Кластерний аналіз оцінки кризового стану машинобудівних підприємств

Iryna Anatoliyivna Markina, Yevhen Oleksandrovych Hryhorenko


Анотація


Стаття присвячена вирішенню методичних проблем аналізу стану і моделювання поточної та стратегічної діяльності вітчизняних машинобудівних підприємств у кризових умовах. Сучасний стан економіки України загалом та машинобудівних підприємств зокрема свідчить про необхідність прийняття нестандартних рішень щодо, по-перше, розробки методики оцінки стану підприємств, по-друге, застосування цієї методики на практиці. Одним з основних протиріч в аналізі цих явищ і процесів нині є урахування однорівневих параметрів, тобто інтересів або мікро-, або мезо-, або макрорівня. У таких умовах для забезпечення, наприклад, значного макроекономічного ефекту іноді нехтується мікроекономічний ефект і навпаки. Тому в статті було проведено багатомірний статистичний кластерний аналіз машинобудівних підприємств Полтавської області за 2011-2013 рр. у пакеті STATISTICA з урахуванням такого конфлікту інтересів. У нашому дослідженні увага була сконцентрована на чотирьох основних групах показників (прибутковості, оцінки фінансової стійкості, ліквідності, ділової активності) за даними десяти машинобудівних підприємств. Ієрархічна агломеративна процедура дала можливість послідовно об'єднати групи елементів спочатку найближчих, а потім – все більш віддалених один від одного за рівнем економічного стану підприємства. Запропоновано застосовувати методику приведення даних до єдиного масштабу через використання способу нормування. Це дає можливість кластеризувати підприємства на кризові, передкризові і некризові. Здійснено нейромережеву кластеризацію підприємств на базі самоорганізуючої карти Кохонена із застосуванням Deductor Studio. Проаналізовано отримані групи машинобудівних підприємств та зроблено висновки стосовно їх стану і перспектив розвитку. Ці результати надають можливість комплексного дослідження стану та перспектив розвитку не тільки одного окремого підприємства, а й їх груп і галузі загалом, та прийняття як індивідуальних, так і галузевих рішень з урахуванням знаходження підприємства в тому чи іншому кластері. На підставі цього сформульовано основні характеристики червоного, помаранчевого, жовтого, салатного та блакитного кластерів машинобудівельних підприємств з їх економічною характеристикою. Така структуризація закладає системну основу для подолання протиріччя між макро-, мезо- і мікроекономічними потребами в сучасній національній економіці. 


Ключові слова


машинобудівні підприємства; кризовий стан; кластерний аналіз; багатомірний статистичний аналіз; мережі Кохонена; дендрограма

Повний текст:

PDF

Посилання


Blank, I. A. (1999). Osnovy finansovogo menedzhmenta [Fundamentals of financial management], Kiev, Nika-Center, Ukraine.

Borovikov, V. P. (1998). Populyrnoye vvedeniye v programmu STATISTIKA [A popular introduction to the program STATISTICA], Moscow, ComputerPress, Russia.

Bureeva, N. N. (2007). Mnogomerny statisticheskii analiz s ispolzovaniem PPP «STATISTICA» [Multivariate statistical analysis using the program STATISTICA], Nizhny Novgorod, Russia.

Debok, G. (2001). Analiz finansovykh dannykh s pomoshchiu samoorganizuiushchikhsia kart [Analysis of financial data using self-organizing maps], Moscow, Alpina, Russia.

Zabezpechennia realizatsii povnovazhen Derzhavnoi komissii z tsinnykh paperiv ta fondovogo rynku. Informatsiina baza danykh emitentiv. (n.d.). [Ensuring the implementation of the powers of the State Commission on securities and stock market. Information database issuers]. Retrieved from: http://smida.gov.ua.

Haykin, S. (1994). Neural networks: a comprehensive foundation, New York: MacMillan College Publishing Co., USA.


Метрики статей

Завантаження метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.




##submission.copyrightStatement##



Статті поширюються на умовах ліцензії Creative Commons Attribution  International 4.0 (CC-BY-NC 4.0) .

 

Збірник наукових праць "Економічний аналіз"

ISSN 1993-0259 (Print)  ISSN 2219-4649 (Online) DOI: 10.35774/econa

 

© Тернопільський національний економічний університет

© «Економічний аналіз», 2007-2020