Применение кластерного анализа для оценки экономических показателей сельскохозяйственных предприятий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ И СОЦИАЛЬНО-ГУМАНИТАРНЫЕ НА УКИ

УДК 631.16(571.13) В.С. Юсов, О.А. Блинов

ПРИМЕНЕНИЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Использование кластерного анализа позволяет разнести совокупность предприятий по группам (кластерам), причем представители каждой группы имеют близкие экономические показатели. Изучали 9 сельскохозяйственных предприятий Большереченского района Омской области различных форм собственности за 2011 г. Показано, что выделять хозяйства предпочтительнее, используя иерархический кластерный анализ, расстояние между кластерами определять следует «взвешенным попарным средним» на основе коэффициента корреляции Пирсона.

Ключевые слова: экономический показатель, кластерный анализ, многомерный статистический анализ, предприятия АПК, дендрограмма.

Введение

Кластерный анализ (термин впервые появился в научной литературе в середине XX в.) является одним из многомерных методов классификации предприятий. Представляет совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором исходных переменных Xi, Х2, ..., Хт и позволяет разбить исходную совокупность объектов на группы схожих, близких между собой объектов [1].

В отличие от многих других статистических процедур, методы кластерного анализа используются в большинстве случаев тогда, когда нет каких-либо априорных гипотез относительно классификации. Кластерный анализ позволяет рассматривать большой (хотя и имеющий ограничения) объем информации и резко сокращать массивы информации, делать их компактными и наглядными. Существенную роль этот метод играет при анализе совокупностей временных рядов, характеризующих экономическое развитие (например, общехозяйственной и товарной конъюнктуры). Здесь можно выделять периоды, когда значения соответствующих показателей были достаточно близкими, а также определять группы временных рядов, динамика которых наиболее схожа [2].

Аграрный сектор экономики России, претерпевший серьезные структурные изменения в ходе проводимых реформ, состоит из крупных и средних сельскохозяйственных предприятий. Каждое предприятие (организация) является субъектом рыночных отношений и представляет интерес для других фирм, предприятий, организаций.

При проведении анализа экономических показателей хозяйственной деятельности аналитики зачастую сталкиваются с одной и той же проблемой: отсутствуют ориентиры для сравнения показателей. Помимо этого, на сегодняшний день нет единой методологии оценки показателей, что также порождает ряд проблем в интерпретации результатов оценки, затрудняя адекватное заключение.

© Юсов В.С., Блинов О.А., 2013

Цель исследования - показать применение кластерного анализа для оценки экономических показателей (затрат на выращивание зерновых культур) на примере сельскохозяйственных предприятий Омской области.

Объекты и методы

Для исследования использованы данные 9 сельскохозяйственных предприятий Больше-реченского района Омской области различных форм собственности; неконсолидированные бухгалтерские отчетности этих предприятий (Форма № 9-АПК) за 2011 г.; показатели о затратах на 1 га по производству зерновых культур; исследование проводилось с использованием стандартизированных данных. Кластерный анализ проведен с помощью пакета БТАИБИСЛ 6.

Результаты исследований

Анализ затрат на выращивание зерновых культур по данным оперативного учета является основой для контроля за эффективной деятельностью использования производственных ресурсов.

Из представленного в таблице видно, что наибольшие затраты несут предприятия: СПК «Уленкульский» и ООО «Новологиново», в то же время структура затрат у предприятий разная и для проведения группировки предприятий неоценимую и наглядную помощь может оказать кластерный анализ.

Затраты на возделывание зерновых на 1 га в 2011 г., тыс. руб.

Организация Затраты, всего на 1 га Оплата труда на 1 га Стоимость семян на 1 га Электроэнергия на 1 га Нефтепродукты на 1 га Содержание основных средств на 1 га

СПК «Уленкульский» 6,90 2,32 0,98 0,05 1,15 2,28

ООО «Красноярский» 2,36 0,21 1,26 0,06 0,34 0,40

ЗАО «Восход» 2,72 0,38 0,71 0,04 0,70 0,89

ЗАО «Ингалинский» 3,49 0,10 1,09 0,07 0,58 1,58

ООО «Новологиново» 4,59 1,84 1,14 0,17 0,52 0,76

ООО «Евгащинское» 3,95 0,53 1,16 0,53 1,01 0,72

ООО «Северное» 3,22 0,21 0,05 0,03 1,68 1,23

ООО «Мегаполис Д» 2,70 0,42 0,83 0,11 1,03 0,32

ООО «Лидер» 2,82 0,41 0,54 0,01 0,42 1,21

На сегодняшний день известно огромное количество алгоритмов кластеризации, наиболее часто используется два основных типа кластерного анализа: иерархический и осуществляемый методом к-средних [3].

В первом случае автоматизированная статистическая процедура самостоятельно определяет оптимальное число кластеров и ряд других параметров, необходимых для кластерного анализа. Второй тип анализа имеет существенные ограничения по практической применимости: для него следует определять и точное количество выделяемых кластеров, и начальные значения центров каждого кластера, необходимы и некоторые другие статистики. Для исследования был выбран первый метод. Для определения расстояния между парой кластеров использован метод со «взвешенным попарным средним».

С помощью программного продукта STATISTICA 6 построена дендрограмма, демонстрирующая в графическом виде последовательность объединения предприятий в кластеры (рисунок).

Если рассматривать дендрограмму, видно, что все предприятия разбиты на 3 кластера: в первый отдельный кластер вошли СПК «Уленкульский» и ООО «Новологиново», имеющие самые большие затраты; во второй - ООО «Красноярский», ООО «Евгащинское» и ООО «Мегаполис Д»; в третий - остальные предприятия; причем второй и третий кластеры во многом сходны.

Взвешенное попарное среднее 1-г Пирсон

СПК «Уленкульский»

ООО «Новологиново» ООО «Красноярский»

ООО «Евгащинское»

ООО «Мегаполис Д»

ЗАО «Восход»

ЗАО «Ингалинский»

ООО «Лидер» ООО «Северное»

0.0 0.1 0.2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0.9

Расстояние

Древовидная диаграмма исследуемых предприятий Выводы

Таким образом, применение методов кластерного анализа позволяет наглядно проводить группировку хозяйств по экономическим показателям, особенно когда изучается большое количество предприятий и показателей и нужен общий анализ состояния отрасли. Предпочтительнее проводить кластеризацию иерархическим кластерным анализом, а расстояние между кластерами определять «взвешенным попарным средним» на основе коэффициента корреляции Пирсона.

Список литературы

1. Дюран, Б. Кластерный анализ / Б. Дюран. - М. : Статистика, 2012. - 130 с.

2. Лысенко, Д.В. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности / Д.В. Лысенко - М. : ИНФРА-М, 2008. - 320 с.

3. Справочник по прикладной статистике. В 2 т. / под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана, Ю.Н. Тюрина. - М. : Финансы и статистика, 1990. - 221 с.

SUMMARY

V.S. Ysov, O.A. Blinov

Application of cluster analysis for an estimation of economic indicator

of agricultural enterprises

The use of cluster analysis allows you to spread the set of pre-enterprises groups (clusters), and the representatives of each group have close economic indicators. Studied 9 agricultural enterprises Bolsherechenskiy district of Omsk region of different forms of ownership for 2011год. As a result it is shown that allocate economic society, is preferable to a hierarchical cluster analysis, the distance between the clusters to determine the «weighted pairwise average», on the basis of the Pearson correlation coefficient.

Key words: economic indicator, cluster analysis, multivariate statistical analysis, the agrarian and industrial complex enterprises, dendrogram.