Реферат: Методы маркетинговых исследований в регионе

ВОЛГО-ВЯТСКАЯ АКАДЕМИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ

Дисциплина:

«Региональное управление иэкономика»

 

РЕФЕРАТ

на тему: «Методымаркетинговых

исследований в регионе»

Выполнил:студент группы

№ 015 Катан Д.А.

Проверил:

НижнийНовгород

2002 год.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

3

1. Принципиальная схема маркетинговых исследований

4

2. Методы маркетинговых исследований в регионе

8

2.1. Математико-статистические методы многомерного сравнительного анализа

9

2.2. Таксономические методы

11

3. Факторный анализ

13

4. Корреляционный анализ

15

5. Регрессионный анализ

16

Заключение

21

Используемая литература

22

ВВЕДЕНИЕ

Экономическая реформа, направленная на формирование ры­ночныхотношений, вносит глубокие изменения в содержание и методы анализасоциально-экономического развития, подготовку необ­ходимой для этого анализаинформации. Новая система анализа должна быть разработана в соответствии ссовременными требова­ниями на всех уровнях государственного и хозяйственногоуправле­ния.

Соответственно возникланеобходимость развития ряда новых направлений экономического анализа, измененияобщей его методо­логии, в том числе и по традиционным направлениям, которые про­должают.сложившуюся ранее практику.

В связи с этим, значительные изменения необходимоосущест­вить в системе используемых при анализе статистических показате­лей.Они должны, во-первых, отражать происходящие в экономике новые процессы и,во-вторых, строиться с учетом современной орга­низации статистики (постепенногоотказа от сплошной отчетности, в том числе и в государственном секторе,широкого применения выбо­рочных обследований и переписей, досчетаряда показателей).

В отличие от существовавшейпрактики, когда содержательная сторона экономического анализа предопределяласьсоставом имею­щихся, в ряде случаев неупорядоченно сложившихся показателей,теперь целесообразно реализовать иной подход к определению сис­темы показателей— построить ее, исходя из направлений и содер­жания самого анализа.

      

1. Принципиальная схемамаркетинговых исследований

Разработка принципиальнойсхемы маркетинговых исследова­ний ставит целью:

-представитьво взаимосвязанной форме механизм функциони­рования российской экономики;

-исходя изэтого сформировать основные направления анализа происходящих в экономикепроцессов;

-определитьсистему показателей, необходимых для такого ана­лиза. Обоснование такой системыимеет существенное значение и для решения другой не менее важной задачи —определения с учетом новых условий современных подходов к организации всейсистемы статистической информации с тем, чтобы обеспечить:

— получение новыхпоказателей;

-изменениепри необходимости методологии исчисления при­меняемых показателей;

-информационное обеспечение потребностей экономического анализа в целом;

-определениепринципов дальнейшего развития системы стати­стической информации.

Разработка схемыпредполагает, наряду с обобщением прежней статистической практики и методологииэкономического анализа, теоретическое обоснование разрабатываемой схемы. В этомотноше­нии указанная работа выходит за традиционные рамки исследований иразработок в области статистики, соприкасается с решением рядасоциально-экономических проблем переходного периода.

Это обстоятельство вноситдополнительные ограничения в под­готовку принципиальной схемы анализа.Сложившейся отечествен­ной теории экономики переходного периода и, тем более,теории рынка на сегодняшний день не существует, и вряд ли она в ближай­шеевремя будет создана. К тому же в современных условиях ни одна из имеющихсяверсий таких теорий не может выступать в качестве официальной, государственной.Скорее всего, можно предположить, что на российском экономическом теоретическомрынке будут кон­курировать идеи различных школ, подобно тому, как это имеетместо в других развитых странах, где продолжается сосуществование и раз­витие монетаризма и либерализма, с одной стороны, кенсианства и теории государственного регулирования рынка исоциального разви­тия общества в целом — с другой. В России, кроме того,подобно другим бывшим социалистическим странам, сильны традиции и влияниемарксизма, и было бы ошибкой исключить возможности развития его теоретическогонаследия. Из этой гипотезы вероятного состояния экономической науки вытекаютследующие выводы от­носительно характера теоретического обоснования схемыанализа:

-во-первых,оно должно исходить из учета современного со­стояния экономической теории иосуществляться в рамках, не пре­вышающих практические потребности разработкиназванной схемы;

-во-вторых,его можно было бы ограничить обоснованием ми­нимума исходных положений,приемлемых для сторонников различ­ных теорий в расчете на то, что развитиепоследних будет осуществ­ляться вне границ разработки схемы анализа, инымисилами и в другие сроки.

