Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Обучение по трем признакам



Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

 

Индивидуальное задание по курсу

"Диагностика кризисного состояния предприятия"

 

Выполнил:

студент гр. ДЭС-401

Федотов И.В.

 

Проверил:

профессор, д.т.н.

Фомин Я.А.

 

 

Москва 2011

Диагностика состояния субъектов РФ

Система показателей, используемая в работе:

 

- Валовый региональный продукт, миллион рублей
- Валовый региональный продукт на душу населения, рублей
- Денежные доходы в расчете на душу населения, рублей
- Инвестиции в основной капитал, миллион рублей
- Численность экономически активного населения, тысяч человек
- Объем поступивших иностранных инвестиций на душу населения, доллар

Преуспевающие регионы:

Московская область г.Москва г.Санкт-Петербург Сахалинская область

Кризисные регионы:

Ивановская область Костромская область Республика Марий Эл Республика Мордовия

 

Для сравнительного анализа отобраны следующие субъекты РФ:

Брянская область
Курская область
Рязанская область
Мурманская область
Кировская область
Амурская область

Обучение по трем признакам

Постоим систему показателей, основанную на трех признаках, для кризисных и преуспевающих регионов (по данным за 2008 год).

 

Признак Преуспевающие регионы S1
X1(1) X2(1) X3(1) X4(1)
- Валовый региональный продукт, миллион рублей
- Валовый региональный продукт на душу населения, рублей
- Денежные доходы в расчете на душу населения, рублей

 

X1(1)- Московская область,

X2(1)- г. Москва,

X3(1)- г. Санкт-Петербург,

X4(1)- Сахалинская область.

 

Признак Кризисные регионы S2
X1(2) X2(2) X3(2) X4(2)
- Валовый региональный продукт, миллион рублей
- Валовый региональный продукт на душу населения, рублей
- Денежные доходы в расчете на душу населения, рублей

 

X1(2)- Ивановская область,

X2(2)- Костромская область,

X3(2)- Республика Марий Эл,

X4(2)- Республика Мордовия.

 

Для групп регионов S1 и S2 составим векторы средних а1 и а2, их разность, сумму и найдем общую M и обратную M -1ковариационные матрицы:

a1= 2914956,50
647762,7500
23310,75

 

a2= 81960,75
100902,7500
8498,25

 

a1-a2= 2832995,75
546860,0000
14812,50
a1+a2= 2996917,25
748665,5000
31809,00

 

M
       
M-1 0,000000000000 -0,000000000001 -0,000000000124
-0,000000000001 0,000000000020 0,000000000244
-0,000000000124 0,000000000244 0,000000064005

 

Найдем произведение транспонированной разности векторов средних (a1-a2)T и обратной общей ковариационной матрицы M –1

12)T 2832995,7500000 546860,0000000 14812,5000000
12)T M-1 -0,0000013 0,0000121 0,0007299
1/2 (а12)T M-1 -0,0000006 0,0000061 0,0003649

 

Вычислим расстояние Махаланобиcа для p=3:

d32 = 13,78

d32 = 3,7125

Найдем и

=0,7071

=2,1213

 

Найдем вероятности ошибок при p=3


0,04005

0,04440886

Достоверность диагностики равна D3=1- 0,95559114

 

 

Добавим четвертый показатель- Инвестиции в основной капитал, миллион рублей.

Признак Преуспевающие регионы S1
X1(1) X2(1) X3(1) X4(1)
Валовый региональный продукт, миллион рублей, значение показателя за год
Валовый региональный продукт на душу населения, рубль, значение показателя за год
Денежные доходы в расчете на душу населения, рубль, значение показателя за год
Инвестиции в основной капитал, миллион рублей, значение показателя за год

 

Признак Кризисные регионы S2
X1(2) X2(2) X3(2) X4(2)
Валовый региональный продукт, миллион рублей, значение показателя за год
Валовый региональный продукт на душу населения, рубль, значение показателя за год
Денежные доходы в расчете на душу населения, рубль, значение показателя за год
Инвестиции в основной капитал, миллион рублей, значение показателя за год

 

