Методы типологии данных в решении управленческих задач Владимир Глинский

У нас вы можете скачать книгу Методы типологии данных в решении управленческих задач Владимир Глинский в fb2, txt, PDF, EPUB, doc, rtf, jar, djvu, lrf!

Обучение машин классификации объектов. Начертание статистики Российского государства. Анализ временных рядов и прогнозирование. Финансы и статистика, Подход с использованием ЭВМ. Прикладной маркетинг и бизнес-статистика рынка: Введение в изучение методов обработки временных рядов экономической статистики.

Искусство анализа данных на компьютере: Теоретические исследования по статистике. Структурные методы обработки эмпирических данных. Альпина Бизнес Букс, Проблема экономического прогноза в ее статистической постановке. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе. Вариационные ряды и их характеристика. Проблемы теории типологических и структурных группировок: Банки и биржи , Как измерить малый бизнес?

Мифическая статистика малого бизнеса. Статистические методы поддержки управленческих решений. Статистические методы периодизации социально-экономических процессов: Новосибирскстат , Мангазея, г. Состояние здравоохранения в г. Новосибирск, ноябрь, г. Новосибирск, декабрь, г. Хабаровское краевое правление ВЭОД Применение методов группировки в современной статистике: Спектральный анализ временных рядов в экономике. Анализ сильных и слабых сторон компании: Развитие основных идей статистической науки.

Математическая статистика в экономике. Обработка статистических данных методом главных компонент. Теория статистики с основами теории вероятностей. Группировка, корреляция, распознавание образов. Логика прикладного статистического анализа. Финансы и Статистика, Иерархический кластер-анализ и соответствия.

Факторный анализ социально-экономических исследований. Материалы для статистики частных имуществ и кредита. О кредитных сделках в Киевской губернии. Об источниках и употреблении статистических сведений. Методы распознавания и их применение. Спасение капитализма от капиталистов. Информационно-статистическое обеспечение региональных систем управления: Методы общей теории статистики в экономическом анализе: Статистический анализ типовых экономических и социальных процессов на ПЭВМ.

Анализ структуры совокупности и взаимосвязи экономических показателей на основе оптимальных статистических группировок. Организация, ориентированная на стратегию. От стратегии к действию. Олимп - Бизнес, Развитие идей и категорий математической статистики. Статистическая наука в России. Статистические выводы и связи. Как правильно пользоваться статистикой. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Цветущее состояние Всероссийского государства. Курс общей теории статистики. Изд-во Московского Университета, Комплексная программа развития системы стандартных экономико-статистических классификаций и регистров и их внедрения в статистическую информационную систему в гг.

Применение методов многомерного анализа в статистике торговли. Методы обработки разнотипных признаков. Группировки в современной статистике: Моделирование организационных структур классификационный подход. Принципы, проблемы и политика. Длинные волны в экономике. Здоровье населения и методы его изучения: Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. Анализ качественных признаков и структур.

Группировки в социально-экономических исследованиях: Методы построения и анализа. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Народное хозяйство СССР в году: Народное хозяйство СССР за 60 лет: Сельскохозяйственная статистика с основами общей теории.

Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Основные положения единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации и унифицированных систем документации в Российской Федерации. Жизнь горожанина М.: Группировка и системы статистических показателей.

Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях: Сравнительный многомерный анализ в эконометрическом моделировании. Занадворова ; Под ред. Курс МБА по стратегическому менеджменту. Альпина Паблишер , Рязанцев ; Под ред. Исследование теоретико-методологических основ статистических группировок: Современные проблемы статистической теории.

Разработка сбалансированной системы показателей. Аналитическая основа принятия управленческих решений. Теория распознавания образов в экономических исследованиях. Классификационная проблема в современной науке. Большие циклы в мировом хозяйстве: Теоретические концепции в отечественной статистике. Сборник задач по общей теории статистики: Дело и сервис , Корреляционный анализ в экономических исследованиях.

Математико-статистические методы в исторических исследованиях. Теория и практика советской статистики: Статистическое моделирование и прогнозирование: Политическая статистика в работах В. Основы теории достоверности статистических показателей. Искусство разработки и реализации стратегии. Оценка диверсифицированного портфеля с использованием матричного анализа. Измерение взаимосвязей социально-экономических явлений.

Логическая структура статистических моделей. Проблема идентификации в эконометрии. Статистические методы для исследователей. Историческое описание Российской коммерции при всех портах и границах от древних времен и до настоящего. Очерки по теории статистики. О приемах группировки статистических наблюдений. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа.

Задачи и методы линейного программирования. Статистический анализ тенденций и колеблемости. Опыт статистического исследования о крестьянских наделах и платежах. Boston Consulting Group Staff. Boston Consulting Group Staff, Chapters in the History of the Industrial Enterprise, rpt. Out of the Crisis.

Text and cases 7rd edition. The Directional Policy Matrix: Tool for strategic planning, Intercollegiate Case Clearing House, Linking the Balanced Scorecard, Harvard Business School Press, The Rise and Fall of Management Accounting.

