Facultatea de Cibernecă, Stască și Informacă Economică Academia de Studii Economice Bucureș
PROIECT ~ Inteligentță computătționălă onălă ~
Prof. îndrumă ndrumă tor: Prof. Uni. Uni. !r ! r. Irină "le#ăndră "le#ăndră $eorge%cu &tudent: 'ă%ile Elenă ( 'ălentină ălentin ă &eriă: Ci)ernetică Ci)ernetic ă Economică Economică $rupă: *+,-
I. *. . /. 1. ,. -. 2. 6. 7.
CUPRINS
Cuprin% Intr Introd oduc ucer eree "năli0 "năli0ăă gener generălă ălă ă dătelo dătelorr "năli0 "năli0ăă compon component entelo elorr princi principăle păle "năl "năli0 i0ăă Clu% Clu%te terr "r)o "r)ori ri deci deci0i 0ion onăli ăli Clă% Clă%i3 i3ic icăt ător orul ul 4ă5e%i 4ă5e%iăn ăn Retel etelee neur neuron onăl ălee Po%i Po%i)i )ile le depen depende dent ntțț e îîntre n tre ăriă)ile8 ecuătții de regre%ie8 coe3icientții dreptelor de regre%ie
I. *. . /. 1. ,. -. 2. 6. 7.
CUPRINS
Cuprin% Intr Introd oduc ucer eree "năli0 "năli0ăă gener generălă ălă ă dătelo dătelorr "năli0 "năli0ăă compon component entelo elorr princi principăle păle "năl "năli0 i0ăă Clu% Clu%te terr "r)o "r)ori ri deci deci0i 0ion onăli ăli Clă% Clă%i3 i3ic icăt ător orul ul 4ă5e%i 4ă5e%iăn ăn Retel etelee neur neuron onăl ălee Po%i Po%i)i )ile le depen depende dent ntțț e îîntre n tre ăriă)ile8 ecuătții de regre%ie8 coe3icientții dreptelor de regre%ie
II.
INTRODUCERE
Proiectul con%tă într9o ntr9o ănăli0ă ănăli0ă 3inănciără 3inănciără căre i0eă0ă i0eă0ă un numă numă r de -+ de compănii din domeni domeniul ul medică medicăl8l8 ăănd ăănd urmă urmă toăre toărele le %ectoă %ectoăre re:: %ecto %ectorul rul fărmă fărmăceu ceutic tic88 %ector %ectorul ul )iofărmăceutic %ț%ț i %ectorul ecipămentelor %ți tenologiilor medicăle.
Pentr Pentru u ănăli0 ănăli0ăă ău fo%t fo%t luăte luăte în con%iderăre con%iderăre o ăriă)ilă ăriă)ilă călitătiă călitătiă 8 căre repre0intă repre0intă %ectoărele din căre făc părte ăce%te compănii8 %ți *1 ăriă)ile căntitătie8 con%tănd în indicători 3inănciări ăi compăniilor ănăli0ăte.
". '"RI"4I;" "RI"4I;" C";IT" C";IT"TI'" TI'"< 'ăriă)ilă ăriă)ilă călităti călitătiăă e%te repre0entătă repre0entătă de %ectoărele %ectoărele din căre făc părte cele -+ de compănii ănăli0ăte. "m codi3icăt ălorile ăce%tei ăriă)ile ă%tfel:
* = &ectorul fărmăceutic> = &ectorul )iofărmăceutic> / = &ectorul medicămentelor )ioterăpeutice> )ioterăpeutice> 1 = &ectorul ecipămentelor %ț%ț i tenologiilor medicăle> , = &ectorul %ericiilor de %ă %ă nă nă tăte.
4. '"RI"4I;E;E "RI"4I;E;E C"?TIT C"?TIT"TI'E *. @" @"RAE RAET T C"PIT C"PIT";IB" ";IB"TIO TIO? ? @C"P D Căpităli0ăreă de piătță %e referă referă lă ăloăreă totălă totălă de piătță ă ăctțiunilor unei compănii. &e călculeă0ă călculeă0ă prin înmultț nmultțireă reă ăctțiunilor unilor unei %ocietă %ocietă tțtți cu pretț pretțul curent de piătț piătță ăl unei ăctțiuni. Comunităteă de ine%titții utili0eă0ă utili0eă0ă ăceă%tă ăceă%tă cifră cifră pentru ă determină dimen%iuneă unei compănii8 fătță de utili0ăreă ă ă n0ă n0ă rilor %ău ă cifrelor totăle de ăctie.
olo%ireă căpităli0ă rii de piătță pentru ă ără tă dimen%iuneă unei compănii e%te importăntă 8 deoărece dimen%iuneă compăniei e%te un făctor determinănt de )ă0ă ăl diferitelor cărăcteri%tici8 inclu%i ri%cul8 de căre ine%titorii %unt intere%ătți. &ocietătțile comerciăle pot 3i clă%i3icăte în functție de ăce%t indicător8 iăr formătul generăl e%te ăcelă de ă le clă%i3ică în călităte de compănii lărge9căp8 mid9căp %ți %măll9căp. Compăniile lărge9căp ău8 de o)icei8 o căpităli0ăre de piătță de *+ miliărde F %ău măi mult. IGn generăl8 ăce%te compănii mări ăctieă0ă de o lungă perioădă de timp %ți %unt Hucători importăntți î n indu%triile con%ăcrăte. Compăniile mid9căp ău8 în generăl8 o căpităli0ăre de piătță cuprin%ă între miliărde F %ți *+ miliărde F. "ce%te compănii %unt compănii recuno%cute căre opereă0ă î ntr9o indu%trie de lă căre %e ă%țteăptă %ă e#perimente0e cre%țtereă răpidă. Ele poărtă un ri%c inerent măi măre decăt compăniile de măre dimen%iune8 deoărece ăce%teă nu %unt lă fel de con%ăcrăte8 dăr ele %unt ătrăctie pentru potentțiălul lor de cre%ț tere. Compăniile %măll9căp ău8 de o)icei8 o căpităli0ăre de piătță cuprin%ă între /++ de milioăne F %ți miliărde F. "ce%te compănii mici ăr puteă 3i tinere pe piătță %ți %ău ăr puteă %eri pietțele de ni%ță %ți noi indu%trii. "ce%te %ocietătți %unt con%iderăte ine%titții de ri%c măi ridicăt din cău0ă ăr%tei lor8 ă pietțelor pe căre le de%ere%c8 precum %ți ă dimen%iunii lor. Compăniile măi mici cu măi putține re%ur%e %unt măi %en%i)ile lă î ncetinirile economice. IGn %copul de ă luă o deci0ie de ine%titții8 poăte 3i nece%ără luăreă în călcul ă căpităli0ării de piătță ă unor ine%titții. Market Cap = Shares Outstanding * Current Stock Price .
RE'E?UE RE'% D
'enitul repre0intă %umă de )ăni pe căre o compănie o prime%te8 de făpt8 în cur%ul unei ănumite perioăde8 inclu%i reduceri %ți deduceri pentru mărfă returnătă. E%te Jliniă de %u%J top line D %ău Jenitul )rutJ gro%% income D8 cifră din căre %e %căd co%turile pentru ă determină enitul net. 'enitul %e călculeă0ă prin înmultțireă pretțului lă căre )unurile %ău %ericiile %unt ăndute cu numărul de unitătți ă ndute %ău ăloăreă ăndută . Ine%titorii or luă de% î n con%iderăre enitul %ți enitul net ăl unei %ocietătți %epărăt pentru ă determină %tăreă de %ănătăte ă unei ăfăceri. E%te po%i)il că enitul net %ă creă%că în timp ce enitul rămăne con%tănt8 că urmăre ă reducerii co%turilor> o ă%tfel de %ituătție8 în%ă 8 nu e%te un %emn )un pentru o cre%ț tere pe termen lung ă unei compănii. Reenue = !uantit" * Price
/.
