Главная Обратная связь

Дисциплины:






Методы маркетинговых исследований в регионе



Существуют различные классификации методов экономического анализа. Первый уровень классификации выделяет неформализован­ные и формализованные методы анализа. Первые основаны на опи­сании аналитических процедур на логическом уровне, а не на стро­гих аналитических зависимостях. К ним относятся методы эксперт­ных оценок, сценариев, психологические, морфологические сравне­ния, построения, систем показателей, построения систем аналитических таблиц и т.п. Применение этих методов характеризуется опре­деленным субъективизмом, поскольку большое значение имеют ин­туиция, опыт, но, с другой стороны, это же является и их достоинст­вом, поскольку такой сложный объект исследования как экономика во многих случаях не может быть с таким же успехом формализован как многие технические системы.

Ко второй группе относятся методы, в основе которых лежат достаточно строгие формализованные аналитические зависимости. Известны десятки этих методов; они составляют второй уровень классификации. Перечислим некоторые из них. Классические методы анализа хозяйственной деятельности и финансового анализа: цепных подстановок, арифметических разниц, балансовый, выделения изо­лированного влияния факторов, процентных чисел, дифференциаль­ный, логарифмический, интегральный, простых и сложных процен­тов, дисконтирования.

Традиционные методы экономической статистики: средних и от­носительных величин, группировки, графический, индексный, эле­ментарные методы рядов динамики.

Математика-статистические методы изучения связей: корреля­ционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ, факторный анализ, метод главных компонент, ковариационный анализ, метод объекто-периодов,кластерный анализ и другие методы.

Эконометрические методы: матричные методы, гармонический анализ, спектральный анализ, методы теории производственных функций, методы межотраслевого баланса.

Методы экономической кибернетики и оптимального программиро­вания: методы системного анализа, методы машинной имитации, линейное программирование, нелинейное программирование, дина­мическое программирование, выпуклое программирование, методы распознавания образов ,методы нечетких вычислений, нейросетевое моделирование и другие.

Методы исследования операций и теории принятия решений: метод теории графов, метод деревьев, метод бейсовского анализа, теория игр, теория массового обслуживания, методы сетевого планирования и управления.

Большая часть из перечисленных выше методов активно ис­пользуются в работе департамента экономики и прогнозирования, экономических служб многих районов.

2.1.Математико-статистические методы многомерного срав­нительного анализа



В последние годы заметно возрос интерес к методам многомер­ного сравнительного анализа. Их применяют и в«качественных» науках - в отраслевых экономиках (особенно в экономике сельского хозяйства, промышленности, торговле, в экономике предприятия) — и в науках«количественных» (статистике, эконометрии).

Свидетельством большого интереса к этой проблематике служат многочисленные публикации. Изучение всех этих публикаций (чаще всего это статьи) и выбор из их числа наиболее ценных -задача до­вольно трудная. Вместе с тем ощущается явная нехватка руководства, которое содержало бы доступное изложение материала, относящегося к этой области.

В данном разделе описаны процедуры, которые помогают выяв­лению закономерностей в статистических совокупностях, характери­зуемых достаточно многочисленным набором признаков. Самое ши­рокое применение при проведении данного рода исследований на­шли методы таксономии и некоторые процедуры факторного анали­за.

В деятельности исследователя большую роль играет проведение разного рода сравнительных исследований, заключающихся в сопос­тавления данных. Подобные сопоставления встречаются как в стати­стических и эконометрических исследованиях, так и в экономиче­ских исследованиях «традиционного» типа при выполнении анализа рынка, анализа деятельности предприятий и т.п. Как правило, такие исследования проводятся на основе модели с небольшим числом переменных, чаще всего с одной или двумя, что чрезмерно упрощает реальность. Большинство экономических явлений в действительно­сти характеризуется множеством разнообразных признаков, число которых нередко достигает нескольких десятков. В таких случаях проведение исследований традиционными методами значительно усложняется или становится просто невозможным. Следовательно, появляется необходимость либо в приспособлении для экономиче­ских исследований тех методов, которые уже применяются в других научных дисциплинах, либо в разработке новых методов. К настоя­щему времени наиболее широко применяются при проведении срав­нительного анализа таксономические методы и некоторые методы

факторного анализа.

