Научная статья на тему 'Кластерная оценка предпочтений при поставках на новые сегменты рынка'

Кластерная оценка предпочтений при поставках на новые сегменты рынка Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
81
34
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Кластерная оценка предпочтений при поставках на новые сегменты рынка»

КЛАСТЕРНАЯ ОЦЕНКА ПРЕДПОЧТЕНИЙ ПРИ ПОСТАВКАХ НА НОВЫЕ

СЕГМЕНТЫ РЫНКА

Кузьмина И.Г., Никонова Т.А., Сухопаров Е.Н., Чичкина Д.А., студенты Института экономики и бизнеса,

Ульяновский государственный университет, г.Ульяновск Научный руководитель к.э.н., доцент А.П.Шмелев

Организация сбытовой деятельности в современных условиях имеет свою специфику, особенно, если происходит выпуск продукции на экспорт. Одной из важных задач в этом случае является выбор наиболее перспективного сегмента рынка. В работе предложена методика выбора рынка сбыта на основании сочетания трех различных методов анализа — экспертного, корреляционного и кластерного анализа. Рассмотрим предлагаемую методику на примере осуществления экспортной деятельности ОАО «УМЗ», а именно — экспорта лодочных моторов серии «Ветерок»

Два первых метода дали нам оценки прогноза сбыта продукции по регионам. Далее необходимо определить какие территории в рамках каждой страны являются наиболее предпочтительными для поставки моторов (в качестве основы выделения таких территорий возьмем административно-территориальное деление рассматриваемых стран (Украина, Белоруссия, Казахстан)).

Для этого целесообразно прибегнуть к использованию кластерного анализа. Главное назначение кластерного анализа - разбиение множества исследуемых объектов и признаков на однородные в соответствующем понимании группы или кластеры. Это означает, что решается задача классификации данных и выявления соответствующей структуры в ней. При этом для осуществления разбиения данных на группы воспользуемся методом полных связей, суть которого состоит в том, что два объекта, принадлежащих одной и той же группе (кластеру), имеют коэффициент сходства, который меньше некоторого порогового значения S. В терминах евклидова расстояния d это означает, что расстояние между точкой (объектом) кластера и его центром не должно превышать некоторого порогового значения к Таким образом, h определяет максимально допустимый диаметр подмножества, образующего кластер.

В нашем случае максимально допустимый диаметр кластера будет определяться географическими и социально-экономическими критериями. В свою очередь для оценки влияния географических факторов (отражающих необходимость приобретения лодочного мотора в рамках данного региона) определяется интегральный показатель географической востребованности:

О = 0,35*ё + 0,65*р,

где ё - плотность рек, км/км2;

р - плотность населения, проживающего в рамках данного региона.

Для определения влияния социально-экономических факторов (отражающих возможности приобретения лодочного мотора в рамках данного региона) рассчитывается интегральный показатель социально-экономического развития:

3 = 0,3*Г + 0,6*у - 0,1*г,

где { - уровень развития рыболовства в рамках данной территории V - средняя заработная плата на территории региона г - плотность автомобильных и железных дорог

Рассмотрим сам процесс разбиения регионов на кластеры. В целом можно выделить 5 этапов:

1 этап предполагает сбор исходной информации необходимой для расчета интегральных показателей. В нашем случае это данные по таким критериям, как: плотность рек, плотность населения проживающего в рамках рассматриваемой

территории, уровень развития рыболовства, средняя заработная плата в рамках рассматриваемого региона и плотность автомобильных и железных дорог (данные по этим критериям по регионам каждой из трех стран представлены в таблицах 2, 5, 8. Соответственно в таблице 2 данные по Украине, в таблице 5 - по Казахстану и в таблице 8 - по Белоруссии).

В рамках 2го этапа по каждому из представленных критериев в рамках каждой страны мы проводим ранжирование регионов - региону с наибольшим по величине показателем присваивается первое место, региону со вторым по величине показателем -второе место и т.д. по убыванию.

Таким образом, последнее место (последний ранг) соответствует числу регионов в рамках рассматриваемой страны.

Данные по рангам, присвоенным регионам по тому или иному критерию также представлены в таблицах 2, 5, 8.

3 этап предполагает, что по результатам ранжирования, проведенного в рамках второго этапа, мы находим интегральный показатель географической востребованности и социально-экономического развития. Для этого используем представленные в приложении Р уравнения (графы 6 и 13 в таблицах 2, 5 и 8 соответственно по Украине, Казахстану и Белоруссии, где в 6 графе представлено уравнение для расчета интегрально показателя географической востребованности, а в графе 13 - уравнение для расчета интегрального показателя социально-экономического развития).

