Главная
Случайная страница
Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Анализ состояния предприятий с учетом трёх признаков
Добавим ещё один показатель –Активы в 2014 г. (млрд. руб.)
Признак
| Преуспевающие банки
S1
| X1(1)
| X2(1)
| X3(1)
| X4(1)
| Выручка в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
| Операционная прибыль в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
| Чистая прибыль в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
| Активы в 2014 г. (млрд. руб).
|
|
|
|
|
X1(1) – «Сбербанк»
X2(1) – «Альфа банк»
X3(1) – «ВТБ 24»
X4(1) – «Банк Русский Стандарт»
Признак
| Кризисные предприятия S2
| X1(2)
| X2(2)
| X3(2)
| X4(2)
| Выручка в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
| Операционная прибыль в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
| Чистая прибыль в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
| -7
| Активы в 2014 г. (млрд. руб).
|
|
|
|
|
X1(2) – «Петрокомерц»
X2(2) – «МДМ Банк»
X3(2) – «Приват Банк»
X4(2) – «КМБ»
3. Для групп предприятий S1 и S2 составим векторы средних (соответственно а1 и а2), а также их разность
а1 = а а1 = 2 а1 =
а1-а2 = а1+а2 =
4. Вычислим ковариационные матрицы М1 и М2, где m1 и m2 количество преуспевающих и кризисных предприятий соответственно
4.1. Ковариационная матрица М1
| 1023,75
|
|
|
|
|
|
| (X1(1)-a1)=
| 416,5
|
| (X1(1)-a1)T=
| 978,7
| 331,7
| 321,3
| 4076,3
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 423,75
|
|
|
|
|
|
| (X2(1)-a1)=
| -41,5
|
| (X2(1)-a1)T=
| 292,5
| -38,2
| -101,2
| -1244,9
|
| -38
|
|
|
|
|
|
|
| -1400
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| -676,25
|
|
|
|
|
|
| (X3(1)-a1)=
| -102,5
|
| (X3(1)-a1)T=
| -512,3
| -102,1
| -9,3
| -878,4
|
| -19
|
|
|
|
|
|
|
| -922
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| -771,25
|
|
|
|
|
|
| (X4(1)-a1)=
| -272,5
|
| (X4(1)-a1)T=
| -732,6
| -191,6
| -207,7
| -1992,1
|
| -238
|
|
|
|
|
|
|
| -2022
|
|
|
|
|
|
|
(X1(1)-a1)(X1(1)-a1)T=
|
| 339577,9
| 328930,9
|
| 407628,6
| 138153,1
| 133821,5
|
| 288716,5
| 97851,5
| 94783,5
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| (X2(1)-a1)(X2(1)-a1)T=
| 123946,9
| -16187,3
| -42883,5
| -527526
| -12138,8
| 1585,3
| 4199,8
| 51663,35
| -11115
| 1451,6
| 3845,6
| 47306,2
| -409500
|
|
|
|
|
|
|
|
| (X3(1)-a1)(X3(1)-a1)T=
| 346442,9
| 69045,13
| 6289,125
|
| 52510,75
| 10465,25
| 953,25
|
| 9733,7
| 1939,9
| 176,7
| 16689,6
| 472340,6
| 94136,2
| 8574,6
| 809884,8
|
|
|
|
|
| (X4(1)-a1)(X4(1)-a1)T=
| 565017,8
| 147771,5
| 160188,6
|
| 199633,5
|
| 56598,25
| 542847,3
| 174358,8
| 45600,8
| 49432,6
| 474119,8
|
| 387415,2
| 419969,4
|
|
|
|
|
|
| Сумма =
| 2037352
| 540207,3
| 452525,1
|
| 647634,1
| 202414,6
| 195572,8
|
|
| 146843,8
| 148238,4
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
М1 =
| 679117,2
| 180069,1
| 150841,7
|
|
| 67471,53
| 65190,92
| 794108,5
|
| 48947,93
| 49412,8
|
|
| 658645,4