Handbook of Business Problem Solving. Strategic Management and Business Policy: Strategic Management and Business Policy, 4th edition. Методы типологии данных в социально-экономических исследованиях тема диссертации и автореферата по ВАК Экономика -- Статистические методы исследования. Обзор основных матриц портфолио-анализа.

В последние годы он находит все большее применение в российской практике. Портфельный анализ - исследование, с помощью которого менеджмент организации оценивает различные виды продукции и направления хозяйственной деятельности с целью определения наиболее эффективных из них на основе применения специально разработанных нормативных стратегий.

Выполнение всех этапов портфельного анализа позволяет: В работе проведен сравнительный анализ содержания, возможностей, преимуществ и перспектив типологической группировки и портфельных исследований. Применение рассматриваемых методов разбивается на ряд взаимосвязанных этапов: Отметим полную согласованность алгоритмов типологической группировки и портфельного анализа по решаемым вопросам, причем типологическая группировка на каждом этапе дает более широкую трактовку, чем портфельный анализ.

Типологической группировкой рассматриваются все неоднородные множества общие совокупности , тогда как область применения портфельного анализа ограничена задачами оценки эффективности бизнеса.

Соответственно, им исследуются совокупности бизнес-единиц предприятия, ассортимент товаров и. Теоретическим анализом устанавливают типические формы процесса в изучаемой отрасли. В портфельном анализе этот этап также конкретизирован - в качестве теоретической основы исследования используют в основном концепции жизненного цикла товара и отрасли, меню стратегических альтернатив, теорию кривой опыта.

Следующий этап - это наметка типов или частных совокупностей, которые раскрывают структуру общей совокупности. В типологической группировке нет ограничений на число теоретически возможных типов, тогда как в портфельном анализе, это количество задается самим алгоритмом от 4-х матрица Ансоффа до 20 модель жизненного цикла продукта.

При решении вопроса о группировочных признаках и типологическая группировка и портфельный анализ опираются на общий принцип- выполняются только по существенным признакам Однако в типологической группировке число признаков не лимитировано можно использовать один признак, допускается также разбиение совокупности по всем существенным признакам , тогда как большинство матричных моделей строится в двух координатах, в редких случаях используются три признака.

Но в том и другом методах способ группирования представляет собой, по сути, комбинационную группировку. Возможна ситуация, когда типологическая группировка проводится по одному признаку, кроме того, типологическая группировка может быть выполнена как многомерная. Число фактически полученных типов в обоих случаях определяется в результате исследования, оно детерминировано реальной структурой общей совокупности и соответствует числу имеющихся частных совокупностей.

Представление результатов одним и другим методом различается: Следует также отметить, что алгоритм типологической группировки содержит приемы, которых нет в портфельном анализе, такие как специализация признаков и интервалов. Проведенное сравнение позволяет сделать вывод о том, что типологическая группировка может рассматриваться в качестве статистической основы теории портфельного анализа.

Возможности и перспективы совместного применения этих методов весьма широкие, хотя современное место теории типологической группировки в системе научных ценностей достаточно непростое. Все без исключения общественные науки в той или иной степени используют идеи типологической группировки.

Тем не менее, необходимо констатировать, что типологическая группировка в прикладных исследованиях используется недостаточно. Более того, портфельный анализ, статистическая идеология которого полностью определяется теорией и методологией типологической группировки, в настоящий момент можно рассматривать как. Практика показывает, что если какое-либо научное направление становится закрытым, не взаимодействует с другими направлениями - оно начинает постепенно деградировать, напротив, интеграция различных идей и технологий, как правило, усиливает как отдельные составляющие процесса, так и увеличивает совокупный эффект.

В этой связи использование преимуществ портфельного анализа компактное и наглядное отображение позиций и основных проблем бизнеса; простота и доступность; акцент на качественные стороны анализа; возможность немедленного внедрения результатов и главное, активное включение опыта, интуиции, знаний специалистов отрасли, для которой задача решается , интеграция возможностей рассматриваемых методов, появление новых общих совокупностей, таких как турбулентные, открывает новые перспективы применения совокупностной концепции типологии данных в прикладных исследованиях в целом, типологической группировки в частности.

Теория, методология периодизации временных рядов. Периодизация занимает особое место в совокупности методов получения однородных данных. Как правило, качественному скачку в динамике процесса, приводящему к смене закономерности, предшествует его непрерывное количественное изменение. Следовательно, при изучении хронологических рядов, охватывающих большие периоды времени, важно разбивать их на однока-чественные интервалы.

Более того, динамическое моделирование всякого сложного процесса невозможно без подробного ретроспективного анализа, существенным аспектом которого является выделение однородных периодов, этапов развития. Периодизация важна с точки зрения определения однородных периодов общественного развития. Периодизация динамики представляет собой процесс выделения од-нокачественных этапов периодов развития, разбиения динамических рядов на однородные интервалы см.

