Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Эконометрическое моделирование рейтинговых оценок в задачах обоснования маркетинговых решений тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Воищева, Ольга Станиславовна
Место защиты	Воронеж
Год	2007
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Эконометрическое моделирование рейтинговых оценок в задачах обоснования маркетинговых решений"

На правах рукописи

ВОИЩЕВА Ольга Станиславовна

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЙТИНГОВЫХ ОЦЕНОК В ЗАДАЧАХ ОБОСНОВАНИЯ МАРКЕТИНГОВЫХ РЕШЕНИЙ

Специальность. 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

ЗОБ28Т5

Воронеж - 2007

003062875

Работа выпонена в Воронежском государственном университете

Научный руководитель доктор экономических наук,

профессор

Давние Валерий Владимирович

Официальные оппоненты доктор экономических наук,

профессор

Попова Елена Витальевна,

доктор экономических наук, профессор

Беленов Олег Николаевич

Ведущая организация Воронежская государственная

технологическая академия

Защита состоится л 29 мая 2007 года в 11.30 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета ДМ 212.037 09 Воронежского государственного технического университета по адресу 394026, г Воронеж, Московский просп, 14

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного технического университета

Автореферат разослан л 27 апреля 2007 года

Ученый секретарь

диссертационного совета Мяснянкина О В

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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 Jto 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 заключается в следующем Удобство практического использования и легкость интерпретации рейтинговых шкал создают илюзию 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, необходима разработка специальной методики, в которой дожно найти отражение все многообразие задач практического маркетинга

Степень разработанности проблемы. Различными аспектами рейтингового оценивания на диссертационном уровне занимались такие исследователи, как JIН Андрианова, О И Богатов, Н.В Волочай, О.Ю Ивановская, Ю С Кар-пузов, А В Коренков, О К Коробкова, О В Котова, Е Ю Крамар, В И Маляв-ко, 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, С Ю Хасяновой, А М Кар-минского, Н В Кузнецовой, JIФ Манакова, В В Моисеенко, А О Недосекина, Э Ю Околеловой, А А Пересецкого, А Е Петрова, С К Семенова, R Kaplan, G Urwits, R Levich, G Majnoni, С Remhart, 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

Рабочая гипотеза исследования базируется на совокупности концептуальных позиций автора, определяющих перспективные направления в развитии методов обоснования маркетинговых решений на основе эконометрического моделирования рейтинговых оценок Данный подход открывает возможности для проведения допонительного анализа ситуаций альтернативного выбора, что способствует снижению рисков в практическом маркетинге

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,

1 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 выпонена 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 пягпопта специальности 08 00 13 Ч 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 эконометрические модели, что, в свою очередь, открывает новые возможности для анализа и получения допонительной 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 предприятиями финансового и реального секторов в качестве инструмента для получения допонительной 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 эко-нометрического моделирования рейтинговых оценок, методика рейтинговой оценка сбалансированности информационных и организационно-технических х?р?сгерисЩк ^оппопятиштого \уеЪ-сайта) используются пои 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, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежит [1, 10] В [2] предложена схема энтропийного анализа ситуаций, возникающих в процессе маркетинговой деятельности, а также процедура оценки рейтинговой сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа В [3J разработана схема энтропийного анализа надежности рейтинговой шкалы, в [4] описан подход к анализу стабильности экономических процессов, в [5] указана специфика прогнозирования сбыта для предприятий мебельной отрасли В [6] предложена методика оценки уровня сбалансированности характеристик web-сайтов, в [7] раскрыты прикладные возможности моделей с качественной зависимой переменной для решения задач формирования характеристического портрета потребителя, в [8] разработан коэффициент факторной обоснованности рейтинговых оценок, в [9] предложена процедура выбора web-сайта с целью проведения эффективной рекламной кампании, в [11] уточнено понятие рейтинга, в [12] осуществлена систематизацию математических методов и моделей, используемых в задачах обоснования маркетинговых решений, в [13] разработана общая схема эконо-метрического моделирования рейтингов

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 196 наименований, в тч 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 эконо-метрического 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.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

1. Обобщенная схема эконометрического моделирования рейтинговых оценок

Несмотря на популярность рейтинговых оиенок. найти подробное описание процедур, с помощью которых они формируются, практически невозможно Как правило, методики, которыми пользуются рейтинговые агентства, известны очень узкому кругу лиц 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

3 Определение весовых коэффициентов, устанавливающих вклад каждого показателя в интегральную оценку

4 Расчет интегральной оценки в виде взвешенной линейной комбинации нормированных показателей

5 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 выпонять ту роль, которая отво-

дится 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 Ч 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 балов не решает поностью 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 дожны 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 поное отсутствие работ, посвященных фундаментальным исследованиям рейтинговой деятельности Естественно, это не позволяет в поной мере осознать тот факт, что принципы рейтин-

гового 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

Аня низ известных укрупненных схем. 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

Основной список элементов, включаемых в технологию формирования рейтингов, выглядит следующим образом

1 Модель состояния и поведения оцениваемого субъекта, отражающая основные процессы и взаимосвязи между ними, с помощью которых генерируются значения показателей, используемых при формировании рейтингов

2 Процедуры, с помощью которых на основе модели формируются показатели, характеризующие текущее состояние субъекта и позволяющие оценить тенденции его развития

3 Источники информации, обеспечивающие получение данных, на основе которых формируется рейтинговая оценка

4 Методы оценки надежности субъектов в определенных областях деятельности на основе анализа показателей и других источников информации, в том числе и экспертных оценок

5 Способы отражения оценок состояния субъектов на рейтинговую шкалу, градации которой соотнесены с рекомендациями по ведению деловой политики

6 Акт присвоения субъекту рейтинга в соответствующей области с учетом существующих тенденций и ожидаемых событий, реализация которых может способствовать повышению или понижению рейтинговой оценки

7 Предложения по обоснованию принимаемых решений на основе рейтинговых оценок

Перечисленные элементы носят, довольно, общий характер и могут служить только ориентиром для создания специального вида процедур, включаемых в схему формирования рейтингов Это позволяет даже при одном и том же составе обязательных элементов строить различные варианты схем Каждая такая схема обеспечивает получение уникальных расчетных величин По этим величинам идентифицируется рейтинговый уровень Причем, несмотря на различие самих величин рейтинговый уровень, как правило, получается один и тот же Этому способствует свойство рейтинговых шкал, в соответствии с которым один и тот

же уровень может присваиваться целому классу (группе) субъектов Поэтому вопрос о точности рейтинговых оценок, как правило, не рассматривается Более важной для них характеристикой является надежность, обеспечивающая соответствующую надежность решению, принятому с учетом рейтинга В связи с этой особенностью впоне естественным выглядит использование для получения рейтинговых оценок методов кластерного анализа и экспертного оценивания Ли методы хотя и не обеспечивают высокого уровня шчшли ь Приводимых расчетах, но зато обеспечивают получение оценок со свойствами рейтинговых шкал

Несмотря на то, что рейтинги в основном используются в ситуациях альтернативного выбора, однако в схемах их формирования, как правило, не обнаруживается явное использование информации, полученной в результате сравнения оцениваемого субъекта с другими субъектами Это создает илюзию, что рейтинги обладает свойством абсолютной оценки На самом деле это не так Рейтинговые агентства имеют опыт, у них накапливается информация о других субъектах и, естественно, эта информация в виде результатов неявного сравнения оказывает воздействие на формируемый рейтинг Это важный момент и он дожен быть учтен в процедуре формирования рейтингов разрабатываемой методики Без сомнения, ориентированная на построение рейтинговых оценок, используемых в практике обоснования маркетинговых решений, эта методика дожна не только предусматривать использование информации о результатах сравнения субъектов между собой, но и включать в состав своих основных элементов саму процедуру сравнения Причем в нашем случае процедура сравнения является самым важным элементом формирования рейтинговой оценки