TOT"; "&&ET& T"&& D
"ctiele totăle %e referă lă ăloăreă totălă ă ăctielor detținute de către o per%oănă %ău o entităte. "ctiele %unt elemente de ăloăre economică8 căre %unt con%umăte î n timp pentru ă %e o)tține un )ene3iciu pentru proprietăr. IGn că0ul î n căre proprietărul e%te o ăfăcere8 ăce%te ăctie %unt de o)icei înregi%trăte în eidentțele contă)ile %ți ăpăr î n )ilăntțul de ăfăceri. Proprietării %e pot uită lă totălul ăctielor lor pentru ă edeă căre pot 3i conertite măi răpid în numerăr. Un ăcti e%te declărăt ă 3i măi licid8 î n că0ul în căre ăce%tă poăte 3i ăndut cu u%ț urintță în numerăr8 iăr nelicid î n că0ul în căre ăce%t lucru nu e po%i)il. Un do)ănditor potentțiăl ă ăcordă o ătentție deo%e)ită diferitelor tipuri de ăctie li%tăte în )ilăntțul unei %ocietătți9tțintă . "ccentul ă 3i pu% pe ăpreciereă dăcă ăloăreă ăctielor în%cri%ă pe )ilăntț core%punde ălorii reăle ă unui ăcti8 %ău î n că0ul în căre e#i%tă diferentțe %emni3icătie. IGn că0ul î n căre ăloăreă reălă e%te măi mică8 do)ă nditorul ă reduce pro)ă)il dimen%iuneă ofertei %ăle. IGn că0ul î n căre un ăcti ăre o ăloăre măi măre8 do)ănditorul ă ăeă un măi măre intere% în ăci0itționăreă de ăfăceri8 %ți poăte cre%țte pretțul ofertei. Tota# $ssets = Tota# %ia&i#ities ' Stockho#ders( E)uit"
1.
TOT"; ;I"4I;ITIE& T;4T D
Pă%iele totăle %e referă lă %umă totălă ă dătoriilor unei întreprinderi indiiduăle %ău ăle unei compănii %ți poăte 3i u%țor călculătă prin în%umăreă tuturor dătoriilor pe termen %curt %ți ă celor pe termen lung8 î mpreună cu orice dătorii din ăfără )ilăntțului pe căre %ocietătțile le pot %uportă. !ătoriile pe termen %curt %unt de o)icei pă%ie căre %unt %cădente în termen de un ăn %ău măi putțin8 î n timp ce dătoriile pe termen lung %unt cele cu un ori0ont de timp de măturităte trecut de punctul de un ăn8 de%ți dătorii precum creditele8 leă%ing9urile %ț i impo0itele dătorăte pot intră in oricăre din cele două cătegorii. Tota# %ia&i#ities = Tota# $ssets Stockho#ders( E)uit"
,.
OPER"TI?$ PROIT OPPR D
Pro3itul operătționăl e%te pro3itul o)tținut din operătțiunile normăle de )ă0ă din ăfăcerile unei 3irme. "ceă%tă ăloăre nu include niciun pro3it o)tținut din ine%titțiile 3irmei8 cum ăr 3i eniturile din 3irmele î n căre %ocietăteă ăre un intere% părtțiăl %ți cel dinăinteă deducerii do)ăn0ii ăplică)ile %ți ă tă#elor dătorăte. Referindu9%e deă%emeneă lă pro3itul înăinte de do)ăn0i %ți impo0ităre Eărning% 4efore Intere%t ănd Tă# 9 E4ITD8 pro3itul operătționăl repre0intă putereă de că%țtig ă compăniei în ceeă ce prie%țte eniturile generăte din operătțiunile î n cur% de de%fă%țurăre.
Pro3itul operătționăl %ere%ț te drept indicător pentru rentă)ilităteă potentțiălă ă ăfăcerii cu totți făctorii e#terni %co%ț i din călcul. Pentru ine%titori8 e#ăminăreă pro3itului operătționăl poăte permite o compărătție măi u%țoără ă întreprinderilor căre opereă0ă în indu%triile cu răte de impo0ităre diferite %ău %tructuri 3inănciăre8 deoărece ăce%tă permite o compărătție măi ecită)ilă. IGn timp ce pro3itul operătționăl po0iti poăte e#primă potentțiălul generăl de pro3it ăl unei ăfăceri8 ăce%tă nu gărănteă0ă că ăfăcereă nu %e confruntă cu pierderi. O compănie cu o %ărcină măre de dătorie poăte pre0entă un pro3it operătționăl po0iti8 ăănd8 în ăcelă%ți timp8 un pro3it net negăti. IGn plu%8 co%turile mări8 dăr %trăine nu %unt repre0entăte8 putănd ă3i%ță din nou o compănie cu un pro3it net negăti ăănd un pro3it operătționăl po0iti. Operating Pro+it = Operating Reenue , CO-S , Operating Epenses , Depreciation and $/orti0ation
-.
OPER"TI?$ @"R$I? OP@$ D
@ărHă operătționălă e%te un răport de mărHă utili0ătă pentru ă mă %ură %trătegiă de %tă)ilire ă pretțurilor unei compănii %ț i e3icientță de operăre. @ărHă operătționălă e%te o mă%urăre ă procentului din eniturile unei compănii căre rămăne după ăcităreă co%turilor ăriă)ile de productție8 cum ăr 3i %ălării8 măterii prime etc. "ce%tă poăte 3i călculăt prin împărtțireă enitului operătționăl ăl unei compănii cuno%cut %u) numele de Jpro3it operătționălJ D pe părcur%ul unei ănumite perioăde de ăn0ările %ăle nete în cur%ul ăceleiă%ți perioăde. J'eniturile operătționăleJ Operăting Income D %e referă ăici lă pro3itul pe căre o %ocietăte îl retține după eliminăreă celtuielilor operătționăle cum ăr 3i co%tul )unurilor ăndute %ț i ă %ălăriilor D %ți ămorti0ăreă. J'ăn0ă rile neteJ ?et &ăle% D %e referă ăici lă diferentță dintre ăloăreă totălă ă ă n0ărilor %ți ăloăreă )unurilor returnăte8 cotele pentru )unurile deteriorăte %ți lip%ă %ț i ăn0ă rile cu di%count. "ce%t indicător oferă ănăli%țtilor o idee de%pre că t de mult că %țtigă o %ocietăte î năinte de do)ăn0i %ți tă#e D pe 3iecăre dolăr din ăn0ări. IGn generăl or)ind8 cu căt mărHă de operăre ă unei compănii e%te e%te măi măre8 cu ătăt compăniă ăre o rentă)ilităte măi măre. IGn că0ul în căre mărHă unei compănii e%te î n cre%țtere8 ăceă%tă că%țtigă măi mult pe dolăr din ă n0ă ri. @ărHă de operăre ă unei compănii determină de multe ori căt de )ine compăniă poăte %ăti%făce creditorii %ți poăte creă ăloăre pentru ăctționări8 prin generăreă 3lu#ului de numerăr operătționăl Operăting Că% loK D. O ăloăre )ună ă indicătorului e%te8 de ă%emeneă8 nece%ără pentru că o compănie %ă 3ie în mă%ură %ă plăteă%că pentru co%turile 3i#e8 cum ăr 3i do)ă ndă lă dătorie8 deci o mărHă măre în%eămnă că o compănie ăre un ri%c 3inănciăr măi mic decă t o compănie cu o mărHă mică.
Operating Margin = Operating Inco/e 1 Net Sa#es
2.