Происхождение термина сравнительный многомерный анализ объ­ясняется использованием как в таксономических методах, так и в факторном анализе понятия многомерный объект,под которым по­нимают либо статистическую единицу (часто называемую структур­ной единицей), определяемую набором значений признаков, либо признак, который задан его значениями на отдельных статистиче­ских единицах. Поэтому понятием многомерный сравнительный ана­лиз в экономических исследованиях обозначается целый ряд разнород­ных методов, служащих для выявления закономерностей в статисти­ческих совокупностях, единицы которых описываются относительно многочисленным набором признаков. Применение этих методов, таким образом, расширяет возможности проведения разнообразных

сопоставлений на многомерных объектах. В таксономических мето­дах сопоставления проводятся с помощью матрицы расстояний, а в факторном анализе — с помощью матрицы корреляций.

2.2. Таксономиче­ские методы

В настоящем разделе большее внимание уделено таксономиче­ским методам. Их название происходит от двух греческих слов: так­сис (что означает расположение, порядок) и номос (закон, правило, принцип). Таким образом, таксономия— это наука о правилах упоря­дочения и классификации. Первоначально это понятие употреблялось только для определения науки, занимающейся классификацией рас­тений и животных. Сейчас понятия и методы таксономии находят применение для упорядочения и разбиения на группы объектов раз­личной природы, а не только биологических. Ими стали пользовать­ся антропологи, затем географы, а в последнее время к таксономии все чаще прибегают представители различных экономических дис­циплин.

Основным понятием, используемым в таксономических мето­дах, является так называемое таксономическое расстояние. Это — расстояние между точками многомерного пространства, исчисляемое чаще всего по правилам аналитической геометрии. Размерность про­странства определяется числом признаков, характеризующих едини­цы изучаемой совокупности. В двойственной же задаче, в которой признаки выступают в роли объектов исследования, размерность пространства определяется числом структурных единиц. Таким обра­зом, таксономическое расстояние исчисляется между точками-единицами, либо точками-признаками, расположенными в много­мерном пространстве. Исчисленные расстояния позволяют опреде­лить положение каждой точки относительно остальных точек и, сле­довательно, определить место этой точки во всей совокупности, что делает возможным их упорядочение и классификацию.

В зависимости от целей исследования таксономические методы можно разделить на три группы: методы упорядочения, методы раз­биения, методы выбора репрезентантов групп.

Первая группа включает методы, упорядочивающие единицы изучаемой совокупности, причем здесь можно выделить два направ­ления. В одном случае достигается линейное упорядочение, в другом - нелинейное.

Линейное упорядочение(например, методом Чекановского) за­ключается в проецировании точек многомерного пространства на прямую.

Вроцлавские математики разработали так называемый метод дендритов (именуемый также вроцлавскойтаксономией), при котором точки многомерного пространства проецируются на плоскость, чем достигается нелинейное упорядочение изучаемых элементов.

Вроцлавская таксономия находит все большее применение во многих экономических дисциплинах как в своем первоначальном

виде, так и в дальнейших модификациях.

Вторая группа методов имеет дело с задачами разбиения множе­ства на группы однородных элементов. Среди них можно выделить метод Чекановского, приспособленный для проведения территори­альных экономических исследований благодаря тому, что в нем учитывается информация о связях между всеми объектами(расположены ли они далеко или близко друг от друга). Другим ши­роко используемым методом является так называемый метод шаров. Он менее трудоемок,нем другие методы, что составляет его несо­мненное достоинство.

Третья группа таксономических методов применяется с целью выбора репрезентантов групп. Она имеет большое значение, особен­но при нахождении так называемых диагностических признаков,т.е. признаков, передающих самые существенные особенности весьма

многочисленного набора исходных признаков.

Факторный анализ

Другим целям служит факторный анализ. Его название происхо­дит от введенного Ч. Спирмэномпонятия общий фактор. Этот тер­мин был впервые употреблен в психологии. Идею Спирмэна в даль­нейшем развил Л.Л. Тэрстоун,который считается создателем много­факторного анализа.

