Диссертация (1138514), страница 20
Текст из файла (страница 20)
Существующий российский опыт представления результатов конъюнктурных мониторингов по крупному бизнесу показывает, чтоинформационный вес каждой отдельно взятой позиции, формирующей баланс показателя, представляет собой очень важное информационное содержание182.Тем не менее, более тщательное изучение такой информации может представлять интересный информационный срез различных операционных показателей деятельности организаций. Данный аспект особенно важен при изучении совокупного поведения малого предпринимательства на конкретных фазах деловогоцикла, когда необходимо детализировать реакцию бизнеса относительно реальных или ожидаемых экономических явлений.
Важным, на наш взгляд, являетсянаблюдение за долей «нейтральных» ответов респондентов, которая, как правило,Carlson J. A., Parkin J. M. (1975). Inflation expectations, in: „Economica”, No. 42, pp. 123-138.Лола И.С., Китрар Л.А. Кластеризация предпринимательских оценок отраслевых событий в малом торговом бизнесе// Вопросы статистики . – 2016. - №1 – С.26.182URL: http://www.hse.ru/monitoring/buscl/bl6180181106превалирует над оставшимися – «уменьшение» – «увеличение». В контексте изучаемой совокупности, изменения, происходящие с организациями, сохраняющихнейтралитет относительно складывающейся конъюнктуры, особенно важны, таккак данная группировка, как наиболее представительная, является важным индикатором общего потенциала и степени адаптивности МП183.В целом, анализ распределения именно таких ответов важен в любые периоды, но наиболее эффективен в момент экспансии, дестабилизации, а также компенсационного восстановления организаций, когда возможны резкие трансформации предпринимательских оценок, а агрегация может привести к потере ценнойинформации на уровне фирм.В связи с обозначенными проблемами, используя информационный массивконъюнктурных обследований малого предпринимательства розничной торговли,мы предложим и протестируем метод, позволяющий изучать поведенческие модели ответов респондентов на уровне конкретных объектов наблюдения – экономических единиц184.Следует подчеркнуть, что изучение поведения российского малого предпринимательства, базирующегося на таком подходе и такой информационной базе, будет осуществлено в национальной статистической практике впервые.
Мыпредставим особенности применения техники кластерного анализа при определении различных «поведенческих моделей», согласно которым могут быть классифицированы индивидуальные ответы экономических агентов на различных этапахделового цикла. Подробная идентификация групп позволит, на примере малыхрозничных фирм, провести тщательный ситуационный анализ, который:Лола И.С., Китрар Л.А.
Кластеризация предпринимательских оценок отраслевых событий в малом торговом бизнесе// Вопросы статистики . – 2016. - №1 – С.26-27.184Информационной основой данных расчетов являются результаты ежеквартальных конъюнктурных обследований малых розничных организаций России проводимых Росстатом в период с 2008 до 2014 гг. Выборочнаясовокупность торговых организаций представлена 3тыс. экономических агентов более чем из 70 регионов Российской Федерации.183107а) расширит аналитическую интерпретацию состояния деловой конъюнктуры малого розничного бизнеса, определяемого узкоотраслевыми композитнымииндикаторами (Икрт, ИБПрт);б) позволит удостовериться в надежности краткосрочных прогнозов предпринимательских оценок, полученных в ходе конъюнктурных обследований;в) определит способность групп малого торгового бизнеса обеспечиватьобъективную реакцию на возникающие конъюнктурные шоки;в) установит сложившийся адаптационный потенциал сегмента185.Рассмотрим технику кластерного анализа для изучения результатов конъюнктурных обследований малых розничных фирм и выявления однородных поведенческих групп, в среднем отражающих структуру ответов респондентов Айвазян, 1974], Алескеров, 2013], Дубров и др., 2011], Архипова и др., 2008],Mirkin, 2013].Источником информации для изучения поведенческих моделей выступилипервичные результаты ежеквартальных конъюнктурных обследований малыхрозничных организаций России, проведенных Росстатом в период с III квартала2008 года по IV квартал 2014 года (26 обследований).
Выборочная совокупностьобследования за каждый квартал варьировалась от 2850 до 3000 единиц наблюдения.В качестве переменных из формы №1-конъюнктура «Обследование конъюнктуры и деловой активности в розничной торговле» были выбраны семь показателей деловой активности (Таблица 11). Предприниматель (руководитель розничной организации), сравнивая положение дел на фирме по каждому показателюв данный и последующий квартал с предыдущим кварталом, отмечал, что положение улучшилось, осталось прежним или ухудшилось.
