кластерный анализ

1. Кричевский М.Л., Мартынова Ю.А.
Использование методов машинного обучения для оценки инвестиционной деятельности различных регионов России // Вопросы инновационной экономики. (№ 4 / 2019).  
Приведены результаты применения методов машинного обучения, пригодных для оценивания инвестиционной деятельности различных регионов России. Базой данных, использованной в работе, являлся отчет Росстата за 2018 г., в котором содержатся сведения об инвестиционной активности всех российских регионов. Решение задачи доведено до получения информации о классе, к которому относится тот или иной регион. Примененные в работе алгоритмы машинного обучения были взяты из программного продукта MatLab 2018b. В результате проведенного исследования для решения поставленной задачи выбраны лучшие методы по точности классификации, с помощью которых можно судить о деятельности регионов России в области инвестиций. Показано использование полученных результатов для формирования оценки принадлежности нового наблюдения к конкретной категории.

Кричевский М.Л., Мартынова Ю.А. Использование методов машинного обучения для оценки инвестиционной деятельности различных регионов России // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Том 9. – № 4. – с. 1557-1572. – doi: 10.18334/vinec.9.4.41432.

---

2. Ротарь Т.С.
Эконометрический подход к оцениванию благосостояния населения Республики Саха (Якутия) // Экономика, предпринимательство и право. (№ 4 / 2019).  
Данная статья посвящена анализу основных индикаторов, формирующих благосостояние населения в Республике Саха (Якутия). Работа обладает новизной за счет попытки осуществить многомерную классификацию муниципальных образований исследуемого субъекта оссийской Федерации по ключевым индикаторам, формирующих благосостояние. Для раскрытия темы проведен корреляционно-регрессионный анализ с целью выявления основных факторов, оказывающих влияние на благосостояние населения Республики Саха (Якутия). Автором предложена эконометрическая модель зависимости среднедушевых доходов населения от социально-экономического уровня развития региона на основе, которой сформулированные выводы

Ротарь Т.С. Эконометрический подход к оцениванию благосостояния населения Республики Саха (Якутия) // Экономика, предпринимательство и право. – 2019. – Том 9. – № 4. – с. 339-354. – doi: 10.18334/epp.9.4.41499.

---

3. Лысенко Е.А., Майорова Л.Н.
Кластерный анализ предприятий сферы сельскохозяйственного туризма // Российское предпринимательство. (№ 3 / 2019).  
В статье представлены результаты исследования, целью которого являлось проведение кластерного анализа предприятий сферы сельскохозяйственного туризма и их идентификация в соответствии со структурой получаемых доходов, а также исследование важнейших факторов эффективности использования ограниченных ресурсов и рычагов повышения деловой активности предприятий сферы сельскохозяйственного туризма. Характерной особенностью оценки хозяйственного состояния предприятий сельскохозяйственного туризма, является достаточно большое количество показателей, которые образуют многомерные векторы. Проведенный в статье анализ позволил авторам выявить, что предприятия, в которых доминируют доходы от сельскохозяйственного производства, проявляют низкую эффективность, как по основному виду деятельности, так и в реализации туристического потенциала. Предприятия, специализирующиеся исключительно на производстве туристического продукта, не достигают максимальных показателей реализации своего туристического потенциала. А предприятия, которые сочетают практически равные доли сельскохозяйственной и туристической деятельности, занимают промежуточное положение по всем показателям эффективности. Предлагается увеличение объемов производства сельскохозяйственной продукции, сокращение производственных затрат, рост выручки и прибыли, получаемой от реализации продукции для достижения экономической эффективности.

Лысенко Е.А., Майорова Л.Н. Кластерный анализ предприятий сферы сельскохозяйственного туризма // Российское предпринимательство. – 2019. – Том 20. – № 3. – с. 679-696. – doi: 10.18334/rp.20.3.40453.

