Использование факторного анализа для построения рейтинга банков

Автор: Пользователь скрыл имя, 18 Декабря 2010 в 14:52, курсовая работа

Описание работы

В факторном анализе предполагается, что наблюдаемые переменные являются линейной комбинацией некоторых латентных (гипотетических или ненаблюдаемых) факторов. Некоторые из этих факторов допускаются общими для двух и более переменных, а другие -- характерными для каждого параметра в отдельности.

Содержание

Введение 3
Методология факторного анализа 4
Описание программы 8
Приложение 9
Формат файлов 9
Таблица исходных данных 9
Факторная матрица 10
Матрица факторного отображения 11
Графическое представление

Работа содержит 1 файл

45.doc

— 115.00 Кб (Скачать)

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ 

Кафедра МО САПР 
 
 
 
 
 
 

Использование факторного анализа  для построения рейтинга банков. 
 
 
 

                Курсовая  работа

                студентов  второй  группы

                третьего   курса

                факультета  прикладной

                математики  и информатики

                Бескоровайного  А.А.  и 

                Лейнова В. А. 
                 

                Научный руководитель:

                Ковалев М.М. 
                 
                 
                 
                 
                 
                 
                 
                 
                 

Минск, 1997.

 

Содержание

 
Введение 3
Методология факторного анализа 4
Описание  программы 8
Приложение 9
      Формат файлов 9
      Таблица исходных данных 9
      Факторная матрица 10
      Матрица факторного отображения 11
      Графическое представление 12

 

  Введение

  В факторном анализе предполагается, что наблюдаемые переменные являются линейной комбинацией некоторых  латентных (гипотетических или ненаблюдаемых) факторов. Некоторые из этих факторов допускаются общими для двух и  более переменных, а другие -- характерными для каждого параметра в отдельности.

     Применительно к построению банковских рейтингов  реальную картину состояния дает методика, основанная на применении двухфакторного анализа, которая позволяет представить  банки точками на плоскости, координатными осями которой являются [построенные] факторы, что особенно удобно для составления динамических рейтингов, когда при анализе состояния системы во времени точки, указывающие на состояние банков, превращаются в диаграммы.

 

     Методология факторного анализа.

  Необходимо  попытаться наиболее полно проанализировать разнообразные показатели, характеризующие  в нашем случае состояние банков. Для этого необходимо свести их к  меньшему числу некоторых факторов. Представим каждый рейтинговый показатель zj как линейную комбинацию гипотетических факторов:

  Zj=aj1F1+aj2F2+...+ajmFm  (j=1,2...n), где

  Fi – значение i-го фактора для данной (j-ой) компоненты;

  aji вес фактора i в компоненте j;

  m – количество факторов;

  n – количество показателей.

  Можно выделить следующие этапы построения факторной  матрицы:

  1. Создаем исходную матрицу {{xij}} размерности (n * m), где m – количество   характеристик, а n – количество исследуемых банков.
  2. Строим корреляционную матрицу R={{rij}},

имеющую размерность m * m:

    1. Строим ковариационную матрицу: C=XT*X/n :

    1. Строим  корреляционную матрицу:

        R={{rij}},  

2.3  На основе построенной корреляционной матрицы строим редуцированную корреляционную матрицу: 

      3. В методе  главных факторов на 1-ом этапе  вычислений ищут коэффициенты  при первом факторе так, чтобы сумма вкладов в суммарную общность была максимальной   
 

  Максимум  V1 должен быть обеспечен при условии 

  

     Чтобы максимизировать функцию n переменных воспользуемся методом множителей Лагранжа, с помощью которого приходим к выводу, что искомая функция является ничем иным как максимальным собственным значением уравнения

                                                det(R-lE)=0  (2),

где R- редуцированная корреляционная матрица, полученная в пункте 2.

     Далее, подставив найденное значение  l1 и получив одно из возможных решений (q11 ,q21, ... , qn1) уравнения (2), являющихся в свою очередь собственным вектором, соответствующим данному собственному значению и, для удовлетворения выражению (1), разделив на корень из суммы их квадратов и умножив на квадратный корень из собственного значения, получим

  

 

что представляет собой искомый коэффициент при  факторе F1 в факторном отображении пункта 1.

     l1 вычисляется по формуле:

     l1=max{p1j}, где вектор p=R*q1

     Вектор  q1 находится при помощи следующего итерационного процесса:

     Вычисляем R, R2, R4,... до тех пор, пока не будет выполняться условие |b(i)-b(i/2)|<e, где b(i) вектор, j-ый элемент которого равен частному от деления суммы j-ой строки матрицы Ri на максимальную из сумм элементов строк матрицы Ri , а в качестве e берется заранее выбранная точность вычислений. По окончании процесса в качестве вектора q берется вектор a(i).

     4.Для определения  коэффициентов при втором факторе  F2 необходимо максимизировать функцию

что делается аналогично вычислениям для 1-го фактора, только вместо матрицы R используется матрица

  

     Полученную  факторную матрицу F размерности m*2 вращаем путем умножения на матрицу поворота

       ,

где a-угол поворота, изменяющийся от 0 до p/2 с шагом p/720.

      Окончательный поворот будет произведен на угол, при котором выполнится критерий Варимакс: 

  Где r  —   число факторов.

  Умножив справа исходную матрицу Х на построенную Fпов,  получим окончательную матрицу, показывающую расположение банков в новых координатах (факторах F1 , F2).

 

   Описание программы.

     Для компьютерной реализации описанного выше метода нами, с помощью среды Delphi 2.0, была создана программа rating, функционирующая под управлением операционной системы Windows-95.

1. После  запуска программа предлагает  пользователю загрузить исходные  данные о состоянии банков  за некоторые периоды времени.  Исходные файлы хранятся в  специальном формате (см. приложение 1).

  1. Данные загружаются в таблицы (по годам), где и могут быть просмотрены (см. приложение 2)

В прилагаемом  ниже примере исходными данными  является файл по состоянию на 1995 код  со следующими показателями, характеризующими банки :

a1=Активы

a2=Капитал

a3=Капитал/активы  в %

a4=.Вложения  в другие банки

a5=Вложения в экономику

a6=Вложения  всего 

  1. По нажатию  соответствующей кнопки на панели управления программой, будут построены и  отображены матрицы факторного отображения (см приложение 4) ,за каждый из периодов времени. Данные матрицы образуются из факторных матриц, описывающих вклад каждого из показателей в общий фактор (см. приложение 3)
 
  1. По желанию  пользователя может быть построен график, показывающий положение банков на факторной плоскости и динамику их развития во времени (см. приложение 5).

  Приложение.

1. Формат файлов

Файлы, используемые в нашей программе  представляют собой текстовые файлы, в которых в качестве разделителей используются пробелы.

В первом столбце файла хранятся названия обрабатываемых банков, а в первой строке – названия показателей, характеризующих их деятельность.

 

2. Таблица исходных  данных

3. Факторная матрица

 
Показатель F1 F2
a1=Активы 0.940 0.264
a2=Капитал 0.949 0.198
a3=Капитал/активы  в % 0.829 0.436
a4=Вложения  в другие банки 0.602 0.539
a5=Вложения в экономику 0.834 0.425
a6=Вложения  всего 0.922 0.335
 
 

 

   4.Матрица факторного отображения 

 

   5. Графическое представление  

   Прямоугольной областью обозначается положение банка на факторной плоскости по состоянию на 1995 год, а круглой областью такого же цвета обозначается положение того же банка по состоянию на 1996 год.

Информация о работе Использование факторного анализа для построения рейтинга банков