Отсюда следует, что каждая фирма характеризовалась 14 переменными, из которых 7 фактических и 7Лола И.С., Китрар Л.А. Кластеризация предпринимательских оценок отраслевых событий в малом торговом бизнесе// Вопросы статистики . – 2016. - №1 – С.27.185108ожидаемых. К ним относятся фактические и ожидаемые: обороты розничной торговли (х1; х2 соответственно); объемы продаж в натуральном выражении (х3; х4);объёмы заказов на поставку товаров (х5; х6); численность занятых (х7; х8); объемы складских запасов (х9; х10); конкурентоспособность организации (х11; х12);оценка общей экономической ситуации (х13; х14).При проведении классификации применен метод k-средних. Ниже приводится формализованное описание алгоритма.Пусть – множество кластеров, такое что = {1 , … , }, где К-количествокластеров. – центроид кластера , ∈ ℝ .
Также имеется M объектов кластеризации, в качестве которых в данном исследовании выступают предприятия розничной торговли (М = 3000):(13)где = 15 ∗ 4 = 60 (поквартальные данные за 2000 – 2014 гг.)В качестве меры близости в данном алгоритме использовалась Евклидова2метрика: (, ) = ‖ − ‖ = √∑=1( − ) , где , ∈ ℝ .(14)Задача классификации состоит в минимизации суммарного квадратичногоотклонения объектов от центроидов кластеров и выглядит следующим обра22зом: ∑=1 ∑ ∈ ( , ) = ∑=1 ∑ ∈ ‖ − ‖ → .(15)Функционал качества – минимизация суммарного квадратичного отклонения объектов x_j от центров μ_i кластеров Si, где i=1,2,…9.
Первоначально в качестве центра кластеров выступали его идеальные представители, с которымсравнивается каждый исследуемый объект (фирма). В результате предварительного анализа было выделено 9 кластеров, в основе которых три типологическиегруппы предприятий: высокого (тип A); среднего (тип B) и низкого торгового потенциала (тип C).Группа типа «А» представлена малыми торговыми организациями, в которых на протяжении рассматриваемого квартала отмечался рост показателя (спроса, объема продаж, численности и т.д.).
В группу типа «В» вошли малые торговые109организации, у которых в течение изучаемого квартала динамика показателяосталась без изменения относительно предшествующего квартала. Группа типа«С» представлена малыми торговыми организациями, у которых наблюдалосьснижение экономической активности по сравнению с предшествующим кварталом. Так как деятельность торговых организаций аналогично оценивалась в рассматриваемом и последующем квартале, то было получено девять классов (K=9)имеющих вид: S = (АА, АВ, АС, ВА, ВВ, ВС, СА, СВ, СС). Классификация проводилась по данным n = 2903 наблюдений.Таблица 11- Показатели деловой активности малых розничных организацийза период 2008-2014 гг., отобранные для кластерного анализаТип изменения показателя№1ПоказателидеятельностиОборотрозничнойторговли(tovobo)фактическая тенденция (ФТ)ожидаемая тенденция (ОТ)в текущем квартале по сравнению спредыдущим кварталомувеличение без изменений уменьшение(А)(В)(С)123в следующем квартале по сравнению стекущим кварталомувеличение без изменений уменьшение(А)(В)(С)456АВtovobo_фт_>tovobo_фт_=tovobo_фт_<tovobo_от_>tovobo_от_=tovobo_от_<2Объем продаж в АнатуральномВвыражении(opnvo)Соpnovo_фт_>оpnovo_фт_=оpnovo_фт_<оpnovo_от_>оpnovo_от_=оpnovo_от_<3АЗаказы напоставку товаров В(ptro)Сptro_фт_>ptro_фт_=ptro_фт_<ptro_от_>ptro_от_=ptro_от_<4Численностьработников(chiso)сhiso_фт_>сhiso_фт_=сhiso_фт_<сhiso_от_>сhiso_от_=сhiso_от_<5АОбъем складскихзапасовВ(ozszs)Соzszs_фт_>оzszs_фт_=оzszs_фт_<оzszs_от_>оzszs_от_=оzszs_от_<6Конкурентоспос АобностьВорганизации(konkur)Сkonkur_фт_>konkur_фт_=konkur_фт_<konkur_от_>konkur_от_=konkur_от_<7Оценка общейэкономическойситуации(oekpt)oekpt_фт_>oekpt_фт_=oekpt_фт_<oekpt_от_>oekpt_от_=oekpt_от_<САВСАВСИсточник: составлено автором110Основанием для выбора именно таких индикаторов явились следующие соображения:1.Данная совокупность показателей, характеризующих фактические и ожидаемые оценки респондентов, входит в состав композитных индикаторов деловой конъюнктуры в малой розничной торговле – ИКрт и ИБПрт;2.На протяжении длительного периода проведения конъюнктурных обследований в сфере крупного торгового бизнеса прогнозные краткосрочные ожидания именно этих показателей характеризуются лучшими ориентирами предпринимательских настроений, а также дальнейших перспектив отраслевогоразвития;3.Эмпирический опыт, приведенный в п.п.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