В методике, которая по замыслу представляет собой инструмент обоснования маркетинговых решений, при всей ее универсальности, дожна найти отражение специфика решаемых в маркетинге задач Прежде всего, эта специфика естественным образом проявляется в показателях, на основе которых формируются рейтинги и оцениваются ситуации, требующие принятия соответствующих решений Проблема возникает при обработке этих показателей Они имеют разную природу и, естественно, возникает необходимость применения методов, обеспечивающих обработку данных, имеющих количественную и качественную формы представления

Общая схема методики, илюстрирующая логику формирования рейтинговых оценок и методы, необходимые для реализации всего комплекса расчетов, приведена на рис

Нетрудно обнаружить, что главным элементом этой схемы является классификация Если опустить вспомогательные операции, то расчеты рейтинговых оценок начинаются с разделения исследуемых субъектов на однородные в некотором смысле классы, затем классы уточняются, и только после этого строится модель, с помощью которой устанавливается рейтинг

Смысл построения именно такой схемы продиктован тем, что прежде чем получить рейтинговые оценки необходимо сформировать рейтинговую шкалу, в соответствии с которой субъектам дожны присваиваться рейтинги Фактически заложенные в методику идеи позволяют с одной стороны обобщить основные принципы рейтингового оценивания, а с другой - абстрагироваться от некоторых чрезмерно специфических черт, имеющих место при решении частных задач

ЭТАП ! МЕТОД/МОДЕЛЬ

Рис Обобщенная схема эконометрического формирования рейтингов

Значительная часть расчетов основана на экспертных оценках или использует экспертные оценки Это естественно, так как в процессе формирования рейтингов приходится решать слабо формализованные задачи Это характерно для всех известных систем, применяемых рейтинговыми агентствами В предлагаемой методике экспертные методы используются как в качестве самостоятельных процедур, так и в сочетании с другими методами Но они не являются доминирующим аппаратом

Особое место в методике отведено эконометрическим моделям с качественной зависимой переменной Это модели, которые только начинают использоваться для решения задач прикладного характера На их основе удается построить распознающую систему, позволяющую для любого субъекта оценить вероятность, с которой ему присваивается рейтинговая оценка Решение, выдаваемое в виде вероятностного распределения, хотя и не очень привычно, но содержит в себе об оцениваемом субъекте гораздо больше информации, чем детерминированное решение Благодаря этой допонительной информации определяется степень справедливости рейтинговой оценки, а также вероятности возможного присвоения субъекту других рейтингов

Важным моментом реализуемого в методике подхода является возможность анализа в его рамках факторного воздействия на ожидаемую смену рейтинга Подобного рода анализ, хотя и имеет смысл для небольших изменений факторов, однако с его помощью удается установить основные тенденции желаемых изменений в состоянии субъекта

В целом методика свободна от специфики частных задач, ориентирующих на применение в узких предметных областях, и это превращает ее в инструмент обоснования принимаемых решений в маркетинговой деятельности В диссертации подробно рассмотрены все методы, используемые в методике кластерный анализ, экспертное оценивание, эконометрического моделирование дискретного выбора.

2. Риски рейтинговых решений в маркетинге и методы их оценки

Риски в рейтинговом оценивании, как правило, не рассчитываются Причин много, но основная, по нашему мнению, в трудности их идентификации и отсутствии интерпретируемых измерителей уровня риска тех ситуаций, в которых решение принимается на основе рейтингов

Имеет право на существование и другая точка зрения, в соответствии с которой рейтинговые оценки формируются с учетом рисков и, поэтому нет смысла поднимать вопрос о том, что уже один раз учтено Абсолютизация надежности рейтинговых оценок скорее заблуждение, чем достаточно обоснованный факт Ошибки, порождающие риск, могут быть допущены как при формировании рейтинговой шкалы, так и в процессе присвоения рейтинга соответствующему субъекту

Несмотря на отсутствие единой точки зрения, ниже излагается один из возможных подходов к исследованию проблемы рисков в рейтинговом оценивании В соответствии с этим подходом оценка надежности рейтинговых решений дожна являться обязательным элементом предлагаемой в диссертации методики

Смысл предлагаемого подхода в выявлении факторов, порождающих риск-ситуации, и оценка их воздействия на риск и его уровень, когда решение связано с выбором наиболее приемлемой альтернативы Это сложная задача, предусматривающая построение специальных моделей, обеспечивающих получение адекватного представления о характере и силе факторов порождающих неуверенность в результатах принимаемых рейтинговых решений

Изложение предлагаемого подхода начнем с рассмотрение упрощенного случая, в котором требуется принять решение по поводу выбора одной из двух альтернатив Формализацию данной ситуации удобно осуществлять с помощью модели бинарного выбора, которая обеспечивает проведение предельного анализ степени воздействия факторов непосредственно на уровень риска Ситуация бинарного выбора в задачах принятия решений встречается довольно часто и, по сути, является базовым элементом любой схемы управления Она легко обобщается на случай множественного выбора Кроме того, будем предполагать, что случаи, связанные с выбором одной из двух альтернатив, повторяются неоднократно, но реальность условий, в которых принимается решение, варьирует от ситуации к ситуации Сами условия многогранны и могут быть описаны некоторым вектором показателей х = (хх, х2, .., хт) Другими словами, имеется возможность сформировать выборочное множество наблюдений, описывающих результаты альтернативного выбора Как только выборочная совокупность сформирована, появляется реальная возможность построения экономет-рической модели

Как известно, риски принято делить на стартовые и финальные Сразу заметим, что риск принятого решения (финальный) можно снижать путем проведения различного рода мероприятий, в то время как снижение риска принимаемого решения (стартового) достигается только за счет уточнения вероятностного распределения альтернатив В свою очередь, вероятности зависят от условий, в которых принимается решение и, возможно, от условий, в которых принятое решение будет реализовываться В диссертационной работе подробно описывается механизм этой зависимости

Применение логит-модели в риск-анализе факторов основано на частных производных ожидаемой функции полезности, которые с учетом того, что

Б(хЬ) = ех1'(1 + ехв)~' - логистическая функция, могут быть записаны в виде

^М = Р(х,Ь)(1-Р(х1Ь)Ж, (1)

где Ь - вектор оценок коэффициентов модели.

Полученное выражение называется предельной полезностью фактора и интерпретируется как величина, на которую изменяется функция полезности при изменении фактора на единицу в ситуации, описываемой г-м наблюдением Интерпретация практически не отличается от той, которой пользуются в классическом регрессионном анализе, однако механизм формирования предельной величины не так прост, как в линейной модели, и представляет собой взаимодействие двух составляющих, каждая из которых вносит свой специфический вклад в предельный эффект и требует особого рассмотрения Более того, формула (1) представляет собой известное логистическое выражение, которое при определенных условиях порождает хаос, и, следовательно, можно предположить, что есть ситуации, в которых результат воздействия фактора на вероятность выбора не предсказуем

Так как для случая бинарного выбора

сг2 = Р(хЬ)(1-Р(хЬ)), (2)

то предельный эффект пропорционален квадрату риска Таким образом, чем выше риск, тем выше степень воздействия фактора на ожидаемую полезность и, следовательно, за счет изменения фактора в данной ситуации ощутимеи происходит перераспределение вероятностей между альтернативами выбора

Из (2) легко сделать вывод, что если у фактора положительная предельная полезность, то для снижения риска в ситуации, когда Р(хЬ) > 0,5 его нужно увеличивать, а в ситуации Р(хЬ) < 0,5- уменьшать На основе результатов предлагаемого анализа можно делать выводы практического характера, помня при этом, что они имеют смысл при весьма незначительных изменениях факторов

Если продифференцировать (2) по к -му фактору, то получим предельную величину воздействия фактора на риск

= О"2 (1 - 2 Р(хЬ))Ь4, (3)

которая показывает, что при Ьк> 0 и Р(хЬ) < 0,5 увеличение фактора способствует росту риска, а при Ък > 0 и Р(хЬ) > 0,5 - снижению риска, если все остальные факторы зафиксированы