RET RETUR? O? ELUITM ROE D
Rătă de rentă)ilităte 3inănciără ă căpitălului propriu ROE D e%te ăloăreă enitului net returnăt că procent din căpitălul propriu. Rentă)ilităteă căpitălului propriu mă%oără rentă)ilităteă unei corporătții prin de0ăluireă mărimii pro3itului pe căre o compănie îl î l genereă0ă genereă0ă cu )ăni ine%titț ine%titți de ăctționări. ROE e%te utilă utilă pentru ă compără pro3ită)ilităteă unei compănii cu ceă ă ăltor 3irme din ăcelă%ți %ector. E#i%tă E#i%tă măi multe ăriănte de formule pe căre ine%titorii ine%titorii le pot utili0ă: *.Ine%tito *.Ine%titorii rii căre dore%c dore%c %ă %ă ădă ădă rentă)il rentă)ilităt ităteă eă comună comună ă căpitălului căpitălului propriu pot modi3i modi3ică că formu formulă lă de măi %u% prin prin %că %că dereă dereă dii diiden dendel delor or prefe preferă răte te din enitu enitull net %ți %că %că dereă dereă căpitălului căpitălului propriu preferăt preferăt din căpităluril căpitălurilee proprii8 proprii8 re0ultă re0ultă nd: Renta&i#itatea Capita#u#ui Propriu Co/un 2ROCE3 = 4enitu# Net Diidende Pre5eren6ia#e 1 Echitate Co/un7 . Co/un7 . .Rentă)ilităteă căpitălului propriu poăte 3i călculăt prin î mpă mpărtțireă enitului net lă căpi căpităl tălul ul propr propriu iu.. @e @edi diăă căpit căpităl ălur uril ilor or prop propri riii %e călc călcul uleă eă0ă 0ă prin prin ădun ădunăr ăreă eă ălor ălorii ii căpitălurilor proprii de lă începutul nceputul unei perioăde cu ăloăreă căpitălurilor proprii lă %fă %fă r%ț r%ț itul itul perioădei %ți împă mpă rtțireă re0ultătului lă doi. /.Ine%titorii pot călculă8 de ă%emeneă8 modi3icăreă ROE pentru o perioădă folo%ind întă ntă i ăloăreă căpitălurilor proprii ăle ăctționărilor de lă începutul nceputul unei perioăde că numitor pentru ă determină ROE initțiăl. "poi8 ăloăreă căpitălurilor proprii de lă %făr%țitul perioădei poăte 3i utili0ăt utili0ăt că numitor numitor pentru ă determină determină ROE 3inăl. Călculul celor două două ălori ălori ROE initțiăl %ți 3inăl D permite unui ine%titor ine%titor %ă %ă determine %cim)ăreă rentă)ilită rentă)ilită tții pe părcur%ul pă rcur%ul perioădei. Return on E)uit" = Net Inco/e1Shareho#ders( E)uit"
6.
RETU RETUR? R? O? TOT"; "&&ET &&ET&& RO" D
Rătă de rentă)ili rentă)ilităte tăte ă ăctielor ăctielor totăle RO" RO" D e%te un indicător căre ărătă ărătă că că t de pro3ită)ilă pro3ită)ilă e%te o compănie î n răport cu totălul ăcti ăct ielor elor %ăle. RO" oferă oferă o idee de%pre căt de e3icient e%te modul de ge%tionăre în ceeă ce prie%țte utili0ăreă ăctielor %ăle pentru ă generă că%țtiguri. Călculăt prin împă mpărtțireă eniturilor ănuăle ăle unei %ocietătți lă totălul ăctielor %ăle8 RO" e%te ă3i%țăt în procente. "ce%t indicător indicător ărătă ărătă ce că că %țtiguri %9ău generăt din căpitălul căpitălul ine%tit. ine%tit. RO" pentru pentru compăniile pu)lice poăte ăriă în mod %u)%tăntțiăl %ți depinde î n măre mă%ură de indu%trie.
"ce%tă e%te motiul pentru căre ătunci cănd %e utili0eă0ă RO" că o mă%ură compărătiă8 cel măi )ine e%te %ă %ă 3ie compărăt cu ălorile ălorile RO" ănterioăre ănterioăre ăle compăniei compăniei re%pecti re%pectiee %ău cu ăloăreă RO" RO" ă unei %ocietă %ocietă tți %imilăre. Return on Tota# $ssets = Net Inco/e 1 Tota# $ssets
7.
PRIC RICE TO TO 4O 4OOA R" R"TIO P4r D
Răportul pret9to9)ooN P 4 Rătio D e%te un răport utili0ăt pentru ă compără ăloăreă ăloăreă de piătță ă unui %toc de lă ăloăreă ăloăreă %ă contă)ilă contă)ilă . &e călculeă0ă călculeă0ă prin împă mpărtțireă pret pretțțului lui de încide ncidere re ăctuăl ăctuăl ăl %tocul %tocului ui lă ăloă ăloăre reăă contă) contă)ilă ilă pe ăctț ăctțiune une din ultimu ultimull trime%tru. Un răport măi mic P 4 ăr puteă î n%emnă n%emnă că că %tocul e%te %u)eăluăt. Cu toăte ăce%teă8 ăr puteă în%emnă8 n%emnă8 de ă%emeneă8 că că ceă e%te fundămentăl gre%ț gre%ț it it în legă legă tură tură cu compăniă. Că %ți în că0ul măHorită măHorită tțtții răpoărtelor8 răpoărtelor8 ăce%t lucru ăriă0ă ăriă0ă în functție de indu%trie. !e ă%emeneă8 ăce%t răport oferă oferă o idee dăcă dăcă %e plă plă te%ț te%ț te te preă mult pentru ceeă ce %9ăr lă lă %ă în că0ul în căre compăniă ăr dăt făliment imediăt. Răport Răportul ul P 4 re3lec re3lectă tă ăloăr ăloăreă eă pe căre căre părtic părticipă ipănt ntțții de pe piătț piătță o ătă%ț ătă%țeă0ă ă0ă lă căpitălul propriu ăl unei %ocietătți în răport răport cu ăloăreă ăloăreă contă)ilă contă)ilă ă căpităluri căpitălurilor lor proprii. proprii. 'ăloăreă de piătță ă unui %toc e%te o ăloăre orientătă orientătă %pre iitor8 iitor8 căre %ă % ă re3lecte 3lu#urile de tre0orer tre0orerie ie iitoăre iitoăre ăle unei compănii. compănii. 'ăloăreă ăloăreă contă)ilă contă)ilă ă căpităluri căpitălurilor lor proprii proprii e%te o mă mă %ură %ură de contă) contă)ili ilităt tăte8 e8 căre căre %e )ă0eă0 )ă0eă0ăă pe princi principiu piull i%tori i%toricc ăl co%tur co%turilo ilorr %ți re3le re3lectă ctă reemi%iunile trecute de căpităluri proprii8 mărite cu pro3ituri %ău pierderi %ți redu%e prin diidende %ți ră%cumpărări de ăctțiuni. Ine%tit Ine%titorii orii gă gă %e%c răportul răportul P 4 util8 deoărece ăloăreă ăloăreă contă)ilă contă)ilă ă căpităluril căpitălurilor or proprii proprii oferă oferă o ăloăre ăloăre relăti %tă)ilă %tă)ilă %ți intuiti intuitiă ă 8 căre poăte 3i compărătă compărătă cu u%ț u%țurintță cu pretțul de piătță. !e ă%emeneă8 răportul P 4 poăte 3i utili0ăt pentru 3irmele cu ălori contă)ile po0itie %ți că%țtiguri negătie8 deoărece că%țtigurile negătie făc răporturile pretț9 că că %ț tiguri tiguri inutile %ț%ț i e#i%tă e#i%tă măi putține compănii cu ălori contă)ile negătie decă decă t compăniile cu că%țtiguri negătie. Cu toăte ăce%teă8 ătunci cănd %tăndărdele de contă)ilităte ăplicăte de 3irme ăriă0ă8 răporturile P 4 pot %ă nu 3ie compără)ile8 î n %peciăl pentru compăniile din diferite tțări. !e ă%emeneă8 răporturile P 4 pot 3i măi putțin utile pentru %ericiile %ți compăniile de tenologie ă informătției cu ăctie corporăle mici în )ilăntțurile lor. lor. IGn cele din urmă urmă 8 ăloăre ăloăreăă contă)ilă contă)ilă poăte deeni deeni negăti negătiăă că urmăre urmăre ă unei lungi %erii de că că %țtiguri negătie8 negătie8 ceeă ce făce răportul P 4 inutil în %copuri relătie de eăluăre. eăluăre. Price to 8ook Ratio = Stock Price 1 2 Tota# $ssets , Intangi&#e $ssets and %ia&i#ities 3
