Крупнейшие банки России: итоги кризиса

Что такое многоуровневая кластеризация

Цель работы -- выделить классы сходства (кластеры) по выбранным признакам на заданном множестве банков и интервале наблюдений.

Банки выделяются в один кластер в том случае, если соответствующие временные ряды имеют сходную динамику. При этом сходство -- это не абсолютное совпадение (каждый банк уникален!), а близость траекторий банков внутри одного кластера, превосходящее степень сходства с банками других кластеров. При проведении анализа предполагается отсутствие какой-либо априорной информации как о количестве классов сходства, так и о принадлежности исследуемых банков этим классам.

Разделение на кластеры осуществлялось путем расчета меры сходства, по каждому выбранному признаку с использованием агломеративно-иерархического метода кластеризации Джонсона. Основная идея этого метода заключается в последовательном объединении группируемых объектов по рассматриваемому признаку -- сначала самых близких, затем все более удаленных друг от друга.

Результаты построенной таким образом классификации можно представить в виде дерева иерархической структуры, каждый уровень которого соответствует одному из шагов процесса последовательного укрупнения кластеров. При этом итоговое количество уровней определяется экспертным путем на основе содержательного анализа динамики переменных по объектам, попавшим в различные кластеры.