Периодизация, с одной стороны, дает важную информацию о процессе, с другой - закладывает основы для последующего анализа динамики, так как обеспечивает возможность применения методов многомерной статистики, адекватное использование которых возможно лишь в однородных средах. Однако периодизация исключительно редко используется в расчетах. Причин тому несколько, и, основная, с нашей точки зрения, заключается в противоречивости различных условий применения алгоритмов корреляционно-регрессионного анализа КРА в рядах динамики.

Как известно, к числу основных условий применения КРА относятся:. Нельзя не заметить противоречие между пунктом 5, с одной стороны, и пунктами 2 и 4 - с другой. Интервалы однокачественной динамики в реальности могут быть небольшими по величине; в то же время значительные хронологические промежутки часто формируются разными законами развития.

В анализе рядов динамики приоритет отдается количественным подходам, что связано с выполнением условий 2 и 4 и, соответственно, с игнорированием условия 5. С учетом подобной практики определения и моделирования тенденций во временных рядах не вызывает удивления почти полное отсутствие адекватных моделей, сбывшихся прогнозов; более того, странно, что удачные прогнозы все-таки встречаются. Следует отметить, что для рядов динамики не представляется возможным выполнить условия 1, 3.

Совокупность уровней ряда не может представлять случайную выборку, а наблюдения являются зависимыми. Можно резюмировать, что применение методов математической статистики в обработке временных рядов в любом случае может рассматриваться как компромисс. Соответственно, в этой области мы совершенно вправе оставаться в пределах совокупностной концепции, выбрав в качестве обязательного условия - требование однородности ряда.

Возможность проведения периодизации обеспечивается наличием алгоритмов ее реализации. В работе предложены и апробированы на различных информационных массивах три группы методов периодизации: Наметка однокачественных периодов осуществляется в соответствии с теоретическим анализом применительно к той науке, в рамках которой рассматривается изучаемый процесс.

При этом стараются учитывать, прежде всего, крупные аномалии войны, эпидемии, землетрясения , смену руководства страны, радикальные реформы управления, целевые комплексные программы и пр. Это позволяет иногда достаточно точно выделить однородные этапы, пользуясь средствами качественного анализа. Идея метода параллельной периодизации заключается в следующем.

Тогда в качестве однокачественных периодов развития 7 можно взять периоды развития X. Ограниченность применения параллельной периодизации заключается в сложности нахождения детерминирующего показателя временного ряда.

Более того, во многих случаях такой параметр вообще невозможно найти, так как он должен обладать редкими, особыми свойствами связи с анализируемым параметром и, главное, иметь известную периодизацию.

К тому же получить адекватное отображение одноначественного периода в развитии процесса с помощью лишь одного показателя весьма трудно. Возьмем, например, народное здоровье, уровень развития сельскохозяйственного производства и др. Очевидно, что даже такие комплексные показатели, как смертность, продолжительность жизни, заболеваемость, не являются эквивалентными столь сложному интегрированному явлению, как здоровье.

Здесь необходима система показателей или комплексных хроно-. Преимущества системы показателен при осуществлении периодизации состоит в том, что, во-первых, появляется возможность учесть многообразие аспектов, во-вторых, амортизируется искажающее воздействие недостоверных и неточных статистических данных, наконец, в-третьих, множество показателей повышает надежность статистических выводов.

В случае использования комплексных динамических рядов периодизация производится методом многомерной средней и методами факторного анализа. Использование многомерной средней для выделения однокаче-ственных периодов. Для каждого временного момента интервала определяем. В качестве Ру можно взять уровень ряда, цепной абсолютный прирост, вторую разность уровней, цепной темп роста.

Важное значение в та-. Эта операция позволяет перейти к однонаправленным слагаемым поэтому чаще считается средняя скорректированная. В тех случаях, когда используются уровни ряда, будем говорить о периодах состояния процесса, в остальных ситуациях абсолютные приросты, вторые разности, темп роста - о периодах динамики процесса. При этом мы показываем очень жесткие ограничения. Преимущества предлагаемой нормированной многомерной средней заключаются, кроме прочего, в заранее известных границах ее изменения.

Пусть это интервал [Pv Д ]. Величину периода интервал однокачествен-. Тогда можно выделить следующие периоды: Использование факторного анализа для проведения периодизации. В работе обоснована возможность проведения и дана реализация на конкретных ситуациях периодизации комплексного динамического ряда с помощью факторного анализа, в. Общие факторы предлагается рассматривать в качестве оснований для выделения периодов. Понятно, что в данном случае, как и в ситуации с многомерной средней, период будет представлять совокупность лет, не обязательно хронологически следующих друг за другом.

Включение ti в Fj иначе, года в однородный период F- детерминируется величиной a,j - факторной нагрузкой, представляющей линейный коэффициент кор-. Применение портфельного анализа для выделения периодов.

Задачи, решаемые с помощью методов периодизации, не ограничиваются получением однородных интервалов развития временного ряда. В частности, в работе рассмотрена возможность использования периодизации в построении одной из важных матриц портфельного анализа - модели жизненного цикла товара. Эта задача привлекательна тем, что имеется четкая постановка проблемы: Это позволяет корректно и быстро решить проблему наметки теоретически возможных типов.