Разработка принципиальной схемы была начата в Аналитиче­скомуправлении Госкомитета России весной 1994 г. Проект прин­ципиальной схемы былрассмотрен на заседании Коллегии Госком­стата России в ноябре 1994 г., ипроведенная на первом этапе работа получила одобрение. Подготовку материалов посхеме намечено ско­ординировать с основными направлениями информатизации госу­дарственнойстатистики в 1995—1997 гг. В настоящее время в основ­ном сформулирован переченьблоков и состав включенных в них по­казателей. В первую очередь определилисьпоказатели новых, нетра­диционных по своему содержанию блоков.

Предмет маркетинговыхисследований — процесс социально-экономического развития общества в различныхего аспектах и взаи­мосвязях — является тем же, что и в других областяхэкономической статистики. Схема маркетинговых исследований строится на базесуществующей отраслевой статистики, системы экономических ба­лансов и моделей(создаваемой системы национальных счетов, меж­отраслевого баланса и других) ивзаимодействует с уже сложившими­ся и новыми направлениями развития отдельныхразделов статисти­ки. Вместе с тем она расширяет возможности системного анализапроцесса социально-экономического развития и открывает ряд но­вых егонаправлений.

Принципиальная схема анализаохватывает все имеющиеся массивы информации, сис­темы экономических балансов имоделей, включая уровень предпри­ятий, и определяет формы использованиясоответствующих данных применительно к содержательной стороне (направленияманализа), а именно — изучению, прогнозированию и удовлетворению потребно­стей втоварах и услугах.

                                                         Уровни анализа

Макро

<img src="/cache/referats/12953/image001.gif" v:shapes="_x0000_s1047 _x0000_s1048 _x0000_s1049 _x0000_s1050 _x0000_s1055">

<img src="/cache/referats/12953/image002.gif" v:shapes="_x0000_s1059"><div v:shape="_x0000_s1058">

Отраслевой

<div v:shape="_x0000_s1057">

Территориальный

                                                                                                                                       

Микро

<img src="/cache/referats/12953/image003.gif" v:shapes="_x0000_s1051 _x0000_s1052 _x0000_s1053 _x0000_s1054 _x0000_s1056">

                                      

Направления анализа:

•динамиканародного хозяйства;

•решениесоциальных проблем;

•инфляция;

•развитиеотраслей;

•инвестициии технический уровень производства;

•развитиерегионов;

•финансовоеположение;

•внешнеэкономическая деятельность;

•экономические реформы;

•экономическая безопасность;

•местоРоссии в мировой экономике (для регионов — в россий­ской).

Расшифровка основных направлений применительнок территори­альному уровню:

— динамика и пропорцииэкономики, сбалансированность ее развития;

-решениесоциальных проблем, жизненный уровень населения, сбалансированностьпотребительского рынка, демографические про­цессы;

-инфляция,динамика цен, финансовое обращение, курс рубля;

-развитиеотраслей, демонополизация и структурная перестрой­ка производства, реализацияважнейших программ регионального развития;

-инвестиции,технический уровень, развитие производственного потенциала;

-развитиерегионов, социально-экономическое положение рес­публик, краев, областей,районов и других территорий;

-финансовоеположение экономики, рентабельность, состояние расчетов, сбалансированностьбюджетов;

-внешнеэкономическая деятельность, экспорт и импорт, меж­региональноевзаимодействие;

-экономическая реформа, формирование многоукладной эко­номики, формированиерыночной среды и инфраструктуры рынка.

Любая из этих проблем можетизучаться самостоятельно, вместе с некоторыми другими направлениями анализа посуженному, либо полному перечню в разном сочетании отдельных его направлений.Выбор направлений в каждом случае будет обусловлен задачами ана­лиза, егомасштабом и сроками, которые должен определять заказ­чик.

2. Методы маркетинговых исследований в регионе

Существуют различныеклассификации методов экономического анализа. Первый уровень классификациивыделяет неформализован­ные и формализованные методы анализа. Первые основанына опи­сании аналитических процедур на логическом уровне, а не на стро­гиханалитических зависимостях. К ним относятся методы эксперт­ных оценок,сценариев, психологические, морфологические сравне­ния, построения, системпоказателей, построения систем аналитических таблиц и т.п. Применение этихметодов характеризуется опре­деленным субъективизмом, поскольку большоезначение имеют ин­туиция, опыт, но, с другой стороны, это же является и ихдостоинст­вом, поскольку такой сложный объект исследования как экономика вомногих случаях не может быть с таким же успехом формализован как многиетехнические системы.

Ко второй группе относятсяметоды, в основе которых лежат достаточно строгие формализованные аналитическиезависимости. Известны десятки этих методов; они составляют второй уровеньклассификации. Перечислим некоторые из них. Классические методы анализахозяйственной деятельности и финансового анализа: цепных подстановок,арифметических разниц, балансовый, выделения изо­лированноговлияния факторов, процентных чисел, дифференциаль­ный, логарифмический,интегральный, простых и сложных процен­тов, дисконтирования.

Традиционные методы экономической статистики:средних и от­носительных величин, группировки, графический, индексный, эле­ментарныеметоды рядов динамики.

Математика-статистическиеметодыизучения связей: корреля­ционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионныйанализ, факторный анализ, метод главных компонент, ковариационный ана-лиз, метод объекто-периодов,кластерный анализ и другие методы.

Эконометрические методы:матричные методы, гармонический анализ, спектральный анализ, методы теориипроизводственных функций, методы межотраслевого баланса.

Методы экономическойкибернетики и оптимального программиро­вания: методы системного анализа, методымашинной имитации, линейное программирование, нелинейное программирование, дина­мическоепрограммирование, выпуклое программирование, методы распознавания образов,методы нечетких вычислений, нейросетевоемоделирование и другие.

Методы исследования операцийи теории принятия решений: метод теории графов, метод деревьев, метод бейсовского анализа, теория игр, теория массовогообслуживания, методы сетевого планирования и управления.

Большая часть изперечисленных выше методов активно ис­пользуются в работе департаментаэкономики и прогнозирования, экономических служб многих районов.

2.1.Математико-статистические методы многомерного срав­нительного анализа

В последние годы заметновозрос интерес к методам многомер­ного сравнительного анализа. Их применяют и в«качественных» науках — в отраслевых экономиках (особенно в экономике сельскогохозяйства, промышленности, торговле, в экономике предприятия) — и в науках«количественных» (статистике, эконометрии).

Свидетельством большогоинтереса к этой проблематике служат многочисленные публикации. Изучение всехэтих публикаций (чаще всего это статьи) и выбор из их числа наиболее ценных — задача до­вольно трудная. Вместе с тем ощущается явная нехватка руководства,которое содержало бы доступное изложение материала, относящегося к этойобласти.

В данном разделе описаныпроцедуры, которые помогают выяв­лению закономерностей в статистическихсовокупностях, характери­зуемых достаточно многочисленным набором признаков.Самое ши­рокое применение при проведении данного рода исследований на­шлиметоды таксономии и некоторые процедуры факторного анали­за.

В деятельности исследователябольшую роль играет проведение разного рода сравнительных исследований,заключающихся в сопос­тавления данных. Подобные сопоставления встречаются как встати­стических и эконометрических исследованиях, так и в экономиче­скихисследованиях «традиционного» типа при выполнении анализа рынка, анализадеятельности предприятий и т.п. Как правило, такие исследования проводятся наоснове модели с небольшим числом переменных, чаще всего с одной или двумя, чточрезмерно упрощает реальность. Большинство экономических явлений вдействительно­сти характеризуется множеством разнообразных признаков, числокоторых нередко достигает нескольких десятков. В таких случаях проведениеисследований традиционными методами значительно усложняется или становитсяпросто невозможным. Следовательно, появляется необходимость либо вприспособлении для экономиче­ских исследований тех методов, которые ужеприменяются в других научных дисциплинах, либо в разработке новых методов. Кнастоя­щему времени наиболее широко применяются при проведении срав­нительногоанализа таксономические методы и некоторые методы

факторного анализа.

