параметрів, відповідних кожному осередку. У кожну клітинку в загальному випадку потрапляє кілька об'єктів. Тому обчислюється або середнє значення параметра об'єктів кожного осередку або мінімальне або максимальне значення. Якщо в осередок не потрапив жоден об'єкт (осередку відповідає мертвий нейрон), то в якості значення комірки береться вага нейрона, відповідний даному параметру. Виділяються діапазони значень параметра. Кожному діапазону ставиться у відповідність колір (або відтінок сірого), і осередки карти розфарбовуються відповідними кольорами.
Проведемо кластеризацию 18 провідних банків РФ (2013 г.) по підібраним змінним. За допомогою самоорганізованих карт Кохонена можна подивитися залежності між різними показниками банків і виділити сегменти банків, об'єднавши їх за схожими ознаками. Результати відображаються на картах. Кожному показнику відповідає своя карта.
Досліджуємо фрагмент карти, що складається з чотирьох входів, який наведено на малюнку:
На одній з карт виділяємо область з найбільшими значеннями показника. Далі має сенс вивчити ці ж нейрони на інших картах.
На першій карті найбільші значення мають об'єкти, розташовані у верхньому правому куті. Розглядаючи одночасно всі карти, ми можемо сказати, що ці ж об'єкти мають найбільші значення показника, зображеного на другій і третій картах. Можна сказати, що це банки процвітаючі та прибуткові. Також по розмальовці цих карт можна зробити висновок, що існує взаємозв'язок між цими показниками.
Також ми можемо визначити, наприклад, таку характеристику: кластер, розташований у верхньому лівому куті, характеризується низькими значеннями показників РА (рентабельність активів), РСС (рентабельність власних коштів), РЗС (рентабельність позикових коштів) і РКО (рентабельність комісійних операцій)
Ця інформація дозволяє так охарактеризувати кластер: це банки з низькими показниками рентабельності, тобто банки менш прибуткові в порівнянні з іншими.
Тут ми бачимо сформовані кластери, кожен з яких виділено окремим кольором.
Наприклад, в один і той же кластер (перший) були згруповані банки з середньою рентабельністю активів і власних коштів, з низькою рентабельністю позикових коштів і з більш високим доходом від комісійних операцій.
Розглянемо тепер залишилися кластери.
кластер характеризується високою рентабельністю активів, власних і позикових коштів, але низькими показниками рентабельності комісійних операцій.
кластер характеризується високими значеннями за всіма чотирма показниками. У цьому кластері знаходиться всього один банк.
І, нарешті, останній кластер-третій. У нього входить найбільша кількість банків. У даний кластер входять банки з відносно високою рентабельний активів і власних коштів, але низькими значеннями позикових коштів і комісійних операцій.
У результаті кластеризації банки зі схожими характеристиками потрапили в один кластер, і тому для них можна застосовувати однакові норми і правила, що дозволяють поліпшити фінансовий стан декількох банків відразу.
На мій погляд, двовимірне подання фінансової інформації є більш потужним засобом, ніж звичайне одномірне ранжування банків. Воно дає набагато більше інформації для фінансових аналітиків і полегшує виявлення неравномерностей у великих масивах фінансових даних.
Як правило, надійність банку безпосередньо залежить від величини його активів. Справедливість цієї тези доводить хоча б те, що з публикуемого далі рейтингу банків з найбільшими активами в Росії на лютий 2014 року, лише лічені одиниці не потрапили в торішній рейтинг найнадійніших банків lt; # justify gt; Даний рейтинг надійності був сформований на основі оцінок, виданих банкам відомими міжнародними агентствами, такими як Fitch, Moody s, Standard amp; Poor s, а також Національним Рейтинговим Агентством.
Рейтинг надійності банків Росії 2013
Перше місце в рейтингу надійності по праву зайняв Ощадбанк Росії, який за обсягом операцій з фіз. особами обігнав всі інші установи подібного роду. Його показник достатності власного капіталу - 16,3%, що досить непогано. Крім того, банк додатково підтримується державою lt; # justify gt; 3.4 Опис результатів та їх аналіз
Завдяки системі самоорганізованих карт Кохонена можна вирішити завдання пошуку схожих об'єктів та їх угруповання. Самоорганізуючі карти Кохонена володіють і іншими можливостями. Вони дозволяють також представити отриману інформацію в...