Вместе со снижением риска уменьшается и уровень энтропии

Н = -Р1о82Р-(1-Р)1оё2(1-Р), (4)

что свидетельствует о снижении неопределенности ситуации, в которой делается выбор Энтропия, по сути, является моделью, адекватно отражающей уровень неопределенности той ситуации, в которой принимается решение

Обычно связь между риском и неопределенностью понимается на интуитивном уровне Здесь же эта зависимость подтверждается на формальном уровне Максимальному уровню энтропии отвечает максимальный риск. Соответственно, минимальному уровню энтропии - минимальный риск

Кроме того, анализ факторных возможностей снижения риска удобно проводить с помощью коэффициента абсолютного уклонения от риска, который для построенной функции полезности имеет вид

дЩу, I х,)/Эх,,

Интерпретация этого коэффициента позволяет сделать вывод, что для снижения риска за счет изменения к -го фактора действовать нужно избирательно Если Е(х,Ь)< 0,5, то прирост фактора только усилит ситуацию, в которой следует уклоняться от риска, а в случае Р(х,Ь)> 0,5 ситуация становится противоположной

Обобщая бинарный выбор на ситуацию множественного выбора, рассмотрим предельный эффект мультиномиальной модели

Ъ1ГЪл-\ (6)

Он является отправным моментом для исследования стартового риска Обычно интерес вызывает анализ конкретной ситуации Пусть это ситуация с номером I Тогда неопределенность выбора в г -й ситуации можно определить с помощью выражения

Н,=-РД10Е2Р,7 (7)

Если вероятность изменяется на величину предельного эффекта д , то естественно изменяется и величина энтропийного показателя

Н, + ДН, =-Е(Ри + ^)1об1(Ри + <Уу). (8)

При Д Н, < 0, увеличение соответствующего фактора снижает уровень неопределенности множественного выбора в г-й ситуации на величину ДН, Если неравенство в противоположную сторону, то тоже самое изменение фактора увеличивает уровень неопределенности

Величину ДН, будем называть предельным информационным эффектом, имея в виду с одной стороны содержательный смысл этой величины, а с другой - механизм ее определения через предельный эффект фактора Понять в каких гитуяттиях слелует ожидать отрицательное значение предельного информационного эффекта, а в каких положительное - весьма сложно Гораздо проще вычислить Д Н, как разность между значениями, определяемыми в соответствии с

(7) и (8) И все же рассмотрим механизм формирования величины предельного информационного эффекта

АН, = ^у)1оё2(РД+ + Р1у 1о8з Р,у =

;=0 " у=0 ^

Полученная величина дожна быть отрицательной, чтобы увеличение соответствующего фактора снизило неопределенность ситуации множественного выбора Знак полученного выражения зависит от ду Причем одновременно для

всех J предельный эффект 5у не может иметь один и тот же знак, так как в его

составе сомножитель равный отклонению Ъ, - Ь,.

Для каждой г -й ситуации множественного выбора можно записать

76/" 7е/+

- ,Аоё2р (Ру+^)1о82

/т. с- Л

где J (</+)~ множество тех вариантов, для которых Ъ1} - Ъ, имеет отрицательный (положительный) знак Следовательно, знак Л Н, определяется знаком верхних слагаемых, если они по величине превосходят нижние и наоборот, если не превосходят Значения этих сумм различны для разных г, а это значит, что в одних ситуациях предельный эффект будет направлен на снижение неопределенности, а в других - на повышение

В моделях множественного выбора энтропийный анализ играет важную роль, так как лицу, принимающему решение, необходима оценка уровня неопределенности смоделированной ситуации и возможные варианты ее снижения В нашем случае среднюю величину энтропийного коэффициента мы будем понимать как риск шкалы, на основе которой субъектам присваиваются рейтинги Для каждого конкретного решения также рассчитывается энтропийный коэффициент, который является характеристикой индивидуального риска Чем ниже величина энтропийного коэффициента, тем выше информационная надежность решения

3. Анализ факторной обоснованности рейтинговых оценок

Следует отметить, что степень уверенности, с которой модель множественного выбора с упорядоченными альтернативами подтверждает обоснованность зависимости рейтинга от соответствующих показателей, связана с веро-

ятностным 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 устанавливася рейтинг. Другими словами, измеритель, построенный на энтропии, будет отражать наличие и других альтернативных вариантов, которые могли бы иметь место при определении рейтинговой оценки Предлагаемый измеритель будем называть коэффициентом факторной обоснованности рейтинговой оценки и рассчитывать по формуле

где Нтах = Ч Ч ~~ максимально возможный уровень энтропии, т

т - количество рейтингов,

Н,= ру - энтропия рейтинга, установленного для г-го объекта;

рц - вероятность, с которой г-й объекту приписываетсяу-й рейтинг

Значения коэффициента (11) 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

В диссертационной работе представлены результаты исследования, проведенного с целью выявления факторного влияния на рейтинговые оценки инвестиционной привлекательности районов Воронежской области и последующему выбору из них наиболее привлекательных для осуществления коммерческой деятельности

Предполагается, что каждому из рассматриваемых субъектов присвоен соответствующий рейтинг

0, если I Ч й субъект имеет самый высокий рейтинг,

1, если I Ч й субъект имеет высокий рейтинг, у1 - Х 2, если г - й субъект имеет средний рейтинг,

3, если I - й субъект имеет низкий рейтинг,

4, если I - й субъект имеет самый низкий рейтинг

В принципе можно было бы исследовать взаимосвязь с рейтингами любых показателей У нас вызвали интерес лишь 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 были отобраны следующие четыре 1) объем промышленной продукции (работ, услуг) в действующих ценах, мн руб (л^), 2) стоимость валовой продукции агропромышленного комплекса в действующих ценах, мн руб (х2), 3) оборот розничной торговли (по всем каналам реализации) в действующих ценах, мн руб (х3), 4) средняя зарплата, руб (хА )

С использованием системы ЯТАИБИСЛ была построена логит-модель множественного выбора с упорядоченными альтернативами 1,15 63+0,0005дгД +0,0092х,2 +0,0088*,3 +0,0066х,4

Р(у,=о)=

-31,1563+0,0005л,, +0,0092*,2 +0,0088х,3 +0,0066*,.,

е~29,3368+0,0005*,, +0,0092*(2 +0,0088*,, +0,0066*,4 ~ 0 _ ~ ^-29,3368+0,0005*,, +0,0092*,2 +0,0088*,3+0,0066*,4 ~ ""

Р(У,=2) =

Р(У,=3) = :

е-27>3755+0,0005дг|1+0,0092*|2+0,0088*|3+0>006б*14 | + -27,3755+0, 0005Ц+0,0092*,2+0,0088*,3+0,0066*, 4

-р(у, =0)-Р(у1=1),

17,0158+0,0005*,,+0,0092*,2+0,0088*13+0,00б6*,4

^ + е-17,0158+0)0005*|1+0,0092*12+0,0088*1з+0)0066*,4

-Р(у1=0)-Р(у|=1)-Р(у(=2),

Р(у, =4) = 1-Р(у, = 0)-Р(у, =1)-Р(у, =2)-Р(у, =3)

Величина индекса отношения правдоподобия Макфадцена, равная 0,69, позволила сделать вывод об адекватности построенной модели

Данная модель обеспечивает расчет вероятностей, с которыми каждому району в зависимости от его показателей может быть присвоен один из рейтингов Анализ результатов моделирования подтвердил достаточно тесную взаимосвязь исследуемых показателей с рейтингами

Однако 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 коэффициеш факторной обоснованности

Проилюстрируем проведенные рассуждения на примере Терновского района Для этого сформируем табл 1, анализ которой позволяет констатировать следующее рост показателей социально-экономического развития района привел к повышению рейтинга Изменение рейтинговой оценки обусловило соответствующее изменение коэффициента факторной обоснованности, чш Епоне о о ъ я с ^ ы \ .1 п