---

4. Маслюкова Е.В., Зайцева Ю.Ю.
Занятость в неформальном секторе: количественные методы анализа // Экономика труда. (№ 4 / 2017).  
В статье анализируются особенности занятости в неформальном секторе экономики, рассматриваются количественные методы и модели, используемые для оценки уровня развития занятости в неформальном секторе экономики. Проведен статистический анализ занятости в неформальном секторе экономики России. В помощью кластерного анализа выявлено три типа региональных рынков труда, соответствующих выделенной структуре факторов занятости в неформальном секторе экономики с точки зрения уровня напряженности на рынке труда. Обосновано, что неоднородность региональных рынков труда с точки зрения показателей напряженности на данном рынке можно рассматривать как одну из причин занятости в неформальном секторе.

Маслюкова Е.В., Зайцева Ю.Ю. Занятость в неформальном секторе: количественные методы анализа // Экономика труда. – 2017. – Том 4. – № 4. – с. 423-430. – doi: 10.18334/et.4.4.38409.

---

---

5. Баринова В.А., Дробышевский С.М., Еремкин В.А., Земцов С.П., Сорокина А.В.
Типология регионов России для целей региональной политики // Российское предпринимательство. (№ 23 / 2015).  

В работе представлены методика и основные результаты типологизации регионов России. При применении кластерного анализа были выявлены четыре основных типа регионов, требующие дифференцированной политики – «отстающие», «средние», «сырьевые» и «инвесторы и лидеры».

Баринова В.А., Дробышевский С.М., Еремкин В.А., Земцов С.П., Сорокина А.В. Типология регионов России для целей региональной политики // Российское предпринимательство. – 2015. – Том 16. – № 23. – с. 4199-4204. – doi: 10.18334/rp.16.23.2161.

---

6. Резанов К.В., Катин А.В.
Кластерный анализ как инструмент управления инвестиционной привлекательностью объектов // Российское предпринимательство. (№ 6 / 2015).  

В данной статье проанализирована возможность использования кластерного анализа для группировки предприятий по интегральным оценкам факторов их инвестиционной привлекательности. Авторами обосновывается необходимость разработки управляющих воздействий со стороны государства в целях повышения инвестиционной привлекательностью отрасли (региона).

Резанов К.В., Катин А.В. Кластерный анализ как инструмент управления инвестиционной привлекательностью объектов // Российское предпринимательство. – 2015. – Том 16. – № 6. – с. 833-852. – doi: 10.18334/rp.16.6.144.

---

7. Селютин С.В.
Кластерный анализ стран мира по уровню развития атомной энергетики // Российское предпринимательство. (№ 6 / 2013).  
В статье рассмотрена методика кластерного анализа для определения уровня развития атомной энергетики ведущих атомных держав.

Селютин С.В. Кластерный анализ стран мира по уровню развития атомной энергетики // Российское предпринимательство. – 2013. – Том 14. – № 6. – с. 32-38. – url: https://creativeconomy.ru/lib/8059.

---

8. Никифорова О.П.
Классификация регионов по уровню развития локальных продовольственных рынков // Российское предпринимательство. (№ 5 / 2013).  
Ранжируя регионы по уровню развития и взаимодействия локальных продовольственных рынков, автор условно относит их к кластерам высокого уровня, среднего и низкого. Такая градация позволяет определить, какие регионы способны сами обеспечить себя продуктами, а какие нуждаются в поставках извне. Представленная в статье классификация может быть полезна для принятия управленческих решений в области государственного регулирования продовольственных рынков.

Никифорова О.П. Классификация регионов по уровню развития локальных продовольственных рынков // Российское предпринимательство. – 2013. – Том 14. – № 5. – с. 118-123. – url: https://creativeconomy.ru/lib/8031.

---

9. Гордячкова О.В.
Кластерный анализ привлечения иностранных инвестиций российскими регионами // Российское предпринимательство. (№ 3 / 2013).  
В статье рассматривается инвестиционная активность регионов страны по привлечению иностранных инвестиций, выявленная на основе кластерного анализа. Тема актуальна в связи с усиливающейся дифференциацией регионов по распределению иностранных инвестиций. Полученные результаты могут использоваться руководством субъектов федерации для оценки эффективности проводимой ими политики по привлечению иностранных инвестиций.

Гордячкова О.В. Кластерный анализ привлечения иностранных инвестиций российскими регионами // Российское предпринимательство. – 2013. – Том 14. – № 3. – с. 116-121. – url: https://creativeconomy.ru/lib/7990.