Расчет производится следующим образом: по каждому региону, рассматриваемой нами страны определяем сумму рангов соответствующих критериев, взвешенных на степень их значимости при расчете интегрального показателя.

В итоге получаем, что тот регион, по которому интегральный показатель географической востребованности будет минимальным, является наилучшим с точки зрения потребности приобретения лодочных моторов, а тот регион, где минимальным будет интегральный показатель социально-экономического развития - является лучшим с точки зрения возможностей населения приобрести лодочный мотор.

Таблица 2. Таблица рейтингов регионов Украины

Регион Плотност ь рек, d Плотност ь населени я, р Геогр необх ., G Рыболовств о, f З/п, v Дороги, г Эко ном ика, S

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

км/км 2 и X СЗ & чел/ 2 км и X ев Л т/го д и X СЗ & грн и X ев Л км/км 2 и X СЗ &

Винницкая 0,182 82 1 1 63,0 1 14 13,0 1666 9 1270 17 0,361 7 7 12,2

Волынская 0,163 8 1 3 51,3 1 19 16,9 645 20 1 162 21 0,343 8 9 17,7

Днепропетров ская 0,162 5 1 4 106, 40 4 7,5 1 618 11 1 622 3 0,287 6 16 3,5

Донецкая 0,113 1 1 6 171, 00 1 6,3 8361 4 1745 2 0,301 7 13 1,1

Житомирская 0,179 5 1 2 43,6 2 22 18,5 875 17 1289 15 0,284 7 17 12,4

Закарпатская 1,549 1 1 97,0 2 6 4,3 422 24 1 188 20 0,383 9 6 18,6

Запорожская 0,045 3 2 4 ,3 9 6 12 16,2 9 891 3 1 547 4 0,256 6 19 1,4

Регион Плотност ь рек, d Плотност ь населени я, р Геогр необх ., G Рыболовств о, f З/п, v Дороги, г Эко ном ика, S

Ивано- Франковская 0,111 5 1 7 98,9 8 5 9,2 603 21 1 289 16 0,416 2 4 15,5

Киевская 0,196 6 7 61,7 1 16 12,9 1340 12 1764 1 0,301 8 12 3,0

Кировоградск ая 0,227 8 5 42,2 3 23 16,7 1291 13 1305 13 0,266 2 18 9,9

Крым 0,080 0 2 3 75,2 0 10 14,6 24 883 1 1 328 12 0,252 1 20 5,5

Луганская 0,256 1 3 88,1 7 8 6,3 426 23 1 509 5 0,217 7 23 7,6

Львовская 0,107 8 1 8 116, 35 2 7,6 1 620 10 1 295 14 0,438 3 2 11,2

Николаевская 0,103 3 2 0 48,8 9 21 20,7 1 022 15 1 370 9 0,196 4 24 7,5

Одесская 0,187 0 1 0 71,8 8 11 10,7 15 515 2 1 403 8 0,247 1 21 3,3

Полтавская 0,189 4 9 53,0 0 18 14,9 3 085 7 1 429 6 0,307 4 10 4,7

Ривенская 0,093 7 2 1 57,4 0 17 18,4 670 19 1 236 18 0,290 5 15 15,0

Сумская 0,228 4 4 50,1 6 20 14,4 1 681 8 1 221 19 0,305 5 11 12,7

Тернопольска я 0,086 8 2 2 79,2 0 9 13,6 486 22 1 073 25 0,410 5 5 21,1

Харьковская 0,203 7 6 88,9 3 7 6,7 885 16 1 405 7 0,477 5 1 8,9

Херсонская 0,038 6 2 5 38,8 8 24 24,4 5 143 5 1 127 23 0,173 9 25 12,8

Хмельницкая 0,272 9 2 65,5 0 13 9,2 824 18 1329 11 0,346 4 8 11,2

Черкасская 0,196 2 8 62,8 8 15 12,6 3885 6 1342 10 0,292 7 14 6,4

Черниговская 0,150 6 1 5 35,6 0 25 21,5 1 145 14 1 120 24 0,241 0 22 16,4

Черновицкая 0,107 2 1 9 111, 3 3 8,6 366 25 1 148 22 0,425 6 3 20,4

4 этап предполагает сведение итогов анализа по первым трем этапам для последующего построения диаграмм.

