Содержание к диссертации
Введение
1. Рейтинговые оценки и маркетинговые решения 11
1.1. Маркетинговые решения: уровни принятия, проблемы и методы обоснования 11
1.2. Взаимосвязь рейтинговых оценок и шкал измерения результатов маркетинговых исследований 27
1.3. Обобщенная схема эконометрического моделирования рейтинговых оценок 42
2. Математический аппарат формирования рейтингов 50
2.1. Кластерные методы в задачах рейтингового оценивания 50
2.2. Эконометрические модели в рейтинговых шкалах 59
2.3. Экспертные процедуры и формирование рейтингов 71
2.4. Риски рейтинговых решений в маркетинге и методы их оценки 86
3. Моделирование рейтинговых оценок в задачах практического маркетинга 95
3.1. Преференция условий ведения бизнеса на основе прогнозных рейтинговых оценок 95
3.2. Анализ факторной обоснованности рейтинговых оценок 110
3.3. Оценка рейтинговой сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа 121
Заключение 137
Список использованных источников 139
Приложение. Акты внедрения результатов диссертационного исследования
- Взаимосвязь рейтинговых оценок и шкал измерения результатов маркетинговых исследований
- Обобщенная схема эконометрического моделирования рейтинговых оценок
- Эконометрические модели в рейтинговых шкалах
- Анализ факторной обоснованности рейтинговых оценок
Введение к работе
Актуальность темы исследования.
В сегодняшней экономике рыночных отношений и высокого уровня неопределенности рейтинг стран, регионов, предприятий и организаций являются обязательным элементом при оценке надежности существующих и потенциальных партнеров, взаимного уровня доверия и степени риска делового общения. Это способствует распространению идеи о возможности использования рейтинговых оценок в задачах обоснования различного рода управленческих решений.
Без рейтинговых оценок уже трудно представить себе такие сферы деятельности, как финансовый менеджмент и региональное управление. На их основе осуществляется выбор банков, объектов инвестирования, условий ведения бизнеса и т.п. Устанавливая предпочтительность, рейтинги задают основные ориентиры, которыми руководствуются при обосновании решений приемлемого уровня надежности. Но несмотря на отмеченную популярность рейтинговых оценок в указанных сферах, возможности их использования для решения задач практического маркетинга, на наш взгляд, по-прежнему остаются не до конца раскрытыми.
Причин тому много, но основная в следующем. Удобство практического использования и легкость интерпретации рейтинговых шкал создают иллюзию простоты и их формирования. Однако это далеко не так. Неслучайно построением таких шкал занимаются рейтинговые агентства, специализированные в определенных областях экономической деятельности. Поэтому для того, чтобы рейтинги стали эффективным инструментом в руках маркетологов, необходимо разработка специальной методики, в которой должна найти отражение все многообразие задач практического маркетинга. Степень разработанности проблемы.
Различными аспектами рейтингового оценивания на диссертационном уровне занимались такие исследователи, как Л.Н. Андрианова, О.И. Богатов, Н.В. Волочай, О.Ю. Ивановская, Ю.С. Карпузов, А.В. Коренков, O.K. Коробкова, О.В. Котова, Е.Ю. Крамар, В.И. Малявко, Н.Н. Наточеева, В.В. Новикова, Г.Л. Оленин, Т.Н. Платонова, Г.Г. Фетисов. Научно-практической интерес представляет также работы Н.В. Алешкиной, А.Б. Гедрановича, Д.Ю. Гогина, В.Н. Едроновой, СЮ. Хасяновой, A.M. Карминского, Н.В. Кузнецовой, Л.Ф. Манакова, В.В. Моисеенко, А.О. Недосекина, Э.Ю. Околеловой, А.А. Пере-сецкого, А.Е. Петрова, СК. Семенова, R. Kaplan, G. Urwits, R. Levich, G. Ma-jnoni, С Reinhart, M.A. Segoviano, P. Lowe.
В основном эти работы посвящены решению специфических вопросов рейтингового оценивания в конкретных областях экономической деятельности. В частности, исследуются проблемы построения рейтингов кредитоспособности заемщиков, инвестиционной привлекательности предприятий, финансовой безопасности коммерческих банков. Оставаясь на уровне решения конкретных прикладных задач, данные исследования не затрагивают проблему, связанную с обобщением основных идей рейтингового шкалирования и созданием на этой основе универсальной методики, обеспечивающей применение единого подхода к обоснованию надежности предпринимательской деятельности. Поэтому исследования, ориентированные на создание такой методики, являются, бесспорно, актуальными.
Целью диссертационного исследования является развитие аппарата моделирования и анализа рейтинговых оценок.
Для реализации цели диссертационного исследования поставлены и решены следующие задачи:
? изучены проблемы обоснования маркетинговых решений;
? обобщены и систематизированы разработанные к настоящему времени математические модели и методы, которые можно использовать в задачах обоснования маркетинговых решений;
? проанализированы отечественные и зарубежные подходы к применению рейтингов в экономике;
? выяснена взаимосвязь рейтинговых оценок и шкал измерения результатов маркетинговых исследований;
? разработана обобщенная схема эконометрического моделирования рейтинговых оценок;
? проанализирована чувствительность рейтинговых оценок к вариации показателей, описывающих состояние субъекта;
? создана методика, позволяющая оценить рейтинговую сбалансированность характеристик объектов маркетингового анализа;
? предложен критерий оценки надежности рейтинговой шкалы;
верифицирован разработанный аппарат на реальных данных. Область исследования.
Диссертационная работа выполнена в рамках п. 1.1 «Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании» паспорта специальности 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики».
Объектом исследования является рейтинговое пространство бизнеса, а предмет исследования составляет математический аппарат моделирования и анализа рейтинговых оценок.
Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных ученых по вопросам теории измерения, маркетингового анализа, рейтингового оценивания, разработки маркетинговых решений, методам оценки риска, кластерного анализа, эконометрического моделирования дискретных переменных, экспертного оценивания. Были также использованы материалы периодической печати.
Эмпирической базой являются Интернет-ресурсы, материалы, опубликованные Территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Воронежской области, а также данные, предоставленные ООО «Европа-Стиль».
Научная новизна исследования состоит в разработке обобщенной схемы эконометрического моделирования рейтинговых оценок, которая может найти широкое применение в задачах обоснования маркетинговых решений.
Научную новизну содержат следующие результаты диссертационного исследования:
? проведена систематизация современных математических методов и моделей, используемых в задачах обоснования маркетинговых решений. Основу систематизации составляет уровень принятия маркетингового решения: корпоративный, функциональный, инструментальный;
? уточнено понятие рейтинга. Под рейтингом предлагается понимать качественную порядковую переменную, с помощью которой объект относится к соответствующему классу. Сформулированное определение позволяет применять для анализа и прогнозирования рейтинговых оценок эконометри-ческие модели, что, в свою очередь, открывает новые возможности для анализа и получения дополнительной маркетинговой информации;
? разработана методика эконометрического моделирования рейтинговых оценок. Особенностью данной методики является, во-первых, независимость от специфики частных задач, ориентирующих на применение в узких предметных областях, и это превращает ее в инструмент обоснования принимаемых решений в маркетинговой деятельности. Во-вторых, она предусматривает как использование строго формализованного экономико-математического аппарата, так и реализацию процедур экспертного оценивания. Это, в конечном счете, способствует повышению степени обоснованности маркетинговых решений, принимаемых на основе результатов рейтингового оценивания;
? предложена процедура оценки рейтинговой сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа, которая обеспечивает возможность поддержки этих характеристик на приемлемом уровне;
? введен коэффициент факторной обоснованности рейтинговых оценок, анализ чувствительности которого, в частности, позволяет понять, усиливаются ли позиции субъекта в соответствующем рейтинговом классе или же происходящие изменения характеристик могут перевести его в класс с другой рейтинговой оценкой;
? построена схема энтропийного анализа, которая позволяет маркетологу оценить уровень неопределенности смоделированной ситуации и определить возможные варианты его снижения.
Апробация результатов работы.
Основные результаты работы докладывались и обсуждались на: семинарах и научных сессиях Воронежского государственного университета, Международной научной школе-семинаре «Системное моделирование социально-экономических процессов» (Нижний Новгород, 2005; Воронеж, 2006), Международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, 2005, 2006, 2007), Всероссийской научно-практической конференции «Электронный бизнес: опыт и перспективы» (Воронеж, 2005, 2006), Всероссийской научно-практической конференции «Экономико-математические методы анализа хозяйственной деятельности. Организация и информационное обеспечение анализа хозяйственной деятельности предприятия. Анализ результатов хозяйственной деятельности» (Пенза, 2007).
Практическая значимость работы определяется тем, что сформулированные в диссертации выводы и предложения, разработанные методики и процедуры способствуют развитию рейтинговой деятельности и обеспечивают информационную поддержку хозяйствующих субъектов. Все эти результаты могут использоваться рейтинговыми агентствами, компаниями, специализирующимися на маркетинговых исследованиях, а также предпри ятиями финансового и реального секторов в качестве инструмента для получения дополнительной информации, обеспечивающей повышение степени обоснованности маркетинговых решений.
Внедрение результатов исследований.
Методика рейтингового оценивания рекомендована к использованию ООО «Европа-Стиль» в качестве инструмента поддержки принятия решений относительно корректировки ассортимента товаров, выбора наиболее надежных поставщиков, определения перспективных направлений развития бизнеса.
Отдельные результаты диссертационного исследования (общая схема эконометрического моделирования рейтинговых оценок, методика рейтинговой оценка сбалансированности информационных и организационно-технических характеристик корпоративного web-сайта) используются при подготовке экономистов и менеджеров в курсах: «Математические модели в маркетинге», «Эконометрика», «Интернет-маркетинг».
Публикации.
По теме диссертационного исследования опубликовано 13 печатных работ, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ.
В работах, выполненных в соавторстве, соискатель:
? предложил схему энтропийного анализа ситуаций, возникающих в процессе маркетинговой деятельности, а также процедуру оценки рейтинговой сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа;
? разработал схему энтропийного анализа надежности рейтинговой шкалы;
? описал подход к анализу стабильности экономических процессов;
? указал специфику прогнозирования сбыта для предприятий мебельной отрасли;
? предложил методику оценки уровня сбалансированности характеристик web-сайтов;
? раскрыл прикладные возможности моделей с качественной зависимой переменной для решения задач формирования характеристического портрета потребителя;
? разработал коэффициент факторной обоснованности рейтинговых оценок;
? предложил процедуру выбора web-сайта с целью проведения эффективной рекламной кампании; уточнил понятие «рейтинга»;
? осуществил систематизацию математических методов и моделей, используемых в задачах обоснования маркетинговых решений;
? разработал общую схему эконометрического моделирования рейтингов.
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 196 наименований, в т.ч. англоязычных - 20, и приложений. Основной текст изложен на 155 страницах, содержит 25 таблиц, 9 рисунков.
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены предмет и объект исследования, сформулирована цель и поставлены задачи, решение которых необходимо для ее достижения, раскрыта научная новизна и практическая значимость результатов исследования.
В первой главе раскрыты проблемы обоснования маркетинговых решений, показана целесообразность использования для этих целей рейтинговых оценок, уточнено определение понятия «рейтинг», предложена схема эконометрического моделирования рейтинговых оценок.
Во второй главе описан математический аппарат формирования рейтингов (кластерные методы анализа, модели множественного выбора, процедуры экспертного оценивания), рассмотрена проблема рисков рейтинговых решений в маркетинге и предложен метод их оценки.
В третьей главе проведена верификация предложенной методики рейтингового оценивания, разработана процедура оценки рейтинговой сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа, введен коэффициент факторной обоснованности рейтинговых оценок.
В заключении изложены основные научные результаты и выводы диссертационного исследования.
Взаимосвязь рейтинговых оценок и шкал измерения результатов маркетинговых исследований
Трудно не согласиться с тем, что чем больше специалисту по маркетингу удастся получить информации о конъюнктуре рынка, потенциальных потребностях потребителей, возможных каналах распределения продукции, намерениях конкурентов и т.д., тем больше у него, а значит, и у его компании шансов на успех. Поскольку в современных условиях, характеризующихся прежде всего глобализацией, стремительным развитием информационных технологий и быстрым становлением электронного бизнеса, рынок не имеет физических границ и, кроме того, на нем действуют субъекты зачастую с абсолютно разными интересами, представляется весьма сложным выявить, кто и в каком количестве желал бы закупить тот или иной продукт и сколько за него заплатить.
Сегодня нередко встречаются ситуации, когда произвести продукт гораздо легче, чем его продать. Поэтому если рынок не будет целенаправленно и со всей тщательностью изучен, то компании грозит полное фиаско в усилиях по производству и последующему маркетингу продукта (услуг). Все это позволяет говорить о той большой роли, которую играют сегодня результаты маркетинговых исследований в маркетинговой информационной системе и системе поддержки принятия решений любой компании. И в этой связи вполне закономерным представляется тот факт, что и Американская ассоциация маркетинга, и разработчики Международного кодекса ICC/ESOMAR при выработке официального определения термина «маркетинговые исследование» в качестве базового понятия выбрали информацию.
Так, Американская ассоциация маркетинга под маркетинговыми исследованиями понимает «систематическое и объективное выявление, сбор, анализ, распространение и использование информации для повышения эффективности идентификации и решения маркетинговых проблем (возможностей)» [194, стр. 122].
Международный кодекс ICC/ESOMAR (Международной торговой палаты/Европейского общества по опросам общественного мнения и маркетинговым исследованиям) определил маркетинговые исследования как «ключевой элемент в области маркетинговой информации. Оно соединяет потребителей товаров и услуг, а также общественность со специалистами по маркетингу через информацию, которая используется ими, чтобы выявлять и определять рыночные возможности и проблемы, вырабатывать, уточнять и оценивать варианты маркетинговых действий, совершенствовать понимание маркетинга как процесса и путей повышения его эффективности». На практике применяют разнообразные формы проведения маркетинговых исследований, классификация которых осуществляется по целому ряду критериев: по объекту исследования, по географическому признаку, по временному признаку, по виду товара, а также по способу получения данных. Как отмечается в [142], наиболее важной является классификация по последнему признаку - способу получения данных. В этой связи различают полевые и кабинетные исследования. Результатом первого из них является первичная информация, а другого - вторичная, т.е. информация, предварительно собранная для других целей, не связанных с проблемой текущего маркетингового исследования. Недостатки такого рода исследований очевидны: вторичные данные могут быть устаревшими или ненадежными. Кроме того, необходимо также проверять степень соотнесения вторичной информации с решаемой проблемой, а также их точность, поскольку цели, средства и способы, которыми были получены эти данные, могут не соответствовать современной ситуации.
Довольно затратными, но более надежными являются полевые исследования. Заинтересованные компании проводят такие исследования либо собственными силами (силами отдела маркетинговых исследований, являющегося структурным подразделением фирмы), либо обращаются в специализированные фирмы.
Первый этап (постановка задачи) маркетингового исследования заключается в выяснении проблемы и формировании ясного представления о целях исследования. Здесь определяется, какая информация должна быть получена и как на ее основе будут приниматься маркетинговые решения. При этом целесообразно использование таких методов, как опрос экспертов, анализ вторичной информации, а также проведение отдельных качественных исследований (например, фокус-групп), которые, в отличие от статистических, осно ваны на малом объеме выборки и позволяют понять только суть обстановки, сложившейся вокруг проблемы.
Лучшему пониманию истоков проблемы маркетингового исследования способствует тщательный анализ факторов внешней и внутренней среды, влияющих на эту проблему. Прежде чем четко сформулировать задачу конкретного маркетингового исследования, необходимо определить, какие у организации имеются возможности (в первую очередь - ресурсы: финансовые, материальные, человеческие и др.) и какие ограничения (время, бюджет, требования заказчика, организационная культура и др.). Кроме того, целесообразно проанализировать прежнюю информацию и имеющиеся прогнозы относительно тенденций изменения конъюнктуры рынка, собственных объемов продаж и объемов продаж конкурентов, демографии, доминирующего стиля жизни, информационных технологий и т.д. Информация о прошлом и прогнозы будущего представляют особую ценность в деле обнаружения латентных возможностей и проблем.
Очевидно, что решения принимаются для реализации соответствующих целей, которые бывают двух типов: цели организации и цели лица, принимающего решения. Причем, эти цели не всегда совпадают. Ситуация усложняется тем, что сами менеджеры высшего звена весьма редко абсолютно точно формулируют их, а «размытые» формулировки не могут служить руководством для конкретных действий. Поэтому залогом успешного маркетингового исследования является умение маркетолога выявить эти цели и разработать такой план исследования, который будет способствовать их реализации.
Проникновению в суть маркетинговой проблемы помогает также изучение поведения потребителей. В целом, поведение потребителей признается одним из основных факторов внешней среды. Для того чтобы понять причины и выявить существующие закономерности тех или иных действий покупателей, следует проанализировать их количество, демографические и психологические характеристики, реакцию на рекламу, чувствительность к цене, приверженность к определенным торговым точкам, географическое размещение, а также характеристики тех продуктов, которые они потребляют.
Немаловажным фактором успешного маркетингового исследования является наличие у компании опыта в использовании компонентов комплекса маркетинга, а также обладание ее сотрудниками маркетинговыми и технологическими навыками. Например, компьютеризированные кассы позволяют руководству супермаркета постоянно наблюдать за спросом на все виды продукции и таким образом получать необходимые для исследования данные.
Маркетологу не следует забывать и о том, что изучение правовой среды компании может также сыграть важную роль в ходе постановки задачи исследования. Ведь любой хозяйствующий субъект, как известно, обязан действовать в определенных рамках, установленных в результате законодательной деятельности государства.
Другой, не менее важный, компонент внешней среды - экономический. Он характеризуется действующими ценами, покупательной способностью, размером валового и других видов доходов, величиной сбережений, уровнем безработицы, условиями предоставления кредитов и общими экономическими условиями. На наш взгляд, тот факт, что неопределенность является принципиальной характеристикой экономической среды, не нуждается в каких-либо доказательствах. Однако уровень неопределенности, как известно, можно уменьшить, добыв хотя бы часть необходимой информации. В этом смысле маркетинговое исследование как один из способов получения маркетинговой информации представляется весьма полезным при принятии важных управленческих решений. Корректный анализ его результатов позволяет руководителям эффективно распределять экономический потенциал для достижения новых высот в бизнесе.
Обобщенная схема эконометрического моделирования рейтинговых оценок
Несмотря на популярность рейтинговых оценок, найти подробное описание процедур, с помощью которых они формируются, практически невозможно. Как правило, методики, которыми пользуются рейтинговые агентства, известны очень узкому кругу лиц и, фактически, являются секретным оружием агентства. Это создало ситуацию, когда отсутствие представления о механизмах, лежащих в основе формирования рейтингов, мешает пониманию истинного смысла этих оценок. Более того, во многих прикладных исследованиях встречается даже некорректное использование самого термина «рейтинг». Чаще всего в этих исследованиях рейтингами называют рэнкинговые оценки.
Основная причина искажений подобного рода, скорее всего, не в том, что допущены ошибки при формировании цели исследования или неправильно понимаются возможности данного аппарата, а в том, что для получения рейтингов используются методики, ориентированные на получение рэнкинговых оценок, обладающих несколько иными свойствами. В основе базового варианта этих методик лежит следующая схема расчета оценок интегрального типа: 1. Выбор показателей формирующих величину интегральной оценки. 2. Приведение показателей к сопоставимому виду (нормирование) с определением направления их действия на величину рассчитываемого показателя. 2. Определение весовых коэффициентов, устанавливающих вклад каждого показателя в интегральную оценку. 3. Расчет интегральной оценки в виде взвешенной линейной комбинации нормированных показателей. 4. Ранжирование оцениваемых объектов по величине полученного интегрального показателя. В некоторых схемах интегральный показатель формируют не как взвешенную сумму нормированных показателей, а как сумму рангов, которые присвоены оцениваемым субъектам в зависимости от значений отдельных показателей. Это не изменяет смысл получаемой оценки, как интегрального показателя.
Описанные базовые варианты, по сути, реализуют принципиальную схему расчетов интегрального показателя, допускающую всевозможного рода уточнения в зависимости от решаемой задачи. Причем, подвергаться конкретизации или целенаправленным изменениям в зависимости от специфики решаемой задачи может каждый этап описанной схемы. Это повышает универсальность и эффективность данного подхода при его использовании для обоснования управленческих решений. И все же полученные таким образом оценки нельзя считать рейтинговыми, так как они не могут выполнять ту роль, которая отводится рейтингам. Аргументация в пользу данного вывода основана на следующих замечаниях.
