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.
- 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);
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.ru/home/default.htm - електронний підручник системи
Statistica.
3. www.aub.com.ua
– офіційний сайт Асоціації українських банків