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Dados institucionais da Corporação Federal de Seguro de Depósitos

A Corporação Federal de Seguro de Depósitos (FDIC) é uma agência governamental independente americana cuja função é garantir os depósitos bancários em instituições financeiras nos EUA. Atualmente, depósitos em instituições membros são segurados até U$ 250.000. Aqui, as participações, distribuição de tamanho e dispersão geográfica das instituições membros são exploradas.

Primeiro, carregue um banco de dados de entidades da FDIC como um ResourceObject.

In[1]:=
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fdic = ResourceData[ ResourceObject[ Association[ "Name" -> "FDIC Institution EntityStore", "UUID" -> "6f5d37d4-1406-483c-b67c-f58d903d16b1", "ResourceType" -> "DataResource", "Version" -> "1.0.0", "Description" -> "A Wolfram Language EntityStore with selected \ data on FDIC insured institutions", "ContentSize" -> Quantity[0, "Bytes"], "ContentElements" -> {"EntityStore"}]]]
Out[1]=

Registre o banco de dados para esta sessão.

In[2]:=
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PrependTo[$EntityStores, fdic];

Conte o número de instituições da FDIC.

In[3]:=
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Length[ents = EntityList["FDICInstitution"]]
Out[3]=

Liste algumas das propriedades disponíveis no banco de dados de entidades.

In[4]:=
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EntityProperties["FDICInstitution"] // Sort // Take[#, 20] &
Out[4]=

Visualize as localizações geográficas dos bancos afiliados à FDIC.

In[5]:=
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GeoListPlot[EntityList["FDICInstitution"], PlotMarkers -> "$"]
Out[5]=

Mostre a distrubuição da classificação em um gráfico tipo log-log.

In[6]:=
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ListLogLogPlot[ Reverse@Sort[EntityValue["FDICInstitution", "TotalAssets"]], AxesLabel -> Automatic, PlotStyle -> PointSize[Medium]]
Out[6]=

Faça um gráfico de funcionário versus ativos.

In[7]:=
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empVsAssets = EntityValue[ "FDICInstitution", {"TotalEmployeeNumber", "TotalAssets"}];
In[8]:=
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ListLogLogPlot[empVsAssets, AxesLabel -> Automatic]
Out[8]=

Identifique as seis maiores instituições.

mostre o input completo da Wolfram Language
In[9]:=
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ListLogLogPlot[ Callout[{#2, #3}, #1] & @@@ EntityValue[ EntityList[ EntityClass["FDICInstitution", "TotalAssets" -> TakeLargest[6]]], {"Label", "TotalEmployeeNumber", "TotalAssets"}], PlotRangePadding -> Scaled[0.25], AxesLabel -> {"employee count", "assets"}]
Out[9]=

Faça um gráfico de passivos versus ativos.

In[10]:=
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assetsVsLiability = EntityValue["FDICInstitution", {"TotalAssets", "TotalLiabilities"}];
In[11]:=
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ListLogLogPlot[assetsVsLiability, AxesLabel -> Automatic]
Out[11]=

Faça um gráfico empréstimos e leasings líquidos vs. totais de depósitos , junto com um ajuste.

In[12]:=
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loanVsDeposit = EntityValue[ "FDICInstitution", {"NetLoansAndLeases", "TotalDeposits"}];
In[13]:=
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nmf = NonlinearModelFit[ Select[QuantityMagnitude /@ loanVsDeposit, Min[#] > 0 &], c + a x^\[Alpha], {a, \[Alpha], c}, x]
Out[13]=
In[14]:=
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Show[ListPlot[loanVsDeposit], Plot[Evaluate[Normal[nmf]], {x, 0, 10^10}, PlotStyle -> Red, AxesLabel -> Automatic]]
Out[14]=

Compare o nível 1 (seguro) e o capital do nível 2 capital (arriscado) com os ativos totais.

In[15]:=
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{tierOneCapitalToAssets, tierTwoCapitalToAssetsCapitalToAssets} = (Divide @@@ EntityValue[ "FDICInstitution", {#, "TotalAssets"}]) & /@ {"TierOneCapital", "TierTwoRiskBasedCapital"};
In[16]:=
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Histogram[{tierOneCapitalToAssets, tierTwoCapitalToAssetsCapitalToAssets}, {0, 0.3, 0.01}, ChartLegends -> {"Tier 1", "Tier 2"}, PlotLabel -> "Capital/Assets Ratio"]
Out[16]=

Extraia a distribuição de ativos como um "EntityAssociation".

In[17]:=
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dat = EntityValue["FDICInstitution", "TotalAssets", "EntityAssociation"];

Faça um gráfico da distribuição de ativos.