*+. *+. PRICE PRICE TO &" &";E ;E&& R"TI R"TIO O P&r P&r D Răportul price9to9%ăle% P & Rătio D e%te un răport de eăluăre căre compără compără pretțul de %toc ăl unei compănii cu eniturile %ăle. "ce%t răport e%te un indicător ăl ălorii plă%ăte pe 3iecăre dolăr din ăn0ările %ău eniturile unei compănii. "ce%tă poăte 3i călculăt 3ie prin împă mpă rtțireă ălorii căpităli0ă căpităli0ă rii de piătță ă compăniei lă ă ă n0ă n0ă rile %ăle totăle pe o perioădă perioădă de * luni8 3ie pe o )ă0ă )ă0ă pe ăctțiune une î mpă mpărtțind pretțul de %toc lă ăn0ările pe ăctțiune pentru o perioădă perioădă de * luni. luni. ;ă fel că toăte răpoărtele8 răpoărtele8 răportul răportul P & e%te cel măi releănt releănt ătunci cănd e%te utili0ăt pentru ă compără compănii din ăcelă%i %ector. Un răport %că0ut poăte indică o eentuălă eentuălă %u)eăluăre8 %u)eăluăre8 în timp ce un răport căre e%te cu mult pe%te medie poăte %ugeră %uprăeăluăre. %uprăeăluăre. Perioădă de * luni utili0ătă pentru ăn0ări î n răportul P & repre0intă8 î n generăl8 ultimele pătru trime%tre %ău cel măi recent ăctuălul ăn 3i%căl. Un răport pretț 9 ă ă n0ă n0ă ri căre %e )ă0eă0ă )ă0eă0ă pe ă ă n0ă n0ă rile progno0ăte pentru ănul curent %e nume%ț nume%ț te te un răport ăccelerăt. Că %ți în orice ălt răport8 răportul P & nu poăte 3i i0uăli0ăt î n mod i0olăt8 deoărece pre0intă pre0intă doăr o i0iune i0iune foărte î ngu%tă ngu%tă ă unei compănii compănii %ău ă unui %toc. "ce%t răport răport e%te deo%e) deo%e)it it de util util pentru pentru ă compăr compărăă eălu eăluăr ăreă eă %ociet %ocietăă tților în %tădiu %tădiu incipi incipient ent88 căre căre ău enituri8 dăr căre î ncă ncă nu %unt pro3ită)ile. Price to Sa#es Ratio = Stock Price per Share 1 Net Sa#es 2 Reenue Reenue 3 per Share
**. **. "; ";P P" "; ";P P" "D Indicătorul "lpă repre0intă repre0intă o mă mă %ură %ură ă performăntței pe o )ă0ă )ă0ă ăHu%tătă ăHu%tătă în functție de ri%c. "lp "lpă8 ă8 de mult multee ori ori con% con%id ider erăt ăt rănd răndăm ămen entu tull ăcti ăcti pe o in ine%ti e%titțtție8 i e8 mă mă %oăr %oărăă performăn performăntțtță unei ine%tit ine%titțții în comp compăr ărăt ătțț i e cu un indi indice ce de piăt piătțț ă util utili0 i0ăt ăt că punc punctt de referint referintțță 8 întrucă ntrucă t ăce%te ăce%teăă %unt %unt ăde%eă ăde%eă con%id con%ider erăte ăte ă repr repre0e e0entă ntă mi%ț mi%țcăă rile rile pietț pietței ei în ăn%ăm)lu. "lpă e%te cel măi de% folo%it pentru fondurile mutuăle %ți ălte tipuri de ine%titții %imilăre %imilăre.. E%te ăde%eă repre0ent repre0entăt ăt că un %ingur numă numă r cum ăr 3i / %ău 9, D8 dăr ăceă%tă %e referă referă lă o mă mă %urăre %urăre procentuălă procentuălă ă modului modului în căre portofoliul %ău fondul ău eoluăt î n compărătție cu indicele de referintță ădică ădică /8 măi )ine %ău măi ră ră u 9,D. Utili0ăreă indicătorului ălfă în mă mă %urăreă %urăreă performăn performăntțtței pre%upune pre%upune că că portofoli portofoliul ul e%te %u3icient de dier%i3icăt8 ă%tfel î ncă ncă t %ă %ă %e elimine elimine ri%cul ri%cul ne%i%tem ne%i%temătic. ătic. Pentru că că ălfă repre0in repre0intă tă performăn performăntțtță unui portofol portofoliu iu în răport cu un punct de referintță8 ăce%tă e%te ăde%eă con%iderăt ă repre0entă ăloăreă pe căre un mănăger de portofoliu o ădăugă %ău o %u%trăge de lă rentă)ilităteă unui fond. Că ătăre8 un ălfă egăl cu + ăr indică făptul că
portofoliul %ău fondul e%te în perfectă concordăntță cu indicele de referintță %ți că mănăgerul nu ă ădă ugăt %ău nu ă pierdut reo ăloăre.
*. 4ET" 4ET" D Indicătorul )etă e%te o mă%ură ă olătilitătții %ău ă ri%cului %i%temătic8 ă unei gărăntții %ău ă unui portofoliu în compărătție cu piătță în ăn%ăm)lu. 4etă e%te utili0ăt î n modelul pretțurilor ăctielor de căpităl8 căre călculeă0ă răndămentul ă%ț teptăt ăl unui ăcti pe )ă0ă indicătorului %ă u )etă %ți răndămentul de piătță ă%ț teptăt. 4etă %e călculeă0ă folo%ind ănăli0ă de regre%ie. Indicătorul repre0intă tendintță rentă)ilită tții unui titlu de ă ră%punde lă 3luctuătțiile de pe piătță. O ăloăre ă indicătorului )etă egălă cu * indică făptul că pretțul titlului %e deplă%eă0ă odătă cu piătă. O ăloăre ă indicătorului măi mică decăt * în%eămnă că pretțul titlului e%te8 teoretic8 măi putțin olătil decăt piătță. O ăloăre ă indicătorului măi măre decăt * indică făptul că pretțul titlului e%te8 teoretic8 măi olătil decăt piătă.
*/. LUICA R"TIO LCAR D Rătă de licidităte imediătă e%te un indicător ăl liciditătții pe termen %curt ă unei compănii. "ceă%tă rătă mă%oără căpăcităteă unei compănii de ă9%ț i îndeplini o)ligătțiile pe termen %curt cu ăctiele %ăle cele măi licide. !in ăce%t moti8 răportul e#clude %tocurile din ăctiele circulănte. Rătă mă%oără căntităteă de dolări de ăctie licide di%poni)ile pentru 3iecăre dolăr din dătoriile curente. "%tfel8 o rătă de *8, în%eămnă că o %ocietăte ăre F *8,+ de ăctie licide di%poni)ile pentru ă ăcoperi 3iecăre * F din dătoriile curente. Cu căt rătă e%te măi măre8 cu ătă t măi )ună po0itțiă de licidităte ă compăniei. Rătă de licidităte imediătă e%te măi potriită decăt rătă de licidităte generălă8 deoărece e#clude %tocurile de ăctie circulănte. Rătă î%iț deriă numele pro)ă)il din făptul că ăctie precum ăr numerărul %ți titlurile de piătță negociă)ile %unt %ur%e răpide de numerăr. !uick Ratio = 2current assets , inentories3 1 current #ia&i#ities %ău !uick Ratio = 2cash and e)uia#ents ' /arketa&#e securities ' accounts receia&#e3 1 current #ia&i#ities *1. CURRE?T R"TIO CRTR D Rătă de licidităte generălă glo)ălă D e%te un răport de licidităte căre mă%oără căpăcităteă unei compănii de ă9%ți plăti o)ligătțiile pe termen %curt %ț i pe cele pe termen lung.
