CC BY
13
Sichko, S. M. "Formuvannia metodolohii upravlinnia re-kreatsiinymy terytoriiamy" [Formation of methodology of recreation areas]. http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=160
Sirenko, K. V. "Analiz turystychnoho rynku Ukrainy v suchas-nykh umovakh rozvytku ekonomiky" [Analysis of tourist market of Ukraine in modern conditions of economic development]. Aktualni problemy ekonomiky, no. 12 (2010): 70-74.
Shevchuk, S. A. "Udoskonalennia upravlinnia melioro-vanymy terytoriiamy na osnovi informatsiino-analitychnoi sys-temy ekoloho-melioratyvnoho monitorynhu" [Improvement of reclaimed territories on the basis of information-analytical system
of ecological-reclamation monitoring]. Avtoref. dys.... kand. tekhn. nauk: 06.01.02, 2008.
Tishchenko, O. "Heoinformatsiini systemy - osnova otsiniu-vannia miskykh terytorii orhanamy mistsevoho samovriaduvannia" [Geographic information systems - the basis of assessment of urban areas by local authorities]. Visnyk Natsionalnoi akademii derzhavno-ho upravlinnia pry Prezydentovi Ukrainy, no. 2 (2012): 186-190.
Verkhohliadova, N. I., and Olinichenko, I. V. "Rehion yak samokerovana sotsialno-ekonomichna systema" [Self-governing region as a socio-economic system]. Innovatsiina ekonomika, no. 5 (43) (2013): 113-117.
УДК 330.34
оценка поведения предприятий луганской области в условиях дезинтеграции экономики на основе кластерного и факторного анализа
© 2015
ПАРХОМЕНКО н. А.
УДК 330.34
Пархоменко Н. А. Оценка поведения предприятий Луганской области в условиях дезинтеграции экономики на основе
кластерного и факторного анализа
Целью статьи является проведение кластерного и факторного анализа по основным показателям деятельности предприятий Луганской области в период дезинтеграции экономики для выявления особенностей поведения украинских предприятий в кризисный период. В статье проведена оценка работы предприятий различных сфер деятельности за 2014 г, выявлен перечень факторов, оказывающих воздействие на состояние предприятия, охарактеризовано развитие предприятий. Сосредоточено внимание на важности прогнозирования экономического состояния предприятия, для чего предложено использование экономико-математических методов. Результатом исследования выступает обоснование классификации предприятий в условиях нестабильности, кризиса и дезинтеграции экономики, целесообразности выбора определенного варианта экономического поведения для своевременного принятия управленческих решений относительно устойчивого функционирования предприятия. Ключевые слова: состояние предприятия, кластерный анализ, факторный анализ, дезинтеграция экономики, экономическое поведение. Рис.: 1. Табл.: 2. Библ.: 9.
Пархоменко Наталья Александровна - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры менеджмента внешнеэкономической деятельности, Восточноукраинский национальный университет им. В. Даля (пр. Советский, 59a, Северодонецк, Луганская обл., 93400, Украина) E-mail: na_parkhomenko@mail.ru
УДК 330.34
Пархоменко Н. О. Оцнка поведши Ыдприемств Лугансько/ областi в умовах дезттеграцп економки на основi кластерного та факторного аналзу
Метою статтi е проведення кластерного i факторного аналзу за основними показниками д'тльностi тдприемств Лугансько'1 областi в пер'юд дезштеграци економ'жи для виявлення особливостей поведши укранських тдприемств у кризовий перод. У статт'> проведено о^нку роботи тдприемств рзних сфер д'тльностi за 2014 р., виявлено пере-л'ш фактор'в, що впливають на стан тдприемства, охарактеризовано розвиток тдприемств. Зосереджено увагу на важливостi прогно-зування економнного стану тдприемства, для чого запропоновано використання економко-математичних метод'в. Результатом до-слдження виступае об(рунтування класиф'жаци тдприемств в умовах нестаб'шьност'!, кризи та дез'штеграци економ'жи, доцмьнкть вибору певного вар'шнта економiчноi поведши для своечасного прийняття управл'нськихршень щодо сталого функ^онування пдприемства. Ключов'1 слова: стан пдприемства, кластерний анал'в, факторний анал'в, дезнтегра^я економки, економiчна поведша. Рис.: 1. Табл.: 2. Шбл.: 9.
Пархоменко Наталiя Олександрiвна - кандидат економiчних наук, доцент, доцент кафедри менеджменту зовнiшньоекономiчноi д'яль-ност'>, Схiдноукраiнський нацональний унверситет iм. В. Даля (пр. Ра-дянський, 59a, Северодонецьк, Луганська обл., 93400, Украна) E-mail: na_parkhomenko@mail.ru
UDC 330.34
Parkhomenko N. O. Conduct of Enterprises in the Luhansk Region under Conditions of Disintegration of Economy, an Evaluation on the Basis of Cluster and Factor Analysis
The article is aimed at carrying out both cluster and factor analysis on the main indicators of the activity of enterprises of Luhansk region during the period of disintegration of economy to identify features of the conduct of Ukrainian enterprises in the crisis times. The article conducts an estimation of activities of enterprises from different spheres of activity for 2014, a list of factors that affect the status of enterprise is presented, the estimated development of enterprises is characterized. Attention is focused on the importance of forecasting the economic condition of enterprise, use of economic-mathematical methods has been proposed in this regard. The result of the study provides a rationale for classification of enterprises under conditions of instability, crisis and disintegration of economy, appropriateness of a particular variant of economic conduct for a timely decision-making as to the sustainable functioning of enterprise.
