|
153 в том, что на первом шаге каждый объект выборки рассматривается как отдельный кластер. Процесс объединения кластеров происходит последовательно. Для проведения кластерного анализа и последующего определения приоритетности отраслей была разработана система интегральных показателей, включающих показатель финансового состояния отраслевых комплексов и показатель эффективности инвестиций. При определении интегрального уровня инвестиционной привлекательности региона в «Методических рекомендациях по оценке инвестиционной привлекательности субъектов Российской Федерации» предлагается применять весовые коэффициенты значимости отдельных частных показателей, подход к определению которых не раскрывается. В данной работе предлагается использовать основные статистические показатели, отражающие действие важнейших региональных факторов, в наибольшей степени влияющих на инвестиционный климат региона и определяющих инвестиционный рейтинг: коэффициент автономии, коэффициент финансового риска, отношение оборотных фондов к основным фондам, коэффициент оборота оборотных средств, коэффициент оборачиваемости горской задолженности, коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности, рентабельность продукции, рентабельность активов, фондоотдача, постоянные затраты на один рубль заработной платы. Данные статистические показатели характеризуют общехозяйственные условия темпы роста экономики, масштабы и результаты инвестиционной деятельности, масштабы и роль иностранных инвестиций. |
метод кластерного анализа. Кластерный анализ это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором исходных переменных. Целью кластерного анализа является образование групп с учетом всех группировочных признаков одновременно. Кластерный метод анализа одно из направлений статистического исследования. Использование методов кластерного анализа позволяет построить научно обоснованные классификации, выявить внутренние связи между единицами изучаемой совокупности. Кластерный метод анализа позволяет решать следующие задачи: проведение классификации объектов с учетом признаков, отражающих сущность, природу объектов, что приводит к углублению знаний о совокупности классифицируемых объектов; проверка выдвигаемых предложений о наличии некоторой структуры в изучаемой совокупности объектов, то есть поиск существующей структуры; построение новых классификаций для слабоизученных явлений, когда необходимо установить наличие связей внутри совокупности и попытаться привнести в нее структуру. Самым распространенным методом кластерного анализа являются иерархические агломеративные методы. Сущность этих методов заключается в том, что на первом шаге каждый объект выборки рассматривается как отдельный кластер. Процесс объединения кластеров происходит последовательно. Для проведения кластерного анализа и последующего определения приоритетности отраслей была разработана система интегральных показателей, включающих показатель финансового состояния отраслевых комплексов и показатель эффективности инвестиций. При определении интегрального уровня инвестиционной привлекательности региона в «Методических рекомендациях по оценке инвестиционной привлекательности субъектов Российской Федерации» предлагается применять весовые коэффициенты значимости отдельных частных показателей, подход к определению которых не раскрывается. В данной работе предлагается использовать основные статистические показатели, отражающие действие важнейших региональных факторов, в наибольшей степени влияющих на инвестиционный климат региона и определяющих инвестиционный рейтинг: коэффициент автономии, коэффициент финансового риска, отношение оборотных фондов к основным фондам, коэффициент оборота оборотных средств, коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности, коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности, рентабельность продукции, рентабельность активов, фондоотдача, постоянные затраты на один рубль заработной платы. Данные статистические показатели характеризуют общехозяйственные условия темпы роста экономики, масштабы и результаты инвестиционной деятельности, масштабы и роль иностранных инвестиций. Итоги выполненных расчетов по интегральным показателям оценки финансового состояния и инвестиционной эффективности представлены в приложении Б, таблицы 2.3, 2.4. На первом шаге кластерного анализа объединяются попарно отрасли наиболее схожие по уровню финансового состояния и эффективности хозяйственной деятельности. Представленное на дендограмме распределение отраслей по значению евклидова расстояния свидетельствует о приоритетности в инвестировании на первом шаге кластерного анализа таких отраслей как связь и производство стройматериалов, легкая и пищевая промышленность, черная металлургия, лесная и деревообрабатывающая промышленность, торговля и общественное питание. Далее к каждой объединенной паре присоединяются отрасли более приближенные к данным группам по схожести значений факторных показателей. На последнем этапе итерации к кластеру, объединившему по значимости приоритетные отрасли инвестиционной привлекательности, примыкают две наиболее отдаленные от среднего уровня эффективности ведения экономики. |