Для групп регионов S1 и S2 составим векторы средних а1 и а2, их разность, сумму и найдем общую M и обратную M -1ковариационные матрицы:

a1= 2914956,50
647762,7500
23310,75
461143,25

 

 

a2= 81960,75
100902,7500
8498,25
24810,75

 

a1-a2= 2832995,75
546860,0000
14812,50
436332,50
a1+a2= 2996917,25
748665,5000
31809,00
485954,00

 

M 8649500383470,17 191359193431,17 16033849554,39 758444782300,28
191359193431,17 55972773404,78 157804305,56 8159708549,56
16033849554,39 157804305,56 46095664,33 1253479285,89
758444782300,28 8159708549,56 1253479285,89 70220952495,44
M-1 0,0000000001595 -0,0000000002955 -0,0000000166247 -0,0000000013914
-0,0000000002955 0,0000000005658 0,0000000307964 0,0000000025763
-0,0000000166247 0,0000000307964 0,0000017751929 0,0000001442942
-0,0000000013914 0,0000000025763 0,0000001442942 0,0000000121675

 

Найдем произведение транспонированной разности векторов средних (a1-a2)T и обратной общей ковариационной матрицы M –1

12)T 2832995,75 546860,00 14812,50 436332,50
12)T M-1 -0,0005632 0,0010525 0,0589989 0,0049135
1/2 (а12)T M-1 -0,0002816 0,0005263 0,0294994 0,0024567

 

Вычислим расстояние Махаланобиcа для p=4:

d42 = 1997,94

d4 = 44,498

 

Найдем вероятности ошибок при p=4


0,0000001

0,00000001

Достоверность диагностики равна D3=1- 0,9999999

В рамках оптимизации признакового пространства вычислим отношение расстояний Махаланобиса и

Так как отношение =144,96 > 2, добавим пятый показатель - Численность экономически активного населения, тысяч человек.

Признак Преуспевающие регионы S1
X1(1) X2(1) X3(1) X4(1)
Валовый региональный продукт, миллион рублей, значение показателя за год
Валовый региональный продукт на душу населения, рубль, значение показателя за год
Денежные доходы в расчете на душу населения, рубль, значение показателя за год
Инвестиции в основной капитал, миллион рублей, значение показателя за год
Численность экономически активного населения, тысяча человек, значение показателя за год

 

Признак Кризисные регионы S2
X1(2) X2(2) X3(2) X4(2)
Валовый региональный продукт, миллион рублей, значение показателя за год
Валовый региональный продукт на душу населения, рубль, значение показателя за год
Денежные доходы в расчете на душу населения, рубль, значение показателя за год
Инвестиции в основной капитал, миллион рублей, значение показателя за год
Численность экономически активного населения, тысяча человек, значение показателя за год

 

Для групп регионов S1 и S2 составим векторы средних а1 и а2, их разность, сумму и найдем общую M и обратную M -1ковариационные матрицы:

a1= 2914956,50
647762,7500
23310,75
461143,25
3221,50

 

a2= 81960,75
100902,7500
8498,25
24810,75
450,75

 

 

a1-a2= 2832995,75
546860,0000
14812,50
436332,50
2770,75
a1+a2= 2996917,25
748665,5000
31809,00
485954,00
3672,25

 

M 8649500383470,17 191359193431,17 16033849554,39 758444782300,28 5125284092,17
191359193431,1670 55972773404,7778 157804305,5556 8159708549,5556 10861166,7222
16033849554,39 157804305,56 46095664,33 1253479285,89 6744926,83
758444782300,28 8159708549,56 1253479285,89 70220952495,44 504532304,94
5125284092,17 10861166,72 6744926,83 504532304,94 3889468,39
M-1 0,000000000160 -0,000000000298 -0,000000016864 -0,000000001370 -0,000000002461
-0,000000000298 0,000000000650 0,000000040013 0,000000001745 0,000000094715
-0,000000016864 0,000000040013 0,000002782840 0,000000053420 0,000010355504
-0,000000001370 0,000000001745 0,000000053420 0,000000020363 -0,000000933910
-0,000000002461 0,000000094715 0,000010355504 -0,000000933910 0,000106422611

 

Найдем произведение транспонированной разности векторов средних (a1-a2)T и обратной общей ковариационной матрицы M –1