Key words: status of enterprise, cluster analysis, factor analysis, disintegration of economy, economic conduct. Pic.: 1. Tabl.: 2. Bibl.: 9.
Parkhomenko Nataliia O. - Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Management of Foreign Economic Activity, East-Ukrainian National University named after V. Dahl (pr. Radianskiy, 59a, Sievierodonetsk, Luhansk region, 93400, Ukraine) E-mail: na_parkhomenko@mail.ru
Современные предприятия осуществляют свою деятельность в условиях неопределенности и кризиса, что требует формирования управленческих решений с учетом прогноза возможных траекторий развития, анализа возможных сценариев и принятия
своевременных управленческих решений относительно выбора оптимальной траектории развития предприятия. Поведение предприятия случайно и неопределенно. Обоснованный прогноз развития предприятия можно получить благодаря моделированию поведения развития
предприятия, которое учитывает законы их функционирования, характер протекающих процессов и явлений, анализ конкретных условий, применение математических методов. Методами анализа поведения предприятия могут выступать кластерный и факторный анализ.
Целью исследования выступает анализ поведения предприятий Луганской области в условиях дестабилизации экономики с помощью методов кластерного и факторного анализа.
С целью изучения поведения предприятия в условиях неопределенности и дезинтеграции экономики, определения условий формирования моделей прогнозирования развития предприятия, формирования стратегий деятельности предприятий представляется целесообразным выявить и оценить факторы, влияющие на развитие деятельности данных предприятий [3-4, 8]. В качестве исходной базы для анализа воспользуемся 19 основными показателями финансово-хозяйственной деятельности 26 предприятий Луганской области за 2014 г., из которых 16 находятся на территории, контролируемой Украиной, и 10 предприятий - на неконтролируемой территории (табл. 1).
Данную оценку осуществим на основе данных финансовой отчетности Агентства по развитию инфраструктуры фондового рынка Украины [9], а именно: выручка от реализации, себестоимость, численность персонала, стоимость основных производственных фондов и др., а также коэффициентов: фондоотдача, фондовооруженность, производительность труда, рентабельность и др.
В качестве инструментов исследования используем метод многомерного статистического анализа: кластерный и факторный анализ, а также программное обеспечение - программу «^а&йса 10».
С целью классификации предприятий и выделения среди предприятий эффективных, малоэффективных и средних воспользуемся кластерным анализом [1, 2, 5, 7]. Для исследования исходных данных предприятий
используем программу «^а1М1са 10», которая классифицирует объекты по методу Варда (Ward'smethod). Отметим, что все данные, представленные в табл. 1, были стандартизированы.
Дендрограмма отображает иерархическую структуру группировки предприятий региона. Результаты анализа представлены на рис. 1.
На дендрограмме пять групп предприятий:
1) ЧАО «Алчевский металлургический комбинат» расположен на неконтролируемой Украиной территории;
2) ЧАО «Северодонецкий оргхим», ЧАО «Бело-водский маслоперерабатывающий завод», ОДО «Северодонецкий завод химического нестандартного оборудования», ЧАО «Северодонецкое научно-производственное объединение «Импульс» расположены на контролируемой Украиной территории; ЧАО «Горнообогатительная фабрика «Краснолучская», ЧАО «Сельскохозяйственная производственная фирма «Агротон» (Луганск) расположены на неконтролируемой Украиной территории;
3) ЧАО «Северодонецкий завод строительной керамики», ПАО «Старобельский молокозавод», ПАО «Лисичанскнефтепродукт», ЧАО «Североднецкий научно-исследовательский и конструкторский институт химического машиностроения», ЧАО «Армопласт» (Се-веродонецк) расположены на контролируемой Украиной территории; ЧАО «Научно-производственный центр «Трансмаш» (Луганск), ПАО «Стахановский вагоностроительный завод», ПАО «Луганский завод горного машиностроения» расположены на неконтролируемой Украиной территории;