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, естёственно, высокой степенью уверенности в правомерности такой переоценки потенциальных возможностей района К} = 0,8398. Затем сохранившаяся положительная динамика показателей укрепила уверенность в высокой факторной обоснованности новой рейтинговой оценки И, наконец, продожающийся рост показателей, приближая район к группе с рейтингом, выше присвоенного, снижает факторную обоснованность в связи с появлением реальной возможности (Р2 = 0,2649) перехода в группу с более высоким рейтингом

Таблица 1

Характеристики Терновского района в динамике (2002-2005гг )

Л Показатели Вероятности Кр

хх *2 *3 х4 Ро р2 Р3 Р4

4 32,7 387,9 182,3 1598,7 0,0000 0,0000 0,0000 0,2125 0,7875 0,6786

3 42,9 470,9 207,1 2040 0,0000 0,0000 0,0004 0,9292 0,0704 0,8398

3 45 405,8 228,3 2493 0,0001 0,0006 0,0047 0,9888 0,0057 0,9568

3 56,6 447,7 282,1 3044,4 0,0111 0,0536 0,2649 0,6703 0,0001 0,5479

Чтобы убедиться в имеющей место факторной зависимости рейтинговых оценок, рассчитаем для каждого района средние за период с 2002 по 2005гт коэффициенты К^ (табл 2)

Представленные в табл. 2 результаты Позволяют сделать вывод, что между рейтинговыми оценками инвестиционной привлекательности районов и показателями, характеризующими их социально-экономическое развитие, существует взаимосвязь Эта взаимосвязь оценивается величиной коэффициента факторной обоснованности

Модель позволяет также оценить предельные эффекты включенных в нее факторов. В силу нелинейности модели эти эффекты зависят от характеристик субъекта Рассчитанные для Терновского района предельные эффекты по всем факторам приведены в табл 3

Из табл 3 видно, что в наибольшей степени изменение распределения происходит под влиянием предельных эффектов факторов х2 (стоимость валовой продукции АПК) и х2 (оборот розничной торговли) Впоне естественно, что

на рейтинг инвестиционной привлекательности сельскохозяйственных районов сильнее других влияют именно эти факторы

Таблица 2

Средние значения коэффициента Кр по районам

Район Среднее значение коэффициента Район Среднее значение коэффициента

Борисоглебский 0,8344 Острогожский 0,8017

Бобровский 0,6953 Пашшский 0,6454

Бутурлиповский 0,7043 Петропавловский 0,8206

Верхнемамонский 0,6952 Поворинский 0,8215

Верхнехавский 0,7508 Рамонский 0,7250

Грибановский 0,7245 Репьевский 0,7942

Калачеевский 0,7169 Россошанский 0,9988

Каменский 0,7203 Семилукский 0,7003

Каширский 0,7686 Таловский 0,6411

Нижнедевицкий 0,7609 Терновский 0,7399

Новоусманский 0,7913 Хохольский 0,5945

Ольховагский 0,6813 Эртильский 0,6779

Таблица 3

Предельные эффекты факторов для Терновского района в 2005г

Накопленные вероятности С F(xb

,011090 0,064703 0,329637 0,999936 1,000000

Плотности вероятности F'(xb

0,010967 0,060517 0,220976 0,000064 0,000000

ЭР {у = }) дх] 0,000006 0,000027 0,0000087 -0,000120 0,000000

дР(у = ;) дх2 0,000101 0,000455 0,001472 -0,002027 0,000000

ар(у = ;) дх3 0,000096 0,000434 0,001406 -0,001936 0,000000

ЭР [у = ]) дх4 0,000072 0,000326 0,001057 -0,001455 0,000000

Исследуем чувствительность коэффициента факторной обоснованности рейтинговой оценки к предельным эффектам. С этой целью проведем расчеты коэффициента К^ в предположении, что фактор х2 был изменен на единицу, и

сравним его со значением коэффициента до изменения (см. табл 4) Используемые в расчетах предельные эффекты заимствованы из табл 3 (2-я строка)

Таблица 4

Чувствительность коэффициента К^ к предельным эффектам

Ро Р! Р2 Рз р4

0,0111 0,0536 0,2649 0,6703 0,0001 0,5479

Р+аР

0,0112 0,0541 0,2664 0,6683 0,0001 0,5465

Результаты расчетов, приведенных в табл. 4, свидетельствуют о том, что коэффициент факторной обоснованности снизися. 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 допонительную информацию, с помощью которой удается понять, усиливаются ли позиции района в соответствующем рейтинговом классе (К^ увеличивается) или же происходящие изменения характеристик района могут перевести его в класс с другой рейтинговой оценкой {К^ уменьшается)

4. Оценка рейтинговой сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа

В продожение илюстрации возможностей предлагаемой методики в диссертационной работе нашел применение ее сокращенный вариант для оценки сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа В качестве объекта были выбраны \уеЬ-сайты 13 мебельных компаний, осуществляющих свою деятельность на территории Воронежской области

Такой выбор обусловлен, в частности, тем, что сайт, на котором представлена подробная информация как о самой компании, так и производимой продукции или предлагаемых услугах, в настоящее время является наиболее дешевым способом рекламы Кроме того, он является эффективным инструментом, который можно использовать не только для увеличения объема продаж, но и для проведения маркетинговых исследований, а также организации обратной связи с покупателями

Как правило, создание сайта входит в обязанности \уеЪ-дизайнера и программиста компании, а интернет-маркетолог осуществляет постановку перед ними соответствующих задач и несет ответственность за выработку концепции разрабатываемого интернет-ресурса Результатом успешного взаимодействия этих специалистов является сбалансированность всех характеристик геЪ-сайта и поддержание их на приемлемом уровне. Так, например, сайт с отличным дизайном, но со слабым информационным напонением вряд ли сможет выпонять отведенную ему роль. В этой связи возникает задача анализа луеЬ-

сайтов с целью определения степени их сбалансированности по информационным и организационно-техническим характеристикам

Для сравнительной оценки сайтов нами была сформирована система показателей, представленная в табл 5. Оценка \уеЬ-сайтов осуществлялась с использованием специально разработанной для этой цели шкалы, которая достаточно подробно описана в диссертационной работе На основе полученных интегральных оценок были определены рейтинги леЬ-сайтов

Таблица 5

Характеристики \уеЬ-сайтов

№ Группа Характеристика

1 Информация о компании и предлагаемых товарах Фотографии товара

2 Подтвержденная информация о качестве товара

3 Понота информации о предлагаемых товарах

4 Понота информации о компании

5 Информация о филиалах компании

б Информация об оплате и доставке товара Прайс-лист

7 Информация о системе скидок

8 Информация о способах оплаты

9 Информация о способах доставки

10 Орранизационно- технические характеристики у/еЪ-сайта Дизайн \уеЬ-сайта

11 Удобство навигации

12 Возможность осуществления контактов с сотрудниками компании

13 Информация, пе имеющая прямого отношения к продаваемым товарам

14 Использование высоких технологий Возможность моделирования мебели

15 Возможность осуществления онлайнового заказа

Чтобы иметь возможность оценить взаимосвязь полученных интегральных оценок с рейтингами \уеЬ-сайтов и провести анализ их сбалансированности по информационным и организационно-техническим характеристикам, были построены две логит-модели упорядоченного множественного выбора С помощью первой модели оценивалась вероятность возможной принадлежности \veb-сайта к каждому из ранжированных классов в зависимости от,его информационных характеристик, а с помощью второй - в зависимости от организационно-технических характеристик

В табл 6 представлены расчетные вероятности принадлежности каждого \уеЬ-сайта к одному из четырех рейтинговых классов Сравнение вероятностей по 1-й и 2-й моделям позволяют сделать вывод о сбалансированности каждого web-caйтa по информационным и организационно-техническим характеристикам Если предсказанные вероятности отнесения сайта к тому или иному рейтингу по 1 -й и 2-й моделям практически совпадают, то такой сайт будем считать сбалансированным по этим характеристикам, в противном случае - несбалансированным

