МЕТОДОЛОГИЯ МНОГОМЕРНОЙ ВЕСОВОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Комбинированный подход при анализе социально-экономической сферы базируется на применении информационно-математических методов. Это позволяет расширить возможности монотетического подхода, например при структурировании объектов исследования или показателей, описывающих изучаемые объекты. В настоящее время такой подход является частью бизнес-аналитики.
В статье применен многомерный подход при классификации многомерных данных. Классические методы классификации дополнены введением латентных факторов. Описана процедура классификации на латентных факторах без учета весовых коэффициентов. В дополнение к экспертным методам предложена методика оценки весовых коэффициентов при многомерной кластеризации. С учетом структуры латентных интегральных показателей рассматривается методология формирования весовых коэффициентов. Предлагается структуризация с применением методики неметрического многомерного шкалирования, в том числе с учетом весовых коэффициентов. Учитывая ранговые позиции объектов кластеризации, автор проводит группировку в теоретическом пространстве стимулов. Долевое соотношение показателей как в латентных факторах, так и в теоретическом шкальном пространстве позволяет исключить применение экспертных оценок и их субъективность. В статье также отмечается возможность совмещения и динамического анализа при исследовании многомерных массивов данных.
В качестве объекта изучения рассматриваются показатели непроизводственной сферы Приволжского федерального округа.

Об авторах

Алла Юрьевна Трусова

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

Автор, ответственный за переписку.
Email: a_yu_ssu@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7679-9902

кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры математики и бизнес-информатики

Россия

Список литературы

  1. Одинцова, Е.С. Динамика развития регионов РФ: оценка тенденций конвергенции // Российское предпринимательство. 2008. Т. 9. № 5. C. 10–15. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/dinamika-razvitiya-regionov-rf-otsenka-tendentsiy-konvergentsii.
  2. Татаркин А.И. Региональная направленность экономической политики Российской Федерации как института пространственного обустройства территорий // Экономика региона. 2016. Т. 12. Вып. 1. С. 9–27. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/regionalnaya-napravlennost-ekonomicheskoy-politiki-rossiyskoy-federatsii-kak-instituta-prostranstvennogo-obustroystva-territoriy.
  3. Растворцева С.Н. Основные направления влияния внешнеэкономических факторов на развитие регионов // Российское предпринимательство. 2015. Т. 16. № 23. C. 4193–4198. DOI: https://doi.org/10.18334/rp.16.23.2170.
  4. Макарова Е.С. Классификация показателей инновационного потенциала региона // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 2. C. 25–29.
  5. Марковская Е.А. Эффективное управление экономикой – необходимое условие успешного социально-экономического развития региона // Российское предпринимательство. 2008. Т. 9. № 10. C. 63–68. URL: https://creativeconomy.ru/lib/2828.
  6. Назаренко В.С. Анализ тенденций комплексного социально-экономического развития городов Липецкой области // Экономика, предпринимательство и право. 2018. Т. 8. № 1. C. 51–63. DOI: https://doi.org/10.18334/epp.8.1.38729.
  7. Kireyeva A.A., Mussabalina D.S., Tolysbaev B.S. Assessment and Identification of the Possibility for Creating IT Clusters in Kazakhstan Regions // Ekonomika regiona [Economy of Region]. 2018. no. 14 (2). Р. 463–473. DOI: https://doi.org/10.17059/2018-2-10.
  8. Петина П.В. Оценка эффективности реализации стратегии социально-экономического развития Самарской области // Промышленная политика: глобализация, инновации, устойчивость: сб. материалов Всерос. научно-практич. конф. / под общ. ред. Н.М. Тюкавкина. Самара: АНО «Издательство СНЦ», 2018. С. 300–303. URL: http://repo.ssau.ru/bitstream/PROMYShLENNAYa-POLITIKA-GLOBALIZACIYa-INNOVACII-USTOIChIVOST/OCENKA-EFFEKTIVNOSTI-REALIZACII-STRATEGII-SOCIALNOEKONO
  9. MIChESKOGO-RAZVITIYa-SAMARSKOI-OBLASTI-72143/9. Ильина А.И., Трусова А.Ю., Люкшин Д.Е. Приволжский федеральный округ и его социально-экономические показатели в фокусе многомерного шкалирования // Промышленная политика: глобализация, инновации, устойчивость: сб. материалов Всерос. научно-практич. конф. / под общ. ред. Н.М. Тюкавкина. Самара: АНО «Издательство СНЦ», 2018. С. 68–73.
  10. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. Москва: Финансы и статистика, 2003. 122 с.
  11. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных: справочное издание. Москва: Финансы и статистика, 2013. 472 с.
  12. Федеральная служба государственной. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 20.01.2020).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Алла Юрьевна Трусова, 2020

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах