Болдыревский П.Б.доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математических и естественнонаучных дисциплин, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация bpavel2@rambler.ru
Игошев А.К.кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики фирмы, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация akigoshev@iee.unn.ru
Кистанова Л.А.старший преподаватель кафедры математических и естественнонаучных дисциплин, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация lakistanova@mail.ru
Предмет. Обеспечение конкурентоспособности и экономической устойчивости предприятий российской промышленности обусловливает необходимость совершенствования и поиска новых форм и методов управления всеми сферами их функционирования. Одним из важнейших направлений решения поставленных задач является развитие методов экономико-математического моделирования взаимосвязей экономических показателей, совокупность которых определяет уровень экономической устойчивости промышленных предприятий. Проведен анализ современного состояния составных элементов и факторов экономической устойчивости и предложены математические модели, позволяющие оценивать экономическое состояние предприятий российской промышленности в современных рыночных условиях. Цели. Построение экономико-математических моделей, позволяющих проводить анализ факторов экономической устойчивости и оценку условий их стабилизации и развития. Методология. Для построения математических моделей и получения количественных выводов использовались методы теории систем, кластерного и факторного анализа. Информационной базой для разработки экономико-математических моделей послужили соответствующие данные Федеральной службы государственной статистики с 2010 по 2015 г. Многопараметрические расчеты и построение графиков проводились с использованием пакета прикладных программ Statistica. Результаты. Представлены результаты кластерного анализа массива экономических показателей, отражающих экономическую устойчивость промышленных предприятий. Выделены два основных кластера и проведен их сравнительный анализ. Сформулированы и проанализированы условия попадания объектов (промышленных предприятий) в определенный кластер. Наряду с численными оценками представлена графическая интерпретация процесса кластеризации. Выводы. Предложена методика многопараметрического анализа экономической деятельности промышленных предприятий, позволяющая оценивать их экономическую устойчивость на основе представлений кластерного анализа. Показано, что на данный период времени наиболее устойчивыми предприятиями промышленности Российской Федерации являются предприятия топливно-энергетического комплекса, а также предприятия металлургического производства и производства готовых металлических изделий.
Ключевые слова: промышленное предприятие, вид экономической деятельности, экономическая устойчивость, классификация, кластерный анализ
Список литературы:
Макаров В.Л. Обзор математических моделей экономики с инновациями // Экономика и математические методы. 2009. Т. 45. № 1. С. 3–14.
Семенова А. Управление инновационными процессами // Экономист. 2004. № 5. С. 46–53.
Вертакова Ю.В., Симоненко Е.С. Управление инновациями: теория и практика. М.: Эксмо, 2008. 432 с.
Бланк И.А. Управление финансовой безопасностью предприятия. Киев: Эльга, 2009. 250 с.
Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций. М.: ИНФРА-М, 2009. 380 с.
Крейнина М.Н. Оценка финансовой устойчивости предприятий // Финансовый менеджмент. 2001. № 2. С. 6–11.
Розенберг Г.С., Черникова С.А., Краснощекова Г.П. и др. Мифы и реальность «устойчивого развития» // Проблемы прогнозирования. 2009. № 2. C. 130–154.
Осипова М.Ю. Теория и методология исследования устойчивого развития социально-экономических систем // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. 2014. № 4. C. 81–88.
Малышев В.Л. Необходимость изменения механизма производственной деятельности // Экономика и математические методы. 2017. Т. 53. № 1. С. 128–143.
Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988. 342 с.
Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с.
Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов. СПб.: Питер, 2003. 688 с.
Болдыревский П.Б., Кистанова Л.А. Исследование динамики развития инновационной деятельности промышленных предприятий // Вестник Нижегородского университета. 2014. № 4. С. 37–40. URL: Link_unicode/4.pdf
Болдыревский П.Б., Кистанова Л.А. Оценка эффективности инновационной деятельности промышленных предприятий // Актуальные вопросы науки. 2014. № 12. С. 65–69.
Coates Adam, Andrew Y.Ng. Learning Feature Representations with K-means. URL: Link
Балдин А.В., Борисевич В.Б., Нестеренко В.И. Факторный и кластерный анализ основных показателей производственной деятельности предприятий транспортного комплекса // Российское предпринимательство. 2006. № 1. С. 56–58.
Багриновский К.А., Никонова А.А., Соколов Н.А. Методы технологической трансформации производственной системы // Экономика и математические методы. 2016. Т. 52. № 1. С. 3–19.
Классификация и кластер / под ред. Дж. Вэн Райзина. М.: Мир, 1980. 390 с.
Ward J.H.Jr. Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association, 1963, vol. 58, iss. 301, pp. 236–244. doi: 10.2307/2282967
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
Endovitskii D.A., Lyubushin N.P., Babicheva N.E., Kupryushina O.M. From Assessment of Organization's Financial Standing to Integrated Methodology for Analysis of Sustainable Development // Дайджест-финансы. 2017. Т. 22. № 2. С. 123–143. URL: Link