На следующем этапе имеется примерная система рекомендуемых параметров, значения которых позволяют, с одной стороны, искать критические точки перехода количественных изменений в качественные скачки развития процесса, с другой - дают возможность построить на основе этих параметров комплексный ряд динамики и провести его периодизацию; кроме того, разработаны нормативные стратегии развития товаров, адекватные факгически полученным типам динамики - стадиям жизненного цикла например, уточненные стратегии АОЬ.

Особенности и проблемы построения модели жизненного цикла исследованы на данных одного из новосибирских книжных издательств. Применение периодизации в прикладных исследованиях.. Ограниченное число публикаций по данной проблематике потребовало, помимо уточнения и развития теории и методологии, значительных усилий по апробации предложенных алгоритмов.

Одним из важных направлений типологии данных является анализ клиентов. Цель анализа состоит в определении типов клиентов, выявлении важнейших клиентов и выяснения их покупательского поведения.

В оценке клиентской составляющей достаточно широко используется портфельный анализ. Общей особенностью используемых в практике управления матричных моделей клиентов является их направленность на нужды крупного и среднего бизнеса, в частности таким инструментом является известная модель Л ВС О. В этой связи определенный практический и научный интерес может представлять разработанная.

В диссертации приведены результаты, полученные в ходе выполнения хоздоговорных работ, госбюджетных исследований, гранта Комитета по науке и образованию РФ гг. Такие исследования проводились в течение гг. На реальных данных апробированы алгоритмы периодизации состояния и динамики здоровья и здравоохранения г. Новосибирска , Шарыповского района Красноярского края , периодизация развития здравоохранения г.

Рубцовска , проведена периодизация развития сельского хозяйства России Были проведены работы по периодизации экономики России , демографической ситуации в России и Новосибирской области Малое предпринимательство постепенно становится заметным явлением российской действительности. Для экономики это означает создание рабочих мест, конкурентной среды, особого вклада в ВВП, налоговых поступлений. В политике и социальной сфере малый бизнес - это среда формирования среднего класса. Законом, в частности, предусматривается порядок проведения, примерные сроки и периодичность сплошных статистических наблюдений раз в пять лет, начиная с года и выборочных наблюдений ежемесячно и или ежеквартально.

Микропредприятия с численностью работников до 15 чел. С помощью сплошного обследования может быть сформирована генеральная совокупность субъектов малого предпринимательства, которая в дальнейшем выступает в качестве основы для текущих выборочных наблюдений.

Определенный опыт проведения таких наблюдений уже накоплен. В частности, Федеральной службой государственной статистики в году было проведено сплошное наблюдение малого предпринимательства. Проводятся выборочные обследования, апробируются соответствующие методики.

Но имеется еще одна сторона проблемы. К сожалению, этот результат не был своевременно должным образом. Рассмотрим подробней принципиальную схему статистического вывода для оценок деятельности малого предпринимательства рис.

Генеральную совокупность образуют, внесенные в единый государственный реестр субъекты малого предпринимательства потребительские кооперативы и коммерческие организации , а также физические лица, внесенные в единый государственный реестр индивидуальных предпринимателей с учетом установленных ограничений: Формирование основы выборки есть не что иное, как упорядоченный перечень объектов, содержащихся в генеральной совокупности регистре.

Из него производится выборка, то есть формируется случайным образом отобранная часть генеральной совокупности. Для ее характеристики используют статистики - показатели, рассчитанные по выборке. Затем производится оценка параметров - тех же характеристик для генеральной совокупности. Все это проводится в рамках статистического вывода, то есть распространения результатов выборки на генеральную совокупность.

Итак, алгоритм оценки деятельности и вклада малого предпринимательства выглядит следующим образом. По данным регистрации определяется и отграничивается генеральная совокупность, формируется основа, проводится случайная выборка из основы, по результатам выборки делается статистический вывод - оцениваются параметры генеральной совокупности например, объем ВВП или ВРП, созданный малым бизнесом.

Остановимся подробней на тех этапах, где, с нашей точки зрения, присутствуют наиболее существенные риски смещений будущих оценок табл. Этап статистического вывода Область риска Вид ошибки Характер ошибки Уровень возможного смещения оценки.

Неполная регистрация Ошибка отказа Систематическая Незначительный, можно даже пренебречь в рамках сформулированной задачи-обследуется зарегистрированный малый бизнес. Совокупность субъектов малого предпринимательства не является качественно однородной с позиций возможности проведения статистического наблюдения.

В этой связи можно выделить как минимум три типа предприятий: Фирмы-однодневки полностью выпадают из статистического учета, что вовсе не означает отсутствие результатов деятельности этой категории.

Налицо систематическая ошибка наблюдения - ошибка охвата. В течение нескольких последних лет нами были проведены выборочные обследования организаций малого бизнеса по заказам мэрии г.

