МОДЕЛЬ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА [c.688]
СИСТЕМА АНАЛИЗА МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ Статистический банк Банк моделей Регрессионный Модель системы анализ ценообразования Корреляционный Модель расчета цены анализ Модель Факторный анализ методики выбора месторасположения Дискриминантный Модель составления анализ комплекса средств рекламы Гнездовой анализ Модель разработки рекламного бюджета [c.120]
Эффективность рынка определяется эмпирически, и улучшенные модели выявляют различные отклонения, касающиеся малых фирм, фирм с повышенным уровнем прибыли, а также эффектов, например эффекта конца рабочей недели. Такие нелинейные модели, как множественный дискриминантный анализ (МВА) выявляют задержки в реакции рынка, даже если речь идет об обычных, открыто публикуемых годовых отчетах. [c.115]
Традиционный подход к прогнозированию банкротств основан на множественном дискриминантном анализе (см. [7], [10], [12], [32], [33]). Методы такого типа используются в широко распространенных системах определения рейтинга кредитоспособности, где ищется гиперплоскость, наилучшим образом разделяющая хороших и плохих кандидатов. Хотя к настоящему времени разработано множество дискриминантных моделей, используется (в частности, в управлении кредитами) лишь небольшое число из них. В ряде случаев банки приходят к выводу, что методы MDA не дают ожидаемого улучшения точности по сравнению с традиционными методами. [c.200]
Модель потребительского выбора основывается на предположении, что потребители максимизируют полезность выбираемого предложения (нового товара или торговой марки). Модель разрабатывается для выяснения доли потребителей, выбирающих существующие торговые марки, которые рассматриваются в отношении реальной доли рынка, возможности переключения потребителей на некоторый новый товар. Эта фаза предоставляет серию матриц переключения на другие торговые марки. Внутри каждой матрицы менеджер может выбрать любую ячейку или их комбинацию в качестве возможного рыночного сегмента (например, потребители, остающиеся с маркой I, против тех, кто перешел на новую торговую марку J, и т. д.). Когда желаемые сегменты (ячейка или комбинация ячеек) отобраны, то могут быть определены демографические характеристики, стиль жизни, характер покупки товара и его использования и другие соответствующие характеристики сегмента с помощью множественного дискриминантного анализа, включенного в моделирование. [c.278]
В маркетинговой литературе эту совокупность часто называют статистическим банком или банком моделей. Среди наиболее популярных методов математической статистики, входящих в этот банк, следует назвать регрессионный анализ, вариационный анализ, факторный анализ, дискриминантный анализ, кластерный анализ, многомерное шкалирование. [c.50]
Факторный и дискриминантный анализ Математические модели Теория принятия решений Байесовский статистический анализ Теория масштабирования Компьютеризация анализа и обработки данных Маркетинговое моделирование [c.111]
Классический кредитный анализ традиционно применяется банками для оценки кредитоспособности заемщика на основе таких показателей, как деловая репутация, размер капитала, уровень финансового рычага , колебания рентабельности, предлагаемое обеспечение и т. д. Однако проведение такого рода анализа требует больших затрат времени и средств на оплату труда квалифицированных экспертов. Поэтому банки стали склоняться к формализации процесса принятия решений по кредитованию, а с появлением современных математических методов неплатежеспособность стала предметом серьезных статистических исследований. Большинство исследований в этой сфере были построены на использовании дискриминантного анализа. Одна из наиболее успешных работ в этой области принадлежит Альтману, который опубликовал в 1968 г. описание своей Z-модели , получившей широкую известность и применение на практике. [c.342]
Первоначально в модели использовалось 22 различных финансовых показателя, на основе которых был осуществлен пошаговый дискриминантный анализ 66 компаний, 33 из которых успешно функционировали и 33 потерпели банкротство. В ходе анализа коэффициенты, имеющие наименьшую статистическую значимость, отсеивались, после чего анализ статистической значимости коэффициентов повторялся. В результате в модели осталось только пять основных финансовых показателей (см. табл. 5.3). Когда число коэффициентов уменьшили с пяти до четырех, статистическая точность модели резко понизилась, и был сделан вывод о том, что дискриминантная функция с пятью переменными является наиболее предпочтительной [c.342]