---

10. Борисова В.В.
Оценка уровня воспроизводства основных фондов на автомобилестроительных предприятиях с помощью методики кластерного анализа // Креативная экономика. (№ 7 / 2012).  
Статья посвящена исследованию предприятий автомобилестроительной отрасли по уровню воспроизводства основных фондов во взаимосвязи с уровнем их финансового развития. Использование методики кластерного анализа позволило сформировать однородные группы предприятий и оценить их позиции в выбранных группах в динамике.

Борисова В.В. Оценка уровня воспроизводства основных фондов на автомобилестроительных предприятиях с помощью методики кластерного анализа // Креативная экономика. – 2012. – Том 6. – № 7. – с. 47-52. – url: https://creativeconomy.ru/lib/4763.

---

11. Жакашев Б.Р.
Особенности развития хлопково-текстильной промышленности в Казахстане // Российское предпринимательство. (№ 1 / 2012).  
В статье показаны предпосылки применения кластерного подхода для развития региональной экономики. Предложена кластерная модель по переработке хлопка. Разработаны пути повышения эффективности производства текстильной промышленности в условиях экономического роста.

Жакашев Б.Р. Особенности развития хлопково-текстильной промышленности в Казахстане // Российское предпринимательство. – 2012. – Том 13. – № 1. – с. 190-195. – url: https://creativeconomy.ru/lib/7257.

---

12. Ивашков А.О.
Классификация субъектов РФ по уровню потенциала в сфере развития ипотечного жилищного кредитования // Российское предпринимательство. (№ 8 / 2011).  
В статье анализируется потенциал ипотечного жилищного кредитования в субъектах Российской Федерации. Выделены группы российских регионов, объединенных по признаку потенциала, даны рекомендации о формах осуществления кредитования для каждой из групп.

Ивашков А.О. Классификация субъектов РФ по уровню потенциала в сфере развития ипотечного жилищного кредитования // Российское предпринимательство. – 2011. – Том 12. – № 8. – с. 98-103. – url: https://creativeconomy.ru/lib/7029.

---

13. Исупова А.Н.
Оценка факторов формирования нового вида услуги в инфраструктуре рынка // Российское предпринимательство. (№ 5 / 2009).  
Статья посвящена проблеме выбора методики оценки факторов для формирования нового вида услуги в инфраструктуре рынка – предоставления в аренду мобильных выставочных стендов. Автор оценивает факторы, влияющие на формирование этого вида предпринимательства, и выявляет с помощью предложенной Q-методологии три типа потребителей мобильных выставочных стендов.

Исупова А.Н. Оценка факторов формирования нового вида услуги в инфраструктуре рынка // Российское предпринимательство. – 2009. – Том 10. – № 5. – с. 119-124. – url: https://creativeconomy.ru/lib/5267.

---

14. Балдин А.В., Борисевич В.Б., Нестеренко В.И.
Факторный и кластерный анализ основных показателей производственной деятельности предприятий транспортного комплекса // Российское предпринимательство. (№ 1 / 2006).  
Оценка финансового состояния — это признанный инструмент выявления неблагополучной ситуации в экономике организации. Она дает возможность не только констатировать улучшение или ухудшение положения организации, но и измерить вероятность ее банкротства. Очень часто руководству необходимо иметь оперативную информацию о состоянии как отдельных подразделений, так и общем состоянии всего предприятия. Если количество подразделений велико, то актуальной является задача разбиения всей их совокупности на группы (кластеры), которые включают в себя предприятия, близкие по своему финансовому положению. Проведение аудита сразу всех подразделений весьма трудоемко, поэтому нами предлагается формальная процедура разбиения всей совокупности подразделений на группы с использованием классических методов факторного и кластерного анализа.

Балдин А.В., Борисевич В.Б., Нестеренко В.И. Факторный и кластерный анализ основных показателей производственной деятельности предприятий транспортного комплекса // Российское предпринимательство. – 2006. – Том 7. – № 1. – с. 56-58. – url: https://creativeconomy.ru/lib/1566.

---

---

Продолжить поиск в библиотеке по запросу «кластерный анализ»?