Метод группировок в системе

Содержание

 

Введение …………………………………………………………….

1. Место кластерного анализа в системе статистических

исследований деятельности коммерческих организаций

2. Метод группировок в системе статистического анализа..

3. Специфические характеристики методов экономической

статистики ………………………………………………………

4. Сущность таксонометрического метода и возможности

его использования в системе безопасности ………………

5. Контрольные задания для самостоятельной работы ……

Приложение …………………………………………………………

 

 

 

 

 

 

Введение

 

Экономический анализ в системе управления коммерческой деятельностью хозяйствующих субъектов выполняет важную роль в подготовке и принятии управленческих решений, являясь промежуточным этапом между сбором и подготовкой релевантной информации и выработкой управленческих альтернатив. Глубина, обоснованность и достоверность выводов и рекомендаций, вытекающих из проведенного анализа деятельности любой коммерческой организации, существенно зависят от того, насколько полно и правильно полученная (собранная) информация отражает состояние исследуемого объекта хозяйственной деятельности, а также состояние предпринимательской среды, в которой он функционирует, ее количественные и качественные изменения, а также уровень силы факторов, их вызвавших. При этом объемы и содержание собираемой информации полностью зависят от целей проводимого экономического анализа, которая, в свою очередь, определяется характером управленческих решений, необходимых для обеспечения экономической безопасности организации.

Главное внимание в работе сосредоточено на методике и алгоритме таксонометрического метода, который используется для анализа структуры совокупностей показателей деятельности хозяйствующих субъектов по заданной матрице коэффициентов корреляции между ними или для анализа структуры объектов, описанных многими априорно равноправными признаками. В основу метода положены операции с матрицами.

В настоящей работе предпринята попытка исследования узловых вопросов теории экономического анализа коммерческой деятельности в аспекте их применения для практических целей анализа экономической безопасности организаций, при этом авторы в данной работе не претендуют на исчерпывающее освещение всего содержания проблемы.

Приводятся примеры решения задач анализа выпуска и реализации продукции фирмы в целях идентификации угроз экономической безопасности коммерческой организации, а также варианты контрольных заданий для организации самостоятельной работы студентов. Рассмотрение особенностей применения метода в современных условиях имеет существенное значение для изучения дисциплин «Безопасность коммерческой деятельности», «Экономическая безопасность и налогообложение» для студентов специальностей 080301 «Коммерция (торговое дело)», 080107 «Налоги и налогообложение» и соответствует требованиям профессиональных образовательных программ указанных специальностей.

Место кластерного анализа в системе

Статистических исследований деятельности

Коммерческих организаций

 

 

Экономическая статистика является одной из наиболее важных отраслей статистики как научной дисциплины и как вида практической деятельности, ориентированного на количественную характеристику массовых явлений и процессов в экономике.

Как правило, в системе статистики применяются как относительно простые показатели динамики цен, объема произведенной продукции, численности населения и трудовых ресурсов, степени равномерности распределения доходов, наличия основных и оборотных фондов, так и показатели для количественного измерения более сложных экономических явлений и процессов, а также устанавливаются взаимосвязи между ними. Данные экономической статистики позволяют обеспечить систематическое количественное описание всех основных аспектов экономической деятельности и экономики в целом. Такие данные необходимы в работе современных органов государственного управления для принятия решений по регулированию экономики, разработке экономической политики, а также весьма полезны в экономическом анализе безопасности работы субъектов хозяйственной деятельности.

Изучая самые разнообразные явления, статистика в своих выводах опирается на численные данные, полученные посредством наблюдения в конкретных условиях места и времени. Результаты статистического наблюдения регистрируются, прежде всего, в форме первичных абсолютных величин, отражающих уровень развития экономического объекта или явления. При этом основная масса таких абсолютных показателей фиксируется в первичных учетных документах хозяйствующего субъекта. Вместе с тем, понятно, что количественное измерение экономических объектов и явлений должно основываться на положениях экономической теории, результатах изучения качественных аспектов экономических явлений, полученных в рамках общей экономической теории и различных прикладных разделов экономической науки.

При разработке методов расчета тех или иных показателей деятельности опираются на инструментарий теории статистики, предполагающий идентификацию исследуемых экономических явлений, выяснение их природы и сущности, присущих им институционально-правовых форм и особенностей организации хозяйственной деятельности. Важной особенностью является системный подход к изучению экономики, что предполагает разработку системы показателей, охватывающих основные виды и аспекты экономической деятельности. Системный характер экономической статистики предполагает согласованность между различными показателями, используемыми для описания различных аспектов экономических явлений, что подчеркивает их взаимосвязанность.

Между экономическим анализом и экономической статистикой имеется тесная взаимосвязь.

Прежде всего, статистический учет и данные разовых статистических наблюдений, проводимых в условиях хозяйствующего субъекта, обогащают информационную базу экономического анализа. Кроме того, в системе экономического анализа организации широко используются статистические сведения о спросе на производимые товары (выполняемые работы, оказываемые услуги), об общей экономической ситуации, конъюнктуре рынка, котировках ценных бумаг и иностранной валюты и т.д.