Было обследовано около организаций, изучались различные вопросы - отношение к налогам, административные барьеры, факторы роста, продолжительность жизни малых предприятий и прочее. Малый бнзнес в принципе не расположен предоставлять о себе хоть какую-то информацию.

По ряду видов экономической деятельности процент отказов доходил до В этой категории значителен риск ошибки отказа, а также систематической ошибки наблюдения.

Особенностью малого предпринимательства является его стремительное обновление. Структура российского малого предпринимательства отличается от структуры малого бизнеса развитых стран, и мы в своих расчетах получили несколько иные, но достаточно близкие результаты. Меняется структура генеральной совокупности, предприниматели переходят в более рентабельные отрасли, идут вслед за налоговыми льготами и т.

В итоге статистический вывод делается для генеральной совокупности, которой уже нет. Совокупность - фундаментальная категория статистики. В современной теории и практике статистики применяется ограниченное число классификаций совокупностей, назовем основные из них: С нашей точки зрения, необходимо включить еще один признак классификации совокупностей - динамический.

С этой целью предлагается ввести понятия стационарной, стабильной и турбулентной совокупностей. Стационарная совокупность — множество единиц одного качества, в котором численность и структура по образующему совокупность признаку инвариантны во времени. Стабильная совокупность - та, в которой изменение численности происходит в соответствии с известным законом, структура при этом не претерпевает в динамике значимых изменений. Турбулентная нестабильная совокупность - это совокупность, численность и структура которой радикально меняются с течением времени.

Также с позиций времени мы рекомендуем подходить к классификации показателей рис. Заметим, что приведенные классификации показателей довольно часто используются в прикладных задачах например, в управлении. Исторические показатели дают основу для анализа прошлого. На рисунке 3 показан пример данного подхода на уровне отдельного предприятия. Пока что в статистике весьма редко используется такая классификация. Причины этого, на наш взгляд, состоят в том, что в основном системы обобщающих показателей строятся для стационарных и стабильных совокупностей, и представляют собой исторические системы показателей.

В стационарных совокупностях исторические характеристики несут фундаментальное и стратегическое содержание. Для стабильных совокупностей оценка будущего может быть получена путем построения системы исторических и фундаментальных параметров.

С ростом вариации изучаемой совокупности во времени снижается информационная ценность исторических и фундаментальных показателей. Для турбулентных совокупностей информационное значение исторических параметров стремится к нулю, определяющую роль играют оценки настоящего и шансов рисков будущего.

Множество субъектов малого предпринимательства является турбулентной совокупностью, и поэтому традиционная схема статистического вывода приводит не только к значительным рискам смещения, но и традиционно ориентирует на получение исторических показателей, что в сумме никоим образом не повышает адекватность принимаемых решений. В этой связи нами были предприняты попытки достроить систему традиционных параметров оценки деятельности малого предпринимательства фундаментальными и стратегическими характеристиками.

В частности, была формализована и выполнена оценка параметров модели численности предприятий малого бизнеса в г. Новосибирске в году на основе формулы:. Были выделены следующие параметры модели: В качестве информационной базы исследования использовались данные ТО ФСГС по Новосибирской области, результаты собственных выборочных исследований предприятий малого бизнеса.

Ряд характеристик пришлось оценивать экспертным путем. В терминах показателей динамики были получены следующие результаты: Особенности малого бизнеса - неоднородность генеральной совокупности, короткий жизненный цикл предприятий, быстрое изменение отраслевой структуры, ставят под сомнение необходимость проведения сплошных статистических наблюдений малого бизнеса.

Сплошной охват просто невозможно обеспечить, что показало, в том числе и обследование года. Результаты таких обследований не могут быть использованы в качестве основы проведения выборочных наблюдений даже на следующий год, не говоря уже о пятилетием применении этой базы. Историческая периодизация обычно определяет критические точки перехода одного качественного состояния процесса в другое путем учета событий глобального характера войны, катастрофы, кризисы.

Задача периодизации может быть решена несколько иначе: Примером такого проведения периодизации выступает периодизация развития российского книгоиздания. Издательская отрасль составляет небольшой в масштабах страны сегмент экономики. Емкость рынка невелика, численность занятых незначительна, вклад в ВВП измеряется долями процента, активы нулевые.

Тем не менее, вследствие того, что книгоиздание непосредственным образом обеспечивает уровень образования, воспитания, науки и культуры, ее вполне обоснованно относят к стратегическим отраслям, определяющим национальную безопасность и, в определенной степени, формирующим инновационный потенциал. Примерно с осени года книгоиздание и, соответственно, книготорговля в России вступили в полосу системного кризиса.

Данный вывод обоснован в работе с помощью комплексного анализа факторов внешней среды книжной отрасли. В настоящее время по всем элементам ПЭСТ политика, экономика, социология, технологии сложилась ситуация доминирования рисков над шансами успешной предпринимательской деятельности в книжной отрасли. Снижение численности населения России естественным образом уменьшает численность читающего населения.