Происхождение терминасравнительный многомерный анализ объ­ясняется использованием как втаксономических методах, так и в факторном анализе понятия многомерный объект,под которым по­нимают либо статистическую единицу (часто называемую структур­нойединицей), определяемую набором значений признаков, либо признак, который заданего значениями на отдельных статистиче­ских единицах. Поэтому понятиеммногомерный сравнительный ана­лиз в экономических исследованиях обозначаетсяцелый ряд разнород­ных методов, служащих для выявления закономерностей встатисти­ческих совокупностях, единицы которых описываются относительномногочисленным набором признаков. Применение этих методов, таким образом,расширяет возможности проведения разнообразных

сопоставлений на многомерных объектах. Втаксономических мето­дах сопоставления проводятся с помощью матрицы расстояний,а в факторном анализе — с помощью матрицы корреляций.

2.2. Таксономиче­ские методы

В настоящем разделе большеевнимание уделено таксономиче­ским методам. Их название происходит от двухгреческих слов: так­сис (что означает расположение, порядок) и номос (закон, правило, принцип). Таким образом, таксономия— это наука о правилах упоря­дочения и классификации. Первоначально это понятиеупотреблялось только для определения науки, занимающейся классификацией рас­тенийи животных. Сейчас понятия и методы таксономии находят применение дляупорядочения и разбиения на группы объектов раз­личной природы, а не толькобиологических. Ими стали пользовать­ся антропологи, затем географы, а впоследнее время к таксономии все чаще прибегают представители различныхэкономических дис­циплин.

Основным понятием,используемым в таксономических мето­дах, является так называемоетаксономическое расстояние. Это — расстояние между точками многомерногопространства, исчисляемое чаще всего по правилам аналитической геометрии.Размерность про­странства определяется числом признаков, характеризующих едини­цыизучаемой совокупности. В двойственной же задаче, в которой признаки выступаютв роли объектов исследования, размерность пространства определяется числомструктурных единиц. Таким обра­зом, таксономическое расстояние исчисляетсямежду точками-единицами, либо точками-признаками, расположенными в много­мерномпространстве. Исчисленные расстояния позволяют опреде­лить положение каждойточки относительно остальных точек и, сле­довательно, определить место этойточки во всей совокупности, что делает возможным их упорядочение иклассификацию.

В зависимости от целейисследования таксономические методы можно разделить на три группы: методыупорядочения, методы раз­биения, методы выбора репрезентантов групп.

Первая группа включаетметоды, упорядочивающие единицы изучаемой совокупности, причем здесь можновыделить два направ­ления. В одном случае достигается линейное упорядочение, вдругом — нелинейное.

Линейное упорядочение(например, методом Чекановского) за­ключается впроецировании точек многомерного пространства на прямую.

Вроцлавскиематематикиразработали так называемый метод дендритов (именуемый также вроцлавскойтаксономией), при котором точки многомерного пространства проецируются наплоскость, чем достигается нелинейное упорядочение изучаемых элементов.

Вроцлавскаятаксономиянаходит все большее применение во многих экономических дисциплинах как в своемпервоначальном

виде, так и в дальнейших модификациях.     

Вторая группа методов имеетдело с задачами разбиения множе­ства на группы однородных элементов. Среди нихможно выделить метод Чекановского, приспособленныйдля проведения территори­альных экономических исследований благодаря тому, чтов нем учи-тывается информация  о  связях между всеми  объектами(расположены ли они далеко или близко друг от друга). Другим ши­рокоиспользуемым методом является так называемый метод шаров. Он менее трудоемок,нем другие методы, что составляет его несо­мненное достоинство.