Статистическая модель, лежащая в основе дискриминантного анализа. [c.688]
При дисперсионном (глава 16), регрессионном (глава 17) и дискриминантном анализе (глава 18) одну переменную маркетологи четко идентифицируют как зависимую. Теперь же рассмотрим, как проводится факторный анализ, не предполагающий разделение переменных на независимые и зависимые. Наоборот, исследователи проверяют все возможные варианты взаимозависимостей между переменными. В этой главе обсуждается основная концепция факторного анализа и дается понятие факторной модели. Мы опишем этапы факторного анализа и проиллюстрируем их с точки зрения анализа главных компонент и анализа общих факторов. Для начала приведем несколько примеров, иллюстрирующих полезность факторного анализа. [c.717]
Ф статистически обоснованные модели прогнозирования возможного банкротства предприятия на заданный временной горизонт. Базируются на классических положениях регрессионного и дискриминантного анализа [c.18]
Методы мультипликативного дискриминантного анализа для формулировки моделей предсказания банкротства впервые использовались в США в 60-е гг. XX в. Фундаментальное исследование в этом направлении принадлежит Э. Альтману [64 65]. После этого проводились многочисленные исследования в области синтетической оценки финансового состояния на предприятии с точки зрения его жизнеспособности и непрерывности хозяйственной деятельности в краткосрочном периоде. [c.163]
Обзор литературных источников показал, что при построении кризис-прогнозных моделей наиболее широко используется инструментарий дискриминантного анализа. Дискриминантные модели легко интерпретируются с содержательной точки зрения, доступны и понятны в использовании. В предыдущих изданиях данного учебника мы приводили собственный вариант такой модели для оценки и прогнозирования уровня кризисной ситуации сельскохозяйственных предприятий. [c.506]
Излагаются основные принципы и методы анализа и оценки финансового состояния предприятия по данным бухгалтерской отчетности, приводятся сравнительные характеристики действовавших и новых показателей и форм отчетности. На сквозном примере демонстрируется комплексная методика анализа и оценки финансового состояния предприятия. Раскрываются методы прогнозирования важнейших финансовых показателей деятельности предприятия, в том числе с использованием моделей Дюпона, достижимого роста, дискриминантных моделей прогнозирования вероятности банкротства. Рассматриваются финансовые методы управления затратами на производство и реализацию продукции, вопросы формирования и использования денежных доходов и прибыли. Особое внимание уделяется анализу безубыточности и целевому планированию прибыли. Представлены основы организации оборотных средств, методы нормирования их элементов, рациональные способы финансирования текущих активов. Отмечается ведущая роль инвестиций в основной капитал в обеспечении конкурентоспособности предприятия, рассмотрены финансовые аспекты обоснования инвестиционных. решений. Излагаются содержание, принципы и методы финансового планирования на предприятии. [c.10]
В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. [c.320]
В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются дискриминантные факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. Впервые в 1968 году профессор Нью-Иорского университета Альтман исследовал 22 финансовых коэффициента и выбрал из них 5 для включения в окончательную модель определения кредитоспособности субъектов хозяйствования [c.669]
По модели Альтмана несостоятельные предприятия, имеющие высокий уровень четвертого показателя (собственный капитал / заемный капитал), получают очень высокую оценку, что не соответствует действительности. В связи с несовершенством действующей методики переоценки основных фондов, когда старым изношенным фондам придается такое же значение, как и новым, необоснованно увеличивается доля собственного капитала за счет фонда переоценки. В итоге сложилась нереальное соотношение собственного и заемного капитала. Поэтому модели, в которых присутствует данный показатель, могут исказить реальную картину. Выход из создавшегося положения мы видим в разработке собственных моделей для каждой отрасли по методике дискриминантного анализа, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискримйнантной силы. [c.671]