С этой целью нами были введены дополнительные расчетные таблицы, для обеспечения удобства последующего построения (таблицы 3, 6 и 9 для отражения географического критерия и таблицы 4, 7, 10 для отражения экономического критерия -соответственно по Украине, Казахстану и Белоруссии).

Таблица 3. Промежуточная рейтинговая таблица по регионам Украины по географическим критериям_____________________________________________________________________________

Регион Итоговый балл Балл для построения рейтинга

Винницкая 13,0 13

Волынская 16,9 6

Днепропетровская 7,5 21

Донецкая 6,3 24

Житомирская 18,5 4

Закарпатская 4,3 25

Запорожская 16,2 8

Ивано-Франковская 9,2 17

Киевская 12,9 14

Кировоградская 16,7 7

Крым 14,6 10

Луганская 6,3 23

Львовская 7,6 20

Николаевская 20,7 3

Одесская 10,7 16

Полтавская 14,9 9

Ривенская 18,4 5

Сумская 14,4 11

Тернопольская 13,6 12

Харьковская 6,7 22

Херсонская 24,4 1

Хмельницкая 9,2 18

Черкасская 12,6 15

Черниговская 21,5 2

Черновицкая 8,6 19

Таблица 4. Промежуточная рейтинговая таблица по регионам Украины по экономическим критериям________________________________________________________________________

Область Итоговый балл Балл для построения

Винницкая 12,2 11

Волынская 17,7 4

Днепропетровская 3,5 21

Донецкая 1,1 25

Житомирская 12,4 10

Закарпатская 18,6 3

Запорожская 1,4 24

Ивано-Франковская 15,5 6

Киевская 3,0 23

Кировоградская 9,9 14

Крым 5,5 19

Луганская 7,6 16

Львовская 11,2 13

Николаевская 7,5 17

Одесская 3,3 22

Полтавская 4,7 20

Ривенская 15,0 7

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Сумская 12,7 9

Область Итоговый балл Балл для построения

Тернопольская 21,1 1

Харьковская 8,9 15

Херсонская 12,8 8

Хмельницкая 11,2 12

Черкасская 6,4 18

Черниговская 16,4 5

Черновицкая 20,4 2

Таблица 5. Таблица рейтингов регионов Казахстана

Регион Плотнос ть рек, d Плотно сть населен ия, р Геогр необ х,0 Рыболовс тво, З/п, V Дороги, г Эконом ика, Б

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 11 1 2 13

км/к 2 м и X СЗ Л чел км2 и X СЗ Л тенге и X СЗ Л тенг е и X ев £р км/к 2 м и X СЗ Л

Южно- Казахстанская 0,01 96 5 11, 9 2 3 6124 9 6 27 490 1 1 0,100 1 5,3

Северо- Казахстанская 0,00 67 1 0 5,3 0 8 9 4474 3 8 26 125 1 4 0,07 3 2 10,6

Акмолинская 0,06 50 1 6,1 5 6 4 3578 8 9 27 109 1 3 0,06 5 3 10,2

Западно- Казахстанская 0,01 26 6 8,8 7 3 4 950 1 4 38 637 4 0,05 8 4 6,2

Павлодарская 0,00 58 1 2 5,9 8 7 9 2994 1 1 0 34 576 6 0,04 4 5 6,1

Мангистауская 0,00 91 7 19, 6 1 3 1390 8 1 2 62 891 2 0,04 4 6 4,2

Алматинская 0,00 80 9 7,3 3 4 6 4344 29 2 28 882 9 0,04 3 7 5,3

Жамбылская 0,02 07 4 7,0 7 5 5 1764 9 1 1 27 394 1 2 0,03 3 8 9,7

Атырауская 0,02 62 3 4,1 3 9 7 824 473 1 67 696 1 0,02 3 9 0

Карагандинская 0,00 88 8 2,0 8 13 11 193 086 3 33 271 7 0,02 2 1 0 4,1

Актюбинская 0,00 57 1 3 2,3 4 11 12 3896 1 3 41 701 3 0,01 9 1 1 4,6

Восточно- Казахстанская 0,03 62 2 2,1 7 12 9 1271 59 4 31 451 8 0,01 8 1 2 4,8

Костанайская 0,00 31 1 4 3,2 2 10 11 5213 5 7 28 405 1 0 0,01 4 1 3 6,8

Кызылординская 0,00 66 1 1 1,8 0 14 13 116 940 5 36 397 5 0,011 1 4 3,1

Таблица 6. Промежуточная рейтинговая таблица по регионам Казахстана по географическим критериям______________________________________________________________