4) ПАО «Лисичанский стеклозавод «Пролетарий», ПАО «Северодонецкий котельно-механический завод», ООО «Лисичанскспецстрой», ЧАО «Научно-производственная и коммерческая фирма «Мета» (Се-веродонецк) расположены на контролируемой Украиной территории; ОДО «Луганскшахтостроймонтаж» расположено на неконтролируемой Украиной территории;
25
20
15
Tree Diagram for 26 Cases Ward's method Euclidean distances
D
e g
10
I
I
ii rwl гг>1
C_21 C_25 C_14 C_10 C_12 C_6 C_19 C_3 C_7 C_5 C_18 C_22 C_9 C 16 C 24 C 11 C 23 C 13 C 8 C 20 C 17 C 15 C 4 C 26 C 2 C 1
Рис. 1. Дендрограмма кластерного анализа 26 предприятий Луганской области
5
0
^и'шлсуш^эшзг^'ммм
510г,01бМ Ш0ФН1ЭЭН£19
11. ЧАО «Беловодский маслопе-рерабатывающий завод» 10. ЧАО «Северодонецкий оргхим» 9. ЧАО «Лисичанская нефтяная инвестиционная компания» 8. ЧАО «Северодонецкий завод строительной керамики» 7. ЧАО«Научно-производствен-ная и коммерческая фирма «Мета» 6. ЧАО «Армопласт» (Северодо-нецк) 5. ООО «Лисичанскспецстрой» 4.ПАО «Северодонецкий котел ьно-механ и чески й завод» 3. ЧАО«Североднецкий научно-исследовательский и конструкторский институт химического машиностроения» 2. ПАО «Рубежанский картонно-тарный комбинат» 1. ЧАО «Северодонецкое объединение «Азот» - Название предприятия
66388 337791 ю СП со о 25296 ю со оо со ю оо о г-о со о -о ю ю оо со 1Л о 1968177 1600572 Выручка, тыс. грн
61621 268731 ю г-о ю 16098 4^ о о со ю го \о со оо ю СП о со ю ю 1747228 1827108 Себестоимость продукции, тыс. грн
о ю о оо о ю р -о То ХА) р -о р оо -ь Затраты на 1 грн произведенной продукции,грн
ю ю -о со ю -о ю ю О О го ю —1 о —1 со —1 ю СП СП —1 О со ш Численность работников, чел.
1Л со -о о 75092 155504 со го о —1 ю СП СП ю со ю со ю оо ю О ю оо 124164 334014 о* Затраты на оплату труда, грн
со ОЧ го Ю ю СП —1 ип со со о СП ю со ю о о о со ю 1Л СП -о СП сг» ю о ю СП 4^ СО ю ю о СП ■VI Среднемесячная зарплата, грн
со ¿о То со р ю 238,6 оо То -С^ Р4 оо со го ю Р4 •о о со 1390,9 го ю 09 Производительность труда, тыс. грн/чел.
оо со ю 18934 1008111 —1 4^ О СП оо £ го ю оо ю ю ю 2 оо •о О ю 1176442 917014 Ю Основные производственные фонды, тыс. грн
СО р со р го р ю О"» О Фондоотдача, тыс. грн/грн
СП ю со сг» ю О ю о СП -р^ ю "О со -о оо со ио о - Фондовооруженность, тыс. грн/чел.
-о о —1 09069 го со ю \о ю оо 1 Оч го 1 4^ 1 СП "О 1 £ -о ю СП 220949 -226536 Валовая прибыльные, грн
со о о о 40226 -3633486 СП о СП 1 1 оо о —1 1 "О 1 со -о ю ю 1Л со -501657 -9807101 и} Чистая прибыль, тыс. грн
ю оо о ю оо со о со ю о —1 о 4^ СП о о —1 ю 117053 162345 -ь Расходы на сбыт, тыс. грн
—1 59315 210199 ю со СП ю —1 "О оо ю О 1Л со ОА о со ОА СП —1 со 77670 172175 ш Административные расходы, тыс.грн
со со о со 36552 2165320 16911 ю оо го со ю СП ю оо о со о \о оо о со 1278890 1127135 о* Необоротные активы, тыс. грн
—1 г-о 222586 968812 14675 со СП со со 1Л ю оо ю о СП со со о 2 672358 6698780 ■VI Оборотные активы, тыс. грн
-о Г-О о ю СО ОА 1 сг» оо 1 1 ю 1 со го ю со - 1 4^ 09 Рентабельность продаж, %
-о г-о СП о 1Л —1 1 ■ГЬ. о 1 1 ю 1 ю со о Ю 1 ю Ю Рентабельность продукции, %
СП г-о о о го ю 1 ю 1 ю 1 ю ю 1 ю СП - 1 ю Ю О Экономическая рентабельность, %
о ж ш
13 (Б а н ГС
а <т
■с
ГС 13 =1 ■о
а
О
о> а ш
ш ю о
ш о> а
00 м
економ1ка РЕПОНАЛЬНА ЕК0Н0М1КА
Окончание табл. 1
Е
и
е о
■О
м о
СП
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
12. ПАО «Старобельский молокозавод» 49182 45857 0,9 244 25400 960 201,5 21946 2,2 89 3325 -14926 3784 1234 21946 15857 6 7 9
13. ПАО «Лисичанскнефтепродукт» 12365 11538 0,9 64 3624 1766 193,2 7112 1,7 111 827 -10096 6586 5463 15579 22446 6 7 2
14.0Д0 «Северодонецкий завод химического нестандартного оборудования» 98151 84053 0,9 286 36400 785 343,1 21591 4,5 75 14098 -3088 4581 2298 24055 50838 14 16 18
15. ПАО «Лисичанский стеклозавод «Пролетарий» 11894 19234 1,6 413 11572 3568 28,7 597075 0,1 1445 -7349 -436098 834 9571 597237 81200 -61 -38 -1