Логистическая регрессия является методом бинарной классификации, широко применяемом при принятии решений в финансовой сфере. Она позволяет оценивать вероятность реализации (или нереализации) некоторого события в зависимости от значений некоторых независимых переменных - предикторов xb...,xN. В модели логистической регресии такая вероятность имеет аналитическую форму Pr(x) =(l+exp(-z ))", где z = ao+ aiXi+...+ aNxN. Нейросетевым аналогом ее очевидно является однослойный персептрон с нелинейным выходным нейроном. В финансовых приложениях логистическую регрессию по ряду причин предпочитают многопараметрической линейной регрессии и дискриминантному анализу. В частности, она автоматически обеспечивает принадлежность вероятности интервалу [0,1], накладывает меньше ограничений на распределение значений предикторов. Последнее очень существенно, поскольку распределение значений финансовых показателей, имеющих форму отношений, обычно не [c.202]
При использовании количественных моделей исходят из того, что шансы компании на выживание можно оценить, отслеживая, как меняются со временем соотношения между различными финансовыми показателями. Обсудим вкратце два наиболее известных метода такого рода — множественный линейный дискриминантный анализ (MDA = Multiple Dis riminant Analysis) и регрессию. [c.168]
Модели пробит и логит распределяют наблюдения в два класса, а дискрими-нантный анализ определяет членство в одной или более группе. В маркетинге это может быть особенно полезно для понимания членства в рыночных сегментах, например, различие между активными потребителями пива в пивных, активными потребителями пива дома, активными потребителями вина или крепких спиртных напитков. Для набора независимых переменных дискриминантный анализ находит, насколько хорошо они могут проводить различия между группами и показывать, какие независимые переменные с какой группой ассоциируются. [c.107]
В чем сущность методики оценки несостоятельности предприятий с помощью скоринговых моделей, многомерного рейтингового анализа, дискриминантного анализа [c.637]
Системы кредитного рейтинга дают возможность сотрудникам креди го отдела проанализировать кредитные заявки путем оценки ограничен числа ключевых факторов платежеспособности контрагента, отражающие роятность погашения им долга в полном объеме и в срок. Для этих ц< разрабатываются весьма сложные модели со значительным количеством териев оценки на основе множественного дискриминантного анализа. 1 [c.337]
Модель Альтмана была построена при помощи множественного линейного дискриминантного анализа (multiple dis riminant anafysis — MDA) — статистического метода, который позволяет подобрать такие классифицирующие переменные, дисперсия которых между рассматриваемыми группами была бы максимальной, а внутри этих групп — минимальной. В данном случае классификация производилась только по двум группам компании, потерпевшие в последующем банкротство, и компании, сумевшие его избежать. Построение такой модели представляет собой пошаговый процесс, в ходе которого последовательно включаются или исключаются переменные на основе различных статистических критериев. [c.342]
Суть подхода Альтмана заключается в выборе двух групп предприятий (с< ответственно обанкротившихся и продолжавших функционировать) и npoBi дении дискриминантного анализа на основе финансовых показателей эта предприятий, взятых по состоянию за один год до объявления дефолта ( i табл. 5-4). В результате по группе предприятий, которые объявили о свое банкротстве, модель правильно предсказала это событие в 31 случае из 3 (94%) и ошиблась в 2 случаях (6%). По второй группе компаний, которые изб( жали банкротства, модель ошибочно спрогнозировала дефолт только в 1 ел чае (3%), а в оставшихся 32 случаях (97%) была предсказана незначительна вероятность банкротства, что и подтвердилось в действительности. [c.343]
Эта глава посвященаанализу. В начале главы мы установим его связь с регрессионным (глава 17) и дисперсионным (глава 18) анализом. Опишем модель и процедуру выполнения дискриминантного анализа, отметив такие стадии формулировка проблемы, вычисление коэффициентов дискриминантной функции, определение значимости, интерпретация и проверка результатов. Данная процедура проиллюстрирована на примере ного анализа для двух групп. Рассмотрен пример множественного дискриминантного анализа (для трех групп). Кроме того, мы изучим пошаговый дискриминантный анализ. [c.685]