Главная цель факторного анализа — установление общих законо­мерностей, определяющих сущность изучаемого явления. Материалом, на базе которого проводятся такие исследования, служат наблюдения над вариацией значений множества признаков, характеризующих данное явление. Непосредственное раскрытие сущностных законо­мерностей бывает весьма затруднено, а иногда и просто невозможно, если рассматриваемое множество признаков оказывается настолько велико, что избыток информации начинает мешать пониманию наи­более существенных взаимосвязей. Выявление закономерностей об­легчается, если среди рассматриваемых признаков найдутся такие, которые сильно коррелированы между собой и поэтому мало отли­чаются друг от друга в отношении информации об исследуемом яв­лении.В таких случаях следует заменить группу сильно коррелиро­ванных признаков некой расчетной «синтетической» величиной (равнодействующей). Полученная величина после интерпретации (соответствующей области исследования) называется фактором и рассматривается как одна из закономерностей изучаемого явления.

Такая замена групп коррелированных признаков факторами должна проводиться с наименьшими потерями информации, заклю­ченной в исходном множестве признаков. Теоретически полное от­ражение информации, содержащейся в некотором множестве при­знаков, достигается лишь в том случае, когда число факторов равно числу признаков.

В настоящее время в управленческой практике используется множество социально-экономических показателей, всесторонним образом характеризующих происходящие процессы.

Однако для текущего управления экономикой области многие из этих показателей не являются необходимыми. Многократное опи­сание одного и того же явления большим числом различных показа­телей не только не проясняет, а, наоборот, часто даже затемняет картину действительности.

Все более широкое введение автоматической обработки данных создает опасность «переинформирования»руководителей путем пре­доставления им очень большого количества отчетов,содержащих подробные фактические данные с низкой степенью аналитичности.

Вполне целесообразно поэтому разработать метод получения как можно меньшего набора социально-экономических показателей, с помощью которых руководители будут получать необходимую ин­формацию о наиболее важных особенностях социально-экономи­ческих процессов, происходящих в области. Наличие такого рода сведений, например, необходимо для проведения быстрой оценки уровня социально-экономического развития районов области, что, в свою очередь, делает возможным своевременное принятие решений на будущий период. Ведь в этом случае внимание руководителя не поглощено изучением обширного перечня аналитических данных с небольшим количеством обобщенной информации, содержащейся в существующих сводных показателях.

К настоящему времени опубликовано большое количество ра­бот, авторы которых применяют корреляционный и регрессионный анализы в экономических исследованиях. Однако следует отметить, что в некоторых из них авторы не принимают во внимание то об­стоятельство, что корреляционный и регрессионный анализы бази­руются на ряде предпосылок вероятностного характера, что, присту­пая к изучению экономических явлений, исследователь выдвигает определенную гипотезу о существовании, характере и форме связи и на заключительном этапе исследования может с определенным уровнем вероятности принять ее или отвергнуть. Поэтому весьма часто исследователи делают неправильные и необоснованные выво­ды, заменяя конкретный причинный анализ изучаемых явлений чис­то формальным. При моделировании конкретного экономического явления необходимо прежде всего четко и полно сформулировать те условия допущения и ограничения, в рамках которых можно приме­нять построенную модель. Использование математической теории бывает оправдано в той степени, в какой выполняются предпосылки ее применения. В то же самое время формальный математический аппарат не должен заменять экономический анализ и интуицию ис­следователя, потому что целью анализа является сущность экономи­ческих закономерностей, а не математические формулы.

То есть количественный и качественный виды анализа на всех этапах построения модели должны быть в диалектическом единстве.

Используя корреляционный и регрессионный методы анализа экономических явлений, необходимо учитывать их особенности:

многомерность, немногочисленность (по сравнению с естественны­ми микроявлениями), быструю изменчивость, дискретность, наличие случайной компоненты. Использование этих методов может быть только тогда эффективным, когда достаточно последовательно и правильно будут выполнены их теоретико-вероятностные предпо­сылки.





sdamzavas.net - 2019 год. Все права принадлежат их авторам! В случае нарушение авторского права, обращайтесь по форме обратной связи...