| 655317,1
|
|
4.2. Ковариационная матрица М2
(X1(2)-a2)=
|
|
|
|
|
|
|
| 170,5
|
| (X1(2)-a2)T=
| 301,1
| 195,3
| 41,2
| 440,9
| 44,25
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| (X2(2)-a2)=
| -64
|
|
|
|
|
|
| 2,5
|
| (X2(2)-a2)T=
| -53,5
| -4,5
| -4,1
| -214,3
| -4,75
|
|
|
|
|
|
| -221
|
|
|
|
|
|
|
(X3(2)-a2)=
| -104
|
|
|
|
|
|
| -57,5
|
| (X3(2)-a2)T=
| -111,1
| -67,8
| -111,1
| 157,9
| 13,25
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| (X4(2)-a2)=
| -154
|
|
|
|
|
|
| -115,5
|
| (X4(2)-a2)T=
| -145,6
| -124,5
| -145,6
| -384,5
| -52,75
|
|
|
|
|
|
| -388
|
|
|
|
|
|
|
(X1(2)-a2)(X1(2)-a2)T=
| 96954,2
| 62886,6
| 13266,4
| 142000,4
| 51337,55
| 33298,65
| 7024,6
| 75189,65
| 13323,68
| 8642,025
| 1823,1
| 19514,03
| 141215,9
| 91595,7
| 19322,8
| 206826,7
|
|
|
|
|
| (X2(2)-a2)(X2(2)-a2)T=
|
|
| 262,4
| 13719,36
| -133,75
| -11,25
| -10,25
| -535,913
| 254,125
| 21,375
| 19,475
| 1018,234
| 11823,5
| 994,5
| 906,1
| 47374,67
|
|
|
|
|
| (X3(2)-a2)(X3(2)-a2)T=
| 11554,4
| 7051,2
| -1924
| -16427,3
| 6388,25
| 3898,5
| -1063,75
| -9082,41
| -1472,08
| -898,35
| 245,125
| 2092,904
| -15554
| -9492
|
| 22113,7
|
|
|
|
|
| (X4(2)-a2)(X4(2)-a2)T=
| 22422,4
|
| 8177,4
| 59226,09
| 16816,8
| 14379,75
| 6133,05
| 44419,57
| 7680,4
| 6567,375
| 2801,025
| 20286,86
| 56492,8
|
| 20602,8
|
|
|
|
|
|
| Сумма =
| 134355
| 89398,8
| 19782,2
| 198518,5
| 74408,85
| 51565,65
| 12083,65
| 109990,9
| 19786,13
| 14332,43
| 4888,725
| 42912,03
| 193978,2
| 131404,2
| 43421,7
|
|
|
|
|
|
| М2 =
| 44785
| 29799,6
| 6594,067
| 66172,84
| 24802,95
| 17188,55
| 4027,883
| 36663,63
| 6595,375
| 4777,475
| 1629,575
| 14304,01
| 64659,4
| 43801,4
| 14473,9
| 141844,7
| 6. Найдём общую ковариационную матрицу М
М =
| 482601,5
| 139912,5
| 104957,2
|
|
| 56440,06
| 46145,87
| 553848,1
| 106995,6
| 35816,94
| 34028,25
| 396341,4
|
| 468297,9
| 446527,3
|
|
7. Найдём обратную матрицу М-1
| 9,48E-06
| -3,6E-05
| 3,78E-05
| -1,4E-06
| M-1=
| -2,3E-05
| 0,000213
| -0,00017
| -3,6E-06
| -3,2E-05
| -2,2E-05
| 0,000516
| -2,7E-05
| 2,24E-06
| -7,7E-06
| -3,7E-05
| 3,06E-06
| 9,48E-06
| -3,6E-05
| 3,78E-05
| -1,4E-06
|
8. Найдём произведение транспонированной разности векторов средних групп предприятий (а1-а2)Т и обратной общей ковариационной матрицы M-1
(а1-а2)T=
| 1105,915
| 218,3625
| 291,8375
| 2117,435
|
|
|
|
|
| (а1-а2)T M-1=
| 0,000968
| -0,01575
| 0,077702
| -0,00387
|
|
|
|
|
| 1/2 (а1-а2)T M-1=
| 0,000484
| -0,00787
| 0,038851
| -0,00193
|
Для определения достоверности:
- Вычислим расстояние Махаланобиса:
=11,98047759
= 3,461282652
- Найдем и
0,707106781
2,121320344
- Найдем
р=4
=1- =1-F(1,974932953) = 1-0,975862 =0,05
= 0,244562221
= 0,264169542
= 1,193242693
= 0,06385973
Достоверность прогноза равна = 0,93614027
Итак, = 3,0469056 > =2
Продолжаем вычисления для нахождения оптимального р
Добавим ещё один показатель – Собственный капитал в 2014 г. (млрд. руб.)
