Методи економіко-статистичних досліджень
КОНТРОЛЬНА РОБОТА
З дисципліни : „Методи економіко-статистичних досліджень”
ЗАВДАННЯ 1
Тема: Багатовимірне ранжування.
Ціль: Відпрацювання методики упорядкування одиниць сукупності за допомогою інтегральних оцінок.
У системі Statistica був сформований новий файл первинних даних. Через команду New Data була створена таблиця розміром 4*25: по стовпцях – 4 ознаки (розмір активів, капіталу, зобов’язань і прибутку) і по рядках – 25 спостережень(перелік банків з відповідними показниками).
У файлі первинних даних по сукупності банків було додано і розраховано ще 3 ознаки: прибутковість активів і капіталу, співвідношення капіталу і зобов’язань. При визначенні цих ознак, у текстовому полі Long Name були використані такі формули: прибутковості активів – “=v4/v1”; прибутковість капіталу - “=v4/v2”; співвідношення капіталу і зобов’язань - “=v2/v3”. Файл первинних даних по сукупності банків 4v*25c був перетворений у файл первинних даних по сукупності банків 7v*25c.
Багатовимірне ранжування у системі Statistica виконується за допомогою процедури Rank Variables меню Vars. У діалоговому вікні Rank Order Values вибираються ознаки, схеми упорядкування (за зростанням чи зменшенням значень), умови обробки зв’язаних рангів, тип рангу: регулярний (від 1 до n) чи фракційний (від 0 до 1).
Інтегральна
оцінка була
розрахована
при умові існування
еталонних
(нормативи)
значень. Нормативи
показників
слідуючих
показників:
(відношення
зобов’язань
до капіталу)
– не більше 8;
(достатність
капіталу) – не
менше 0,5;
(ліквідність
балансу) – не
більше 0,7;
(ліквідність
активів) – не
менше 0,5. Інтегральна
оцінка була
розрахована
за допомогою
формули:
.
Спираючись
на вище зазначену
формулу, при
виконанні
поставленого
завдання і
визначені
інтегральної
оцінки
,
були розраховані
такі показники
як:
1. Значення первинних ознак (Н1 – відношення забов’язання до капіталу, Н3 – достатність капіталу, Н4 – ліквідність балансу, Н6 – ліквідність активів):
Н1 = v8 = забов’язання / капітал = v3/v2;
H3 = v9 = капітал / активи = v2/v1;
Н4= v10 = прибуток / забов’язання = v4/v3$;
H6 = v11 = активи / забов’язання = v1/v3.
Відповідні значення зображені в таблиці.
2. Стандартизовані значення ознак :
- Z1 = v12 = v8/8;
- Z3 = v13 = v9/0.5;
- Z4 = v14 = v10/0.7;
- Z6 = v15 = v11/0.5.
3. Значення
інтегральних
оцінок
:
- інтегральна оцінка, з урахуванням усіх показників:
G = v16 = (abs(v12 - 1) + abs(v13 - 1) + abs(v14 - 1) + abs(v15 - 1))/4
- інтегральна оцінка, з урахуванням такого показника як, достатність капіталу – G_H3 = v18 = abs(v13-1).
При визначенні рейтингів банків у системі Statistica в меню Vars була вибрана процедура Rank Variables. Потім у діалоговому вікні Rank Order Values був вибраний тип рангу - регулярний (від 1 до n). Після чого були отримані відповідні результати щодо ранжування: рейтинги банків, з урахуванням усіх показників – v17; рейтинги банків за достатністю капіталу – v19.
Спираючись на отримані результати можна говорити про те, що за рейтингами, стосовно достатності капіталу, на перших трьох місцях відповідно знаходяться: Імекс банк, Київ банк та Актив-банк. Але якщо розглядати ранжування по всім показникам, то маємо трохи інші показники, а саме, за рейтингами на перших трьох місцях відповідно знаходяться: Індустріалбанк, Вабанк, Альфа-банк .
ЗАВДАННЯ 2
Тема: Кластерний аналіз.
Ціль: Формування однорідних одиниць сукупності за допомогою кластерного аналізу.
У системі Statistica кластерний аналіз можна провести в модулі Cluster Analysis. Модуль кластер-аналізу чи багатовимірної класифікації складається з трьох процедур: 1) ієрархічні алгоритми (Joining (tree clustering)); 2) класифікація методом К-середніх (K-means clustering); 3) двофакторне об’єднання (Two-way joining). Вибравши процедуру Joining (tree clustering) з’явиться діалогове меню в якому пропонується вибрати установки аналізу:
ознакову множину;
тип первинних данних: Raw Data - дані типу „об’єкт – ознака” чи Distance Matrix – матриця відстаней;
варіант класифікації: за стовпцями (columns) – класифікація ознак чи за рядками (rows) – класифікація об’єктів;
алгоритм об’єднання – Amalgamation (linkage) Rules; за умовчування – алгоритм одиничного зв’язку – Single linkage (nearest neighbor);
метрику відстаней – Distance measure: Euclidean distances – Евклідова відстань, City-block (Manhattan) distance – Манхеттенська відстань, інші.
За командою на виконання вибраних установок система видає Joining Results з опціями виду дендрограми – горизонтальної чи вертикальної. Використовуючи данні були побудовані дендрограми (алгоритм одиночного зв’язку, евклідова відстань).
Опція Horizontal hierarchical tree plot будує дендрограму у вигляді горизонтальної деревоподібної структури, Vertical icicle plot – у вигляді вертикальної. Дуже корисною є опція Rectangular branches, що вказує, якою зображати дендрограму – деревоподібною чи робити „гілки” строго паралельними. Річ у тому, що перпендикулярні „гілки” можуть часто спотворювати суть справи. Дендрограма за віссю ординат має розмірність використаної метрики. Опція Scale tree to dlink/dmax*100 нормує розмірність дендрограми процентним співвідношенням.
Можна також вивчити порядок об’єднання в кластери, через опцію Amalgamation schedule, що виводить таблицю результатів у такому порядку: за рядками відкладаються рівні, на яких відбувається об’єднання у кластери, а в стовпчиках таблиці вказуються послідовно об’єкти, які об’єднуються на кожному рівні.
Використовуючи данні, (прибутковість активів і капіталу та співвідношення капіталу і забов’язань) були побудовані дендрограми (алгоритм одиночного зв’язку, евклідова відстань).
ВИКОРИСТАНА ЛІТЕРАТУРА:
1. Методи економіко-статистичних досліджень. Методичний посібник та методичні вказівки до виконання лабораторних робіт для студентів ЗДІА /Укл.: О.М. Ісаєнко. – Запоріжжя, 2004. – 77 с.
2. www.statsoft/home/default.htm - електронний підручник системи Statistica.
3. www.aub – офіційний сайт Асоціації українських банків