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 z_j как линейную комбинацию гипотетических факторов:

Z_j =a_j1 F₁ +a_j2 F₂ +...+a_jm F_m (j=1,2...n), где

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

a_ji – вес фактора i в компоненте j;

m – количество факторов;

n – количество показателей.

Можно выделить следующие этапы построения факторной матрицы:

1. Создаем исходную матрицу {{x_ij }} размерности (n _* m), где m – количество характеристик, а n – количество исследуемых банков.

2. Строим корреляционную матрицу R={{r_ij }},

имеющую размерность m _* m:

2.1 Строим ковариационную матрицу: C=X^T _* X/n :

2.2 Строим корреляционную матрицу:

R={{r_ij }},

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

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--