Прежде всего, заметим, что в интегральных оценках, полученных с помощью выше описанной схемы, доминируют фактографические данные и это с одной стороны повышает их объективность, а с другой - исключает возможность учесть в этих оценках риски, идентификация которых возможна только экспертным путем. В то же время оценки именно таких рисков являются обязательной составляющей рейтинговых оценок. В принципе процедура формирования интегральной оценки без труда может быть модифицирована таким образом, чтобы обеспечить включение субъективных элементов в интегральную оценку. Однако возможность включения в состав показателей, на основе которых рассчитывается интегральная оценка, экспертных мнений в виде, например, некоторого количества баллов не решает полностью данную проблему. В то же время нельзя оставить без внимания то обстоятельство, что рейтинги обладают свойствами рэнкингов, но проявляется это свойство в менее жесткой форме, что и порождает второе различие.
Смысл второго различия как раз в том и состоит, что с помощью рейтингов устанавливается нестрогий порядок, а с помощью рэнкингов - строгий порядок. Это различие можно было бы отнести в разряд несущественных, так как путем введения связных рангов задача установления строгого порядка сводится к задаче нестрого порядка. Однако проблема гораздо сложнее. По идее одинаковые рейтинги должны присваиваться в некотором смысле однородным, «похожим» между собой объектам. Однородность здесь понимается как принадлежность одному и тому же классу объектов, близких между собой по достаточно большому числу параметров. Но, как известно, многомерные задачи классификации не сводятся к одномерным, и поэтому классификация, основанная на близости интегральных оценок (связности рангов) во многих случаях будет отличаться от многомерной классификации. Следовательно, любые попытки построения рейтингов на основе интегральных оценок приводят к результатам, которые явно не обладают свойствами рейтинговых шкал.
Есть еще одна существенная причина, не позволяющая по интегральным оценкам строить рейтинговые шкалы. Известно, что в прикладных исследованиях чаще других применяются интегральные оценки с линейной структурой. Тривиальные примеры свидетельствуют о том, что линейная структура не исключает возможность получения одинаковых интегральных оценок для неоднородных субъектов. Таким образом, если руководствоваться значениями интегральных оценок, то одинаковые рейтинги могут быть приписаны неоднородным субъектам, а это явно противоречит нашему представлению о рейтинговых шкалах.
Следует также обратить внимание на почти полное отсутствие работ, посвященных фундаментальным исследованиям рейтинговой деятельности. Ес тественно, это не позволяет в полной мере осознать тот факт, что принципы рейтингового оценивания, по сути, являются основой для создания универсального аппарата,, который можно было бы применять при обосновании принимаемых решений. Одновременно это обстоятельство является сдерживающим фактором в распространении рейтинговых решений за рамки их традиционного применения.
Анализ известных укрупненных схем [84-86], которыми пользуются различные агентства для формирования рейтинговых оценок, показывает, что вместе со спецификой в этих схемах присутствуют элементы, являющиеся обязательными для процедур используемых при сравнении между собой объектов сложной структуры. Именно эти элементы имеет смысл положить в основу методики рейтингового оценивания не содержащей специфических элементов. Такой подход позволит сформировать аппарат рейтингового оценивания удобный для обоснования маркетинговых решений, связанных с выбором альтернативных вариантов в условиях риска и неопределенности.
Эконометрические модели в рейтинговых шкалах
Уточнение номинальной составляющей рейтинговой шкалы, полученной как результат многомерной классификации, целесообразно проводить с помощью эконометрической модели множественного выбора. Смысл уточнения заключается в том, чтобы путем изменения состава классов (если в этом возникнет необходимость) прийти к ситуации, когда эконометрическая модель, описывающая распределение субъектов по классам в зависимости от некоторого набора факторов, имеет высокий уровень достоверности. Процедура уточнения осуществляется в несколько приемов. Первоначально все классы нумеруются в произвольном порядке. Обычно нумерация начинается с нуля и в случае, если мы имеем J +1 класс, субъектам в зависимости от их принадлежности приписываются номера 0, 1,2,..., J. Затем строится специального вида регрессионная модель с зависимой переменной из этих номеров.
