Ательє (табл. 4.2.1):
Х1 - позичальник брав кредит в комерційних банках раніше;
Х2 - середньомісячний дохід сім'ї позичальника, тис. руб.;
Х3 - термін (період) погашення кредиту, років;
Х4 - розмір виданого кредиту, тис. руб.;
Х5 - склад сім'ї позичальника, чол.;
Х6 - вік позичальника, років.
При цьому за ймовірністю повернення кредиту виявлені три групи позичальників:
В§ Група 1 - з низькою ймовірністю погашення кредиту;
В§ Група 2 - зі середньою ймовірністю погашення кредиту;
В§ Група 3 - з високою ймовірністю погашення кредиту. p> Потрібно:
На основі дискримінантного аналізу з використанням пакета SPSS необхідно класифікувати трьох клієнтів банку (за ймовірності погашення кредиту), тобто оцінити приналежність кожного з них до однієї з трьох груп. За результатами розрахунку побудувати значимі дискримінантних функції, їх значимість оцінити за коефіцієнту Уїлкса (О»). У просторі двох дискримінантних функцій для кожної групи побудувати діаграми взаємного розташування спостережень і об'єднану діаграму. Оцінити місце розташування кожного позичальника на цих діаграмах. Виконати інтерпретацію результатів проведеного аналізу.
Таблиця 4.2.1. Вихідні дані
Позичальник
Брався Чи кредит раніше (1 - так, 2 - немає)
Середньомісячний дохід сім'ї позичальника, тис. руб.
Період погашення кредиту, років
Розмір кредиту, тис. руб.
Склад сім'ї позичальника, чол.
Вік позичальника, років
1
1
36,47
10
450
6
43
2
1
47,37
3
260
4
52
3
1
46,85
9
470
3
44
Хід виконання:
Для побудови дискримінантного аналізу в якості залежної змінної виберемо ймовірність своєчасного погашення кредиту клієнтом. Враховуючи, що вона може бути низькою, середньої і високої, кожної категорії присвоїмо відповідну оцінку 1,2 і 3. p> Ненормовані канонічні коефіцієнти дискримінантних функцій, наведені на рис. 4.2.1, використовуються для побудови рівняння дискримінантних функцій D1 (X), D2 (X):
1.) D1 (X) =
2.) D2 (X) =
В
Функція
1...