Таблица б

Предсказанные значения вероятностей рейтинговых оценок

Рейтинг 1-я модель 2-я модель

Вероятности Вероятности

Р2 р3 т г4 ?! т> 12 Рз ?4

2 0,000000 0,997720 0,002279 0,000001 0,231016 0,768864 0,000120 0,000000

3 0,000000 0,013101 0,986896 0,000003 0,000085 0,701236 УНЬ/У и,иии000

1 0,857212 0,142788 0,000000 0,000000 0,989228 0,010772 0,000000 0,000000

4 0,000000 0,000000 0,000001 0,999999 0,000000 0,000000 0,000000 1,000000

4 0,000000 0,000000 0,000000 1,000000 0,000000 0,000000 0,022458 0,977542

3 0,000000 0,000000 0,768063 0,231937 0,000000 0,000000 0,940848 0,059152

2 0,742718 0,257282 0,000000 0,000000 0,000016 0,313997 0,685986 0,000000

2 0,000000 0,989178 0,010822 0,000000 0,002343 0,982548 0,015109 0,000000

4 0,000000 0,000000 0,000003 0,999997 0,000000 0,000000 0,049460 0,950540

4 0,000000 0,000000 0,446211 0,553789 0,000000 0,000000 0,000000 1,000000

3 0,000000 0,000000 0,785724 0,214276 0,000000 0,000002 0,987232 0,012766

1 0,999771 0,000229 0,000000 0,000000 1,000000 0,000000 0,000000 0,000000

1 0,400299 0,599701 0,000000 0,000000 0,777289 0,222701 0,000010 0,000000

Результаты анализа табл 6 в форме выводов и предложений представлены втабл 7

Таблица 7

Анализ результатов сбалансированности

Мебельная компания Выводы и рекомендации

ТОРИЕЗК Существует вероятность перехода из 2-й рейтинговой группы в 1-ю Для увеличения этой вероятности необходимо обратить внимание, прежде всего, на информационное напонение сайта

БЛЕСК Наблюдается несбалансированность по группе организационно-технических характеристик сайт имеет рейтинг 2, а по группе информационных показателей - 3 Следовательно, надо усилить информационную составляющую сайта

№К ШАТУРА Несмотря на то, что и по всем показателям находится в 1-й рейтинговой группе, руководству компании следует обратить внимание на факт существования (хотя пока и небольшой) опасности перехода во 2-ю рейтинговую группу

АЛЕГРО ВОРОНЕЖ Судя по характеристикам сайта, он плохо выпоняет свои основные функции Его необходимо улучшать по всем группам показателей

ГЛАВО-ФИСТОРГ Сайт по всем показателям находится в последней рейтинговой группе, однако, судя по группе организационно-технических характеристик, существует потенциальная возможность его перехода в 3-ю рейтинговую группу,

ГРАФСКАЯ КУХНЯ Пока сайт находится в 3-й рейтинговой группе, однако существует вероятность снижения рейтинга Для того чтобы она не смогла стать реальностью, необходимо обратить внимание на контент сайта

АНГСТРЕМ Наблюдается абсолютный дисбаланс фактически сайт находится во 2-й рейтинговой группе, расчеты же показывают, что по группе информационных показателей - он может переместиться на порядок выше, а по группу организационно-технических - на порядок ниже Очевидно, необходимо модернизировать организационно-техническую составляющую сайга

КРИСТИНА Сайт однозначно принадлежит 2-й рейтинговой группы, хотя, судя по информационным показателям, существует небольшая вероятность его перехода в 3-ю группу, а по организационно-техническим - 1-ю Это свидетельствует об отста-

Окончание табл 7

вании информационной составляющей

КУХНИ ZETTA Сайт по всем показателям находится в последней рейтинговой группе, однако, судя по группе организационно-технических характеристик, существует по-тсьцпольная возможность его перехода в 3-ю рейтинговую групгу Следовательно, необходимо усилить информационное напонение сайта

ПЕгПЕТУт МЕБЕЛЬ саш ПО БСсм ПОКаЗаТСЛЯш НаОДИТСЯ Б ПСССДпСп рСг.ТмПГСБСг! Гр^ППС, СДПиХСС, судя по группе информационных показателей, существует потенциальная возможность его перехода в 3-ю рейтинговую группу Возможно, следует произвести модернизацию организационно-технической стороны сайта

СТОПЛИТ Сайт по всем показателям принадлежит 3-й рейтинговой группе, тем не менее существует вероятность снижения его рейтинга по группе информационных характеристик

ДЯТЬКОВО Сайт этой компании можно считать образцовым

МЕБЕЛЬ ЧЕРНОЗЕМЬЯ Наблюдается дисбаланс фактически сайт принадлежит первой рейтинговой группе, а, судя по информационным показателям, его необходимо отнести ко 2-й группе Следовательно, руководству компании следует серьезно заняться контентом сайта

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

В диссертационной работе на основе выпоненных теоретических и прикладных исследований в области экопометрического моделирования рейтинговых оценок получены результаты и сформулированы выводы, заключающиеся в следующем

проанализированы и систематизированы современные математические методы и модели, которые можно использовать для обоснования маркетинговых решений К сожалению, большинство из них так и не нашло широкого применения в практическом маркетинге. Основные причины 1) отсутствие достаточно числа специалистов, обладающих необходимыми знаниями, 2) многомерность факторной обусловленности принимаемых решений, неподдающаяся формализации, 3) поведенческие аспекты, приводящие к изменению маркетинговых ситуаций, относительно которых прогнозируется ожидаемый результат Все это затрудняет обоснование маркетинговых решений на основе этих методов и ориентирует на поиск новых подходов,

определена взаимосвязь рейтинговых оценок и шкал измерения результатов маркетинговых исследований Выявленная взаимосвязь привела к уточнению понятия рейтинговой шкалы, подчеркивающего то, что она обладает свойствами номинальной и ранговой шкалы Это ориентирует на применение эконометрических моделей специального вида для формирования, анализа и прогнозирования рейтинговых оценок,

разработана схема формирования рейтинговых оценок, предусматривающая комплексное использование 1) методов многомерной классификации, обеспечивающее совместно с эконометрической моделью множественного выбора построение номинальной составляющей рейтинговой шкалы, 2) методов экспертного оценивания, обеспечивающих совместно с моделью множествен-

ного выбора с упорядоченными альтернативами построение ранговой составляющей рейтинговой шкалы,

предложен коэффициент факторной обоснованности рейтинговых оценок Построенный на энтропии, этот коэффициент отражает степень уверенности в том, что присвоенный субъекту рейтинг тесно связан с показателями, характеризующими отдельные аспекты его деятельности;

разработан подход к оценке реитинговои сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа В рамках этого подхода сбалансированность оценивается по вероятности, с которой субъект относится к одной и той градации рейтинговой шкалы по показателям, отражающим различные стороны его деятельности,

исследована возможность использования в качестве критерия для оценки надежности рейтинговый шкалы энтропийного коэффициента, который интерпретируется как показатель стартового риска Чем ниже величина энтропийного коэффициента, тем выше информационная надежность маркетингового решения и ниже стартовый риск

Результаты диссертационного исследования, являясь вкладом в развитие теоретических и прикладных основ моделирования рейтинговых оценок, допоняют арсенал методов, которые мо1уг быть рекомендованы в качестве инструментария для решения задач практического маркетинга преференция наиболее благоприятных для ведения бизнеса условий, повышение эффективности коммуникационных рыночных мероприятий, оценке стратегических планов деятельности компании, выбор надежных каналов распределения, снижении рисков маркетинговых решений и тд Разработанные подходы обеспечивают решение ранее не рассматриваемых в практике маркетинга задач таких, как определение чувствительности рейтинговых оценок, определение степени рейтинговой сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа и т д Все это способствует повышению надежности и эффективности принимаемых маркетинговых решений.

Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендуемых ВАК РФ

1 Воищева О. С Эконометрические модели качественных переменных в прогнозных задачах маркетинга / О.С. Воищева // Вестник Воронежского государственного университета Серия Экономика и управление -2006 -№2 -С. 261-268

2. Бабкин А В Анализ маркетинговых ситуаций на основе результатов моделирования дискретных переменных / А В Бабкин, О С Воищева, В И Тинякова // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного технического университета -2006 -№5-2 - С 356-365.

3 Аристов ЕИ Оценка рисков рейтинговых решений / ЕИ Аристов, О С Воищева, ВИ Тинякова // Вестник Воронежского государственного университета Серия. Экономика и управление -2007 -№1 -С 137-140

Публикации в других изданиях

4 Давние В В Прикладные аспекты анализа стабильности экономических процессов / В В Давние, О. С. В о и щ е в а // Экономические и социальные проблемы в переходной экономике: сб. статей Всерос. науч -практ. конф - Воронеж: Воронеж гос ун-т, 1999 -С. 127-131.

5 Азарнова Т В Модели и методы прогнозирования сбыта для предприятий мебельной отрасли /ТВ Азарнова, О. С Воищева, СИ Воищев, И H Щецина // Экономическое прогнозирование, модели и методы, материалы Междунар науч.-практ конф - Воронеж Воронеж гос ун-т, 2005 - 4 2 -С 376-382

6 Воищева О. С Моделирование рейтинговых оценок web-сайтов предприятий мебельной отрасли / О.С Воищева, В.И Тинякова // Электронный бизнес опыт и перспективы материалы IV всерос науч -практ конф - Воронеж Воронеж гос ун-т, 2005 - С 128-135

7 Воищева О С Перспективный анализ характеристического портрета потребителя / ОС. Воищева, В И Тинякова // Системное моделирование социально-экономических процессов труды 28-й междунар. науч школы-семинара им акад С С Шаталина - Москва ЦЭМИ РАН, 2006 - С 137-141

8 Воищева О. С Оценка факторной обоснованности рейтинговых оценок в задачах анализа спроса на мебель / ОС. Воищева, В И Тинякова // Экономическое прогнозирование модели и методы, материалы II междунар науч-практ конф - Воронеж. Воронеж гос ун-т, 2006 - Ч. 2 -С 130-134.

9 Тинякова В И. Выбор web-сайта для размещения рекламы с помощью логит-модели / В И. Тинякова, О С Воищева, СИ. Мокшина // Электронный бизнес проблемы, развитие и перспективы, материалы V всерос науч-практ. конф - Воронеж-Воронеж гос ун-т, 2006 -С 147-154.

ЮВоищева О.С Предельный анализ маркетинговых факторов II Системное моделирование социально-экономических процессов труды 29-й междунар. науч школы-семинара им акад С С Шаталина. - Воронеж Воронеж гос ун-т, 2006 -Ч 2 - С 201-205

11 Воищева О С Рейтинговые оценки и маркетинговые решения / О С Воищева, В И Тинякова // Экономико-математические методы анализа хозяйственной деятельности Организация и информационное обеспечение анализа хозяйственной деятельности предприятия Анализ результатов хозяйственной деятельности. Сб. статей П всерос. науч.-практ конф - Пенза- Привож Дом знаний, 2007 -С 7-10

12. Воищева О С Маркетинговые решения: уровни принятия и методы обоснования /ОС Воищева, В И Тинякова // Экономическое прогнозирование модели и методы материалы Ш междунар науч -практ конф. - Воронеж Воронеж гос ун-т, 2007.- Ч 2 - С 31-37

13. Давние В В Формирование рейтинговых оценок в маркетинговых задачах / В В Лавнис. В.И Тинякова. О.С. Воищева// Энергия - XXI век (науч-практ вестник), 2007 -№1 (63) - Москва - Воронеж Воронеж гос ун-т -С 45-50 /У?

Воронежский государственный университет

Лицензия ИД №00437 от 10 11 99 Заказ N2 450 от 23 04 07 Тир 85 экз Отпечатано на множительной технике

экономического факультета ВГУ 394068 г Воронеж, ул Хользунова, 40

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Воищева, Ольга Станиславовна

ВВЕДЕНИЕ.

1. РЕЙТИНГОВЫЕ ОЦЕНКИ

И МАРКЕТИНГОВЫЕ РЕШЕНИЯ.

1.1. Маркетинговые решения: уровни принятия, проблемы и методы обоснования.

1.2. Взаимосвязь рейтинговых оценок и шкал измерения результатов маркетинговых исследований.

1.3. Обобщенная схема эконометрического моделирования рейтинговых оценок.

2. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АППАРАТ

ФОРМИРОВАНИЯ РЕЙТИНГОВ.

2.1. Кластерные методы в задачах рейтингового оценивания.

2.2. Эконометрические модели в рейтинговых шкалах.

2.3. Экспертные процедуры и формирование рейтингов.

2.4. Риски рейтинговых решений в маркетинге и методы их оценки.

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЙТИНГОВЫХ ОЦЕНОК

В ЗАДАЧАХ ПРАКТИЧЕСКОГО МАРКЕТИНГА.

3.1. Преференция условий ведения бизнеса на основе прогнозных рейтинговых оценок.

3.2. Анализ факторной обоснованности рейтинговых оценок.

3.3. Оценка рейтинговой сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Эконометрическое моделирование рейтинговых оценок в задачах обоснования маркетинговых решений"

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 илюзию 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 дожна найти отражение все многообразие задач практического маркетинга. ^

Степень разработанности проблемы.

Различными аспектами рейтингового оценивания на диссертационном уровне занимались такие исследователи, как JI.H. Андрианова, О.И. Богатов, Н.В. Волочай, О.Ю. Ивановская, Ю.С. Карпузов, А.В. Коренков, O.K. Короб-кова, О.В. Котова, ЕЛО. 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, С.Ю. 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, С.К. Семенова, R. Kaplan, G. Urwits, R. Levich, G. Ma-jnoni, C. 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 выпонена 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 использоваиы 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 допонительной 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 предприятиями финансового и реального секторов в качестве инструмента для получения допонительной 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, выпоненных 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.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Воищева, Ольга Станиславовна

Выводы и рекомендации

Мебельная компания Анализ, выводы и рекомендации

TOPDESK Существует вероятность перехода из 2-й рейтинговой группы в 1-ю. Для увеличения этой вероятности необходимо обратить внимание, прежде всего, на информационное напонение сайта

БЛЕСК Наблюдается несбалансированность: по группе организационно-технических характеристик сайт имеет рейтинг 2, а по группе информационных показателей - рейтинг 3. Следовательно, надо усилить информационную составляющую сайта.

Ж ШАТУРА Несмотря на то, что и по всем показателям находится в 1-й рейтинговой группе, руководству компании следует обратить внимание на факт существования (хотя пока и небольшой) опасности перехода во 2-ю рейтинговую группу.

АЛЕГРО ВОРОНЕЖ Судя по характеристикам сайта, он плохо выпоняет свои основные функции. Его необходимо улучшать по всем группам показателей.

ГЛАВО-ФИСТОРГ Сайт по всем показателям находится в последней рейтинговой группе, однако, судя по группе организационно-технических характеристик, существует потенциальная возможность его перехода в 3-ю рейтинговую группу.

ГРАФСКАЯ КУХНЯ Пока сайт находится в 3-й рейтинговой группе, однако существует вероятность снижения рейтинга. Для того чтобы она не смогла стать реальностью, необходимо обратить внимание на контент сайта.

АНГСТРЕМ Наблюдается абсолютный дисбаланс: фактически сайт находится во 2-й рейтинговой группе, расчеты же показывают, что по группе информационных показателей - он может переместиться на поря док выше, а по группу организационно-технических - на порядок ниже. Очевидно, необходимо модернизировать организационно-техническую составляющую сайта.

КРИСТИНА Сайт однозначно принадлежит 2-й рейтинговой группы, хотя, судя по информационным показателям, существует небольшая вероятность его перехода в 3-ю группу, а по организационно-техническим - 1-ю. Это свидетельствует об отставании информационной составляющей.

