рефераты Знание — сила. Библиотека научных работ.
~ Портал библиофилов и любителей литературы ~
Меню
Поиск



бесплатно рефераты Анализ деятельности кредитных организаций

2

1

2

7

Костромская область

1

1

1

8

Курская область

1

1

1

9

Липецкая область

1

1

1

10

Московская область

3

3

3

11

Орловская область

1

1

1

12

Рязанская область

1

1

1

13

Смоленская область

1

1

1

14

Тамбовская область

1

1

1

15

Тверская область

2

1

2

16

Тульская область

1

1

1

17

Ярославская область

1

1

1

18

г. Москва

3

3

3

19

Республика Карелия

2

1

2

 20

Республика Коми

1

1

3

21

Архангельская область

1

1

1

22

Ненецкий автономный округ

1

1

1

23

Вологодская область

3

1

2

24

Калининградская область

2

1

2

25

Ленинградская область

2

1

2

26

Мурманская область

1

1

1

27

Новгородская область

1

1

1

28

Псковская область

1

1

1

29

г. Санкт-Петербург

3

3

3

30

Республика Адыгея (Адыгея)

1

1

1

31

Республика Дагестан

1

1

1

32

Республика Ингушетия

1

1

1

33

Кабардино-Балкарская Республика

1

1

1

34

Республика Калмыкия

1

1

1

35

Карачаево-Черкесская Республика

1

1

1

36

Республика Северная Осетия-Алания

1

1

1

37

Чеченская Республика

2

1

2

38

Краснодарский край

3

2

3

39

Ставропольский край

2

2

3

40

Астраханская область

1

1

1

41

Волгоградская область

2

1

3

42

Ростовская область

3

2

3

43

Республика Башкортостан

3

3

3

44

Республика Марий Эл

1

1

1

45

Республика Мордовия

2

2

2

46

Республика Татарстан (Татарстан)

3

3

3

47

Удмуртская Республика

3

2

3

48

Чувашская Республика - Чувашия

2

1

2

 

Пермский край

 

 

 

49

Кировская область

3

3

3

50

Нижегородская область

2

1

3

51

Оренбургская область

3

2

3

52

Пензенская область

2

2

2

53

Самарская область

2

1

2

54

Саратовская область

3

3

3

55

Ульяновская область

2

2

3

56

Курганская область

1

1

1



Заключение

Правило классификации на основе метода главных компонент:

Если объем выданных кредитов физическим лицам = малое,  объем кредитов, выданных физическим лицам на покупку жилья = малое, объем выданных ипотечных жилищных кредитов физическим лицам =малое, объем выданных кредитов индивидуальным предпринимателям = малое, то класс = 1

Если объем выданных кредитов физическим лицам = среднее,  объем кредитов, выданных физическим лицам на покупку жилья = среднее, объем выданных ипотечных жилищных кредитов физическим лицам = среднее, объем выданных кредитов индивидуальным предпринимателям = среднее, то класс = 2

Если объем выданных кредитов физическим лицам = большое,  объем кредитов, выданных физическим лицам на покупку жилья = большое, объем выданных ипотечных жилищных кредитов физическим лицам = большое, объем выданных кредитов индивидуальным предпринимателям = большое, то класс = 3

Правило классификации на основе кластерного анализа:

Правило классификации для первого кластера:

Если объем выданных кредитов физическим лицам =большой,  объем кредитов, выданных физическим лицам на покупку жилья = малое, объем выданных ипотечных жилищных кредитов физическим лицам = малое, объем выданных кредитов индивидуальным предпринимателям = малое, то класс = 1.

Правило классификации для второго кластера:

Если объем выданных кредитов физическим лицам = малый,  объем кредитов, выданных физическим лицам на покупку жилья = среднее, объем выданных ипотечных жилищных кредитов физическим лицам = среднее, объем выданных кредитов индивидуальным предпринимателям = среднее, то класс = 2.

Правило классификации для третьего кластера:

Если объем выданных кредитов физическим лицам = средний,  объем кредитов, выданных физическим лицам на покупку жилья = большой, объем выданных ипотечных жилищных кредитов физическим лицам =большой, объем выданных кредитов индивидуальным предпринимателям = большой, то класс = 3.

На основе результатов дерева решений:

Если средневзвешенная процентная ставка <= 14 и объем выданных кредитов физ. лицам<= 4082560, то класс 2 (14/1 объектов),

Если средневзвешенная процентная ставка <= 14 и объем выданных кредитов физ. лицам >4082560, то класс 3 (9 объектов),

Если средневзвешенная процентная ставка > 14 и объем выданных кредитов физ. лицам <= 2663564, то класс 1 (28 объектов),

Если  средневзвешенная процентная ставка > 14 и объем выданных кредитов физ. лицам на покупку жилья >2663564 и <=3518255 то класс 2 (2 объекта).

Если  средневзвешенная процентная ставка > 14 и объем выданных кредитов физ. лицам на покупку жилья >2663564 и >3518255 то класс 3 (3/1 объекта).

На основе результатов интеллектуального анализа данных  можно сделать следующий вывод.

Принадлежность региона к первому классу указывает на малый объем сделок между населением и кредитными организациями. К основной  причине сложившейся ситуации можно низкий уровень доходности населения и высокие процентные ставки, вследствие чего имеют место  многократные случаи невозвращения процентов по займу.  К данному классу относятся регионы Южного федерального округа, несколько областей Центрального Федерального округа.

Классификация региона по второму классу говорит о средних показателях активности населения в сфере кредитования. Данный фактор свидетельствует о среднем уровне доходов населения, что в свою очередь  говорит о возможности приобретать жилье и вести бизнес за счет заемных средств у банка. К таким регионам относятся Чеченская республика, Ставропольский край, Республика Мордовия и т.д.

Принадлежность региона к третьему классу говорит об успешности во взаимодействии населения  кредитных услуг.  Однако к таким регионам относятся  малая доля регионов страны: Московская область, Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Ростовская область.  Данный факт говорит,  как об  относительно высокой доходности населения, так и об установившемся уровне доверия между заемщиками и кредиторами. Население этих регионов сознательно вступает во взаимодействие с кредитной системой для ведения бизнеса покупки товаров и жилья.


Страницы: 1, 2, 3


Новости
Мои настройки

   бесплатно рефераты  Наверх  бесплатно рефераты  

© 2009 Все права защищены.