Влияние этого фактора осложняется еще и тем обстоятельством, что уход старших читающих поколений не компенсируется новыми, в большей степени ориентированными уже на интернет. Книга традиционно является товаром отложенного спроса, расходы на книги всегда лежат за пределами потребительской корзины, и, если, население по каким-то причинам начинает испытывать проблемы с потреблением, то в первую очередь, как правило, страдает потребление книг.

Меняется ментальность и жизненные ценности населения. Население современной России отказывается от чтения книг, что подтверждается специальными исследованиями см. Интернет резко сокращает реальную численность читателей книги.

Сейчас по этой причине сегменты научной литературы, учебников для ВУЗов, издание фантастики становятся занятием, рискованным для издателя, в будущем число таких сегментов будет только увеличиваться. Уровень привлекательности отрасли -важнейший фактор периодизации. Его принято определять следующими моментами: Остановимся последовательно на каждом моменте. Темпы роста рынка Положительные темпы роста рынка означают расширение совокупного спроса на отраслевой продукт со всеми вытекающими отсюда последствиями, вплоть до внешних инвестиций в отрасль.

Надежный учет результатов книжной отрасли в нашей стране отсутствует. В основном книжный бизнес - частный, и многие крупные издательства отказываются представлять информацию о произведенных тиражах книг в Книжную палату, ссылаясь на коммерческую тайну.

Количественную характеристику книжного рынка в России дает Книжная Палата, причем в основе ее расчетов - объем предложения тиражи, указанные издательствами , это изначально не вполне корректная оценка. Однако, на наш взгляд, книжный рынок точнее определять через объем конечного потребления. Мы оценили емкость внутреннего книжного рынка ЕВКР следующим образом:. В таблице 4 представлены результаты расчетов емкости книжного рынка для ряда регионов Сибири. Эти и аналогичные оценки для других субъектов Сибирского федерального округа: Кемеровской и Томской областям, Алтайскому краю позволяют сделать вывод о том, что конечное потребление книг и соответственно внутренний книжный рынок в году резко снизилось по сравнению с предыдущими годами, и эта тенденция сохранилась в , годах.

Пик эффективности издательской отрасли в современной России приходится на годы. В году рентабельность книгоиздания снизилась скачкообразно - за счет вынужденного перехода дефолт плюс монополия основных поставщиков на мировые цены на бумагу и остальные компоненты производства книг.

Сейчас процесс снижения отраслевой рентабельности определяется другими факторами арендная плата, энерготарифы, транспортные затраты, плата за вход в розничные сети. За десять лет уровень рентабельности книгоиздания уменьшился в несколько раз. Если учесть, что цены на книжную продукцию растут примерно на 1. В Омской области фолдирование емкости книжного рынка щюизошло в году. Входные и выходные барьеры. Этот фактор также входит в число признаков того или иного периода. В е годы можно было достаточно быстро уйти из книжного бизнеса практически без потерь, распродав складские остатки с прибылью, сейчас такое положение нереально.

Продать же гудвилл издательской фирмы, в случае необходимости, практически невозможно. Уровень переговорных сил поставщиков и клиентов.

Поставщики бумаги имеют более выгодные позиции в переговорах с издательствами, прежде всего за счет уровня концентрации своей отрасли в России пять целлюлозно-бумажных комбинатов и тысячи издательств. Современная ситуация для издательств еще более усложнилась в этом отношении. Иностранные владельцы российских ЦБК, доведя качество продукции до мировых стандартов, стали менее зависимы от внутреннего потребителя.

Аналогична ситуация взаимоотношений с полиграфией: Соотношение переговорных сил издательств и книготорговых фирм можно оценить направлением вектора нерыночных отношений между этими субъектами: Изменение направления вектора является наиболее ярким индикатором системного кризиса книжной отрасли в России, вхождения ее в новый этап.

Иностранные рынки в силу естественной специфики книги как товара в целом закрыты для российских книгоиздателей2, внутренний рынок стагнирует, что ведет к дополнительной заинтересованности ведущих игроков рынка к снижению уровня конкуренции.

Периодизация динамики представляет собой процесс выделения однокачественных этапов периодов развития, разбиения динамических рядов на однородные интервалы см. Периодизация, с одной стороны, дает важную информацию о процессе, с другой — закладывает основы для последующего анализа динамики, так как обеспечивает возможность применения методов многомерной статистики, адекватное использование которых возможно лишь в однородных средах.

Однако периодизация исключительно редко используется в расчетах. Причин тому несколько, и, основная, с нашей точки зрения, заключается в противоречивости различных условий применения алгоритмов корреляционно-регрессионного анализа КРА в рядах динамики.

Как известно, к числу основных условий применения КРА относятся:. Нельзя не заметить противоречие между пунктом 5, с одной стороны, и пунктами 2 и 4 — с другой. Интервалы однокачественной динамики в реальности могут быть небольшими по величине; в то же время значительные хронологические промежутки часто формируются разными законами развития.

В анализе рядов динамики приоритет отдается количественным подходам, что связано с выполнением условий 2 и 4 и, соответственно, с игнорированием условия 5. С учетом подобной практики определения и моделирования тенденций во временных рядах не вызывает удивления почти полное отсутствие адекватных моделей, сбывшихся прогнозов; более того, странно, что удачные прогнозы все-таки встречаются.