КУХНИ ZETTA Сайт по всем показателям находится в последней рейтинговой группе, однако, судя по группе организационно-технических характеристик, существует потенциальная возможность его перехода в 3-ю рейтинговую группу. Следовательно, необходимо усилить информационное напонение сайта.

ПЕРПЕТУМ МЕБЕЛЬ Сайт по всем показателям находится в последней рейтинговой группе, однако, судя по группе информационных показателей, существует потенциальная возможность его перехода в 3-ю рейтинговую группу. Возможно, следует произвести модернизацию организационно-технической стороны сайта. стоплит Сайт по всем показателям принадлежит 3-й рейтинговой группе, тем не менее существует вероятность снижения его рейтинга по группе информационных характеристик. дятьково Сайт этой компании можно считать образцовым.

МЕБЕЛЬ ЧЕРНОЗЕМЬЯ Наблюдается дисбаланс: фактически сайт принадлежит первой рейтинговой группе, а, судя по информационным показателям, его необходимо отнести ко 2-й группе. Следовательно, руководству компании следует серьезно заняться контентом сайта.

В заключение отметим, что использование разработанной методики анализа сбалансированности всех характеристик web-сайта призвана способствовать поддержанию этих характеристик на приемлемом уровне.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе на основе выпоненных теоретических и прикладных исследований в области эконометрического моделирования рейтинговых оценок получены результаты и сформулированы выводы, заключающиеся в следующем: проанализированы и систематизированы современные математические методы и модели, которые можно использовать для обоснования маркетинговых решений. К сожалению, большинство из них так и не нашло широкого применения в практическом маркетинге. Основные причины: 1) отсутствие достаточно числа специалистов, обладающих необходимыми знаниями; 2) многомерность факторной обусловленности принимаемых решений, неподдающаяся формализации; 3) поведенческие аспекты, приводящие к изменению маркетинговых ситуаций, относительно которых прогнозируется ожидаемый результат. Все это затрудняет обоснование маркетинговых решений на основе этих методов и ориентирует на поиск новых подходов; определена взаимосвязь рейтинговых оценок и шкал измерения результатов маркетинговых исследований. Выявленная взаимосвязь привела к уточнению понятия рейтинговой шкалы, подчеркивающего то, что она обладает свойствами номинальной и ранговой шкалы. Это ориентирует на применение эконометрических моделей специального вида для формирования, анализа и прогнозирования рейтинговых оценок; в разработана схема формирования рейтинговых оценок, предусматривающая комплексное использование: 1) методов многомерной классификации, обеспечивающее совместно с эконометрической моделью множественного выбора построение номинальной составляющей рейтинговой шкалы; 2) методов экспертного оценивания, обеспечивающих совместно с моделью множественного выбора с упорядоченными альтернативами построение ранговой составляющей рейтинговой шкалы; предложен коэффициент факторной обоснованности рейтинговых оценок. Построенный на энтропии, этот коэффициент отражает степень уверенности в том, что присвоенный субъекту рейтинг тесно связан с показателями, характеризующими отдельные аспекты его деятельности; разработан подход к оценке рейтинговой сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа. В рамках этого подхода сбалансированность оценивается по вероятности, с которой субъект относится к одной и той градации рейтинговой шкалы по показателям, отражающим различные стороны его деятельности; исследована возможность использования в качестве критерия для оценки надежности рейтинговый шкалы энтропийного коэффициента, который интерпретируется как показатель стартового риска. Чем ниже величина энтропийного коэффициента, тем выше информационная надежность маркетингового решения и ниже стартовый риск.

Результаты диссертационного исследования, являясь вкладом в развитие теоретических и прикладных основ моделирования рейтинговых оценок, допоняют арсенал методов, которые могут быть рекомендованы в качестве инструментария для решения задач практического маркетинга: преференция наиболее благоприятных для ведения бизнеса условий, повышение эффективности коммуникационных рыночных мероприятий, оценке стратегических планов деятельности компании, выбор надежных каналов распределения, снижении рисков маркетинговых решений и т.д. Разработанные подходы обеспечивают решение ранее не рассматриваемых в практике маркетинга задач таких, как определение чувствительности рейтинговых оценок, определение степени рейтинговой сбалансированности характеристик объектов маркетингового анализа и т.д. Все это способствует повышению надежности и эффективности принимаемых маркетинговых решений.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Воищева, Ольга Станиславовна, Воронеж

1. Аакер Д. Маркетинговые исследования / Д. Аакер, В. Кумар, Дж. Дэй. СПб.: Питер, 2004. - 848 с.

2. Аистов А.В. Эконометрика шаг за шагом / А.В. Аистов, А.Г. Максимов. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006. - 178 с.

3. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян. М.: ЮНИТИ, 1998. - 220 с.

4. Айвазян С.А. Прикладная статистика, классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Ешоков, Л.Д. Мешакин. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

5. Айвазян С.А. Прикладная статистика: исследование зависимостей / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешакин. М.: Финансы и статистика, 1985.-487 с.

6. Амблер Т. Практический маркетинг / Т. Амблер. СПб.: Питер, 2001.-395 с.

7. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ / Т. Андерсон. М.: Физматгиз, 1963. - 500 с.

8. Андреев С.Н. Принятие решений в маркетинговых ситуациях / С.П. Андреев // Маркетинг в России и за рубежом. 1998. - №1. - С. 28-36.

9. Андрианова Л.Н. Рейтинг ценных бумаг: основы теории и практики / Дис. канд. экон. наук: 08.00.10. М., 2002.

10. Алешкина Н.В. Рейтинговые оценки в жилищно-коммунальном хозяйстве: монография / Н.В. Алешкина. М.: Гос. ун-т управления, 2003. -126 с.

11. Анурин В. Маркетинговые исследования потребительского рынка / В. Анурин, И. Муромкина, Е. Евтушенко. СПб.: Питер, 2004. - 270 с.

12. Аптон Г. Дж. Г. Анализ таблиц сопряженности У Г. Дж. Г. Аптон. -М.: Финансы и статистика, 1982. 143 с.

13. Арсенов В.В. Эколого-экономический рейтинг предприятия / В.В. Арсенов, JI.C. Гранин. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1997. - 117 с.

14. Ассель Г. Маркетинг: принципы и стратегия / Г. Ассель. ИНФРА-М, 1999.-803 с.

15. Багиев Г.Л. Маркетинг / Г.Л. Багиев, В.М. Тарасевич, X. Анн. М.: Экономика, 1999.-703 с.

16. Багиев Г.Л. Основы маркетинговых исследований / Г.Л. Багиев, И.А. Аренков. СПб: СПбУЭФ, 1996. - 93 с.

17. Баззел Р. Информация и риск в маркетинге / Р. Баззел, Д. Кокс, Р. Браун. М.: Финстатинформ, 1993. - 648 с.

18. Баран В.И. Определение рыночной доли на основе парных сравнений / В.И. Баран // Маркетинг в России и за рубежом. 2001. - №3(32). - С. 12-14.

19. Башина О.Э. Применение метода опросов покупателей в анализе и прогнозировании покупательского спроса / О.Э. Башина, Н.Ю. Иванова // Вопросы статистики. 2000. - №10. - С. 28-32.

20. Беленов О.Н. Поведение потребителей / О.Н. Беленов. Воронеж: ВГУ, 2001.-224 с.

21. Белман Р. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р. Бел-ман, Л.Заде. В кн: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. - М.: Мир, 1976.-С.172-215.

22. Белогородский А.А. Частота контактов с целевой аудиторией и ее влияние на эффективность кампании / А.А. Белогородский // Маркетинг в России и за рубежом. 2006. - № 4(54). - С. 48-62.

23. Белявский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ и прогноз / И.К. Белявский. М.: Финансы и статистика, 2001. - 320 с.

24. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность / Пер. с англ. под ред. проф. С.А. Айвазяна / Э.Р. Берндт. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.-863 с.

25. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. М.: Статистика, 1980. - 263 с.