Третья группа таксономическихметодов применяется с целью выбора репрезентантов групп. Она имеет большоезначение, особен­но при нахождении так называемых диагностических признаков,т.е. признаков, передающих самые существенные особенности весьма

многочисленного набора исходных признаков.

3. Факторный анализ

Другим целям служит факторныйанализ. Его название происхо­дит от введенного Ч. Спирмэномпонятия общий фактор. Этот тер­мин был впервые употреблен в психологии. Идею Спирмэна в даль­нейшем развил Л.Л. Тэрстоун,который считается создателем много­факторного анализа.

Главная цель факторногоанализа — установление общих законо­мерностей, определяющих сущность изучаемогоявления. Материалом, на базе которого проводятся такие исследования, служатнаблюдения над вариацией значений множества признаков, характеризующих данноеявление. Непосредственное раскрытие сущностных законо­мерностейбывает весьма затруднено, а иногда и просто невозможно, если рассматриваемоемножество признаков оказывается настолько велико, что избыток информацииначинает мешать пониманию наи­более существенных взаимосвязей. Выявлениезакономерностей об­легчается, если среди рассматриваемых признаков найдутсятакие, которые сильно коррелированы между собой ипоэтому мало отли­чаются друг от друга в отношении информации об исследуемом яв­лении.В таких случаях следует заменить группу сильно коррелиро­ванных признаков некойрасчетной «синтетической» величиной (равнодействующей). Полученная величинапосле интерпретации (соответствующей области исследования) называется фактороми рассматривается как одна из закономерностей изучаемого явления.

Такая замена группкоррелированных признаков факторами должна проводиться с наименьшими потерямиинформации, заклю­ченной в исходном множестве признаков. Теоретически полное от­ражениеинформации, содержащейся в некотором множестве при­знаков, достигается лишь втом случае, когда число факторов равно числу признаков.

В настоящее время вуправленческой практике используется множество социально-экономическихпоказателей, всесторонним образом характеризующих происходящие процессы.

Однако для текущегоуправления экономикой области многие из этих показателей не являютсянеобходимыми. Многократное опи­сание одного и того же явления большим числомразличных показа­телей не только не проясняет, а, наоборот, часто дажезатемняет картину действительности.

Все более широкое введениеавтоматической обработки данных создает опасность «переинформирования»руководителей путем пре­доставления им очень большого количества отчетов,содержащих подробные фактические данные с низкой степенью аналитичности.

Вполне целесообразно поэтомуразработать метод получения как можно меньшего набора социально-экономическихпоказателей, с помощью которых руководители будут получать необходимую ин­формациюо наиболее важных особенностях социально-экономи­ческих процессов, происходящихв области. Наличие такого рода сведений, например, необходимо для проведениябыстрой оценки уровня социально-экономического развития районов области, что, всвою очередь, делает возможным своевременное принятие решений на будущийпериод. Ведь в этом случае внимание руководителя не поглощено изучениемобширного перечня аналитических данных с небольшим количеством обобщеннойинформации, содержащейся в существующих сводных показателях.

К настоящему времени опубликованобольшое количество ра­бот, авторы которых применяют корреляционный ирегрессионный анализы в экономических исследованиях. Однако следует отметить,что в некоторых из них авторы не принимают во внимание то об­стоятельство, чтокорреляционный и регрессионный анализы бази­руются на ряде предпосылоквероятностного характера, что, присту­пая к изучению экономических явлений,исследователь выдвигает определенную гипотезу о существовании, характере иформе связи и на заключительном этапе исследования может с определенным уровнемвероятности принять ее или отвергнуть. Поэтому весьма часто исследователиделают неправильные и необоснованные выво­ды, заменяя конкретный причинныйанализ изучаемых явлений чис­то формальным. При моделировании конкретногоэкономического явления необходимо прежде всего четко и полно сформулировать теусловия допущения и ограничения, в рамках которых можно приме­нять построеннуюмодель. Использование математической теории бывает оправдано в той степени, вкакой выполняются предпосылки ее применения. В то же самое время формальныйматематический аппарат не должен заменять экономический анализ и интуицию ис­следователя,потому что целью анализа является сущность экономи­ческих закономерностей, а нематематические формулы.