16. ЧАО «Северодонецкое научно-производственное объединение «Импульс» 638545 590210 0,9 759 60290 1258 841,2 55286 11,5 72 48335 45336 8901 11368 149031 659070 7 8 6
17. ОДО «Луганскшахтострой-монтаж» 1719 4605 2,7 124 3023 4101 13,8 12380 0,1 99 -2886 -4408 0 1138 12439 5092 -167 -62 -16
18. ПАО «Алчевский коксохимический завод» 178872 132068 0,7 72 2716 2650 2484,3 657163 0,2 9127 46804 -3749989 182 21884 745657 4640954 26 35 1
19. ПАО «Стахановский вагоностроительный завод» 288544 213434 0,7 2209 49872 4429 130,6 319394 0,9 144 75110 -370307 3464 52579 483789 894490 26 35 5
20. ПАО «Луганский завод горного машининостроения» 13848 10396 0,7 247 4501 5487 56,1 6058 2,2 24 3452 552 192 2538 6727 22744 24 33 11
21. ПАО «Алчевский металлургический комбинат» 14901216 12832561 0,9 13447 856696 1569 1108,1 6354286 2,3 472 2068655 -20201024 374221 264744 8754284 19500580 13 16 7
22. ПАО «Лугансктепловоз» 2447256 1925377 0,8 5812 270469 2148 421,1 626673 3,9 107 521879 67516 7875 65619 1356390 977681 21 27 22
23. ЧАО «Луганский производственный центр «Трансмаш» 39486 32893 0,8 455 6596 6898 1— Ю СО 84816 0,4 186 6593 -11337 587 5622 74974 77221 16 20 4
24. ЧАО «Сельскохозяйственная производственная фирма «Агро-тон» (Луганск) 394037 360590 0,9 1306 39443 3311 301,7 60206 6,5 46 33447 124371 4545 10888 77415 358677 8 9 7
25. ЧАО «Горно-обогатительная фабрика «Краснолучская» 82063 71499 0,8 212 3315 6395 387,1 12025 6,8 56 10564 -2514 8298 2135 14654 64728 12 14 13
26. ПАО «Краснодонуголь» 1165262 2068284 1,8 11976 874244 1369 97,3 3433725 0,3 286 -903022 -1008878 19307 65509 4315751 1438416 -77 -43 -15
5) ЧАО «Северодонецкое объединение «Азот», ПАО «Рубежанский картонно-тарный комбинат», ЧАО «Лисичанская нефтяная инвестиционная компания» расположены на контролируемой Украиной территории; ПАО «Алчевский коксохимический завод», ПАО «Лугансктепловоз», ПАО «Краснодонуголь» расположены на неконтролируемой Украиной территории.
Наибольший удельный вес приходится на 111-й кластер (30,8 %, 8 предприятий), следующие по удельному весу - II и У-й кластеры (23,2 %, 6 предприятий) и третий по удельному весу - 1У-й кластер (19,2 %, 5 предприятия) и т. д.
По расчетам можно сделать вывод о том, какие переменные играют наиболее важную роль в каждом кластере. В частности, в 1-м кластере (ЧАО «Алчевский металлургический комбинат») самыми высокими показателями были выручка от реализации и, соответственно, расходы. Также максимальные значения наблюдались по показателям: численность работающих, заработная плата, производительность труда, основные и оборотные фонды, прибыль от реализации, балансовая прибыль и др. Можно сделать вывод о том, что данный кластер представляет собой оли-гополистическое предприятие, имеющее значительный вес и влияние на рынке металлургии Луганской области. Несмотря на сложную экономическую ситуацию, предприятие остается прибыльным.
Значения переменных 11-го кластера (ЧАО «Се-веродонецкийоргхим», ЧАО «Беловодский масло перерабатывающий завод», ОДО «Северодонецкий завод химического нестандартного оборудования», ЧАО «Северодонецкое научно-производственное объединение «Импульс», ЧАО «Горно-обогатительная фабрика «Краснолучская», ЧАО Сельскохозяйственная производственная фирма «Агротон» (Луганск) говорят о том, что здесь имеются невысокие значения выручки от реализации продукции, удовлетворительные значения по затратам на 1 грн товарной продукции, производительности труда, фондоотдаче, управленческим расходам, а также одни из самых высоких значений по всем видам рентабельности. В целом можно утверждать, что 11-й кластер занимает второе место по основным показателям деятельности. Характеристика данного кластера: эти предприятия - одни из ведущих предприятий своей отрасли, конкурентоспособные, имеющие относительно высокую долю на рынке. Представляют группу в основном предприятия пищевой и химической промышленности, машиностроения. Эти предприятия оказались менее всего чувствительны к кризису, структурным изменениям рынка, дисбалансу сил на рынке, колебанию курса валют и прочим внешним фактором воздействия.