Имеется тесная связь экономического анализа и статистики в методологии исследований. При этом, однако, одни и те же методологические приемы могут использоваться в экономическом анализе и статистике по-разному: в статистике – для получения обобщений и установления общих тенденций и закономерностей развития экономики, а в анализе – для разложения средних показателей и выявления влияния отдельных элементов совокупности на уровень этих средних показателей.

Дл проведения аналитических расчетов и построения аналитических таблиц требуется использование методов статистики, включая методы группировок, выборочных наблюдений элементарные методы обработки расчетных данных и приемы построения таблиц, графиков, индексный метод и другие.

В экономическом анализе очень широко используются методы математической статистики, как и методы других отраслей математики, но их положения при этом творчески перерабатываются и приспосабливаются к особенностям экономического анализа. Хотя общность методологии различных наук не является доказательством их тождественности, тем не менее, почти все они используют математические методы.

Следует также помнить, что существенные различия между науками имеются всегда. В частности, статистика изучает массовые явления, в отличие от экономического анализа, который ориентирован на исследование индивидуальных черт конкретного хозяйствующего субъекта, без учета того, насколько эти черты типичны для отрасли или экономики в целом. В статистике для углубленного изучения состояния и перспектив развития экономики страны или отдельных регионов проводятся выборочные монографические обследования отдельных хозяйствующих субъектов по единой заранее составленной программе. При этом данные таких статистических исследований не используются для принятия управленческих решений в условиях исследуемого хозяйствующего субъекта, а лишь служат материалами для последующих обобщений типичных явлений, закономерностей развития экономики страны или регионов.

В числе статистических методов экономических исследований можно выделить индексный метод, кластерный анализ, корреляционно-регрессионный анализ, дисперсионный анализ и др.

Кластерный анализ (от англ. cluster – группа) является одним из методов многомерного анализа, предназначенный для группировки (кластеризации) совокупности данных, элементы которой характеризуются многими признаками. Значения каждого их таких признаков служат координатами каждой единицы изучаемой совокупности в многомерном пространстве признаков. Каждое наблюдение, характеризующееся значениями нескольких показателей, можно представить как точку в пространстве этих показателей, значения которых рассматриваются как координаты в многомерном пространстве. Так, в многомерном пространстве указанных показателей расстояние между точками и внутри кластера с координатами определяется следующим образом:

. (1)

Основным критерием кластеризации является положение, согласно которому различия между кластерами должны быть более существенными, чем различия между наблюдениями, отнесенными к одному кластеру. Следовательно, в многомерном пространстве показателей должно выполняться неравенство

, (2)

где - расстояние между кластерами 1 и 2 в многомерном

пространстве показателей.

Как и многие расчетные процедуры регрессионного анализа, процедура кластеризации также достаточно трудоемка, поэтому ее целесообразно выполнять на персональном компьютере, используя специальные программы.

 

Метод группировок в системе

Статистического анализа

 

Под группировкой понимают процесс образования групп единиц совокупности, однородных в каком-либо существенном отношении, а также имеющих одинаковые или близкие значения группировочного признака. Для осуществления группировки устанавливают признак, по которому единицы совокупности распределяют по группам, а также число групп и их обозначение (границы).

Группировочный признак есть основание группировки, в зависимости от целей и задач исследования в качестве основания группировки может быть взят один или несколько признаков. Например, при группировке промышленных предприятий в качестве группировочного признака могут быть взяты объем выпущенной продукции, стоимость основных производственных фондов, численность работающих и другие. Выбор исследователем группировочного признака в значительной степени определяет результаты группировки и выводы, которые делаются на их основе.

Группировка показателей является неотъемлемой частью почти любого исследования, позволяя изучать экономические явления или процессы в их взаимосвязи и взаимозависимости. Метод группировки сводится к делению массива показателей изучаемой совокупности экономических объектов на качественно однородные группы по соответствующим признакам. Группировка всегда предполагает определенную классификацию явлений и процессов, а также причин и факторов, их обусловливающих, и должна быть научно обоснованной.

Нельзя группировать явления или процессы, причины или факторы по случайным признакам, необходимо раскрыть их экономическую природу. Посредством экономического анализа устанавливается причинная связь, взаимосвязь и взаимообусловленность, основные причины и факторы лишь после этого устанавливается характер их влияния на основе построения групповых таблиц. Нельзя строить групповую таблицу для выявления второстепенного фактора.

Объединения однотипных предприятий, представляющие собой качественно однородные совокупности имеют возможность широкого применения типологических, структурных и аналитических группировок. При этом объектами исследований могут выступать как сами предприятия, так и их подразделения.

Типологические группировки формируются по однородным предприятиям в целом и по видам производства (по переделам). Например, в рамках машиностроительного предприятия можно выделить группировки литейного производства (с группировками серого и ковкого чугуна, стального и цветного литья), кузнечного производства, холодной штамповки, термообработки, механической обработки, сварки, сборки, нанесения защитных покрытий, прочих хозяйств (с группировками инструментального, складского, ремонтного и транспортного хозяйства).