То есть количественный икачественный виды анализа на всех этапах построения модели должны быть вдиалектическом единстве.

Используя корреляционный и регрессионный методы анализаэкономических явлений, необходимо учитывать их особенности:

многомерность, немногочисленность (по сравнению с естественны­мимикроявлениями), быструю изменчивость, дискретность, наличие случайнойкомпоненты. Использование этих методов может быть только тогда эффективным,когда достаточно последовательно и правильно будут выполнены их теоретико-вероятностныепредпо­сылки.

4. Корреляционный анализ

Корреляционным анализомназывают анализ зависимостей слу­чайной величины от случайных аргументов вотличие от регрессион­ного анализа, под которым понимают анализ зависимостислучайной величины от.неслучайных аргументов.

Как всякий статистическийметод, классический корреляцион­ный анализ применим при определенныхпредпосылках:

1)случайныевеличины У и Х (в многомерном случае X1, Х2, ..., Хр)представляют собой выборку из двумерной (многомерной) гене­ральной совокупностис нормальным законом распределения;

2)отдельныенаблюдения стохастически независимы, т.е. значе­нияданного наблюдения не должны зависеть от значения предыду­щего и последующегонаблюдений (проверка наличия автокорреля­ции);

3)аналитическоевыражение, аппроксимирующее эмпирическую кривую У=1 (X) (в многомерном случае V=f(X1, X2, ..., Хр), должно быть линейным относительно своих параметров;

4)дисперсияслучайной величины У остается постоянной при изменении величины Х (или Xi) или пропорциональной некоторой известной функции от Х(Хi).

5. Регрессионный анализ

Применение регрессионногоанализа предполагает обязательное выполнение предпосылок 2—4 корреляционногоанализа. Он тесно связан с корреляционным анализом. Но регрессионный анализ предъявляетменее жесткие требования к исходной информации. Например, проведениерегрессионного анализа возможно даже в случае некоторого отличия распределенияслучайных величин от нормального, что существенно, так как часто распределениеэконо­мических величин асимметрично. При многомерном регрессионном анализечасто возникает проблема мультиколлинеарности, т.е.между несколькими аргументами существует линейная связь или коллине­арность— линейная взаимосвязь между двумя показателями.

В классическом регрессионноманализе предполагается, что ме­жду независимыми переменными отсутствуетлинейная связь (это в экономической практике встречается довольно редко).

Мультиколлинеарностьзатрудняетпроведение анализа. Во-первых, усложняется процесс выделения наиболее существенныхфакторов; во-вторых, искажается смысл коэффициентов регрессии. В-третьих, прирешении системы нормальных уравнений для полу­чения коэффициентов регрессииопределитель близок к нулю, что влечет за собой появление множества оценоккоэффициентов рег­рессии. На практике считается, что два аргумента коллинеарны, если парный коэффициент корреляции между нимипо абсолютной вели­чине равен 0,8.

Более точный метод —следующий: аргумент можно отнести к числу мультиколлинеарных,если коэффициент множественной кор­реляции этой переменной от всех остальныхаргументов больше ко­эффициента множественной корреляции между зависимойперемен­ной и множеством всех независимых переменных.

К одной из эффективных мер поустранению мультиколлинеар­ности, как показывает опыт,относится исключение из рассмотрения одного или нескольких линейно связанныхаргументов либо привле­чение дополнительной информации. Другой метод устранениявлия­ния мультиколлинеарности состоит во введенииискусственной ор­тогональности.

Следует отметить также, чтоматрица парных коэффициентов корреляции позволяет в некоторой степени сократитьинформацию путем перехода от системы первоначально зарегистрированных па­раметровк системе меньшей размерности при повышении адекват­ности отражения изучаемыхпроцессов.