111-й кластер представляет собой одну из многочисленных групп предприятий (ЧАО «Северодонецкий завод строительной керамики», ПАО «Старобельский молокозавод», ПАО «Лисичанскнефтепрдукт», ЧАО «Североднецкий научно-исследовательский и конструкторский институт химического машиностроения», ЧАО «Армопласт» (Северодонецк), ЧАО «Научно-производственный центр «Трансмаш» (Луганск), ПАО «Ста-
хановский вагоностроительный завод», ПАО «Луганский завод горного машиностроения») характеризуется достаточно высокими значениями по показателям выручки от реализации, себестоимости реализованной продукции, экономической рентабельности. Однако у данного кластера наблюдаются невысокие показатели по численности работающих, заработной плате, фондоотдаче, фондовооруженности, а также по некоторым видам рентабельности. Кластер можно охарактеризовать как состоящий из средних предприятий, достаточно конкурентоспособных, имеющих возможности для развития, а также крупных предприятий, не являющихся лидерами, но стабильно работающих.
1У-й кластер (ПАО «Лисичанский стеклозавод «Пролетарий», ПАО «Северодонецкий котельно-механический завод», ООО «Лисичанскспецстрой», ЧАО «Научно-производственная и коммерческая фирма «Мета» (Северодонецк), ОДО «Луганскшахто-строймонтаж») характеризуется средними значениями показателей выручки от реализации и затрат на производство и реализацию продукции, высокими показателями фондоотдачи, управленческих расходов, низкими показателями оплаты труда и рентабельности. Основная часть предприятий значительно сократила объемы производства по причине отсутствия снабженческо-сбытовой цепочки, перебоев с электроэнергией, нарушением рынков сбыта, получив по итогам года убытки.
Последний, У-й кластер, представлен предприятиями ЧАО «Северодонецкое объединение «Азот», ПАО «Рубежанский картонно-тарный комбинат», ЧАО «Лисичанская нефтяная инвестиционная компания», ПАО «Алчевский коксохимический завод», ПАО «Лу-гансктепловоз», ПАО «Краснодонуголь». Значения показателей, полученных по данному кластеру, говорят о неудовлетворительном, нестабильном положении предприятий. Можно видеть низкие значения выручки от реализации, уровня зарплаты, производительности труда, фондоотдачи, всех видов рентабельности и т. п. Отсюда обоснованно следует вывод об убыточности. В то же время данные предприятия довольно крупные, не сумевшее приспособиться к изменениям внешней среды, высокозатратные и низкорентабельные. Несмотря на значительные объемы производства и реализации продукции, крупные производственные мощности, значительный штат персонала, предприятия оказались в сложной экономической ситуации.
Последовательность этапов оценки состояния предприятия с помощью метода факторного анализа состоит в следующем: во-первых, осуществляется выбор значимых признаков, определяющих состояние предприятия; во-вторых, оценивается их значение с последующей формализованной обработкой полученных данных с помощью математических методов факторного анализа; в-третьих, выделяются и анализируются внутренние агрегированные факторы, полученные в результате факторного анализа [5, 7].
Проведем анализ факторов, в результате которых одни предприятия осуществляют свою деятельность успешно и эффективно, а другие терпят убытки. Для ре-
шения поставленной задачи используем информацию существенных и относительно независимых переменных, описывающих состояние предприятия. В результате применения факторного анализа в программе 10» получим первичную сводку факторного анализа - систематизацию [2]. Оценка общностей проведена по методу, основанному на определении квадрата коэффициента множественной корреляции. Число собственных чисел редуцированной корреляционной матрицы, больших 1, равно 4. Поэтому достаточно выделить 4 агрегированных фактора, которые будут объяснять вариацию исходных 19 показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий Луганской области.
Из полученной выборки следует, что на первые четыре фактора приходится 85,7872 % дисперсии, то есть от первоначального описания исследуемых объектов совокупностью 19 признаков был осуществлен переход к четырем главным компонентам. Эти четыре главных компонента содержат большую часть информации, заключенной в первоначальных переменных, и объясняют 85,7872 % их полной дисперсии.
Исходная система показателей {УАШ} трансформируется в систему новых агрегированных и независимых между собой факторных показателей {Н}, которые представляют собой компоненты(или факторы) исходной системы показателей {УАШ}. Таким образом, формируется матрица факторных нагрузок, из которой видно, что 19
исходных показателей, характеризующих состояние предприятия, расслоилисьна группы и выражаются теперь через 4 агрегированных фактора. Неотъемлемой частью факторного анализа является вращение полученной факторной матрицы по методу варимакс [1, 2]. Получена оптимизированная факторная матрица (табл. 2), в которой все компоненты выражаются линейно через главные компоненты или новые агрегированные факторные показатели {Нг}, в виде линейных уравнений регрессии.
Исходные показатели, тесно коррелирующие между собой, входят в одну и ту же родственную группу, порождаемую общим агрегированным фактором, так как являются следствием одной и той же причины, которую необходимо выявить. Исходная система показателей расслоилась на отдельные группы, каждая из которых определяется преимущественно только одним фактором.