Pentru ă eăluă ăceă%tă căpăcităte8 rătă con%ideră ăctiele totăle curente ăle unei compănii în răport cu totălul dătoriilor curente ăle %ocietătții. Rătă de licidităte generălă e%te folo%ită 8 în principăl8 pentru ă dă o idee de%pre căpăcităteă compăniei de ă9%ți plăti dătoriile cu ăctiele pe căre le detține. Cu căt rătă e%te măi măre8 cu ătă t compăniă e%te măi căpă)ilă de ă9%ți plăti o)ligătțiile8 întrucăt ăre o măi măre proportție ă ălorii ăctielor î n răport cu ăloăreă pă%ielor %ăle. Un rătă măi mică decăt * indică făptul că pă%iele unei %ocietătți %unt măi mări decăt ăctiele %ăle %ți %ugereă0ă că %ocietăteă în cău0ă ăr 3i în impo%i)ilităteă de ă9%ți plăti o)ligătțiile în că0ul în căre %cădentță ăr ăeă loc î n ăcel moment. IGn timp ce o rătă %u) * ărătă că %ocietăteă nu e%te în %tăre )ună de %ănătăte 3inănciără8 ăceă%tă nu î n%eămnă neăpărăt că ă intră în făliment. IGn orice că08 î n%ă8 o rătă %u) * nu e%te de o)icei un %emn )un. Pe de ăltă părte8 o rătă de licidităte generălă măre pe%te / D nu indică 8 totu%ți8 în mod nece%ăr8 că o compănie e%te într9o )ună %tăre 3inănciără. IGn functție de modul în căre %unt ălocăte ăctiele %ocietătții8 o rătă ridicătă poăte %ugeră că ăceă%tă %ocietăte nu utili0eă0ă ăctiele %ăle în mod e3icient8 nu gărănteă0ă o)tținereă de 3inăntțări %ău nu ge%tioneă0ă )ine căpitălul de lucru fondul de rulment D. Răportul ăctuăl poăte dă un %en% ăl e3icientței ciclului de e#ploătăre ăl unei %ocietătți %ău căpăcităteă %ă de ă trăn%formă produ%ul %ău în numerăr. irmele căre ău pro)leme cu o)tinereă plătit pe creăntele %ău ău cifră de ăfăceri de inentăr lung poăte rulă în pro)leme de licidităte8 deoărece ăce%teă %unt în impo%i)ilităteă de ă ătenuă o)ligătțiile. Current Ratio = Current $ssets 1 Current %ia&i#ities
III.
$N$%I9$ -ENER$%: $ D$TE%OR
Initțiăl ău fo%t importăte toăte dătele8 cu comăndă: companii = read.table ( "date_companii_ds.txt", header = TRUE )
". &T"TI&TICI !E&CRIPTI'E Prin intermediul %tăti%ticilor de%criptie %9ău călculăt8 pentru 3iecăre indicător în părte8 ăloăreă minimă8 ăloăreă mă#imă 8 primă %ți ă treiă cuărtilă8 mediă %ți mediănă. !in &ummăr5 &tăti%tic% reie%e că niciună din cele *6 %erii indicători D nu urmeă0ă o di%tri)utție normălă8 deoărece ălorile mediilor %unt diferite de +.
4. COEICIE?Tț I !E "&I@ETRIE &ț I "P;"TIB"RE IGn urmă călculului coe3icientților de ă%imetrie %ți ăplăti0ăre8 ău re0ultăte următoărele: ă. &AEQ?E&& "ce%t indicător e%te folo%it în ănăli0ă di%tri)utției unei %erii de dăte pentru ă indică deiătțiă di%tri)utției empirice în răport cu o di%tri)utție %imetrică în Hurul mediei. Interpretăre:
&NeKne%% + : !i%tri)utțiă e%te î nclinătă %pre %tă ngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă. &NeKne%% S + : !i%tri)utțiă e%te î nclinătă %pre dreăptă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre %tăngă. &NeKne%% = + : @ediă = mediănă8 di%tri)utțiă e%te %imetrică în Hurul mediei.
Totți indicătorii pre0intă ălori po0itie ăle ăce%tui coe3icient8 deci di%tri)utțiile %unt înclinăte %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă. ). AURTO&I& "ce%t indicător e%te folo%it în ănăli0ă di%tri)utției unei %erii de dăte pentru ă indică grădul de ăplăti0ăre %ău de ă%cutțire ă unei di%tri)utții. Interpretăre:
Aurto%i% / : !i%tri)utție leptoNurtică8 măi ă%cutțită decăt o di%tri)utție normălă 8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 ceeă ce în%eămnă pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme. Aurto%i% S / : !i%tri)utție plătiNurtică8 măi plătă decăt o di%tri)utție normălă8 ăănd ălori di%per%ăte pe un interăl măi măre in Hurul mediei. Pro)ă)ilităteă pentru ălori e#treme e%te măi micp decăt în că0ul unei di%tri)utții normăle. Aurto%i% = /: !i%tri)utție me0oNurtică8 de e#emplu8 di%tri)utțiă normălă .
@ăHorităteă indicătorilor pre0intă ălori măi mări decăt / ăle ăce%tui coe3icient8 ceeă ce în%eămnă că ău di%tri)utții leptoNurtice8 măi ă%cutțite decăt o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte î n Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilitătți ridicăte pentru ălorile e#treme. &ingurul indicător căre ăre ăloăreă coe3icientului măi mică decăt / e%te "lpă8 indicănd o di%tri)utție plătiNurtică 8 măi plătă decăt o di%tri)utție normălă8 ăănd ălori di%per%ăte pe un interăl măi măre în Hurul mediei8 deci o pro)ă)ilităte pentru ălori e#treme măi mică decăt în că0ul unei di%tri)utții normăle.
C. ";TE &T"TI&TICI !E&CRIPTI'E ă. @E!I" Media 8 notătă cu m8 e%te %umă ălorilor8 ă dătelor numerice8 î mpărtțită lă numărul ăce%toră. ormulă ei de de3initție e%te m=∑x/ 8 în căre ∑ în%eămnă J%umă deJ8 x repre0intă ălorile %ău re0ultătele indiiduăle8 iăr con%tituie efectiul grupei %tudiăte.
@ediă pune în eidentță tendintță centrălă ă re0ultătelor con%tăte într9o e#perientță. Prin călculăreă mediei o)tținem o mă%ură ă ni!elli medi relăti lă un e%țăntion %tudiăt8 făpt căre permite ăpoi compărătții între grupe.
). "4"TERE" &T"?!"R! #baterea standard 8 căre %e noteă0ă cu $ %ău cu s8 e%te rădăcină pătrătă din ăloăreă
di%per%iei:
.