До последнего времени дляпостроения экономико-статисти­ческих моделей в основном применялись методыгруппировок и ме­тоды корреляционного и регрессионного анализов. Необходимостьрасширения формального аппарата экономико-статистического мо­делированиясвязана с объективными трудностями, которые продик­тованы невыполнениемпредпосылок использования корреляцион­ного и регрессионного анализов, так какклассическая теория веро­ятностей и математическая статистика создавалисьприменительно к анализу явлений природы. Социально-экономические же явлениямногомерны, разнообразны, дискретны, имеют случайную компо­ненту.Вышеперечисленные особенности экономических процессов требуют применения вдополнение к аппарату классической статистики более универсальных методовматематического описания. Од ним из путей решения этой проблемы являетсяиспользование методов распознавания образов, как правило, на ЭВМ.

Аппарат теории распознаванияобразов позволяет выделить од­нородные группы по большому числу признаков, находитьзависи­мости одновременно от количественных и качественных факторов. Методытеории распознавания образов можно применять почти на всех этапахэкономико-статистического исследования: при анализе структуры выборочнойсовокупности, для выбора представителей групп, при обработке экспертных оценок.

Однако в теории распознаванияобразов много нерешенных проблем. В распоряжении исследователя пока нетнадежных фор­мальных критериев для оценки и сравнения разных алгоритмов ипрограмм распознавания образов.

В то же время комплексноеприменение методов корреляцион­ного и регрессионного анализов и теориираспознавания образов способствует идентификации эконометрических моделейбольших размерностей; позволяет учитывать факторы, не имеющие количест­венногоизмерения.

Содержание моделирования спомощью комплексного приме­нения трех вышеуказанных методов состоит в том,чтобы интере­сующую нас зависимость выразить как совокупность моделей двухтипов: дискретной модели, описывающей типологическую структуру совокупности, исистемы непрерывных моделей объектов внутри классов. Построениедискретно-непрерывной модели включает две основные стадии: разбиение общейсовокупности объектов на одно­родные части с помощью методов теориираспознавания образов и построение для каждой части самостоятельнойрегрессионной моде­ли.

С целью получения обобщенныхпоказателей можно пользо­ваться среди прочих таксономическими методами илиметодами фак­торного анализа, причем можно также предложить такой подход, прикотором одновременно находят применение и те и другие методы.

Предварительная операция,имеющая важнейшее значение для получения правильных конечных результатов,одинакова для всех процедур. Она заключается в определении множества исходныхпри­знаков (системы показателей), характеризующих исследуемый объ­ект.                               

Построение показателей только на основе таксономическихмето­дов заключается в осуществлении следующих шагов. Первой опера­циейявляется разбиение исходного множества показателей на под­множества однородныхэлементов. Тогда элементы каждого из под­множеств можно рассматривать какописание определенного аспекта объекта исследования.

Следующий шаг сводится копределению одного признака, ко­торый можно рассматривать как представляющийвсе признаки дан­ного подмножества. Можно выделить два варианта решения этойзадачи:

-выбородного так называемого существенного признака;

-построениенекой синтетической величины, являющейся рав­нодействующей всех признаководного подмножества и называю­щейся показателем уровня развития.

В случае первого решениязадачи, т.е. определения набора су­щественных признаков, очередные операциисводятся к построению социально-экономических показателей, которые образуютсяпутем соответствующего сочетания показателей, характеризующих различ­ныестороны объекта исследования.

В свою очередь, принятиевторого предложения, а значит, рас­чет значений показателей уровня развития, — последний шаг по­строения показателей, так как полученное значение этогопоказателя характеризует те социально-экономические процессы, которые опи­сываютсяисходными признаками.

При таком способе действияполучаемые показатели развития — искомые синтетические социально-экономическиепоказатели.

Представляется, что рассмотренные способы построенияпоказа­телей только на основе таксономических методов обладают опреде­ленныминедостатками. В самом деле, при пользовании существен­ными признаками впринципе никогда нет уверенности относитель­но правильности выбора именноэтого, а не другого признака, по­скольку значения показателей, среди которыхвыбираются сущест­венные признаки, не всегда достаточно сильно отличаются другот друга. Это означает, что роль существенного признака одинаково хорошо могутвыполнять несколько признаков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для определения потребности в проведениимаркетинговых ис­следований все организации должны проводить мониторинг внеш­нейсреды, например поиск признаков несоответствия