Регион Итоговый балл Балл для построения

Южно-Казахстанская 3,05 10,95

Северо-Казахстанская 8,7 5,3

Акмолинская 4,25 9,75

Западно-Казахстанская 4,05 9,95

Павлодарская 8,75 5,25

Мангистауская 3,1 10,9

Алматинская 5,75 8,25

Жамбылская 4,65 9,35

Атырауская 6,9 7,1

Карагандинская 11,25 2,75

Актюбинская 11,7 2,3

Восточно-Казахстанская 8,5 5,5

Костанайская 11,4 2,6

Кызылординская 12,95 1,05

Таблица 7. Промежуточная рейтинговая таблица по регионам Казахстана по экономическим критериям__________________________________________________________

Регион Итоговый балл Балл для построения

Южно-Казахстанская 8,3 5,7

Северо-Казахстанская 10,6 3,4

Акмолинская 10,2 3,8

Западно-Казахстанская 6,2 7,8

Павлодарская 6,1 7,9

Мангистауская 4,2 9,8

Алматинская 5,3 8,7

Жамбылская 9,7 4,3

Атырауская 0 14

Карагандинская 4,1 9,9

Актюбинская 4,6 9,4

Восточно-Казахстанская 4,8 9,2

Костанайская 6,8 7,2

Кызылординская 3,1 10,9

Таблица 8.

аблица рейтингов регионов Белоруссия

Регион Плотное ть рек, d Плот ть насел я, нос ени р Геогр. необх, О Рыболовств о, Ї З/п, V Дороги, г Экономи ка, Б

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

км/ 2 км и X СЗ р чел/ 2 км и X сі р т/год г X СЗ р тыс. бел. РУб. г X сі р км/ 2 км г X СЗ р

Брестская 0,15 3 2 43,7 2 2,0 1500 5 617, 8 5 0,26 5 4 4,1

Витебская 0,16 7 1 31,7 6 4,3 800 2 591, 7 6 0,22 8 6 3,6

Регион Плотнос ть рек, d Плот ть насел я, нос ени р Геогр. необх, О Рыболовств о, Ї З/п, V Дороги, г Экономи ка, Б

Гомельска я 0,10 4 5 36,3 5 5,0 600 4 7 0 9 8, 1 29 0, 5 1,3

Гродненск ая 0,09 2 6 44,0 1 2,8 420 1 670, 5 4 0, 22 1 2,6

Минская 0,11 0 3 36,6 4 3,7 600 3 6 2 9, 2 0,37 1 2 1,9

Могилевск ая 0,10 7 4 38,8 3 3,4 444 6 690, 0 3 90 0, 3 3,3

Таблица 9. Промежуточная рейтинговая таблица по регионам Белоруссии по географическим критериям______________________________________________________________

Регион Итоговый балл Балл для построения

Брестская 2 4

Витебская 4,25 1,75

Гомельская 5 1

Гродненская 2,75 3,25

Минская 3,65 2,35

Могилевская 3,35 2,65

Таблица 10. Промежуточная рейтинговая таблица по регионам Белоруссии по экономическим критериям__________________________________________________________

Регион Итоговый балл Балл для построения

Брестская 4,1 1,9

Витебская 3,6 2,4

Гомельская 1,3 4,7

Гродненская 2,6 3,4

Минская 1,9 4,1

Могилевская 3,3 2,7

На основе рассчитанных ранее интегральных показателей (т.е. итоговых баллов) по каждому региону, мы определяем балл для построения, как разность между числом рангов и итоговым баллом.

Таким образом, в отличие от итогового балла, для балла для построения характерно, что чем он выше, тем более перспективным является регион с точки зрения поставки на его рынок лодочных моторов.

В рамках 5-го этапа осуществляем построение диаграмм.

По оси У мы откладываем значения интегрального показателя географической востребованности, преобразованного для удобства построения и отражающего потребность приобретения лодочного мотора в рамках рассматриваемой территории, а по оси Х - значение интегрального показателя социально-экономического развития, также преобразованного в целях удобства проведения дальнейшего построения и отражающего в свою очередь возможность приобретения мотора.

В итоге местоположение того или иного региона в рамках данной диаграммы определяется пересечением значения балла для построения определенного по географическим критериям и балла для построения определенного для рассматриваемой

территории по социально-экономическим критериям.