Indicele de di%per%ie cel măi e#ăct %ți măi de% utili0ăt e%te8 de făpt8 ă)ătereă %tăndărd8 ăănd ăăntăHul de ă 3i e#primăt în ăceleă%ți unitătți de mă%ură că %ți dătele ănăli0ăte. ")ătereă %tăndărd %e folo%e%ț te8 de ă%emeneă8 în di%cutăreă di%tri)utțiilor normăle.
c. COEICIE?TU; !E '"RI"Tț IE %oe&icientl de !aria'ie, notăt cu c! 8 e%te o e#primăre î n cifre relătie ă ă)ăterii
%tăndărd. Coe3icientul de ăriătție %e călculeă0ă că răport procentuăl între ă)ătereă medie liniără pătrătică %ț i nielul mediu. Un coe3icient căre %e ăpropie de + ărătă lip%ă ăriătției8 colectiităteă 3iind ălcătuită din termeni foărte omogeni. !ăcă = +8 termenii %eriei %unt egăli î ntre ei. !in %tăti%tică e#perimentălă %9ă preluăt ăpreciereă urmă toăre: dăcă c! e%te pănă în /,8 %e con%ideră că inten%ităteă ăriătției e%te redu%ă 8 colectiităteă e%te omogenă %ți8 în con%ecintță8 mediă e%te repre0entătiă. Cu căt %e depă %țe%țte prăgul de /,8 cu ătă t inten%ităteă ăriătției cre%țte8 iăr colectiităteă e%te măi eterogenă. IGn ăce%te conditții8 mediă tinde %ă 3ie o mărime nerepre0entătiă. !ăcă c! ,+8 ăriătțiă cărăcteri%ticii e%te foărte măre8 colectiităteă nu e%te omogenă 8 mediă nu e%te repre0entătiă %ți e%te nece%ără regrupăreă dătelor.
d. '"RI"?Tț " Dispersia 2 4ariance ;n eng#e07 3< că mă%ură %intetică ă împră %țtierii ăriătțieiD8 repre0intă mediă ăritmetică %implă %ău ponderătăD ă pătrătelor ă)ăterilor ălorilor indiiduăle de lă tendintță lor centrălă. "ceă%tă în%eămnă că î n călculul di%per%iei poăte 3i luătă în con%iderăre mediă cel măi u0uăl folo%ităD %ău ălt indicător ăl tendintței centrăle de e#emplu8 mediănăD.
!. I&TO$R"@E istogra/a repre0intă 3igură î ntr9un %i%tem de coordonăte rectăngulăre căre ărătă di%tri)utțiă empirică prin dreptungiuri. i%togrămă e%te o modălităte de pre0entăre i0uălă ă di%tri)utțiilor de frecentțe pentru ăriă)ile de interăl %ău de răport8 în căre cătegoriile %unt repre0entăte prin coloăne continue cu )ă0ă egălă cu limitele reăle ăle interălelor de clă%ă re%pectiă8 înăltțimeă 3iecărei coloăne 3iind proportționălă cu procentul de că0uri din interăl.
Codul R pentru generăreă i%togrămelor:
*. i%togrămă căpităli0ării de piătță
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
. i%togrămă enitului
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
/. i%togrămă ăctielor totăle
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
1. i%togrămă pă%ielor totăle
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
,. i%togrămă pro3itului operătționăl
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
-. i%togrămă mărHei operătționăle
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
2. i%togrămă rentă)ilitătții 3inănciăre
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o
di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
6. i%togrămă rentă)ilitătții economice
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
7. i%togrămă răportului P4
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
*+. i%togrămă răportului P&
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
**. i%togrămă indicătorului "lpă
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție plătiNurtică 8 măi plătă decăt o di%tri)utție normălă8 ăănd ălori di%per%ăte pe un interăl măi măre în Hurul mediei8 deci o pro)ă)ilităte pentru ălori e#treme măi mică decăt în că0ul unei di%tri)utții normăle.
*. i%togrămă indicătorului 4etă
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
*/. i%togrămă licidită tții imediăte
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
*1. i%togrămă licidită tții curente generăle D
&e o)%eră că di%tri)utțiă ăce%tui indicător e%te înclinătă %pre %tăngă8 ăănd măi multe ălori e#treme %pre dreăptă8 3iind o di%tri)utție leptoNurtică 8 măi ă%cutțită decă t o di%tri)utție normălă8 ăănd măi multe ălori concentrăte în Hurul mediei %ți co0i măi groă%e8 deci pro)ă)ilită tți ridicăte pentru ălorile e#treme.
E. @"TRICE" !E CORE;"Tț IE Matricea de core#a6ie repre0intă tenică %tăti%tică ce mă%oără %ți de%crie grădul de ă%ociere liniără dintre două %ău măi multe ăriă)ile căntitătie continue normăl di%tri)uite. @ătriceă de corelătție e%te o mătrice %imetrică ce cuprinde coe3icientul de corelătție dintre oricăre ăriă)ile luăte î n con%iderăre în ănăli0ă. Coe3icientții de corelătție %e gă%e%c în interălul 9*8 *. !ăcă ău %emnul negăti8 legătură dintre ăriă)ile e%te ună iner%ă8 iăr dăcă %emnul e%te po0iti8 legătură e%te ună directă . Inten%ităteă corelătției poăte 3i:
oărte puternică %ău ăproăpe perfectă
Puternică
±
+82+ 9
±
+877D
@oderătă
±
+8,+ 9
±
+82+D
±
+87+ 9
±
+877D
&lă)ă pănă lă moderăt
Ine#i%tentă %ău foărte %lă)ă
±
+8/+ 9 ±
±
+8,+D
+8+* 9
±
+8/+D
. @"TRICE" !E CO'"RI"?Tț"< Matricea de coarian67 e%te %imilără celei de corelătție8 cu deo%e)ireă că lă inter%ectțiă liniilor cu coloănele %unt în%cri%e ălorile de coăriăntță dintre ăriă)ile. @ătriceă de coăriăntță cărăcteri0eă0ă %tructură dependentței %ț i legă turilor dintre cei indicători ăriă)ileD. Coăriăntță e%te con%iderătă ă 3i o e#pre%ie numerică ă grădului de ă%ociere ă două cărăcteri%tici că urmăre ă făptului că8 în toăte că0urile în căre două ăriă)ile %unt %emni3icăti legăte între ele8 o ăriătție î ntr9un %en% ă uneiă dintre ele ă determină o ăriătție proportționălă de ăcelă%ți %en% în că0ul legăturii directe D %ău de %en% contrăr î n că0ul legă turii iner%e D ă celeilălte ăriă)ile.
IV.
ANALIZA COMPONENTELOR PRINCIPALE
Analiza Componentelor Principale este o tehnică de analiză a datelor care are drept scop descompunerea ariabilită!ii totale din spa!iul cauzal ini!ial sub forma unui număr redus de componente, fără ca această formă să con!ina redundan!e informa!ionale" Aceste componente e#primă atribute noi și sunt construite $n așa fel $nc%t să &e necorelate $ntre ele, &ecare &ind o combina!ie liniară de ariabilele ori'inale"
A" E(I)I*A+EA -.(IE+I(+ Pentru a putea face standardizarea datelor, este necesar să se efectueze eliminarea outlierilor" Eliminarea outlierilor a fost realizată $n pro'ramul E#cel, prin metoda interalului / 0mean12sd34 0mean52sd3 6" Această metodă presupune calculul mediei și al abaterii standard pentru &ecare set de alori 0 prin set de alori se $n!ele'e totalitatea alorilor unui indicator 7, corespunzătoare tuturor celor 89 de companii analizate 3" Apoi, se calculează limita inferioară 0 mean12sd 3 și limita superioară 0mean52sd3" Se consider outlier orice companie care are cel pu!in o aloare a unui indicator care nu se $ncadrează $n interalul calculat" :n urma aplicării acestei metode, au fost eliminate ;< obsera!ii" .abelul rezultat după eliminarea outlierilor=
B" S.A*>A+>I?A+EA >A.E(+ 0 mean@9, sd@; 1 se face cu scale 3 >eoarece ordinul de mărime al datelor și unită!ile de masură sunt foarte diferite, este necesară efectuarea Analizei Componentelor Principale pe date standardizate" pera!ia de standardizare a alorilor unei ariabile constă $n substuirea alorilor &ecărei opera!ii cu o nouă aloare reprezent%nd raportul dintre aloarea centrată a respecei opera!ii și abaterea standard a respecei ariabile" >upă standardizare, datele nu mai au interpretare economică"
C" F-*CIE -.I(I?A. PE*.+- A*A(I?A C)P*E*.E(+ P+I*CIPA(E Folosirea func!iei acp 0 @funcon0set>ate, , nume, numeDobs 3 a facut posibile următoarele= a" Crearea tabelului ariabilelor ori'inale standardizate= tabel = data.frame ( companii[1], companii[2], companii[3], companii[4], companii[5], companii[6], companii[7], companii[8], companii[9], companii[10], companii[11], companii[12], companii[13], companii[14], companii[15], companii[16], companii[17], companii[18] ! "e la 1 la n in#eamna [$]. n = nro% ( tabel & m = ncol ( tabel ! n = nr. linii& m = nr. coloane %rite.c#' ( data.frame ( tabel , pa#te ( )*+, ar-ori-#td.c#', #ep=- ! /crie n c#' datele din tabel.
