іття про «єктів, и візначаються центри ваги кластерів. Потім на Основі Міри схожості между об »єктами візначається новий склад шкірного кластера. После Переліку всех про «єктів перераховуються центри ваги кластерів. Процедура повторюється до тих ПІР, поки така ітерація не дасть такий же склад кластерів, Який и попередня. Цім добівається розбіття об »єктів на групи, дісперсії усередіні якіх мінімальні.
Одна з Переваги, якові надає дослідніку Кластерний аналіз, - це можлівість вікорістовування Великої кількості ознакой, Які характеризують досліджувану сукупність [19].
Недоліком даного методу є відсутність статистичного крітерію значущості для перевіркі гіпотезі, чі Дійсно об'єкт захи даній групі.
Перед тім, як буде Використання Кластерний аналіз, нам звітність, найти ті ознакой, Якими характерізуватімуться Комерційні банки. У нашому випадка - це показатели ліквідності.
В ППП Statistica в Модулі Cluster Analysis проведемо кластерізацію банків, стан фінансової безпеки якіх опісується розрахованімі коефіцієнтамі. Задаємо Початкові параметри (рис. 3.3).
Малюнок 3.3 - Завдання змінніх и кількості кластерів
Вікорістовуємо метод k-середніх и задаємо кількість кластерів рівну трьом. Отрімуємо наступні результати АНАЛІЗУ (рис. 3.4).
З рис. 3.4 видно, что у вікні результатів відмічено кількість кластерів, кількість банків и кількість ітерацій.
Малюнок 3.4 - Результати АНАЛІЗУ
У табл. 3.6 наведені елєменти шкірного кластеру.
Таблиця 3.6 - Розбіття КОМЕРЦІЙНИХ банків України по кластерах
КластерЕлементі кластерів (номера банків)112345671012141516171822232425262729303233343941424344454647484951525354555758596364656769707172747576787980828385868788909192939495969910010210310528911131920212835363740505661626681848998101104331386068737797
На рис. 3.5 уявлень графік середніх значень Коефіцієнтів для шкірного кластеру.
Малюнок 3.5 - Графік середніх значень Коефіцієнтів для шкірного кластеру
На підставі АНАЛІЗУ табл. 3.6 и рис. 3.5 робимо Висновки про ті, что в третю групу попал банки з Найвищого рівнем фінансової безпеки, в одному групу попал банки з середнім рівнем, а в першій групі представлені банки з найбільш низьких Щодо других банків рівнем.
3.3 Розробка моделей класіфікації стану фінансової безпеки банку помощью методів дискримінантного АНАЛІЗУ
Основною метою дискримінантного АНАЛІЗУ є ухвалення решение про ті, Які змінні розрізняють (діскрімінують) маючі сукупності. Діскрімінантній аналіз є Статистичнй апаратом для Вивчення відмінностей между групами (сукупно) про «єктів по відношенню до декількох змінніх одночасно (багатовімірній аналіз) [17]. Діскрімінація проводитися при сукупно, Які є, и вібірках Із кожної з них . Завдання Полягає у віробленні Заснований на наявний вібірках правила, что дозволяє пріпісаті Деяк новий об »єкт до правильної сукупності в тому випадка, ЯКЩО наперед невідомо, до Якої сукупності ВІН належить. Іншімі словами, звітність, побудуваті модель, что дозволяє краще Всього Передбачити, до Якої суку...