Структурные группировки позволяют исследовать внутреннее строение показателей, соотношения их отдельных составляющих и используются при изучении деятельности подразделений и функциональных областей внутри предприятий, как в статике, так и в динамике. При этом группировки формируются по уровням производственной мощности, механизации, по производительности труда, по структуре выпускаемой продукции, работ, услуг (по видам и заданному ассортименту).

Аналитические (причинно-следственные) группировки, по существу, предназначены для выявления наличия, направления и формы связи показателей изучаемых объектов, явлений. По характеру признаков, на основании которых строится аналитическая группировка, она может быть качественной (когда выбранный признак построения не имеет количественного выражения) или количественной. По сложности построения различают два типа группировок – простые и комбинированные. С помощью простых группировок изучается взаимосвязь между явлениями, сгруппированными по какому-либо одному признаку. В комбинированных группировках деление изучаемой совокупности сначала производится по одному признаку, а затем внутри каждой группировки – по другому признаку и т.д. Таким образом, могут быть построены двух-, трех-, четырехуровневые группировки и т.д. По форме они соответствуют типологическим и структурным группировкам.

При построении аналитических группировок из двух взаимосвязанных показателей один из них рассматривается в качестве фактора, оказывающего влияние на второй показатель, рассматривается как результат влияния первого показателя (и наоборот, факторный признак может выступать в качестве результативного).

Информационной основой группировки служит генеральная совокупность однотипных объектов или их выборочная совокупность. Выборочная совокупность конструируется по формуле случайной безвозвратной выборки:

, (1)

где - необходимый объем выборки;

- коэффициент доверия;

- общая выборочная дисперсия;

- объем генеральной совокупности;

- предельная ошибка выборочной средней.

В табл. 1 представлен пример четырехфакторной группировки промышленных предприятий региона по уровню задолженности по платежам в бюджеты по налогу на прибыль. Определяющим фактором является рентабельность производства. От этого показателя зависит показатель уровня расходов на оплату труда и платежей по единому социальному налогу по предприятиям в расчете на одного работника за календарный год, а также показатель годового объема реализации продукции (работ, услуг).

Аналитичность табл. 1 достаточно высока: чем ниже рентабельность производства на предприятиях, тем выше уровень задолженности по платежам по налогу на прибыль. Как правило, рост рентабельности производства благоприятно сказывается как на годовом объеме реализации продукции предприятия (рост доли рынка сбыта), так и на уровне заработной платы в расчете на одного работающего на предприятии.

В табл. 2 представлен пример четырехфакторной группировки по некоторой совокупности торговых предприятий, определяющим фактором в которой является объем товарооборота.

От показателя объема товарооборота зависят показатели среднегодового оборота на одного работника (производительность труда), товарных запасов (скорость товарооборота) и уровня издержек обращения.

Очевидна высокая аналитичность приведенной таблицы 3.2: рост объема товарооборота весьма благоприятно сказывается на всех перечисленных выше показателях деятельности.

Правильная группировка показателей дает возможность исследовать зависимость между ними, более глубоко разобраться в сущности экономических явлений, систематизировать материалы анализа, определить главное, характерное, типичное.

Одним из важнейших вопросов при проведении исследований является вопрос выбора интервала группировки. С этой целью применяются два подхода.

Первый подход предполагает деление всей совокупности данных на группы с равными интервалами значений. Этот подход используется наиболее часто, так как при выборе границ интервалов отсутствует элемент субъективизма.

 

Таблица 1 -

 

 

Таблица 2 –

 

 

В рамках этого подхода длина интервала группировки определяется по следующим формулам Стерджеса:

; (4)

, (5)

где - максимальное значение признака в исследуемой

совокупности данных;

- минимальное значение признака в исследуемой

совокупности данных;

- число групп с одинаковой длиной интервала;

- число наблюдений.

Очевидно, что знаменатель дроби в формуле (4) численно равен количеству групп или интервалов, на которое разбивается исследуемая совокупность данных. Таким образом, можно рассчитать оптимальное число групп, соответствующее некоторому числу наблюдений, согласно формуле Стерджеса (табл. 3).

Прямое применение формулы Стерджеса предполагает отсутствие каких-либо ограничений на параметры группировки. Однако, возможен вариант, в котором такие ограничения вводятся. Например, заранее устанавливается количество групп исходя из представлений аналитика о качественной однородности выделяемых групп единиц совокупности. В таком случае длина интервала группировки определяется по формуле (5).

Таблица 3

Результаты расчета оптимального числа групп

согласно формуле Стерджеса

Число наблюдений	9-14	15-24	25-44	45-89	90-164
Число групп

 

В соответствии со вторым подходом интервалы группировки можно выбирать равными или неравными, как возрастающими, так и убывающими. Такой подход обычно применяется в тех случаях, когда имеет место большая вариация () и неравномерность распределения признака по всему интервалу его изменения. При выборе размера интервала группировки руководствуются здравым смыслом и логикой, опираясь при этом на опыт и традиционно сложившиеся подходы в группировке данных. При втором подходе интервалы часто выбирают таким образом, чтобы группы оказались равнозаполненными.