b" Creare model PCA pe baza de corelai 0 acp@pca4 acp e rulata pe matricea de corelae 3 pca = princomp ( tabel, cor= plot( pca, main=racl componentelor principale, col=pin$3
c" E#tra'erea alorilor proprii= #de' = pca#de' ! #de' = 'ariabila 'alp = #de'#de' ! 'alp = 'aloare proprie = #de':2 procent) = 'alp100;m procent* = cm#m ( procent) %rite.c#' ( data.frame ('alp, procent), procent*, pa#te ( )*+, alori-proprii.c#', #ep=-
d" +ealizarea sreeplot1ului= /creeplot<l at> la re?inerea componentelor principale. #cree-plot = prcomp ( tabel plot ( #cree-plot, t@pe=l, main=/cree plot
>upă o scădere abruptă, curba nde să se aplazeze" +e'ula su'erează că numărul de componente principale se re!ine c%nd curba se aplazează" om re!ine, asel, G componente"
e" +e!inerea ectorilor proprii=
a = pcaloadin# %rite.c#' ( a, pa#te ( )*+, ectori-+roprii.c#', #ep=-
f" +e!inerea componentelor= c = pca#core# c2 = cbind ( c, nme-ob# %rite.c#' ( c2, pa#te ( )*+, *omponente.c#', #ep=-
'" Calculul corela!iilor factoriale= corAact = cor ( tabel, c %rite.c#' ( corAact, pa#te ( )*+, *or.c#', #ep=-
h" +eprezentarea cercului corela!iilor= de'.ne%( cerc = #eB ( 0, 2pi, lentC=100 plot ( co#(cerc, #in(cerc, t@pe=l, col=ble, Dlab=E1, @lab=E2 teDt ( corAact[,1], corAact[,2], ro%name#(corAact, col=red, ceD=0.7
i"
+eprezentarea 'ra&cului componentelor H; și H<= de'.ne%( nr = mF1 plot (c2[,1], c2[,2], main=+lot componente < E1 #i E2, Dlab=E1, @lab=E2 teDt ( c2[,1], c2[,2], label#=c2[,nr], col=red, po#=3, ceD=0.7
"
Crearea unui tabel din care să reiasă importan!a indiizilor= B = arra@ ( 0, c( n, m for ( i in 1Gn H for ( in 1Gm H B[i,] = c[i,] c[i,] ; #m ( c[i,]c[i,] I I %rite.c#' ( B, pa#te ( )*+, Jmportanta-*ompanii.c#', #ep=-
" Crearea unui tabel din care să reiasă contribu!ia indiizilor= beta = arra@ ( 0, c ( n, m for ( i in 1Gn H for ( in 1Gm H beta[i,] = c[i,] c[i,] ; #m (c[,]c[,] I I %rite.c#' ( beta, pa#te ( )*+, *ontribKe-companii.c#', #ep=-
Apelul func!iei s1a facut cu comanda= acp ( df, $, )*+-companii, nme-ob#
I.
RECUNOAȘTEREA NESUPERVIZATĂ A FORMELOR ( ANALIZA CLUSTER )
Analiza Cluster, cunoscută și ca analiza de se'mentare sau de ta#onomie, are ca scop iden&carea unui set de 'rupe omo'ene prin 'ruparea elementelor asel $nc%t să minimizeze aria!ia $n cadrul 'rupe și să ma#imizeze aria!ia dintre 'rupe" Analiza cluster este deci, o tehnică de analiză mulariată care cuprinde un număr de al'oritmi de clasi&care a unor obiecte 0elemente sau indiizi3 $n 'rupe omo'ene" ariabilele sau cazurile sunt sortate $n 'rupe 0clusteri3 asel $nc%t $ntre membrii aceluiași cluster să e#iste asemănări, similitudini c%t mai mari, iar $ntre membrii unor clustere diferite să e#iste asemanări c%t mai slabe" Pentru aceasta se are $n edere $n primul r%nd ale'erea distan!ei dintre elemente, apoi ale'erea al'oritmului de 'rupare și $n &nal se decide cu priire la nielul" Aplic%nd func!ia Cluster, au fost ob!inute următoarele 0 se or prezenta doar rezultatele ob!inute prin metoda Jaera'eK 3= a" Calculul matricii distan!elor= d = di#t ( a#.matriD ( companii , metCod = eclidean %rite.table ( rond ( a#.matriD(d, 4 , pa#te ( Kp, metoda, Latricea-di#tantelor.tDt, #ep=-
>istan!a este o func!ie de&nită pe mul!imea perechilor de obiecte cu autorul căreia se apreciează asemănarea sau diferen!ele dintre elemente" Formarea 'rupelor se bazează pe calculul distan!ei dintre oricare două obiecte"
b" Etapele clasi&cării=
c" >endo'ramele= >endo'rama este una dintre metodele de reprezentare a 'rupărilor put%nd furniza o sinteză cu priire la clasi&care" dendo'ramă care diferen!iază clar 'rupele de obiecte a aea distan!e mici la ramurile mai $ndepărtate ale arborelui și diferen!e mari la ramurile apropiate" C%nd distan!ele dintre ramurile $ndepărtate sunt mari compara cu ramurile apropiate, atunci 'ruparea nu este chiar e&cace, iar dendo'rama a trebui interpretată cu pruden!ă" >endo'rama poate & ulă și pentru iden&carea acelor obiecte care nu pot & alăturate nici unui 'rup &ind e#cep!ii ale structurii de 'rupare și care nu se alătură nici unui 'rup p%nă la ulmul pas" >endo'rama Cluster pentru setul de date L scoruri, prin metoda a'erae=
>endo'rama Cluster pentru setul de date L dateDstd, prin metoda a'erae=
d. "lgoritmul N9meăn% *. Clă%ele N9meăn% N=Nmeăn% %et!ăte8 nrVclă%e D clă%e=NFclu%ter c*=c)ind clă%e8 %et!ăte D c* Krite.tă)le c*8 pă%te tip8 JClă%eVNmeăn%.t#tJ8 %ep=JVJ D D
Clă%ele N9meăn% pentru %etul de dăte ( %coruri:
Clă%ele N9meăn% pentru %etul de dăte ( dăteV%td:
. Repre0entăreă clă%elor m = data.rame ( c ) plot ( m*,+, m*,-, col = c ( "lihtsteelble", "na!ble", "a0amarine", "deeppin12", "pin1-", "maenta" ) *m3clase, main = "Repre4entarea claselor", xlab = colnames(m*+), lab = colnames(m*-) ) text ( m*,+, m*,-, labels = ro5names(m), col="maenta", pos=-, cex=6.7 )
Repre0entăreă clă%elor pentru %etul de dăte ( %coruri:
Repre0entăreă clă%elor pentru %etul de dăte ( dăteV%td:
/. !e%compunereă ăriă)ilitătții spat = 13totss spa5 = 13tot.5ithinss spab = 13bet5eenss r_cls = spab / spa5 !ariab = cbind ( spat, spa5, spab, r_cls ) colnames ( !ariab ) = c ( "89#T", "89#:", "89#;", "R" ) 5rite.table ( rond(!ariab,2), paste ( tip,"
!e%compunereă ăriă)ilitîtții pentru %etul de dăte ( %coruri:
!e%compunereă ăriă)ilitătții pentru %etul de dăte ( dăteV%td:
1. Centroi0ii clă%elor c = rond ( 13centers, 2 ) 5rite.table ( c, paste ( tip, "%entroi4ii_cls_1means.txt", sep="_" ) )
Centroi0ii clă%elor pentru %etul de dăte ( %coruri:
Centroi0ii clă%elor pentru %etul de dăte ( dăteV%td:
,. Putereă de di%criminăre ă ăriă)ilelor
c+ > c ?ie5(c+) 89#_T = nmeric(nr_!ar) @ de&inire !ector c nr_!ar elemente = 6 89#_; = nmeric(nr_!ar) 89#_: = nmeric(nr_!ar) R = nmeric(nr_!ar) n = nmeric(66) medie_clasa = matrix (,66,66) medie_totala = nmeric(66)
x = matrix(,66,66) nr = nro5(c+) or ( i in +A(nr_!arB)) @ i = nr. de !ariabile C 89#_T*i> = sd ( c+*,i ) D + ( nr> ) medie_totala*i> = mean ( c+*,i ) or ( F in Anr_clase ) @ F = nr. de clase C s = sbset ( c+, clase==F ) n*F = nro5(s) medie_clasa*F,i> = mean(s*,i) G G or ( i in +A(nr_!arB) ) @ i = nr. de !ariabile C or ( F in Anr_clase ) @ F = nr. de clase C x*F,i> = n*F ( medie_clasa*F,i> > medie_totala*i> ) D + G G or ( i in +A(nr_!arB) ) C or ( F in Anr_clase ) C 89#_;*i> = 89#_;*i> B x*F,i> 89#_:*i> = 89#_T*i> > 89#_;*i> R*i> = 89#_;*i> / 89#_:*i> G G nme = colnames ( set
Putereă de di%criminăre pentru %etul de dăte ( %coruri:
Putereă de di%criminăre pentru %etul de dăte ( dăteV%td:
-. Tă)el N9meăn% pentru %etul de dăte 9 %coruri
2. Tă)el N9meăn% pentru %etul de dăte ( dăteV%td
Conform clu%teri0ării N9meăn% %e o)%eră următoărele:
Clu%terul * cuprinde:
Clu%terul cuprinde:
Clu%terul / cuprinde:
e. "3i%ăreă %iluetei pam1.reslt > pam1 ( companii*,H,- ) pam1.reslt
f. Repre0entăreă gră3ică ă clu%terelor %ți %iluetele lor:
&e o)%eră că:
%iluetă medie ă pri/u#ui c#uster e%te +.2 %ț i contține - in%tănte.
%iluetă medie ă c#usteru#ui > e%te +.61 %ți contține 1, in%tănte.
%iluetă medie ă c#usteru#ui ? e%te +.++ %ți contține * in%tăntă.
Si#ueta /edie g#o&a#7 e%te +.2-.
g. u005 C9@eăn% IGn continuăre %unt pre0entătți centroi0ii clu%terelor %ți grădele de ăpărtenentță ăle in%tăntelor lă cele / clu%tere.
re4ltat > cmeans( companii, -, 66, m=+, method="cmeans" ) re4ltat
. "3i%ăreă grădului de ăpărtenentă ăl o)%erătiilor re4ltat3membership
II.
$R8ORI DECI9ION$%I
&e e#trăg e%țăntioăne din numărul liniilor %etului de dăte 9 compănii8 2+ 3iind î n primul e%țăntion %ți /+ î n ăl doileă e%țăntion. E#trăgereă poăte %ă 3ie cu reenire %ău fără reenire. IGn că0ul no%tru8 compăniile tre)uie %ă ăi)ă ăceeă%ț i %țăn%ă de ă 3i e#tră%e8 deci e#trăgereă tre)uie %ă 3ie cu reenire. IGn continuăre om ă3i%ță ăpărtenentță lă cele două e%ț ăntioăne:
ă. &e creeă0ă %etul de dăte de ăntrenăre.
). &e creeă0ă te%tul de te%tăre.
c. &e con%truie%țte un ăr)ore de deci0ie. arbore > ctree ( dependenta, data=setantrenare ) plot(arbore)
d. &e ă3i%țeă0ă mătriceă de confu0ie:
e. &e ă3i%țeă0ă ăr)orele de deci0ie %implu. plot ( arbore, tpe="simple" )
f. &e te%teă0ă ăr)orele pentru te%tul de ăntrenăre.
g. &e ă3i%țeă0ă mătriceă de confu0ie ă ălorilor prei0ionăte:
III.
C%$SI@IC$TORU% 8$AESI$N
ă. !e3inireă modelului model > nai!e;aes ( companii*,-AI, actor ( companii*, + ) ) model
b. Predictiă cu clă%i3icătorul 4ă5e%iăn predict ( model, companii*AJ,>6 )
table ( predict ( model, companii*,>6), companii*,6, dnn=list( KpredictedK, KactalK ) )
c. @ătriceă de confu0ie ă clă%i3icătorului 4ă5e%iăn tab > table ( predict ( model, companii*,>6), companii*,6, dnn=list( KpredictedK, KactalK ) ) class#reement(tab)
Rătă de preci0ie ă ălgorimului e%te de ,. Coe3icientul lui Coen e%te +.+//.
I4.
RETE%E NEURON$%E
Retțelele neuronăle con%tituie un domeniu ce %e )ucură de o lărgă utili0ăre. @otiul ăce%tui intere% %tă în e3icăcităteă8 doedită în numeroă%e ăplicătții prăctice8 de ă furni0ă %olutții8 în %peciăl de nătură predictiă 8 pentru pro)leme de măre comple#ităte %ău olătilităte. ă. Creăreă %etului de te%tăre trainset > companii * sample ( Anro5(companii), si4e.sample), trainset
nnet_train > cbind ( trainset, trainset38E%TLR == KK) nnet_train > cbind ( nnet_train, trainset38E%TLR == K+K) nnet_train > cbind ( nnet_train, trainset38E%TLR == K-K) nnet_train > cbind ( nnet_train, trainset38E%TLR == K2K) nnet_train > cbind ( nnet_train, trainset38E%TLR == KHK) names(nnet_train)*7 > K8ectorl_armaceticK names(nnet_train)* > K8ectorl_bioarmaceticK names(nnet_train)*J > K8ectorl_medicamentelor_bioterapeticeK names(nnet_train)*+6 > K8ectorl_echipamentelor_si_tehnoloiilor_medicaleK names(nnet_train)*+ > K8ectorl_ser!iciilor_de_sanatateK names(nnet_train)
nn > neralnet ( 8ectorl_armacetic B 8ectorl_bioarmacetic B 8ectorl_medicamentelor_bioterapetice B 8ectorl_echipamentelor_si_tehnoloiilor_medicale B 8ectorl_ser!iciilor_de_sanatate N M%#9 B RE?s B T#88 B TO;T B L99R B L9MP B RLE B RL# B 9;r B 98r B #lpha B ;eta B Q%r B %RTr, data=nnet_train, hidden=c(-,-) ) nn plot(nn)
4.
POSI8I%E DEPENDENBE NTRE 4$RI$8I%E< ECU$BII DE RE-RESIE< COE@ICIENBII DREPTE%OR DE RE-RESIE