С помощью построенной таким образом модели осуществляется анализ классификации предыдущего этапа. Он проводится по нескольким критериям. Вначале устанавливается адекватность модели, для чего рассчитывается коэффициент Макфадцена, который показывает, насколько модель согласована с распределением субъектов по классам. Если значение коэффициента Макфадцена достаточно высокое, то корректировка номинальной составляющей минимальна, а возможно и вообще не потребуется. Противоположная ситуация требует значительных усилий по корректировке первоначального распределения субъектов по классам.
Механизм корректировки состоит в следующем. С помощью построенной модели проводятся расчеты распределения вероятностей возможной принадлежности каждого субъекта выделенным на первом этапе классам. Субъект остается в своем классе, если рассчитанная вероятность принадлежности этому классу самая высокая. Если это не так, то субъекту переприсваивается номер того класса, вероятность принадлежности к которому для данного субъекта самая высокая. После проведения полномасштабной корректировки в соответствии с выше описанным механизмом, заново строится модель и проверяется согласованность номинальной составляющей с реальными данными, которые используются для построения рейтинговой шкалы. Процедура корректировки может повторяться несколько раз до получения приемлемого результата.
Для реализации этого этапа можно воспользоваться мультиномиальной логит-моделью, которая, по сути, является обобщением известной логит-модели бинарного выбора. Ниже достаточно подробно описывается мультиномиальная логит-модель и некоторые детали, характеризующие особенность ее построения и анализа [61,175,183,184].
Вектор независимых переменных xf fz wj составлен из двух под-векторов, каждый из которых имеет собственную смысловую нагрузку. Компоненты вектора z;. принято называть атрибутами и понимать их как показатели, по которым различаются альтернативы. В свою очередь компоненты вектора w,-называют характеристиками, понимая под ними описание индивидуальных черт тех лиц, которые каким-то образом могли повлиять на формирование номинальной составляющей рейтинговой шкалы. В частном случае характеристики могут не включаться в модель и, тогда вектор независимых переменных будет состоять только из атрибутов. В специальных случаях характеристики можно использовать для формирования различных вариантов номинальной составляющей соответствующих, например, различным точкам зрения экспертов.
Решение этой системы с учетом того, что by = 0 осуществляется численно с помощью метода Ньютона - Рафсона. Компьютерная реализация устроена таким образом, и об этом уже говорилось, что нулевые значения получают параметры той модели, которая соответствует последней из указанных альтернатив. Другими словами, если бы мы захотели, чтобы Ь0 = 0, а не bj, то данные, соответствующие альтернативе с номером у = 0, должны быть введены последними.
Матрица состоит из J блоков, каждый из которых имеет размер по числу оцениваемых параметров, т.е. (т + 1)х(т + \), где т- число объясняющих переменных. Данные объясняющих переменных должны обеспечивать обратимость этой матрицы.
Практически нет строгих ограничений на количество оцениваемых альтернатив, однако следует помнить, что каждая новая альтернатива требует дополнительного введения в модель т +1 параметра. Например, если номи нальная составляющая рейтинговой шкалы представляла собой пять классов, то число блоков в системе равно 16 (J2 =16). Если увеличить номинальную составляющую всего на один класс, то число блоков становится равным 25. Естественно, это требует дополнительного набора данных о субъектах, по которым строится модель.
Построение эконометрической модели, с помощью которой настраивается номинальная составляющая рейтинговой шкалы, вызывает естественное желание оценить степень воздействия факторов на структуру этой составляющей. Однако коэффициенты модели трудно интерпретируемы. Нелинейный характер не позволяет непосредственно через коэффициенты проследить связь между уровнем вероятности и атрибутами (факторами). Поэтому для этих целей можно использовать только предельный анализ.
Таким образом, предельный эффект, получаемый при изменении 1-го атрибута (7-й независимой переменной) представляет собой произведение вероятности Р(_у; = j) на разность коэффициента стоящего перед / -ой переменной и средней величиной этого коэффициента. Предельный эффект зависит от атрибута, причем механизм этой зависимости реализуется через вероятность и через среднюю величину коэффициента, при определении которой задействована та же самая вероятность.
Анализ факторной обоснованности рейтинговых оценок
Отдельные элементы методики рейтингового оценивания могут использоваться для решения задач, которые связаны с анализом рейтинговых шкал, используемых в практическом маркетинге.