Признак
| Преуспевающие банки S1
| X1(1)
| X2(1)
| X3(1)
| X4(1)
| Выручка в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
| Операционная прибыль в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
| Чистая прибыль в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
| Активы в 2014 г. (млрд. руб).
|
|
|
|
| Собственный капитал в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
|
X1(1) – «Сбербанк»
X2(1) – «Альфа банк»
X3(1) – «ВТБ 24»
X4(1) – «Банк Русский Стандарт»
Признак
| Кризисные предприятия S2
| X1(2)
| X2(2)
| X3(2)
| X4(2)
| Выручка в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
| Операционная прибыль в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
| Чистая прибыль в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
| -7
| Активы в 2014 г. (млрд. руб).
|
|
|
|
| Собственный капитал в 2014 г. (млрд. руб.)
|
|
|
|
|
X1(2) – «Петрокомерц»
X2(2) – «МДМ Банк»
X3(2) – «Приват Банк»
X4(2) – «КМБ»
5. Для групп предприятий S1 и S2 составим векторы средних (соответственно а1 и а2), а также их разность
а1 = а2 =
а1-а2 = а1+а2 =
6. Вычислим ковариационные матрицы М1 и М2, где m1 и m2 количество преуспевающих и кризисных предприятий соответственно
6.1. Ковариационная матрица М1
(X1(1)-a1)=
| 1023,75
|
| (X1(1)-a1)T=
| 978,7
| 331,7
| 321,3
| 4076,3
| 2154,2
| 416,5
|
|
|
|
|
| 2164,75
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| (X2(1)-a1)=
| 423,75
|
| (X2(1)-a1)T=
| 292,5
| -38,2
| -101,2
| -1244,9
| -387,2
| -41,5
|
| -38
|
| -1400
|
| -314,25
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| (X3(1)-a1)=
| -676,25
|
| (X3(1)-a1)T=
| -512,3
| -102,1
| -9,3
| -878,4
| -702,1
| -102,5
|
| -19
|
| -922
|
| -724,25
|
|
(X4(1)-a1)=
| -771,25
|
| (X4(1)-a1)T=
| -732,6
| -191,6
| -207,7
| -1992,1
| -1087,5
| -272,5
|
| -238
|
| -2022
|
| -1126,25
|
|
(X1(1)-a1)(X1(1)-a1)T=
| 1001944,125
| 339577,9
| 328930,875
|
| 2205362,25
| 407628,55
| 138153,1
| 133821,45
|
| 897224,3
| 288716,5
| 97851,5
| 94783,5
|
|
| 4251472,8
|
| 1395727,2
|
| 9357844,8
| 2118640,825
| 718047,6
| 695534,175
|
| 4663304,45
|
|
|
|
|
|
|
(X2(1)-a1)(X2(1)-a1)T=
| 123946,875
| -16187,25
| -42883,5
| -527526,4
| -164076
| -12138,75
| 1585,3
| 4199,8
| 51663,35
| 16068,8
| -11115
| 1451,6
| 3845,6
| 47306,2
| 14713,6
| -409500
|
|
|
|
| -91918,125
| 12011,35
| 31802,1
| 391209,8
| 121677,6
|
|
|
|
|
|
| (X3(1)-a1)(X3(1)-a1)T=
| 346442,875
| 69045,13
| 6289,125
|
| 474795,125
| 52510,75