Распределение по факторам имеет вид: 1) первый выделенный фактор объединяет одиннадцать исходных показателей: П = {УЛШ, УЛИ2, УЛИ4, УЛИ5, УЛИ8, УАШ, УАШ, УАШ, УЛШ, УАШ, УАШ};
2) второй выделенный фактор объединяет четыре характеристики: Б2 = {УЛИ3, УАШ, УАШ, УАШ};
3) третий выделенный фактор объединяет две характеристики: Б3 = {УЛИ7, УЛИ10}; 4) четвертый выделенный фактор включает одну оставшуюся характеристику: Б4 = {УЛИ6}.
Четыре агрегированных фактора объясняют 85,7872 % полной дисперсии 19 исходных показателей.
Таблица 2
Матрица факторных нагрузок, найденная по методу главных факторов и после вращения варимакс
<
О ^
LU <
=п _о
с; <
=п о
<
Ш
Исходные показатели {MR/} Агрегированные факторы {F/}
{F1} {F2} {F3} {F4}
VAR1 0,975125 0,094516 0,030473 -0,080518
VAR2 0,984643 0,051982 0,021911 -0,021076
VAR3 -0,049206 -0,920165 -0,169186 -0,010647
VAR4 0,835360 -0,163524 -0,086524 0,421978
VAR5 0,809540 -0,204374 -0,074080 0,460685
VAR6 -0,182261 -0,310470 -0,146885 -0,747345
VAR7 0,259989 0,250400 0,852290 0,072724
VAR8 0,933155 -0,135263 0,082580 0,219003
VAR9 -0,104166 0,553680 -0,266828 0,237039
VAR10 -0,036239 -0,026970 0,969944 0,042064
VAR11 0,773781 0,313449 0,072792 -0,394373
VAR12 -0,935352 -0,009330 -0,164408 0,036790
VAR13 0,946563 0,051449 0,051764 -0,056869
VAR14 0,820966 0,044451 0,012868 0,217836
VAR15 0,942859 -0,103837 0,058409 0,208327
VAR16 0,950587 0,042057 0,219666 -0,050589
VAR17 0,049224 0,920167 0,169162 0,010651
VAR18 0,009467 0,918339 0,220926 0,016188
VAR19 -0,041169 0,819463 -0,124174 0,018860
Процент общей дисперсии,% 47,8955 20,4664 10,4709 6,9544
Полученные агрегированные факторы по своей сущности ближе к определению состояния предприятия, чем исходные показатели [УЛЩ, так как исходный показатель отражает лишь одну исходную характеристику положения предприятия на рынке, а агрегированный фактор охватывает весь комплекс взаимосвязанных свойств и закономерностей, отражаемых системой исходных показателей.
Первый агрегированный фактор влияет на УШ, УЛИ2, УЛИ4, УЛИБ, УЛИ8, УШ1, УШ2, УШ3, УЛИ14, УЛИ1Б, УЛИ16. В целом его можно интерпретировать как финансово-экономическое состояние предприятия. Резервы для его роста скрываются в укреплении платежеспособности предприятия, эффективности использования оборотных средств и т. д.
Второй агрегированный фактор Б2 существенно влияет на УЛИ3, УЛИ17, УЛИ18, УЛИ19. Сочетание этих показателей можно интерпретировать как фактор эффективности производства и сбыта продукции. Основные резервы дальнейшего роста Б2 заключены в снижении затрат на производство продукции, повышении инновационной активности предприятия, организации гибкой ценовой политики, стимулировании маркетинговой и рекламной деятельности.
Третий агрегированный фактор Б3 влияет на показатели, характеризующие уровень технологических процессов УЛИ7, УШ0.
Четвертый агрегированный фактор Б4 отражает мотивацию работы персонала на предприятии УЛИ6. Поэтому Б4 можно определить как кадровую составляющую состояния предприятия. Это свидетельствует о том, что для анализируемой совокупности предприятий один из важнейших факторов - персонал предприятия. На состояние и развитие предприятий влияет степень мотивации сотрудников.
По набору исходных показателей состояния предприятий, вошедших в факторы, сформулированы их наименования: Б1 - финансово-экономическое состояние; Б2 - состояние производства и сбыта продукции; Б3 - организационно-техническое состояние предприятия; Б4 - кадровое состояние предприятия.
Наибольшее влияние первый фактор (главный компонент) оказывает на ПАО «Алчевский металлургический комбинат». Это предприятие с успешными результирующими показателями финансово-хозяйственной деятельности: тенденцией к систематическому росту выручки от реализации продукции; достаточно высокими показателями внеоборотных активов и необходимых сумм оборотных средств. Первый компонент оказывает также воздействие на предприятие ЧАО «Северодонецкое объединение «Азот», имеющее противоположные характеристики: низкая прибыль и уровень рентабельности, свидетельствующие о неэффективности предприятия.
Второй главный компонент (фактор) оказывает существенное влияние на ПАО «Северодонецкий котельно-механический завод», ЧАО «Беловодский маслоперерабатывающий завод», ЧАО «Северодонецкий оргхим», ПАО «Лисичанский стеклозавод «Пролетарий», ОДО «Луганскшахтостроймонтаж» - доста-
точно прибыльные, стабильные предприятия, с относительно высокими показателями рентабельности.
