Дискриминантный анализ
Дискриминантый
анализ был проведен на следующих 5
банках:
|
|
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Х6 |
Х7 |
|
Военно-Промышленный
Банк |
24725730 |
2935215 |
233 895 |
17 014 208 |
115 018 |
8 610 351 |
7 065 131 |
|
Лето Банк |
23632383 |
2804635 |
2 035 383 |
20 470 190 |
849 594 |
110 127 |
922 |
|
Петрокоммерц |
239442301 |
24 765 041 |
−942 422 |
148 150 883 |
12 907 814 |
75 335 332 |
85 926 871 |
|
Собинбанк |
64613243 |
6 230 502 |
85 803 |
36 244 134 |
2 316 608 |
19 532 992 |
22 431 287 |
|
Газпромбанк |
3399227716 |
416 081 392 |
30 071 605 |
2 275 796 642 |
13 183 069 |
330 876 843 |
1 908 599 855 |
В
процессе проведения дискриминантного
анализа в SPSS
были получены следующие результаты:
|
Военно-Промышленный
Банк |
1 |
1 |
0 |
0 |
|
Лето Банк |
1 |
1 |
0 |
0 |
|
Петрокоммерц |
1 |
0,99624 |
0 |
0,00376 |
|
Собинбанк |
1 |
1 |
0 |
0 |
|
Газпромбанк |
2 |
0 |
1 |
0 |
Данный
результат можно интерпретировать
следующим образом: «Военно-Промышленный
Банк», «Лето Банк» и «Собинбанк»
принадлежат к первому кластеру небольших
банков с вероятностью 100%, а банк
«Петрокоммерц» принадлежит к первому
кластеру с вероятностью 99, 6% . «Газпромбанк»
относится ко второму кластеру крупнейших
банков со 100% вероятностью.
17
