|
|
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.
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.