Следует отметить, что для рядов динамики не представляется возможным выполнить условия 1, 3. Совокупность уровней ряда не может представлять случайную выборку, а наблюдения являются зависимыми. Соответственно, в этой области мы совершенно вправе оставаться в пределах совокупностной концепции, выбрав в качестве обязательного условия — требование однородности ряда. Возможность проведения периодизации обеспечивается наличием алгоритмов ее реализации. В работе предложены и апробированы на различных информационных массивах три группы методов периодизации: Наметка однокачественных периодов осуществляется в соответствии с теоретическим анализом применительно к той науке, в рамках которой рассматривается изучаемый процесс.

При этом стараются учитывать, прежде всего, крупные аномалии войны, эпидемии, землетрясения , смену руководства страны, радикальные реформы управления, целевые комплексные программы и пр. Это позволяет иногда достаточно точно выделить однородные этапы, пользуясь средствами качественного анализа. Идея метода параллельной периодизации заключается в следующем. Пусть Y — анализируемый показатель развернут в динамический ряд , где — значения уровня ряда в момент интервал времени.

В этом случае существует такой показатель X , которому соответствует динамический ряд , полностью детерминирующий исследуемый показатель Y. Тогда в качестве однокачественных периодов развития Y можно взять периоды развития X. Ограниченность применения параллельной периодизации заключается в сложности нахождения детерминирующего показателя временного ряда.

Более того, во многих случаях такой параметр вообще невозможно найти, так как он должен обладать редкими, особыми свойствами связи с анализируемым параметром и, главное, иметь известную периодизацию.

К тому же получить адекватное отображение однокачественного периода в развитии процесса с помощью лишь одного показателя весьма трудно. Возьмем, например, народное здоровье, уровень развития сельскохозяйственного производства и др.

Очевидно, что даже такие комплексные показатели, как смертность, продолжительность жизни, заболеваемость, не являются эквивалентными столь сложному интегрированному явлению, как здоровье. Здесь необходима система показателей или комплексных хронологических рядов. Преимущества системы показателей при осуществлении периодизации состоит в том, что, во-первых, появляется возможность учесть многообразие аспектов, во-вторых, амортизируется искажающее воздействие недостоверных и неточных статистических данных, наконец, в-третьих, множество показателей повышает надежность статистических выводов.

В случае использования комплексных динамических рядов периодизация производится методом многомерной средней и методами факторного анализа. Использование многомерной средней для выделения однокачественных периодов. Важное значение в таких расчетах имеет коррекция отдельных показателей c позиции их воздействия на многомерную среднюю.

Эта операция позволяет перейти к однонаправленным слагаемым поэтому чаще считается средняя скорректированная. В тех случаях, когда используются уровни ряда, будем говорить о периодах состояния процесса , в остальных ситуациях абсолютные приросты, вторые разности, темп роста — о периодах динамики процесса. Применяя t -статистику, получаем естественное разбиение ряда на периоды.

При этом мы показываем очень жесткие ограничения. Преимущества предлагаемой нормированной многомерной средней заключаются, кроме прочего, в заранее известных границах ее изменения. Пусть это интервал [ ]. Тогда можно выделить следующие периоды: Использование факторного анализа для проведения периодизации. В работе обоснована возможность проведения и дана реализация на конкретных ситуациях периодизации комплексного динамического ряда с помощью факторного анализа, в частности, использовались метод главных компонент и метод главных факторов.

Общие факторы предлагается рассматривать в качестве оснований для выделения периодов. Понятно, что в данном случае, как и в ситуации с многомерной средней, период будет представлять совокупность лет, не обязательно хронологически следующих друг за другом. Применение портфельного анализа для выделения периодов. Задачи, решаемые с помощью методов периодизации, не ограничиваются получением однородных интервалов развития временного ряда.

В частности, в работе рассмотрена возможность использования периодизации в построении одной из важных матриц портфельного анализа — модели жизненного цикла товара. Эта задача привлекательна тем, что имеется четкая постановка проблемы: Это позволяет корректно и быстро решить проблему наметки теоретически возможных типов.

На следующем этапе имеется примерная система рекомендуемых параметров, значения которых позволяют, с одной стороны, искать критические точки перехода количественных изменений в качественные скачки развития процесса, с другой — дают возможность построить на основе этих параметров комплексный ряд динамики и провести его периодизацию; кроме того, разработаны нормативные стратегии развития товаров, адекватные фактически полученным типам динамики — стадиям жизненного цикла например, уточненные стратегии ADL.

Применение периодизации в прикладных исследованиях. Ограниченное число публикаций по данной проблематике потребовало, помимо уточнения и развития теории и методологии, значительных усилий по апробации предложенных алгоритмов. Одним из важных направлений типологии данных является анализ клиентов. В оценке клиентской составляющей достаточно широко используется портфельный анализ. Общей особенностью используемых в практике управления матричных моделей клиентов является их направленность на нужды крупного и среднего бизнеса, в частности таким инструментом является известная модель ABCD.

