|
На основе значений пок;1загелей конкурентной позиции предприятия с помощью пакета прикладных программ Statistica 6.0 будет решена задача кластеризации (многомерной классификации): Объекты будут разделены на произвольное количество групп, в зависимости от близости значений показателей, которое выражается через отличия в оценках факторов конкурентной позиции предприятия. Основным результатом кластерного анализа является матрица расстояний между кластерами, по которой можно определить степень различия между группами. В связи с многоплановостью.и сложностью описания функционирования предприятий, данные, характеризующие их деятельность, носят многомерный и разнотипный характер. Поэтому важнейшей задачей является построение группировок, и классификаций по многомерным данным. Причем это построение должно быть оптимальным с точки зрения наибольшего соответствия получаемого результата поставленной конечной цели классификации. Одной из важнейших задач, решаемых в работе, является задача классификации предприятий отрасли. Решение этой задачи обеспечивает: выделение классов предприятий-конкурентов; оценка степени (глубины) различия между классами; определение принадлежности анализируемого предприятия к конкретному классу; определение факторов, по которым анализируемое предприятие уступает ближайшим конкурентам; определение минимально возможных значений показателей, обеспечивающих переход предприятия в класс желаемого уровня. В качестве инструментальных методов, обеспечивающих решение поставленной задачи, выбраны методы кластерного анализа. Предложена следующая методика исследований: 93 |
2.3. Анализ конкурентной позиции промышленного предприятия хлебопекарной отрасли на региональном рынке Выбранные факторы являются признаковым пространством задачи кластеризации, решение которой является ключевым моментом определения конкурентных позиций предприятий-участников хлебного рынка г. Воронежа. •* По разработанным шкалам, на основе анализа информации о производителях, полученной в результате исследования ассортимента хлебной продукции, торгового предложения, сведений официальных сайтов производителей, материалов отраслевых и деловых журналов, нами были получены значения факторов конкурентной позиции на 2005 год (таблица 18). В методической части работы было показано, что между факторами конкурентной позиции не должно быть сильной статистической зависимости, так как это означает, что классификация размыта, и количество показателей можно сократить без ущерба для информативности и целей исследования. Таким образом, нами был определен список значимых конкурентов, обоснованы шкалы для оценки отдельных показателей, значения для нормирования показателей, и проведен статистический анализ собранных характеристик конкурентных позиций предприятий. На основе значений показателей конкурентной позиции предприятия с помощью пакета прикладных программ Statistica 6.0 была решена задача кластеризации (многомерной классификации). Перед разделением объектов определим принцип формирования кластеров• Объекты разделяются на произвольное количество групп в зависимости от близости значений показателей, которое выражается через отличия в оценках факторов конкурентной позиции предприятия. Основным результатом кластерного анализа является матрица расстояний * между кластерами, по которой можно определить степень различия между группами. Таблица 18 —Данные значений тактических факторов конкурентной позиции предприятия в 2005 году (количество баллов) Факторы Предприятия Уровень качества Количество наименований Уровень цен Степень известности марки ■' Распространение в торговых точках Стабильность работы Аннинский хлебокомбинат 3 2 3 з ; ••1 2 Бобровхлеб 3 1 3 1 1 3 Бутурлиновкахлеб 4 1 3 2 • 1 2 Давыдовский хлебокомбинат 3 1 3 1 1 3 Калачхлеб 3 3 2 2 1 3 Каменский хлебокомбинат районного потребительского общества 3 1 2 2 1 3 Липецкхлебмакаронпром 4 3 2 2 •ч ■Л 3 Лиски-хлеб 4 4 4 4 1 4 Мамонхлеб, потребительское общество 3 2 2 3 • 1 2 Нововоронежхлеб 2 1 3 1 1 4 Семилукихлеб 4 3 4 4 2 4 Тобус 4 3 4. 4 4 4 Хлебозавод №1 5 5 4 4 5 5 Хлебозавод №2 4 5 3 5 5 3 Хлебозавод №5 4 3 4 5 . 5 5 Хлебозавод №6 4 3 4 5 ; 3 4 Хлебозавод №7 3 3 5 4 ’ 3 5 Хэлла 5 4 2 5 4 5 разнотипный характер. Поэтому важнейшей задачей является построение группировок и классификаций по многомерным данным. Причем это построение должно быть оптимальным с точки зрения наибольшего соответствия получаемого результата поставленной конечной цели классификации. Одной из важнейших задач, решаемых в работе, является задача классификации предприятий отрасли. Решение этой задачи обеспечивает: выделение классов предприятий-конкурентов; < оценка степени (глубины) различия между классами; определение принадлежности анализируемого предприятия к конкретному классу; определение факторов, по которым анализируемое предприятие уступает ближайшим конкурентам; определение минимально возможных значений показателей, обеспечивающих переход предприятия в класс желаемого уровня. В качестве инструментальных методов, обеспечивающих решение поставленной задачи, выбраны методы кластерного анализа. Предложена следующая методика исследований: 1. Отбор на основании предварительного качественного анализа показателей, характеризующих конкурентную позицию предприятия. 2. Проведение классификации различными методами кластерного анализа и анализ результатов с целью оценки количества кластеров и их состава. 3. Проведение кластерного анализа методом К-средних. Число кластеров определяется п.2 данной методики. 4. Предложенная методика полностью реализуется'средствами статистического пакета Statistica. Реализация предложенной методики состояла в'следующем. Были отобраны и оценены в баллах показатели, характеризующие конкурентные позиции 18 предприятий (таблица 19). |