Курсовая работа: Многомерный статистический анализ в системе SPSS
Рис. 15 Полная объясненная дисперсия
По таблице «Полной объясненной дисперсии» видно, что выделены 3 фактора, объясняющие 74,8 % вариаций переменных – построенная модель достаточно хорошая.
Теперь интерпретируем факторные признаки по «Матрице повернутых компонент»: (Рис.16).
Рис. 16 Матрица повернутых компонент
Фактор 1 наиболее тесно связан с уровнем реализации продуктов и имеет обратную зависимость от непроизводственных расходов.
Фактор 2 наиболее тесно связан с удельным весом закупочных материалов в общих расходах и удельным весом потерь от брака и имеет обратную зависимость от премий и вознаграждений на одного работника.
Фактор 3 наиболее тесно связан с уровнем фондоотдачи и оборачиваемость оборотных средств и имеет обратную зависимость от среднегодовой стоимости основных производственных фондов.
2. Указать наиболее благополучные и перспективные предприятия.
Для того, чтобы выявить наиболее благополучные предприятия проведем сортировку данных по 3 факторным признакам по убыванию. (Рис.17)
Рис. 17
Наиболее благополучными предприятиями следует считать: 13,4,5, так как в целом по 3 факторам их показатели занимают наиболее высокие и стабильные позиции.
Глава 4. Дискриминантный анализ
Оценка кредитоспособности юридических лиц в коммерческом банке
В качестве значимых показателей, характеризующих финансовое состояние организаций-заемщиков, банком выбраны шесть показателей (табл. 4.1.1):
QR (Х1) — коэффициент срочной ликвидности;
CR (Х2) — коэффициент текущей ликвидности;
EQ/TA (Х3) — коэффициент финансовой независимости;
TD/EQ (Х4) — суммарные обязательства к собственному капиталу;
ROS (Х5) — рентабельность продаж;
FAT (Х6) — оборачиваемость основных средств.
Таблица 4.1.1. Исходные данные
|
Заемщик |
QR |
CR |
EQ/TA |
TD/EQ |
ROS, % |
К-во Просмотров: 577
Бесплатно скачать Курсовая работа: Многомерный статистический анализ в системе SPSS
|