Многомерный статистический анализ в системе SPSS
Рис. 4.1.4. Поточечная статистика
Координаты центроидов по группам приведены в таблице «Функции в центроидах групп» (рис. 4.1.5). Они используются для нанесения центроидов на карту восприятия (рис. 4.1.6).
ГРУППА |
Функция
| ||
1 |
2 |
3 | |
1 |
7,831 |
,610 |
,036 |
2 |
,309 |
-1,455 |
,179 |
3 |
-2,792 |
,074 |
-,579 |
4 |
-5,348 |
,771 |
,365 |
Рис. 4.1.5. Функции в центроидах групп
Рис. 4.1.6. Карта восприятия для двух дискриминантных функций D1(X) и D2(X) (* — центроид группы)
Поле «Территориальной карты» разделено дискриминантными функциями на четыре области: в левой части находятся преимущественно наблюдения четвертой группы заемщиков с очень плохими финансовыми показателями, в правой части — первой группы с отличными финансовыми показателями, в средней и нижней части — третьей и второй группы заемщиков с плохими и хорошими финансовыми показателями соответственно.
Рис. 4.1.7. Диаграмма рассеяния для всех групп
На рис. 4.1.7 приведен объединенный график распределения всех групп заемщиков вместе со своими центроидами; его можно использовать для проведения сравнительного визуального анализа характера взаимного расположения групп заемщиков банка по финансовыми показателями. В правой части графика расположены заемщики с высокими показателями, в левой — с низкой, а в средней части — со средними финансовыми показателями. Поскольку по результатам расчета вторая дискриминантная функция D2(X) оказалась незначима, то различия координат центроидов по этой оси незначительны.
Оценка кредитоспособности физических лиц в коммерческом банке
Кредитный отдел коммерческого банка провел выборочное обследование 30 своих клиентов (физических лиц). На основе предварительного анализа данных, заемщики оценивались по шести показателям (табл. 4.2.1):
Х1 — заемщик брал кредит в коммерческих банках ранее;
Х2 — среднемесячный доход семьи заемщика, тыс. руб.;
Х3 — срок (период) погашения кредита, лет;
Х4 — размер выданного кредита, тыс. руб.;
Х5 — состав семьи заемщика, чел.;
Х6 — возраст заемщика, лет.
При этом по вероятности возврата кредита выявлены три группы заемщиков:
§ Группа 1 — с низкой вероятностью погашения кредита;
§ Группа 2 — со средней вероятностью погашения кредита;
§ Группа 3 — с высокой вероятностью погашения кредита.
Требуется:
На основе дискриминантного анализа с использованием пакета SPSS необходимо классифицировать трех клиентов банка (по вероятности погашения кредита), т.е. оценить принадлежность каждого из них к одной из трех групп. По результатам расчета построить значимые дискриминантных функции, их значимость оценить по коэффициенту Уилкса (λ). В пространстве двух дискриминантных функций для каждой группы построить диаграммы взаимного расположения наблюдений и объединенную диаграмму. Оценить место расположения каждого заемщика на этих диаграммах. Выполнить интерпретацию результатов проведенного анализа.
Таблица 4.2.1. Исходные данные
Заемщик |
Брался ли кредит ранее (1 - да, 2 - нет) |
Среднемесячный доход семьи заемщика, тыс. руб. |
Период погашения кредита, лет |
Размер кредита, тыс. руб. |
Состав семьи заемщика, чел. |
Возраст заемщика, лет |
1 |
1 |
36,47 |
10 |
450 |
6 |
43 |
2 |
1 |
47,37 |
3 |
260 |
4 |
52 |
3 |
1 |
46,85 |
9 |
470 |
3 |
44 |
Ход выполнения:
Для построения дискриминантного анализа в качестве зависимой переменной выберем вероятность своевременного погашения кредита клиентом. Учитывая, что она может быть низкой, средней и высокой, каждой категории присвоим соответствующую оценку 1,2 и 3.
Ненормированные канонические коэффициенты дискриминантных функций, приведенные на рис. 4.2.1, используются для построения уравнения дискриминантных функций D1(X), D2(X):
1.) D1(X) =
2.) D2(X) =
Функция | ||
1 |
2 | |
Брался ли кредит ранее |
-2,566 |
3,291 |
Среднемесячный доход семьи |
,290 |
,151 |
Период погашения кредита |
,009 |
,631 |
Размер кредита |
,008 |
-,009 |
Состав семьи заемщика, чел |
-,876 |
-,231 |
Возраст заемщика, лет |
,032 |
,044 |
(Константа) |
-4,286 |
-11,943 |
Рис. 4.2.1. Коэффициенты канонической дискриминантной функции
Проверка функции(й) |
Лямбда Уилкса |
Хи-квадрат |
ст.св. |
Знч. |
от 1 до 2 |
,104 |
55,549 |
12 |
,000 |
2 |
,759 |
6,757 |
5 |
,239 |
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели