CC BY
133
4. Расширение применения инструментов финансовой поддержки экспорта продуктов глубокой переработки зерна.
5. Проведение Минсельхозом России совместно с Россельхознадзором анализа требований к качеству и безопасности продуктов глубокой переработки зерна в зарубежных странах, которые являются производителями и импортерами данной продукции.
6. Разработка Минсельхозом России технических регламентов Таможенного союза на продукты глубокой переработки зерна.
7. Продвижение на экспорт продуктов глубокой переработки зерна в рамках двусторонних межправительственных комиссий по торгово-экономическому сотрудничеству.
8. Обеспечение благоприятныхусловий доступа на внешние рынки.
Применение предприятиями-экспортерами всех способов поддержки, предложенных государством, позволит увеличить поставки продукции с глубокой степенью переработки на рынки дальнего и ближнего зарубежья.
Примечания:
1. Внешнеэкономические связи Ставропольского края в 2011-2015 гг.: стат. сб. / Ставропольстат-С, 2016.-47 с.
2. Воробьева Н.В. Формирование и развитие внешнеторговой специализации в предпринимательских структурах (на материалах Ставропольского края) : автореф. дис. ... канд. экон. наук. -Ставрополь : АГРУС, 2006. - 24 с.
3. Ивановский Д.Ю. Формирование экспортного потенциала региона: на примере Тульской области : дис. ... канд. экон. наук. - Тула, 2008. - 288 с.
О си
-О Q-LQ СК Ь-X ш О
CU
со
APPLICATION OF THE METHOD OF TAXONOMICANALYSIS TO ASSESS THE COMPETITIVENESS OF GARMENTS FOR SPECIAL PURPOSES
Gornostaeva Zhanna Victorovna, PhD of Economics, Professor,
Chernisheva Julia Stanislavovna, PhD of Technical, Associate Professor, Department of Management and Business, institute for Entrepreneurship and Service sector (branch), Don State Technical University, Shahty Zhidkov Vladimir Evdokimovich, DSc of Engineering Sciences, Professor, Head of the Department of Service, Technological institute of Service (branch), Don State Technical University, Stavropol
The article highlights the possibility of assessing and forecasting the competitiveness of special-purpose garments with the help of the method of taxonomic analysis, which makes it possible to compare multi-dimensional objects that differ in a significant number of features and properties.
Keywords: competitiveness; taxonomic analysis; special clothing; taxonomic distance; observation matrix; distance matrix.
s
109
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ТАКСОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ШВЕЙНЫХ ИЗДЕЛИЙ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНА ЧЕНИЯ
УДК 338.658 ВАК РФ 08.00.05
В статье освещается возможность оценки и прогноза конкурентоспособности швейных изделий специального назначения с помощью метода таксономического анализа, позволяющего сопоставить многомерные объекты, отличающиеся значительным количеством признаков и свойств. Ключевые слова: конкурентоспособность; таксономический анализ; специальная одежда; таксономическое расстояние; матрица наблюдений; матрица расстояний.
© Горностаева Ж.В., 2017 © ЧернышеваЮ.С., 2017 © Жидков В.Е., 2017
Задача оценки и прогноза конкурентоспособности продукции выступает как одна из основных задач экономического анализа. Относительно точно данный вопрос решается апостериорно, то есть только по результатам продажи товаров.
Анализ универсальных методов такой оценки наталкивается на проблему сравнения итогового качества товаров, имеющих множество разнородных показателей и признаков, оказывающих различное влияние на его потребительские свойства.
Одним из наиболее точных методов оценки конкурентоспособности продукции является таксономический анализ, который при-
ш S ъс и ш т
s о
Ж
о
СО
*
*
по
ГОРНОСТАЕВА Жанна Викторовна, кандидат экономических наук, профессор ту рос И 1а-09@таИ. г и
ЧЕРНЫШЕВА Юлия Станиславовна, кандидат технических наук, доцент Julia_chern@mail.ru
кафедра Управления и предпринимательства, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал), Донской государственный технический университет, Шахты
меняется для сопоставления многомерных объектов, характеризуемых значительным количеством признаков и свойств.
Центральным понятием таксономического анализа является таксономическое расстояние, исчисляемое по правилам аналитической геометрии. Вычисленные таксономические расстояния позволяют установить положение каждой точки многомерного пространства относительно других точек, тем самым, установить координаты этой точки во всей совокупности [1].
Оценка конкурентоспособности образцов специальной одежды включает ряд этапов. Первый этап заключается в формировании матрицы наблюдений (Л), которая может быть представлена следующим образом:
Л' =
х21х22...х2к...х2п хпх12...х11...х/п
х ~...X т...X
(I)
где я?-число единиц;
/7- число признаков; л^-значение признака Хгдля единицы /.
Элементы матрицы наблюдений описывают различные свойства объекта и отличаются размерностью, что затрудняет арифметические действия с ними.
Для дальнейших расчетов необходимо осуществить переход к безразмерным (стандартизованным) значениям, таким образом, выровнять значения признака.
На втором этапе необходимо сформировать матрицу стандартизованных значений. Стандартизация признаков осуществляется по следующей формуле:
хц ~П1;
г„= —-/' = 1 ,...,П1, ] = \
и
(2)
где я? - количество единиц, равное количеству строк матрицы; /7- количество признаков каждой статистической единицы /т-мерного пространства, равное количеству столбцов матрицы;
х - значение ¿го признака для /ой единицы; т. - оценка математического ожидания значения признака х.
Значение математического ожидания находят по следующей формуле:
1 ™
(3)
ЖИДКОВ Владимир Евдокимович, доктор технических наук, профессор, кафедра Сервиса, Технологический институт сервиса (филиал), Донской государственный технический университет, Ставрополь maii@stis.su
Оценку среднего квадратического отклонения признака осуществляют по следующей формуле:
Н)
На третьем этапе необходимо разделить признаки матрицы наблюдений. Все переменные делят на стимуляторы и дестимуляторы.
Основанием такого разделения является характер влияния каждого из показателей на уровень развития исследуемого объекта.
Признаки, оказывающие стимулирующее влияние на общий уровень развития объекта, называют стимуляторами. Признаки, сдерживающие развитие, носят название дестимуля-торов [2].
Такое распределение признаков выступает основой для нахождения координат идеальной многомерной единицы-эталона ^ и формируют значения показателей следующим образом:
{тах 2{] если / е 1С (стимулятор), тахг^. если/ е I¡¡(дестимулягтр). ^
На четвертом этапе рассчитывают элементы матрицы расстояний. Для этой цели используют показатель средней абсолютной разницы значений признаков, который рассчитывают по следующей формуле:
с»=(б)
где г - стандартизованное значение/го показателя в период времени г, zo.- стандартизованное значение/го показателя в эталоне.
Чем ближе статистическая единица ^мерного пространства находится к точке эталона, тем меньшим будет значение (с/д).
Расчетсреднегорасстояния между наблюдениями осуществляют по следующей формуле:
_ 2 т
С°=-ХС- (7)
т ы
Оценку среднего квадратического отклонения данного расстояния осуществляют по следующей формуле:
(8)
После исчисления расстояний между всеми единицами данной совокупности получают матрицу расстояний [3].
Пятый этап. Расчет показателя уровня развития. Полученные расстояния служат исходными величинами, используемыми при расчете показателя уровня развития (с/*).
Данный показатель представляет собой положительную величину и
лишь с вероятностью, близкой к нулю, может оказаться больше единицы.
Расчет показателя уровня развития осуществляется по следующей формуле:
где со - максимально возможное расстояние до точки эталона развития.
Максимально возможное расстояние до точки эталона развития находят по следующей формуле, применяя правило "трех сигм":
с0=с0+3а0. (Ю)
На практике используют модифицированный показатель развития (таксономический коэффициент), рассчитывая его по следующей формуле:
¿,=1-^. (П)
Со
Таксономический коэффициент позволяет осуществить статистическую характеристику множества признаков объекта.
С его помощью можно оценить достигнутый в определенном периоде или за некоторый период средний уровень значения признаков, которые характеризуют изучаемый объект.
Использование данного показателя развития позволяет исследователю иметь дело с одним признаком, указывающим направление и масштабы изменений в процессах, описываемых совокупностью произвольного числа исходных признаков [4].
Исходные данные для построения матрицы наблюдений представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Исходная матрица наблюдений (матрица X)
№ Наименование специальной одежды для защиты от химических факторов Наименование признаков, единицы измерения
Стойкость к истиранию цикл S £1 ¡5 Р) Сопротивление раздиру, Н Сопротивление проколу, Н Способность к отталкиванию жидкостей, ч. Проницаемость, мин. Стоимость ед. изделия, руб.
1 Костюм защитный «Химоград»: куртка, брюки, берет 1600 110 20 100 4 210 3699
2 Костюм защитный для аппаратчика лакокрасочной промышленности: комбинезон 2100 180 45 140 10 470 4500
3 Костюм защитный КЩС: комбинезон 900 70 10 60 3 200 1590
4 Костюм защитный DuPont ТАИКЕМ F СНА5: комбинезон 800 60 10 70 8 400 2300
5 Костюм нейлоно-хлопковый АРР: комбинезон 1500 100 20 100 9 480 1850
6 Тип признака + + + + + + -
После исчисления расстояний между всеми единицами рассматриваемой совокупности характеристик специальной одежды по формулам 1-11 получили матрицу расстояний, представленную в таблице 2.
Таблица 2 - Рассчитанная матрица расстояний (матрица 1)
На основании рассмотренного алгоритма расчета интегральных показателей были получены таксономические коэффициенты конкурентоспособности образцов спецодежды и построена диаграмма рангов, представленная на рисунке 1. Чем ближе значение таксономического коэффициента к единице, тем выше уровень конкурентоспособности данного образца специальной одежды.
<й
0.609
1
ПЭ77 0.»
_
1 2 3 4 S
Рисунок 1- Диаграмма рангов по значениям таксономических коэффициентов
Наибольший уровень конкурентоспособности по сравнению с аналогами был выявлен у образца продукции № 2, представляющего собой защитный костюм для аппаратчика лакокрасочной промышленности, выполненный в виде комбинезона из двух видов смесовых тканей.
На втором месте оказался образец № 5, представляющий собой защитный костюм им-
портного производства, выполненной в виде комбинезона из хлопчатобумажной ткани и нейлона.
На третьем месте расположился образец №1, представляющий собой защитный костюм отечественного производства, выполненный в виде куртки и брюк из полиэфирной ткани.
На четвертом месте оказался образец № 4, представляющий собой защитный костюм импортного производства, выполненный в виде комбинезона из 100% полиэтилена. Самый низкий уровень конкурентоспособности был зафиксирован у образца № 3, представляющий собой защитный костюм отечественного производства, выполненный в виде комбинезона из смесовой ткани.
С помощью представленного подхода к конкурентоспособности продукции на основе построения интегрального показателя можно дать комплексную оценку эффективности спецодежды. С целью своевременного реагирования на изменения в сфере повышения качества продукции необходимо не только регулярно анализировать показатели конкурентоспособности, но и оптимизировать их набор.
Примечания:
1. Акинин П.В. Математические и инструментальные методы экономики : учебное пособие / П.В. Акинин, В.А. Королев, С.Г. Кочергин. - М. : КноРус, 2012.-232 с.
2. Ашманов, С. А. Математические модели и методы в экономике / С. А. Ашманов. - М. : Экономика, 2011.-252 с.
3. Шанченко, Н.И. Лекции по эконометрике : учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности "Прикладная информатика (в экономике)" / Н. И. Шанченко. - Ульяновск :УлГТУ, 2008. - 139 с.
4. Чернышева Ю.С. Классификация профессий рабочих лакокрасочных производств с использованием метода таксономии // В мире научных исследований / Ю.С. Чернышева, В.А. Пова-ляева, C.B. Костромина. - Краснодар : Академия знаний, 2013. - С. 151-154.
№ Признаки, используемые для таксономического анализа Удаление от точки z0
1 2 3 4 5 6 7 ciO di* di
1 0,459 0,142 -0,078 0,214 -1,005 -1,153 0,955 4,90 0,62 0,37
2 1,503 1,799 1,873 1,643 1,149 0,959 1,794 3,05 0,39 0,60
3 -1,002 -0,805 -0,859 -1,214 -1,364 -1,234 -1,255 5,67 0,72 0,27
4 -1,210 -1,042 -0,859 -0,857 0,431 0,390 -0,511 5,53 0,71 0,29
5 0,250 -0,095 -0,078 0,214 0,789 1,039 -0,982 3,34 0,42 0,57
Zoi 1,503 1,799 1,873 1,643 1,149 1,039 -1,255 - - -
SOCIAL PROTECTION OF CITIZENS: UNSOL VED PROBLEMS AND NEW CHALLENGES (USING THE EXAMPLE OF THE ANALYSIS OF THE EFFECTIVENESS OF THE SOCIAL SPHERE OF THE MOSCOW GOVERNMENT) Davydova Ruta Sergeevna, Undergraduate student, Faculty of Accounting and Audit,
Kevorkova Janna Arakelovna, DSc of Economics, Professor, Department of Audit and control, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow
The proposed article examined the classification of state tasks by Jacobson, an analogy was made with the tasks that were being solved at the moment The Government of Moscow in the sphere of social support of citizens, as weii