In[18]:=
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Histogram[dat, "Log", AxesLabel -> Automatic]
Out[18]=

Mostre a localização dos bancos com ativos maiores que 5 bilhões e 300 bilhões de dólares.

In[19]:=
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GeoListPlot[ Keys[Select[dat, GreaterThan[Quantity[#, "USDollars"]]]]] & /@ {5*^9, 300*^9}
Out[19]=

Descubra com o gráfico que os 10 maiores bancos possuem mais ativos que os restantes 6.121 combinados.

mostre o input completo da Wolfram Language
In[20]:=
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With[{atas = QuantityMagnitude[ EntityValue["FDICInstitution", EntityProperty["FDICInstitution", "AverageTotalAssets"]]]}, ListLogLogPlot[100 Accumulate[Reverse[Sort[atas]]]/Total[atas], PlotRange -> All, GridLines -> Automatic, PlotStyle -> PointSize[Medium], AxesLabel -> {None, Quantity[None, "Percent"]}]]
Out[20]=

Encontre bancos com o maior 1% dos depósitos.

In[21]:=
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dat1 = EntityValue["FDICInstitution", "TotalDeposits", "EntityAssociation"];
In[22]:=
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{bottom1percent, top1percent} = Quantile[values = Values[dat1], {0.01, 0.99}]
Out[22]=

Faça um gráfico.

In[23]:=
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GeoListPlot[Keys[Select[dat1, GreaterThan[top1percent]]]]
Out[23]=

A distribuição dos ativos por cidade satisfaz a lei de Benford notavelmente.

mostre o input completo da Wolfram Language
In[24]:=
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$percity = Reverse[SortBy[{#[[1, 1]], Total[#[[All, -1]]]} & /@ Normal[Normal[ DeleteMissing[ SortBy[GroupBy[ EntityValue["FDICInstitution", {"City", "TotalAssets"}], First] , Length], 1, 3]][[All, -1]]], Last]];
In[25]:=
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ListPlot[{Tally[ IntegerDigits[Round[QuantityMagnitude[#2]]][[1]] & @@@ $percity], Table[{d, Length[$percity] Log10[1 + 1/d]}, {d, 1, 9}]}, PlotRange -> All, Filling -> Axis, PlotLegends -> {"total assets", "Benford"}]
Out[25]=

Mostre bancos com a maior alavancagem financeira.

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In[26]:=
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dataSet3 = Append[#, <| "FinancialLeverage" -> N[#TotalLiabilities/#TotalEquity]|>] & /@ EntityValue[ "FDICInstitution", {"Position", "TotalLiabilities", "TotalEquity"}, "Dataset"];
In[27]:=
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dataSet3[TakeLargestBy["FinancialLeverage", 10]]
Out[27]=

Faça um gráfico distribuição das alavancagens financeiras.

In[28]:=
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Histogram[dataSet3[All, "FinancialLeverage"], {0, 20, 0.5}, PlotLabel -> "FDIC banks Financial Leverage distribution"]
Out[28]=

Explore no gráfico a relação entre os ativos, ativos de longo prazo, e passivos.

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In[29]:=
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props = {EntityProperty["FDICInstitution", "TotalAssets"], EntityProperty["FDICInstitution", "LongTermAssets"], EntityProperty["FDICInstitution", "TotalLiabilities"]}; data = Select[ N@QuantityMagnitude@ DeleteMissing[ EntityValue["FDICInstitution", Append[props, "Entity"]], 1, 2], Min[Most[#]] > 0 &];
In[30]:=
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data2 = Select[{#1/#2, #1/#3, #4} & @@@ data, Between[{0, 15}][#[[1]]] && Between[{1, 1.4}][#[[2]]] &];
In[31]:=
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sdk = SmoothKernelDistribution[Most /@ data2];
In[32]:=
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label[{a_, b_, c_, _[d_]}] := Column[{d, Grid[Transpose[{props, Quantity[NumberForm[#, 4], "USDollars"] & /@ {a, b, c}}], Dividers -> Center]}]
In[33]:=
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ContourPlot[PDF[sdk, {x, y}], {x, 0, 15}, {y, 1, 1.4}, PlotRange -> All, Contours -> 50, ContourStyle -> None, ColorFunction -> (Lighter[ColorData["AvocadoColors"][#], 0.5] &), FrameLabel -> {"total asssets"/"long term assets", "total asssets"/"total liabilities"}, Epilog -> ({ColorData["DarkRainbow"][(Log10[#1] - 7)/5], PointSize[0.00125], Point[{#1/#2, #1/#3}]} & @@@ data)]
Out[33]=

Exemplos Relacionados

de en es ja ko ru zh