В принципе можно исследовать взаимосвязь с рейтингами любых показателей. Нас будут интересовать те, которые, по мнению экспертов, играют ключевую роль в задачах обоснования решений, связанных с выбором наиболее привлекательных районов для осуществления коммерческой деятельности. Среди этих показателей отберем следующие четыре: 1) объем промышленной продукции (работ, услуг) в действующих ценах, млн. руб.; 2) стоимость валовой продукции агропромышленного комплекса в действующих ценах, млн. руб.; 3) оборот розничной торговли (по всем каналам реализации) в действующих ценах, млн. руб.; 4) средняя зарплата, руб. Это тот же самый набор, который использовался при построении рейтинговой шкалы в предыдущем параграфе. Однако в рассматриваемой задаче рейтинги назначались вне зависимости от этих показателей. Кроме того, в отличие от ситуации предыдущего параграфа, здесь все субъекты рассматриваются в динамике и имеют место случаи, когда с течением времени происходит смена рейтинга у некоторых субъектов. Анализ динамики позволяет исследовать с помощью специально введенного коэффициента факторную обоснованность смены рейтинговых оценок.
Анализ данных, представленных в табл. 3.12, позволяет сделать вывод о том, что результаты моделирования с достаточным уровнем надежности подтверждают взаимосвязь исследуемых показателей с рейтингами. Только в пятнадцати случаях (все эти случаи выделены полужирным шрифтом) расчетные вероятности оказались не согласованными с рейтинговыми оценками.
Следует отметить, что степень уверенности, с которой модель подтверждает обоснованность зависимости рейтинга от соответствующих показателей, связана с вероятностным распределением. Появляется естественное желание ввести измеритель этой степени. К сожалению, традиционный измеритель в виде рангового коэффициента корреляции между установленными рейтингами и предсказанными моделью значениями в данном случае не будет адекватным.
Учитывая, что результатом моделирования рейтинговой оценки является вероятностное распределение, на наш взгляд, в этом измерителе целесообразно использовать энтропию, характеризующую неопределенность условий, в которых устанавливался рейтинг. Другими словами, измеритель, построенный на энтропии, будет отражать наличие и других альтернативных вариантов, которые могли бы иметь место при определении рейтинговой оценки.
Значения коэффициента (3.1) заключены между 0 и 1. Причем в тех случаях, когда рейтинговая оценка подтверждается расчетами, величина коэффициента показывает степень уверенности в этой оценке. Если же не подтверждается, то величина коэффициента отражает степень уверенности в том, что при определении рейтинга была допущена ошибка.
С течением времени показатели, характеризующие социально-экономическое развитие районов, меняются. Естественно, изменяются рейтинговые оценки, а также степень доверия к таким оценкам. Для анализа динамики эффектов, вызванных этими изменениями, удобно использовать коэффициент факторной обоснованности.
Проиллюстрируем проведенные рассуждения на примере Терновского района. Для этого сформируем табл. 3.11, анализ которой позволяет констатировать следующее: рост показателей социально-экономического развития района привел к повышению рейтинга. Изменение рейтинговой оценки обусловило соответствующее изменение коэффициента факторной обоснованности, что вполне объяснимо.
Так, в начале рассматриваемого здесь периода степень уверенности в том, что рейтинг, присвоенный Терновскому району, имеет факторную обоснованность, достаточно высока. Повышение рейтинга в следующем периоде связано с существенным ростом показателей и, естественно, высокой степенью уверенности в правомерности такой переоценки потенциальных возможностей района К у = 0,8398. Затем сохранившаяся положительная динамика показателей укрепила уверенность в высокой факторной обоснованности новой рейтинговой оценки.
Результаты расчетов, приведенных в табл. 3.17, свидетельствуют о том, что коэффициент факторной обоснованности снизился. Следовательно, увеличение стоимости валовой продукции АПК ведет к росту потенциальных возможностей Терновского района перейти в группу с более высокой рейтинговой оценкой. Таким образом, анализ чувствительности коэффициента факторной обоснованности рейтинговой оценки позволяет получать дополнительную информацию, с помощью которой удается понять, усиливаются ли позиции района в соответствующем рейтинговом классе (Кр увеличивается) или же происходящие изменения характеристик района могут перевести его в класс с другой рейтинговой оценкой {Kfr уменьшается).