В этой связи определенный практический и научный интерес может представлять разработанная нами матрица клиентов, ориентированная на потребности малого предпринимательства. В диссертации приведены результаты, полученные в ходе выполнения хоздоговорных работ, госбюджетных исследований, гранта Комитета по науке и образованию РФ — гг.

Такие исследования проводились в течение — гг. На реальных данных апробированы алгоритмы периодизации состояния и динамики здоровья и здравоохранения г. Новосибирска — , Шарыповского района Красноярского края — , периодизация развития здравоохранения г. Рубцовска — , проведена периодизация развития сельского хозяйства России — Малое предпринимательство постепенно становится заметным явлением российской действительности.

Для экономики это означает создание рабочих мест, конкурентной среды, особого вклада в ВВП, налоговых поступлений. В политике и социальной сфере малый бизнес — это среда формирования среднего класса. Законом, в частности, предусматривается порядок проведения, примерные сроки и периодичность сплошных статистических наблюдений раз в пять лет, начиная с года и выборочных наблюдений ежемесячно и или ежеквартально. Микропредприятия с численностью работников до 15 чел.

С помощью сплошного обследования может быть сформирована генеральная совокупность субъектов малого предпринимательства, которая в дальнейшем выступает в качестве основы для текущих выборочных наблюдений. Определенный опыт проведения таких наблюдений уже накоплен. В частности, Федеральной службой государственной статистики в году было проведено сплошное наблюдение малого предпринимательства. Проводятся выборочные обследования, апробируются соответствующие методики.

Но имеется еще одна сторона проблемы. Рассмотрим подробней принципиальную схему статистического вывода для оценок деятельности малого предпринимательства рис. Генеральную совокупность образуют, внесенные в единый государственный реестр субъекты малого предпринимательства потребительские кооперативы и коммерческие организации , а также физические лица, внесенные в единый государственный реестр индивидуальных предпринимателей с учетом установленных ограничений: Формирование основы выборки есть не что иное, как упорядоченный перечень объектов, содержащихся в генеральной совокупности регистре.

Из него производится выборка, то есть формируется случайным образом отобранная часть генеральной совокупности. Для ее характеристики используют статистики — показатели, рассчитанные по выборке.

Затем производится оценка параметров — тех же характеристик для генеральной совокупности. Все это проводится в рамках статистического вывода, то есть распространения результатов выборки на генеральную совокупность.

Итак, алгоритм оценки деятельности и вклада малого предпринимательства выглядит следующим образом. По данным регистрации определяется и отграничивается генеральная совокупность, формируется основа, проводится случайная выборка из основы, по результатам выборки делается статистический вывод — оцениваются параметры генеральной совокупности например, объем ВВП или ВРП, созданный малым бизнесом. Остановимся подробней на тех этапах, где, с нашей точки зрения, присутствуют наиболее существенные риски смещений будущих оценок табл.

Совокупность субъектов малого предпринимательства не является качественно однородной с позиций возможности проведения статистического наблюдения. В этой связи можно выделить как минимум три типа предприятий: Фирмы-однодневки полностью выпадают из статистического учета, что вовсе не означает отсутствие результатов деятельности этой категории.

Налицо систематическая ошибка наблюдения — ошибка охвата. Было обследовано около организаций, изучались различные вопросы — отношение к налогам, административные барьеры, факторы роста, продолжительность жизни малых предприятий и прочее.

Малый бизнес в принципе не расположен предоставлять о себе хоть какую-то информацию. По ряду видов экономической деятельности процент отказов доходил до В этой категории значителен риск ошибки отказа, а также систематической ошибки наблюдения.

Особенностью малого предпринимательства является его стремительное обновление. Структура российского малого предпринимательства отличается от структуры малого бизнеса развитых стран, и мы в своих расчетах получили несколько иные, но достаточно близкие результаты. Меняется структура генеральной совокупности, предприниматели переходят в более рентабельные отрасли, идут вслед за налоговыми льготами и т. В итоге статистический вывод делается для генеральной совокупности, которой уже нет.

Совокупность — фундаментальная категория статистики. В современной теории и практике статистики применяется ограниченное число классификаций совокупностей, назовем основные из них: С нашей точки зрения, необходимо включить еще один признак классификации совокупностей — динамический.

С этой целью предлагается ввести понятия стационарной, стабильной и турбулентной совокупностей. Стационарная совокупность — множество единиц одного качества, в котором численность и структура по образующему совокупность признаку инвариантны во времени. Стабильная совокупность — та, в которой изменение численности происходит в соответствии с известным законом, структура при этом не претерпевает в динамике значимых изменений. Турбулентная нестабильная совокупность — это совокупность, численность и структура которой радикально меняются с течением времени.

Также с позиций времени мы рекомендуем подходить к классификации показателей рис. Заметим, что приведенные классификации показателей довольно часто используются в прикладных задачах например, в управлении.