12)T 2832995,75 546860,00 14812,50 436332,50 2770,75
12)T M-1 -0,000565151 0,001128687 0,067327107 0,004162393 0,085588564
1/2 (а12)T M-1 -0,000282576 0,000564343 0,033663553 0,002081197 0,042794282

 

 

Вычислим расстояние Махаланобиcа для p=5:

2066,77

45,4618

Найдем вероятности ошибок при p=5


0,00000001

0,00000000001

 

Достоверность диагностики равна D5=1- 0,9999999999

 

В рамках оптимизации признакового пространства вычислим отношение расстояний Махаланобиса и .Так как отношение =1,0344 < 2,23, то признаковое пространство хорошее, но постараемся ещё улучшить с точки зрения получаемых показателей, для чего добавим шестой показатель – Объем поступивших иностранных инвестиций на душу населения, доллар.

 

Признак Преуспевающие регионы S1
X1(1) X2(1) X3(1) X4(1)
Валовый региональный продукт, миллион рублей, значение показателя за год
Валовый региональный продукт на душу населения, рубль, значение показателя за год
Денежные доходы в расчете на душу населения, рубль, значение показателя за год
Инвестиции в основной капитал, миллион рублей, значение показателя за год
Численность экономически активного населения, тысяча человек, значение показателя за год
Объем поступивших иностранных инвестиций на душу населения - всего, доллар,

 

Признак Кризисные регионы S2
X1(2) X2(2) X3(2) X4(2)
Валовый региональный продукт, миллион рублей, значение показателя за год
Валовый региональный продукт на душу населения, рубль, значение показателя за год
Денежные доходы в расчете на душу населения, рубль, значение показателя за год
Инвестиции в основной капитал, миллион рублей, значение показателя за год
Численность экономически активного населения, тысяча человек, значение показателя за год
Объем поступивших иностранных инвестиций на душу населения - всего, доллар,

 

Для групп регионов S1 и S2 составим векторы средних а1 и а2, их разность, сумму и найдем общую M и обратную M -1ковариационные матрицы:

 

a1= 2914956,50
647762,7500
23310,75
461143,25
3221,50
4543,75

 

a2= 81960,75
100902,7500
8498,25
24810,75
450,75
47,75

 

 

a1-a2= 2832995,75
546860,0000
14812,50
436332,50
2770,75
4496,00
a1+a2= 2996917,25
748665,5000
31809,00
485954,00
3672,25
4591,50

 

M -2957258366
-475517999
-5289278
-2957258366 -475517999 -5289278
M-1 0,00000000021 -0,00000000040 -0,00000001287 -0,00000000154 -0,00000008227 -0,00000002214
-0,00000000040 0,00000000085 0,00000003196 0,00000000210 0,00000025564 0,00000004465
-0,00000001287 0,00000003196 0,00000310284 0,00000003948 0,00000395755 -0,00000177527
-0,00000000154 0,00000000210 0,00000003948 0,00000002097 -0,00000065518 0,00000007734
-0,00000008227 0,00000025564 0,00000395755 -0,00000065518 0,00023434268 0,00003549465
-0,00000002214 0,00000004465 -0,00000177527 0,00000007734 0,00003549465 0,00000984889

 

Найдем произведение транспонированной разности векторов средних (a1-a2)T и обратной общей ковариационной матрицы M –1

12)T 2832995,75 546860,00 14812,50 436332,50 2770,75 4496,00
12)T M-1 -0,0008164 0,0016354 0,0471818 0,0050400 0,4883717 0,1117623
1/2 (а12)T M-1 -0,0004082 0,0008177 0,0235909 0,0025200 0,2441858 0,0558812

 

Вычислим расстояние Махаланобиcа для p=6:

3335,02

57,75

Найдем вероятности ошибок при p=6


0,000000001

0,0000000001

Достоверность диагностики равна D6=1- 0,999999999

 

В рамках оптимизации признакового пространства вычислим отношение расстояний Махаланобиса и . Так как отношение = 23,006 > 2,45, то признаковое пространство не может быть улучшено с точки зрения точности получаемых показателей, поэтому оптимальная размерность признакового пространства составляет p = 5.

 

 




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.