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.
