Многомерный статистический анализ в системе SPSS

Эти коэффициенты подразумевают расстояние между двумя кластерами, определенное на основании выбранной дистанционной меры (Евклидово расстояние). На том этапе, когда мера расстояния между двумя кластерами увеличивается скачкообразно, процесс объединения в новые кластеры необходимо остановить.

В итоге, оптимальным считается число кластеров, равное разности количества наблюдений (17) и номера

шага (14),после которого коэффициент увеличивается скачкообразно. Таким образом, оптимальное количество кластеров равно 3. (Рис.9)

статистический математический анализ кластерный

Рис. 9 Таблица «Шаги агломерации»

2) Провести классификацию областей иерархическим методом с алгоритмом межгрупповых связей и отобразить результаты в виде дендрограммы;

Теперь, используя оптимальное количество кластеров, проводим классификацию областей иерархическим методом. И в выходных данных обращаемся к таблице «Принадлежность к кластерам». (Рис.10)

Рис. 10 Таблица «Принадлежность к кластерам»

На Рис. 10 отчетливо видно, что в 3 кластер попали 2 области (Калужская, Московская) и г. Москва, во 2 кластер две (Брянская, Воронежская, Ивановская, Липецкая, Орловская, Рязанская, Смоленская, Тамбовская, Тверская), в 1 кластер – Белгородская, Владимирская, Костромская, Курская, Тульская, Ярославская.

Рис. 11 Дендрограмма

3) проанализировать основные приоритеты денежных расходов и сбережений, в полученных кластерах;

Для анализа полученных кластеров нам нужно провести «Сравнение средних». В выходном окне выводится следующая таблица (Рис. 12)

Рис. 12 Средние значения переменных

В таблице «Средних значений» мы можем проследить, каким структурам отдается наибольший приоритет в распределении денежных расходов и сбережений населения.

В первую очередь стоит отметить, что самый высокий приоритет во всех областях отдается покупке товаров и оплате услуг. Большее значение параметр принимает в 3 кластере.

2 место занимает прирост финансовых активов. Наибольшее значение в 1 кластере.

Наименьший коэффициент в 1 и 2 кластерах у «приобретение недвижимости», а в 3 кластере выявлено заметное уменьшение денег на руках у населения.

В целом особое значение для населения имеет покупка товаров и оплата услуг и незначительное покупка недвижимости.

4) сравнить полученную классификацию с результатами применения алгоритма внутригрупповых связей.

В анализе межгрупповых связей ситуация практически не изменилась, за исключением Тамбовской области, которая из 2 кластера попала в 1.(Рис.13)

Рис. 13 Анализ внутригрупповых связей

В таблице «Средних значений» никаких изменений не произошло.

Глава 3. Факторный анализ

Задание: Анализ деятельности предприятий легкой промышленности.

Имеются данные обследований 20 предприятий легкой промышленности (Рис. 14) по следующим характерным признакам:

· Х1 – уровень фондоотдачи;

· Х2 – трудоемкость единицы продукции;

· Х3 – удельный вес закупочных материалов в общих расходах;

· Х4 – коэффициент сменности оборудования;

· Х5 – премии и вознаграждения на одного работника;

· Х6 – удельный вес потерь от брака;

· Х7 – среднегодовая стоимость основных производственных фондов;

· Х8 – среднегодовой фонд заработной платы;

· Х9 – уровень реализуемости продукции;

· Х10 – индекс постоянного актива (отношение основных средств и прочих внеоборотных активов к собственным средствам);

· Х11 – оборачиваемость оборотных средств;

· Х12 – непроизводственные расходы.

Рис.14 Исходные данные

Требуется:

1. провести факторный анализ следующих переменных: 1,3,5-7, 9, 11,12, выявить и интерпретировать факторные признаки;

2. указать наиболее благополучные и перспективные предприятия.

Выполнение:

1. Провести факторный анализ следующих переменных: 1,3,5-7, 9, 11,12, выявить и интерпретировать факторные признаки.

Факторный анализ – это совокупность методов, которые на основе реально существующих связей объектов (признаков) позволяют выявить латентные (неявные) обобщающие характеристики организационной структуры.

В диалоговом окне факторного анализа выбираем наши переменные, указываем необходимые параметры.

Рис. 15 Полная объясненная дисперсия

По таблице «Полной объясненной дисперсии» видно, что выделены 3 фактора, объясняющие 74,8 % вариаций переменных – построенная модель достаточно хорошая.

Теперь интерпретируем факторные признаки по «Матрице повернутых компонент»: (Рис.16).

Рис. 16 Матрица повернутых компонент

Фактор 1 наиболее тесно связан с уровнем реализации продуктов и имеет обратную зависимость от непроизводственных расходов.

Фактор 2 наиболее тесно связан с удельным весом закупочных материалов в общих расходах и удельным весом потерь от брака и имеет обратную зависимость от премий и вознаграждений на одного работника.

Фактор 3 наиболее тесно связан с уровнем фондоотдачи и оборачиваемость оборотных средств и имеет обратную зависимость от среднегодовой стоимости основных производственных фондов.

2. Указать наиболее благополучные и перспективные предприятия.

Для того, чтобы выявить наиболее благополучные предприятия проведем сортировку данных по 3 факторным признакам по убыванию. (Рис.17)

Рис. 17

Наиболее благополучными предприятиями следует считать: 13,4,5, так как в целом по 3 факторам их показатели занимают наиболее высокие и стабильные позиции.

Глава 4. Дискриминантный анализ

Оценка кредитоспособности юридических лиц в коммерческом банке

В качестве значимых показателей, характеризующих финансовое состояние организаций-заемщиков, банком выбраны шесть показателей (табл. 4.1.1):

QR (Х1) — коэффициент срочной ликвидности;

CR (Х2) — коэффициент текущей ликвидности;

EQ/TA (Х3) — коэффициент финансовой независимости;

TD/EQ (Х4) — суммарные обязательства к собственному капиталу;

ROS (Х5) — рентабельность продаж;

FAT (Х6) — оборачиваемость основных средств.

Таблица 4.1.1. Исходные данные

 Скачать реферат