Ипотечное кредитование

Интервал считается медианным, если cum f > 50% всей совокупности. В данном случае таким интервалом является интервал с доходом респондентов от 12 до 20 тыс. руб.

              Теперь зная медианный интервал, мы может рассчитать значение медианы.

              Пороговое значение данного коэффициента 20%. Превышение этого значение означает, что данная выборка некомпактна по отношению к данному признаку.

              Чем меньше отклонение ошибки по средней от средней, тем точнее прогнозируемые данные.

Выводы

              Проанализировав исходную совокупность, рассчитав статистические показатели, можно говорить, что:

              Среднеквадратическое отклонение 9,99 характеризует умеренную изменчивость признака.

              Недостаток среднего квадратического отклонения заключается в том, что он дает показатель изменчивости признака в именованных величинах, а не в относительных. Поэтому сопоставление (или сравнение) разноименных признаков по этим параметрам невозможно. В этом случае удобно пользоваться коэффициентом изменчивости признака, который выражается в относительных величинах, а именно в процентах – коэффициентом вариации. Коэффициент вариации 55,42 % говорит о том, что выборка некомпактна по заданному признаку

              Строить прогнозы по данной совокупности можно с  ожиданием незначительной погрешности, что показывает ошибка по средней.

3. Анализ совокупности

3.1. Построение и анализ гистограммы

              Гистограмма, которую также называют распределением частот, - это визуальное изображение распределения данных. Информация на гистограмме изображается с помощью серии прямоугольников или полос одинаковой ширины. Высота этих полос указывает количество данных в каждом классе.

              Частотность событий указывается по вертикальной оси, а группа данных, или классы, указываются по горизонтальной оси. Чтобы провести оценку гистограммы, мы должны знать центральную тенденцию, а также рассеивание данных.

Измерение центральной тенденции

        Середина (среднее значение) - сумма всех измеренных или подсчитанных данных, разделенная на общее количество данных

        Модальный класс - это интервал с наиболее высокой частотностью

        Медиана - середина всех измеренных или подсчитанных данных

Измерение рассеивания

        Диапазон - максимальное значение минус минимальное значение.

        Стандартное отклонение (СО) - измерение, которое показывает на сколько широко рассеялся какой-то набор данных от середины. К стандартному отклонению относятся все данные. Оно намного менее восприимчиво к добавлению других данных, чем диапазон, и поэтому, это более надежный способ измерения отклонения.

              Все эти показатели рассчитаны в следующей главе «Расчет показателей вариации», где дан полный анализ каждого из них.

              На основе данных таблицы 1:

мы можем построить гистограмму. Простейшим подходом к анализу рядов динамики является анализ их графических изображений.

              Не всегда легко просмотреть измеренные данные и определить образцы или проанализировать то, что нам сообщают эти данные. Гистограмма может предоставить информацию о степени разнородности данных и указать образец распределения. Рисуя кривую линию по верхушкам полосок гистограммы, мы можем получить общую картину.

              Данная гистограмма (Рис. 1) является ассиметричной. На таком графике имеется длинный "хвост" по одну сторону от центральной тенденции. По одну сторону имеется больше отклонений, чем по другую, указывая на то, что в течение процесса произошел сдвиг некоторых переменных значений.

Рис.1

3.2. Сегментирование по дополнительным параметрам

Первоначально мы разбили исходную совокупность на 4 интервала по уровню дохода респондента. Дальнейшее сегментирование произведем по параметру – срок кредитования, тем самым разобьем уже сегментированную ранее совокупность еще на дополнительные 5 сегментов.

Таблица 3. Сегментирование по дополнительным признакам

              Таким образом, мы четко видим, какое количество респондентов попадает в один из 20 нами выделенных сегментов, т.е. у нас есть ясное представление о том, какой срок кредитования предпочитают респонденты с тем или иным доходом. Это важно при принятии решений, на какой уровень населения ориентированы те ил иные кредитные программы.

              Но для того, чтобы оценить количество потенциальных клиентов, необходим более глубокий анализ совокупности. Одним из решений для такой задачи является более глубокое сегментирование. Т.е. сегментирование по дополнительным сегментам. В нашем случае мы предполагаем осуществить сегментирование по таким параметрам, как:

      доход

      пол

      возраст

      средний процент по кредиту

      срок кредитования ≤ 10 лет (количество респондентов)

              Эти параметры имеют наибольшее значение на принятие решение о выдаче кредита конкретному физическому лицу. Проанализировав эти показатели, специалист кредитного отдела может адекватно оценить степень риска невозврата кредита, что является одним из основополагающих факторов, влияющих на принятие решения.

              Также необходимо иметь в виду, что принятие решения о выдаче кредита строиться, во-первых, не на анализе вышеперечисленных параметров, как отдельных факторов, а на анализе их, как совокупности, и, во-вторых, принятие решения в каждом индивидуальном случае пополняется дополнительным списком параметром, которые могут повлиять существенным образом.

2

Полученные результаты от проведенного дополнительного сегментирования приведены в следующей таблице:

Таблица 4.

              Теперь, мы имеем более полное представление о потенциальных клиентах. Мы можем поставить дополнительные условия для того, чтобы выявить те сегменты, в которые попали респонденты удовлетворяющие новым параметрам.

              Для этого определим условия банка:

      средняя процентная ставка > 10%

      срок кредитования < 10 лет

      уровень дохода > 12 тыс. руб.

      возраст клиента от 35 до 50 лет

              Теперь мы видим не только сегментированную совокупность по тем параметрам, которые нам наиболее интересны, но также можем увидеть и выделить те сегменты, которые удовлетворяют поставленным условиям. После выявления потенциальных клиентов для ясности ситуации можно агрегировать таблицу 5 в таблицу 6.

Табл. 6