Первый шаг дискриминантного анализа — формулирование проблемы путем определения зависимой переменой и независимых переменных. Зависимая переменная должна состоять из двух или больше взаимоисключающих и взаимно исчерпывающих категорий. Если зависимая переменная измерена с помощью интервальной или относительной шкалы, то ее следует, в первую очередь, перевести в статус категориальной. Например, отношение к торговой марке, измеренное по семибалльной шкале, можно как неблагоприятное (3), нейтральное (4) и благоприятное (5, 6, 7). Можно поступить иначе. Для этого следует построить график распределения значений зависимой переменной и сформировать группы равного размера с помощью точек отсечения. Предикторы следует выбирать, исходя из теоретической модели или ранее проведенного исследования, или, в случае поискового из интуиции и опыта исследователя. [c.690]
Также возможна когда маркетолог захочет преобразовать переменную, измеренную интервальной или относительной шкалой, в номинальную переменную. Например, вы получили данные о возрасте респондентов, измеренном в Позже, в ходе анализа, вы решите построить модель, чтобы распределить респондентов согласно критерию и соответственно разделите всех респондентов на две группы. Это опасно, поскольку не естественно блюдаемые группы, и правило, которое вы применили для создания групп, может скрыть смысл результата. Мы советуем вам использовать дискриминантный анализ для естественных групп. [c.819]
Индекс кредитоспособности, построенный с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-dis riminant analysis — MDA), позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и финансово устойчивых. Коэффициенты данных моделей получаются в результате исследования согласно технике дискриминантного анализа. [c.164]
Модель Спрингейта разработана Гордоном Л. В. Спрингейтом в университете Симона Фрейзера (Канада) в 1978 г. [68]. Следуя предложенному Э. Альтманом подходу с использованием механизма пошагового дискриминантного анализа, Спрингейт исследовал 19 наиболее часто используемых финансовых коэффициентов. В окончательном варианте модели осталось только четыре показателя (табл. 2.18). [c.168]
Теперь мо но прибегнуть к дополнительной информации не использовавшей ся при создании СОК, с тем чтобы проверить карту на релевантность. Мы можем совместить метод СОК с линейным дискриминантным анализом (ЛДА — LDA — Linear Dis riminant Analysis), наиболее распространенной математической моделью, применяемой для предсказания банкротств. Цель линейного дискриминант-ного анализа — получить показатель (показатель Z), который различается для двух или более групп Получив показатель Z для каждой фирмы, мы нанесли его на СОК. Это позволило нам ограничить некоторые области, состоящие из фирм со сходной, согласно нашему анализу, платежеспособностью. Этим областям было дано название диапазонов неплатежеспособности (диапазоны изменения Z) Как можно увидеть на рис. 1.1 За, всего этих областей — четыре. Заметим, что два диапазона неплатежеспособности с Z>7 относятся к зоне платежеспособности. Аналогично, диапазон неплатежеспособности с Z<2 полностью попадает в зону банкротства. Центральная зона объединяет фирмы со значениями показателя Z, лежащими в промежутке от 2 до 5 [c.59]
Поскольку в настоящее время нейронные сети с успехом используются для анализа данных, уместно сопоставить их со старыми хорошо разработанными статистическими методами. В литературе по статистике иногда можно встретить утверждение, что наиболее часто применяемые нейросетевые подходы являются ни чем иным, как неэффективными регрессионными и дискриминантными моделями. Мы уже отмечали прежде, что многослойные нейронные сети действительно могут решать задачи типа регрессии и классификации. Однако, во-первых, обработка данных нейронными сетями носит значительно более многообразный характер - вспомним, например, активную классификацию сетями Хопфилда или карты признаков Кохонена, не имеющие статистических аналогов. Во-вторых, многие исследования, касающиеся применения нейросетей в финансах и бизнесе, выявили их преимущества перед ранее разработанными статистическими методами. Рассмотрим подробнее результаты сравнения методов нейросетей и математической статистики. [c.198]
Смотреть страницы где упоминается термин Модель дискриминантного анализа
: [c.695] [c.169] [c.186]Смотреть главы в:
Маркетинговые исследования Издание 3 -> Модель дискриминантного анализа