| 10465,25
| 953,25
|
| 71965,25
| 9733,7
| 1939,9
| 176,7
| 16689,6
| 13339,9
| 472340,6
| 94136,2
| 8574,6
| 809884,8
| 647336,2
| 371033,275
| 73945,93
| 6735,525
| 636181,2
| 508495,925
|
|
|
|
|
|
| (X4(1)-a1)(X4(1)-a1)T=
| 565017,75
| 147771,5
| 160188,625
|
| 838734,375
| 199633,5
|
| 56598,25
| 542847,3
| 296343,75
| 174358,8
| 45600,8
| 49432,6
| 474119,8
|
| 1481317,2
| 387415,2
| 419969,4
|
|
| 825090,75
| 215789,5
| 233922,125
|
| 1224796,875
|
|
|
|
|
|
| Сумма =
| 2037351,625
| 540207,3
| 452525,125
|
| 3354815,75
| 647634,05
| 202414,6
| 195572,75
|
| 1281602,1
|
| 146843,8
| 148238,4
|
| 922367,5
| 5795630,6
|
| 1965951,2
|
|
| 3222846,725
|
| 967993,925
|
| 6518274,85
|
|
|
|
|
|
|
М1 =
| 679117,2083
| 180069,1
| 150841,7083
|
| 1118271,917
| 215878,0167
| 67471,53
| 65190,91667
| 794108,5
| 427200,7
|
| 48947,93
| 49412,8
|
| 307455,8333
| 1931876,867
| 658645,4
| 655317,0667
|
| 4248728,667
| 1074282,242
| 339929,1
| 322664,6417
|
| 2172758,283
|
6.2. Ковариационная матрица М2
(X1(2)-a2)=
|
|
| (X1(2)-a2)T=
| 301,1
| 195,3
| 41,2
| 440,995
| 540,5675
| | 170,5
|
| | 44,25
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
(X2(2)-a2)=
| -64
|
| (X2(2)-a2)T=
| -53,5
| -4,5
| -4,1
| -210,365
| -145,423
| | 2,5
|
| | -4,75
|
| | -221
|
| | -134
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
| | (X3(2)-a2)=
| -104
|
| (X3(2)-a2)T=
| -111,1
| -67,8
| 18,5
| 156,955
| 8,10075
| | -57,5
|
| | 13,25
|
| |
|
| | -4
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
| | (X4(2)-a2)=
| -154
|
| (X4(2)-a2)T=
| -145,6
| -124,5
| -53,1
| -381,5
| -375,553
| -115,5
|
| -52,75
|
| -388
|
| -303
|
|
(X1(2)-a2)(X1(2)-a2)T=
| 96954,2
| 62886,6
| 13266,4
| 142000,4
| 171808,735
| 51337,55
| 33298,65
| 7024,6
| 75189,65
| 90973,25875
| 13323,675
| 8642,025
| 1823,1
| 19514,03
| 23610,36188
| 141215,9
| 91595,7
| 19322,8
| 206826,7
| 250243,1575
| 132785,1
| 86127,3
| 18169,2
| 194478,8
| 235303,2675
|
|
|
|
|
|
|
(X2(2)-a2)(X2(2)-a2)T=
|
|
| 262,4
| 13719,36
| 9947,04
| -133,75
| -11,25
| -10,25
| -535,9125
| -388,55625
| 254,125
| 21,375
| 19,475
| 1018,234
| 738,256875
| 11823,5
| 994,5
| 906,1
| 47374,67
| 34348,3725
|
|
| 549,4
| 28724,91
| 20826,615
|
|
|
|
|
|
| (X3(2)-a2)(X3(2)-a2)T=
| 11554,4
| 7051,2
| -1924
| -16427,32
| -728,78
| 6388,25
| 3898,5
| -1063,75
| -9082,413
| -402,93125
| -1472,075
| -898,35
| 245,125
| 2092,904
| 92,849375
| -15554
| -9492
|
| 22113,7
| 981,05
