1. 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.