Третий фактор (главный компонент) оказывает существенное влияние на группу значимых по техническому оснащению предприятий с высокими показателями производительности и фондовооруженности вследствие специфики производства (ПАО «Рубежан-ский картонно-тарный комбинат» и ПАО «Алчевский коксохимический завод»).
Четвертый фактор (компонент) оказывает влияние наЧАО «Северодонецкий оргхим», ОДО «Северодонецкий завод химического нестандартного оборудования», ЧАО «Северодонецкое научно-производственное объединение «Импульс», ПАО «Луганский завод горного машиностроения», ЧАО «Луганский производственный центр «Трансмаш». Развитие предприятий обусловлено совокупностью следующих факторов: успешным ситуативным управлением в условиях неопределенности и риска, подходом к выбору источников финансирования [6].
Таким образом, от первоначального набора в 19 переменных осуществлен переход к четырем главным компонентам, что позволило сконцентрировать информацию, существенно не теряя полноты описания хозяйственной деятельности объектов. Благодаря кластерному анализу проведена классификация предприятий Луганской области в период дестабилизации и неопределенности 2014 г., выявлены успешные предприятия, стабильные и неэффективно работающие предприятия. Факторный анализ дал возможность оценить наиболее существенные факторы воздействия на состояние предприятия. ■
ЛИТЕРАТУРА
1. Айвазян С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. - М. : ЮНИТИ, 1998. -1022 с.
2. Буреева Н. Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП «STATISTICA» / Н. Н. Буреева. - Нижний Новгород, 2007. - 112 с.
3. Василенко В. А. Диагностика устойчивого развития предприятий : монография / В. А. Василенко. - К. : Центр учебной литературы, 2006. - 184 с.
4. Дiагностика стану пщприемства: теорiя i практика : мо-нографiя / За заг. ред. проф. А. Е. ВоронковоТ'. - Х. : ВД «1НЖЕК», 2006. - 448 с.
5. Мхитарян С. В. Маркетинговые исследования рынка с использованием ППП Statistica / С. В. Мхитарян. - М. : Евразийский открытый институт, 2011. - 72 с.
6.ПархоменкоН.А.Вариантыэкономическогоповедения предприятий в условиях дезинтеграции экономики / Н. А. Пархоменко, В. Н. Данич // Современные проблемы моделирования социально-экономических систем : материалы VII Межд. науч.-практ. интернет-конф. (2-10 апр. 2015 г., г. Харьков). -Бердянськ, 2015.- С. 61-65.
7. Применение STATISTICA для решения различных задач [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.statsoft.ru/ solutions/ExamplesBase/tasks/ - Дата доступа: 15.10.2014.
8. Раевнева О. В. Дiагностика та прогнозування стану розвитку промислового пщприемства з урахуванням впливу трансформацмних ефеств нацюнальноТ' економки / О. В. Раевнева, I. В. Чанкша // Бiзнес 1нформ. - 2011. - № 7(1). - С. 98-101.
9. Финансовая отчетность предприятий по материалам Агентства по развитию инфраструктуры фондового рынка Украины [Электронный ресурс]. - Режим доступа : smida.gov. ua - Дата доступа: 15.10.2014.
REFERENCES
Ayvazian, S. A., and Mkhitarian, V. S. Prikladnaia statistika i osnovy ekonometriki [Applied statistics and econometrics bases]. Moscow: YuNITI, 1998.
Bureeva, N. N. Mnogomernyy statisticheskiy analiz s ispolzo-vaniem PPP«STATISTICA» [Multivariate statistical analysis using PPP «STATISTICA»]. Nizhniy Novgorod, 2007.
Diahnostyka stanu pidpryiemstva: teoriia ipraktyka [Diagnosis of the enterprise: Theory and Practice]. Kharkiv: INZhEK, 2006.
"Finansovaia otchetnost predpriiatiy po materialam Agent-stva po razvitiiu infrastruktury fondovogo rynka Ukrainy" [The financial statements of companies with agencies to develop the infrastructure of the stock market of Ukraine]. smida.gov.ua
Mkhitarian, S. V. Marketingovye issledovaniia rynka s ispolzo-vaniem PPPStatistica [Market research with IFR Statistica]. Moscow: Evraziyskiy otkrytyy institut, 2011.
Parkhomenko, N. A., and Danich, V. N. "Varianty ekono-micheskogo povedeniya predpriyatiy v uslovyiakh dezintegratsii ekonomiki" [Options for the economic behavior of enterprises in the conditions of economic disintegration]. Sovremennye problemy modelirovaniyasotsyalno-ekonomicheskikh sistem. Berdiansk, 2015.
"Primenenie STATISTICA dlia resheniia razlichnykh zadach" [Application of STATISTICA for different tasks]. http://www.statsoft. ru/solutions/ExamplesBase/tasks/
Raievnieva, O. V., and Chankina, I. V. "Diahnostyka ta prohno-zuvannia stanu rozvytku promyslovoho pidpryiemstva z urakhu-vanniam vplyvu transformatsiinykh efektiv natsionalnoi ekono-miky" [Diagnosis and forecasting of development of industrial enterprises with the influence of transformational effects of the national economy]. Biznes Inform, no. 7 (1) (2011): 98-101.
Vasilenko, V. A. Diagnostika ustoychivogo razvitiia predpriiatiy [Diagnosis of sustainable development of enterprises]. Kyiv: Tsentr uchebnoy literatury, 2006.
УДК 339.176 (477.46)
РОЗВИТОК МАГАЗИН1В ЧЕРКАСЬК01 ОБЛАСТ1
© 2015 БЕГПАРАШВШ 0. П., КУЛ1К А. В.
УДК 339.176 (477.46)
Бегларашвш О. П., Култ А. В. Розвиток магазишв ЧеркаськоУ облает
Метою cmammi е досл/дження рег/ональних аспект/в i тенденц/й розвитку магазишв роздр/бно! торг/вл/ Черкасько! облает/. Висв/тлено региональна аспекти основних показник/в розвитку магазишв роздр/бно! торг/вл/ Черкасьт облаетL Проанал/зовано динам/ку показник/в к/лькост/ п/дприемств, торговельно! площ/ магазин/в роздр/бно! торг/вл/, товарообороту роздр/бно! торг/вл/ п/дприемств - юридичних ос/б, забезпеченос-т/ населення торговельною площею, /ндекси споживчих цн. Перспективою подальших досл/джень у цьому напрям/ е розробка стратегИ забез-печення рац/онально! територ/ально! оргашзацИ роздр/бно! торговельно! мереж/, яка мае сприяти зменшенню рег/ональних асиметр/й у р/внях територ/ально! оргашзацп роздр/бно! торговельно! мережL Ключов'! слова:роздр/бна торговельна мережа, магазин, роздр/бний товарооборот. Табл.: 5. Б'бл.: 13.
Бегларашвт Оксана nempiBHa - кандидат економ/чних наук, доцент кафедри торговельного п/дприемництва, Ки!вський нац/ональний торго-вельно-економ/чний ун/верситет (вул. К/ото, 19, Ки!в, 02156, Укра!на) E-mail: puente@meta.ua
Кул'ж Анна Володимиpiвнa - кандидат економ/чних наук, доцент кафедри торговельного п/дприемництва, Ки!вський нац/ональний торговельно-економ/чний ун/верситет (вул. К/ото, 19, Ки!в, 02156, Укра!на) E-mail: kylik_anna@ukr.net
УДК 339.176 (477.46) Бегларашвили О. П., Кулик А. В. Развитие магазинов Черкасской области
Целью статьи является исследование региональных аспектов и тенденций развития магазинов розничной торговли Черкасской области. Освещены региональные аспекты основных показателей развития магазинов розничной торговли Черкасской области. Проанализирована динамика показателей количества предприятий, торговой площади магазинов розничной торговли, товарооборота розничной торговли предприятий - юридических лиц, обеспеченности населения торговой площадью, индексы потребительских цен. Перспективой дальнейших исследований в этом направлении является разработка стратегии обеспечения рациональной территориальной организации розничной торговой сети, которая должна способствовать уменьшению региональных асимметрий в уровнях территориальной организации розничной торговой сети.
Ключевые слова: розничная торговая сеть, магазин, розничный товарооборот. Табл.: 5. Библ.: 13.
Бегларашвили Оксана Петровна - кандидат экономических наук, доцент кафедры торгового предпринимательства, Киевский национальный торгово-экономический университет (ул. Киото, 19, Киев, 02156, Украина)
E-mail: puente@meta.ua
Кулик Анна Владимировна - кандидат экономических наук, доцент кафедры торгового предпринимательства, Киевский национальный торгово-экономический университет (ул. Киото, 19, Киев, 02156, Украина)
E-mail: kylik_anna@ukr.net
UDC 339.176 (477.46) Beglarashvili O. P., Kulik A. V. Development of Stores in the Cherkasy Region
The article is aimed at studying the regional aspects and trends of development of retail trade stores in the Cherkasy region. Some regional aspects of the main development indicators for the development of retail trade stores in the Cherkasy region were highlighted. Dynamics in terms of indicators of quantity of enterprises, trade area of retail stores, turnover of the retail trade of legal entities, provision of population with trade area, as well as consumer price indices were analyzed. Prospect of further research in this direction is development of strategies to ensure rational territorial organization of retail trade network, which should contribute to reducing regional asymmetries in the levels of the territorial organization of retail trade network. Key words: retail trade network, store, retail turnover. Tabl.: 5. Bibl.: 13.
Beglarashvili Oksana P. - Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor of the Department of Trade Business, Kyiv National University of Trade and Economy (vul. Kioto, 19, Kyiv, 02156, Ukraine) E-mail: puente@meta.ua
Kulik Anna V. - Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor of the Department of Trade Business, Kyiv National University of Trade and Economy (vul. Kioto, 19, Kyiv, 02156, Ukraine) E-mail: kylik_anna@ukr.net
