_{n. n}

Если при изменении значений факторного признака х₁ будут смещаться центры локальных распределений (меняться значение локальных средних y₁, но не будут меняться форма локальных распределений (значения внутригрупповых средних квадратических отклонений, то можно говорить о наличии между ними признака корреляционной связи.

Корреляционная связь является частным случаем статистической связи. При корреляционной связи с изменением значения факторного признака х₁ закономерно изменяется среднее значение результативного признака y₁, в то время как в каждом отдельном случае факторный признак может принимать множество различных значений.

Статистическая связь может представлена уравнением следующего вида:

?₂ =f (х₂) +х₂

Где ?2 — расчетное значение результативного признака,

f (х₂) — часть значения результативного признака, сформировавшаяся под воздействием неконтролируемых факторов или ошибок измерения.

Основным методом изучения статистической взаимосвязи является статистическое моделирование связи на основе корреляционного и регрессионного анализа.

Задачей корреляционного анализа является количественное определение тесноты связи между двумя признаками при парной связи или между результативным и несколькими факторными при множественной связи, влияние вариации одного факторного признака на результативный.

Наиболее полно в статистике разработана методология парной корреляции, рассматривающей влияние вариации одного факторного признака на результативный.

Исследование парной корреляции осуществляется на основе корреляционного анализа, который предполагает последовательное решение ряда задач:

выявление связи;

описание связи в табличной и графической формах;

измерение тесноты связи,

формулировка выводов о характере существующей связи.

Задача выявления связи может быть решена при помощи следующих приемов:

визуализация связи (построение и визуальный анализ корреляционного поля);

использование результатов аналитической группировки и др.

Описание выявленной связи при проведении корреляционного анализа проводится в двух формах — табличной и графической.

Рассмотрим пример наличия корреляционной связи между двумя признаками с использованием ряда методов (таблица 6).

Таблица 6

Стоимость основных фондов (обеспечение техническими средствами) и объем реализованных банковских услуг по 6 однотипным филиалам банкам, млн. руб.

Используем графический метод для установления корреляционной связи.

Для этого, имея n взаимосвязанных пар значений x и y и пользуясь прямоугольной системой координат, каждую такую пару изобразим в виде точки на плоскости с координатами x и y. Соединяя последовательно нанесенные точки, получаем ломаную линию, именуемую эмпирической линией регрессии (рис.1). Анализируя эту линию, визуально можно определить характер зависимости между признаками x и y.

На графике линия похожа на восходящую прямую, что позволяет выдвинуть гипотезу о наличии прямой зависимости между величиной основных средств и объемом реализации.

Рассмотрение параллельных данных (значений x и y в каждой из n единиц). Единицы наблюдения располагают по возрастанию значений факторного признака х и затем сравнивают с ним (визуально) поведение результативного признака у. В данном примере в большинстве случаев по мере увеличения значений x увеличиваются и значения y (за несколькими исключениями), поэтому, можно говорить о прямой связи между х и у (этот вывод подтверждает и эмпирическая линия регрессии).

В дальнейшем для ее измерения рассчитывают несколько коэффициентов.

Заключение

Банковская статистика разрабатывает систему статистических показателей, характеризующих кредитные и расчётные отношения банков с предприятиями, а также денежные обращения в стране. В число этих показателей входят объём и структура выданных ссуд, объекты кредита, своевременность возврата ссуд, оборачиваемость и динамика ссудной задолженности, объём и распределение расчётных операций по способам расчётов, денежная масса в стране и др.

Банковская статистика позволяет выявлять факторы доходности, поддержания ликвидности, позволяет определить степень риска пи представлении банковских услуг и их минимизации.

Она разрабатывает систему статистических показателей, характеризующих кредитные и расчётные отношения банков с предприятиями, а также денежные обращения в стране.

Наиболее важные показатели финансовой деятельности банков подвергаются статистическому изучению.

Основным методом изучения статистической взаимосвязи является статистическое моделирование связи на основе корреляционного и регрессионного анализа.

Наиболее полно в статистике разработана методология парной корреляции, рассматривающей влияние вариации одного факторного признака на результативный.

Широко применяется в банковской статистике метод статистических группировок, который позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.

Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных.

1. Божко Т. Н. Финансовая статистика: Практикум. — Воронеж: Изд-во ВГУ, 2005. — 31 с.

2. Кошевой О. С. Основы статистики: Учебное пособие. — Пенза: Пензенский гос. университет, 2005. — 168 с;

3. Сизова Т. М. Статистика: Учебное пособие. — СПб.: СПб ГУИТМО, 2005. — 190 с.

4. Статистика: учеб. пособие/ А. В. Багат, М. М. Конкина, В. М. Симчера; под ред.В. М. Симчеры. — М.: Финансы и статистика, 2005. — 368с.

5. Лугинин О. Е. Статистика финансов. Учебное пособие. // По ред. Маличенко И. П. /м.: Изд-во Феникс. 2010;378 с;

6. Сборник задач по общей теории статистике. Учебное пособие. Изд.2-е/Под ред. к. э. н, доцента Серга Л. К. — М.: Информационно-издательский дом «Филинъ, 2001 — 360 с. «