При этом, как можно видеть на рисунках 1-3, диаграммы разбиты на 9 блоков (кластеров). Предпочтительность регионов для поставки на их рынки лодочных моторов определяется нумерацией блоков (кластеров) - так первый блок характеризуется наиболее высокой возможностью и потребностью в приобретении лодочных моторов, а 9 блок -самой низкой. Приоритет при нумерации блоков отдается социально-экономическим показателям, так как именно они определяют саму возможность приобретения лодочных моторов.

Также как дальнейшее совершенствование методики возможно введение некоей линии отсечения — которая отделяет те регионы, выход на которые нецелесообразен по причине невостребованности или отсутствия возможности приобретения моторов.

экономика

Рисунок 1. Матрица распределения регионов по Украине Таблица 11. Кластерная группировка по Украине_____________________________

блок номер регион блок номер регион

I 1 Донецкая V 16 Николаевская

2 Днепропетровская VI 17 Закарпатская

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

3 Луганская VII 18 Кировоградская

II 4 Запорожская 19 Житомирская

5 Киевская 20 Херсонская

6 Одесская 21 Ривенская

7 Полтавская 22 Черниговская

8 Крым VIII 23 Черновицкая

9 Черкасская 24 Тернопольская

III 10 Харьковская IX 25 Волынская

11 Хмельницкая

IV 12 Львовская

13 Винницкая

14 Сумская

15 Ивано-Франковская

_____________________________экономика_____________

Рисунок 2. Матрица распределения регионов по Белоруссии

Таблица 12. Кластерная группировка по Белоруссии

блок номер регион

II 1 Минская

IV 2 Гродненская

3 Могилевская

V 4 Гомельская

VI 5 Минская

VII 6 Витебская

Соответственно при решении вопросов о реализации лодочных моторов Ветерок на Украину предпочтение следует отдать Донецкой, Днепропетровской и Луганской областям, а далее регионам блоков 2, 3 и т.д. (рис. 1, табл. 11).

В Белоруссии предпочтительными являются Минская, а затем Гродненская и Могилевская области (рис. 2, табл. 12). И, наконец, в Казахстане - это Мангистауская и Атырауская области (рис. 3, табл. 13).

Рисунок 3. Матрица распределения регионов по Казахстану

Таблица 13. . Кластерная группировка по Белоруссии

блок номе р регион блок номер регион

I 1 Мангистауская V 8 Кызылординская

II 2 Атырауская 9 Карагандинская

III 3 Западно-Казахстанская 10 Актюбинская

4 Южно-Казахстанская VI 11 Акмолинская

IV 5 Восточно-Казахстанск. 12 Жамбылская

6 Алматинская VII 13 Костанайская

7 Павлодарская VIII 14 Северо-Казахстанская

Как уже было упомянуто в работе одним из залогов экспортной деятельности предприятия является адекватный выбор рынка сбыта. В целях повышения эффективности экспортной деятельности ОАО «Ульяновский моторный завод» возможно использование методики выбора рынка сбыта продукции, которая строится на использовании таким методов анализа, как экспертный метод, методы корреляционного и кластерного анализа.

При помощи метода корреляционно-регрессионного анализа были обобщены данные экспорта продукции на рынки Казахстана и Белоруссии, также применение данного метода позволяет построить прогноз объемов сбыта в 2009-2010 годах.

Метод «Дельфи», основанный на использовании количественных оценок экспертов, мы применили для оценки возможных объемов экспорта продукции на рынки Украины. В данном случае этот подход является оправданным, поскольку поставка лодочных моторов данным предприятием на Украину не производилась и соответственные статистические данные отсутствуют.

В последнюю очередь перед экспортным отделом «УМЗ» стоит задача выбрать в каждой стране наиболее перспективные регионы, на которые уже в дальнейшем предприятие будет ориентироваться при планировании экспортной деятельности. Данную задачу нам позволил решить метод кластерного анализа. Оценив каждую область по шкале географических и социально-экономических критериев, разделили их на кластеры. После этого значительно упростилась задача выбора наиболее предпочтительные

регионы.

Схематично предлагаемую нами методику можно изобразить следующих образом, рисунке 4.

Рисунок 4. Методика выбора перспективного сегмента рынка

Таким образом данная методика позволяет оптимизировать и насколько это возможно формализовать процесс выбора рынков сбыта экспортной продукции, объективно оценив их возможности и перспективы. Поставленная цель прогнозирования продаж на те или иные рынки, а также выявление наиболее перспективных регионов с точки зрения продаж выявлена

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.