Datos institucionales de la Corporación Federal de Seguro de Depósitos
La Corporación Federal de Seguros (FDIC) es una agencia gubernamental de los EE.UU. a cargo de asegurar depósitos en instituciones financieras de los EE.UU. Actualmente, los depósitos en instituciones miembro son asegurados hasta los $250,000. Aquí se exploran las sociedades tenedoras, la distribución de tamaño y la dispersión geográfica de las instituciones miembro.
Primero cargue un almacén de entidades de datos de FDIC data como un ResourceObject.

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"}]]]

Registre el almacén para esta sesión.

PrependTo[$EntityStores, fdic];
Cuente el número de instituciones de FDIC.

Length[ents = EntityList["FDICInstitution"]]

Cree una lista de algunas propiedades disponibles en el almacén de entidades.

EntityProperties["FDICInstitution"] // Sort // Take[#, 20] &

Visualice las ubicaciones geográficas de los bancos afiliados a FDIC.

GeoListPlot[EntityList["FDICInstitution"], PlotMarkers -> "$"]

Muestre la distribución de rango en un gráfico tipo log-log.

ListLogLogPlot[
Reverse@Sort[EntityValue["FDICInstitution", "TotalAssets"]],
AxesLabel -> Automatic, PlotStyle -> PointSize[Medium]]

Grafique los empleados vs. activos.

empVsAssets =
EntityValue[
"FDICInstitution", {"TotalEmployeeNumber", "TotalAssets"}];

ListLogLogPlot[empVsAssets, AxesLabel -> Automatic]

Etiquete las seis instituciones más grandes.

Represente gráficamente activos vs. pasivos.

assetsVsLiability =
EntityValue["FDICInstitution", {"TotalAssets", "TotalLiabilities"}];

ListLogLogPlot[assetsVsLiability, AxesLabel -> Automatic]

Grafique los créditos netos y contratos vs. el total de depósitos junto con un ajuste.

loanVsDeposit =
EntityValue[
"FDICInstitution", {"NetLoansAndLeases", "TotalDeposits"}];

nmf = NonlinearModelFit[
Select[QuantityMagnitude /@ loanVsDeposit, Min[#] > 0 &],
c + a x^\[Alpha], {a, \[Alpha], c}, x]


Show[ListPlot[loanVsDeposit],
Plot[Evaluate[Normal[nmf]], {x, 0, 10^10}, PlotStyle -> Red,
AxesLabel -> Automatic]]

Compare el Nivel 1 (seguro) y el capital de Nivel 2 (riesgoso) con los activos totales.

{tierOneCapitalToAssets,
tierTwoCapitalToAssetsCapitalToAssets} = (Divide @@@
EntityValue[
"FDICInstitution", {#, "TotalAssets"}]) & /@ {"TierOneCapital",
"TierTwoRiskBasedCapital"};

Histogram[{tierOneCapitalToAssets,
tierTwoCapitalToAssetsCapitalToAssets}, {0, 0.3, 0.01},
ChartLegends -> {"Tier 1", "Tier 2"},
PlotLabel -> "Capital/Assets Ratio"]

Recupere la distribución de activos como una "EntityAssociation".

dat = EntityValue["FDICInstitution", "TotalAssets",
"EntityAssociation"];
Grafique la distribución de activos.

Histogram[dat, "Log", AxesLabel -> Automatic]

Muestre las ubicaciones de los bancos con activos mayores a 5 billones y 300 billones de dólares estadounidenses.

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

Descubra gráficamente que los 10 bancos principales tienen más activos que los restantes 6121 combinados.

Encuentre los bancos con el 1% más alto de depósitos.

dat1 = EntityValue["FDICInstitution", "TotalDeposits",
"EntityAssociation"];

{bottom1percent, top1percent} =
Quantile[values = Values[dat1], {0.01, 0.99}]

Grafíquelos en un mapa.

GeoListPlot[Keys[Select[dat1, GreaterThan[top1percent]]]]

La distribución de activos por ciudad notablemente cumple con la ley de Benford.

Muestre los bancos con el mayor apalancamiento financiero.

dataSet3[TakeLargestBy["FinancialLeverage", 10]]

Grafique la distribución del apalancamiento financiero.

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

Explore gráficamente la relación entre activos, activos de largo plazo y pasivos.