| 444,4
| 271,2
| -74
| -631,82
| -28,03
|
|
|
|
|
|
|
(X4(2)-a2)(X4(2)-a2)T=
| 22422,4
|
| 8177,4
| 59226,09
| 59313,485
| 16816,8
| 14379,75
| 6133,05
| 44419,57
| 44485,11375
| 7680,4
| 6567,375
| 2801,025
| 20286,86
| 20316,79438
| 56492,8
|
| 20602,8
|
| 149439,17
| 44116,8
| 37723,5
| 16089,3
| 116529,3
| 116701,2075
|
|
|
|
|
|
| Сумма =
|
| 89398,8
| 19782,2
| 198518,5
| 240340,48
| 74408,85
| 51565,65
| 12083,65
| 109990,9
| 134666,885
| 19786,125
| 14332,43
| 4888,725
| 42912,03
| 44758,2625
| 193978,2
| 131404,2
| 43421,7
|
| 435011,75
| 184515,3
|
| 34733,9
| 339101,1
| 372803,06
|
|
|
|
|
|
|
М2 =
| 44785
| 29799,6
| 6594,066667
| 66172,84
| 80113,49333
| 24802,95
| 17188,55
| 4027,883333
| 36663,63
| 44888,96167
| 6595,375
| 4777,475
| 1629,575
| 14304,01
| 14919,42083
| 64659,4
| 43801,4
| 14473,9
| 141844,7
| 145003,9167
| 61505,1
|
| 11577,96667
| 113033,7
| 124267,6867
|
9. Найдём общую ковариационную матрицу М
| 482601,4722
| 139912,5
| 104957,1833
|
| 798923,6067
|
| 160453,9778
| 56440,06
| 46145,86667
| 553848,1
| 314726,4411
| М=
| 106995,5833
| 35816,94
| 34028,25
| 396341,4
| 214916,8361
|
| 1331024,178
| 468297,9
| 446527,3111
|
| 2929155,056
|
| 757191,5611
| 254336,1
| 222828,4056
|
| 1531350,647
|
10. Найдём обратную матрицу М-1
| 7,93558E-05
| 0,000102
| -8,83696E-05
| 5,44E-05
| -0,000154063
|
| 0,00030325
| 0,000858
| -0,000759459
| 0,000257
| -0,000719628
| М-1 =
| -0,000369697
| -0,000691
| 0,001126332
| -0,000297
| 0,000745556
|
| 0,000108114
| 0,000202
| -0,000227779
| 8,76E-05
| -0,000233417
|
| -0,00023089
| -0,000457
| 0,000416941
| -0,000184
| 0,000509042
|
11. Найдём произведение транспонированной разности векторов средних групп предприятий (а1-а2)Т и обратной общей ковариационной матрицы M-1
| (а1-а2)T=
| 1105,915
| 218,3625
| 291,8375
| 2117,435
| 983,435
| | |
|
|
|
|
|
| | (а1-а2)т*М-1
| 0,047947091
| 0,077162
| -0,007132815
| 0,033639
| -0,103574246
| |
|
|
|
|
|
| | | 1/2 (а1-а2)T M-1=
| 0,023973546
| 0,038581
| -0,003566408
| 0,016819
| -0,051787123
| | | | | | | | | | | | | |
Для определения достоверности:
- Вычислим расстояние Махаланобиса:
= 38,04701666
= 6,168226379
- Найдем и
0,707106781
2,121320344
- Найдем
p=5
=1- =1-F(2,686533573) = 1 - 0,99639 = 0,00182031
= 0,137235393
= 0,01458960
=0,28125
= 0,000381226
Достоверность прогноза равна = 0,999618774
Итак, = 1,850460554 < =2,236068
Итак, оптимальная размерность признакового пространства р=5
|