26. Блинов А.Б. Модели прогнозирования развития региональных рынков сотовой связи стандартов GSM / А.Б. Блинов, А.И. Коблов, Б.М. Кувшинов, В.И. Ширяев // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2005. -№5(49).-С. 3-16.

27. Богатов О.И. Моделирование рейтингового управления экономическими системами / Дис. канд. экон. наук: 08.03.02. Донецк, 1999.

28. Богатов О.И. Моделирование процессов рейтинговой оценки экономических систем / О.И. Богатов, В.Г. Скобелев, В.П. Стасюк // Новое в экономической кибернетике. Донецк: ДонГУ. - 1999. - №1.-1999. - С. 41-74.

29. Богатов О.И. Рейтинговое управление экономическими системами / О.И. Богатов, Ю.Г. Лысенко, В.Л. Петренко, В.Г. Скобелев. Донецк: ДонГУ, 1999.-110с.

30. Боч Б. Многомерные статистические методы в экономике / Б. Боч, К. Хуань. М.: Статистика, 1979. - 317 с.

31. Большаков А.А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов / А.А. Большаков, P.H. Каримов. М.: Горячая линия - Телеком, 2007.-522 с.

32. Борисов А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования / А.Н. Борисов, О.А. Крумберг, И.П. Федоров. Рига: Зинатне, 1990.- 184 с.

33. Боровиков В. STATISTIC А: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов / В. Боровиков. СПб.: Питер, 2001. - 655 с.

34. Бурцева Т. Маркетинговый анализ потенциальных возможностей предприятия / Т. Бурцева, Н. Никонова // Маркетинг. 2006. - № 2(87). - С. 26-35.

35. Бушуева Л.И. Применение методов анализа взаимосвязей между признаками в маркетинговых исследованиях / Л.И. Бушуева // Маркетинг в России и за рубежом. 2004. - №2(40). - С.70-80.

36. Бушуева Л.И. Статистическая проверка значимости результатов маркетинговых исследований / Л.И. Бушуева // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2005. - № 1(45). - С. 57-75.

37. Валентинов В.А. Эконометрика: учебник / В.А. Валентинов. М.: Дашков и К, 2006.-448 с.

38. Васильев Г. Неопределенности в исследовании рекламной деятельности / Г. Васильев, В. Поляков // Маркетинг. 2006. - № 3(88). - С. 50-58.

39. Внукова Н.Н. Моделирование рейтинговой оценки развития малого предпринимательства районов региона / Н.Н. Внукова, Ю.С. Худокормова // Информационный листок № 57. Харьков: ХЦНТЕИ, 2002.- 4 с.

40. Воищева О.С. Эконометрические модели качественных переменных в прогнозных задачах маркетинга / О.С. Воищева // Вестник Воронежского государственного университета. 2006. - № 2. -С. 261-268.

41. Воищева О.С. Моделирование рейтинговых оценок web-сайтов предприятий мебельной отрасли / О.С. Воищева, В.И. Тинякова // Электронный бизнес: опыт и перспективы: Материалы IV Всерос. науч.-практ. конф. -Воронеж: Воронеж, гос. ун-т, 2005. С. 128-135.

42. Воищева О.С. Предельный анализ маркетинговых факторов // Системное моделирование социально-экономических процессов: Труды 29-й Междунар. науч. школы-семинара им. акад. С.С.Шаталина. Воронеж: Воронеж. гос. ун-т, 2006. -Ч. 2. - С. 201-205.

43. Воищева О.С. Маркетинговые решения: уровни принятия и методы обоснования / О.С. Воищева, В.И. Тинякова // Экономическое прогнозирование: модели и методы: Материалы III Междунар. науч.-практ. конф. Воронеж: Воронеж, гос. ун-т, 2007. - Ч. 2. - С. 31-37.

44. Волочай Н.В. Формирование кредитных рейтингов российских лизинговых компаний / Дис. канд. экон. наук: 08.00.10. -М., 2005.

45. Гайдаенко Т.А. Маркетинговое управление. полный курс МВА. Принципы управленческих решений и российская практика / Т.А. Гайдаенко. М.: Эксмо, 2006. - 496 с.

46. Галицкий Е.Б. Методы маркетинговых исследований / Е.Б. Галиц-кий. М.: Институт фонда Общественное мнение, 2004. - 398 с.

47. Гедранович А.Б. Принципы построения устойчивой рейтинговой оценки / А.Б. Гедранович // Труды Минского Института Управления 2005. -№1.-С. 108-116.

48. Гогин Д.Ю. Ранжирование субъектов рынка для установления деловых связей. Дис. канд. экон. наук : 08.00.06. - СПб., 1998143

49. Голик B.C. Оценка эффективности функционирования интернет-проекта / B.C. Голик // Маркетинг в России и за рубежом. 2006. - № 3(53). -С. 76-86.

50. Голубков Е.П. Использование Интернета в маркетинге / Е.П. Голубков // Маркетинг в России и за рубежом. 2002. - № 3. - С. 109-116.

51. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика / Е.П. Голубков. М.: Финпресс, 1998. - 416 с.

52. Гохман О.Г. Экспертное оценивание / О.Г. Гохман. Воронеж: Воронеж. гос. ун-т, 1991. - 152 с.

53. Давние В.В. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах: монография / В.В. Давние, В.И. Тинякова. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2006. - 380 с.

54. Давние В.В. Вероятностные распределения маркетинговых решений / В.В. Давние, В.И. Тинякова // Актуальные проблемы маркетинга. Сборник статей Междунар. конф. Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2005. - С. 88-95.

55. Давние В.В. Основы эконометрического моделирования / В.В. Давние, В.И. Тинякова. Воронеж: АОНО ИММиФ, 2003. - 155 с.

56. Давние В.В. Прогнозные модели экспертных предпочтений: монография / В.В. Давние, В.И. Тинякова. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005.- 248 с.

57. Давние В.В. Современные методы анализа и прогнозирования в задачах обоснования маркетинговых решений /В.В. Давние, В.И. Тинякова // Маркетинг в России и за рубежом. 2006. - № 2. - С. 16-26.

58. Давние В.В. Прогноз и стратегический выбор / В.В. Давние, Е.К. Нагина, В.И. Тинякова, В.А. Ищенко. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2004,- 216 с.

59. Давние В.В. Эконометрический и логико-аналитический подходы к задачам и ситуациям по управлению персоналом /В.В. Давние, И.Б. Дурако-ва. Воронеж: ВГУ, 2000. - 50 с.

60. Демченко А.А. Маркетинг. Конкурентоспособность предприятия /

61. A.А. Демченко, Э.Н. Кузьбожев, Н.С. Шевченко. Курск: Курск, гос. техн. ун-т, 2000. - 65 с.

62. Диксон П.Р. Управление маркетингом / П.Р. Диксон. М.: Бином, 1998.-412 с.

63. Дихтиль Е. Практический маркетинг / Е. Дихтиль, X. Хейнен. М.: Высшая школа, 1996. - 255 с.

64. Дойль П. Маркетинг, ориентированный на стоимость / П. Дойль. -СПб.: Питер, 2001.-479 с.

65. Доугерти К. Введение в эконометрику / К. Доугерти. М.: ИНФРА-М, 2004.-432 с.

66. Дроздов А.В. Маркетинг: моделирование брэнда / А.В. Дроздов,

67. B.И. Дроздов, Э.Н. Кузьбожев. Курск: Курск, гос. техн. ун-т, 2004. - 128 с.

68. Дроздов А.В. Модель рекламы / А.В. Дроздов, В.И. Дроздов, Э.Н. Кузьбожев // Проблемы региональной экономики. Ижевск: Изд-во УдмГУ, 1998.-№6-8.-С. 75-78.

69. Дубров A.M. Компонентный анализ и эффективность в экономике / A.M. Дубров. М.: Финансы и статистика, 2002. - 352 с.

70. Дубров A.M. Многомерные статистические методы: Учеб. / A.M. Дубров, B.C. Мхитарян, Л.И. Трошин. М.: Финансы и статистика, 1998. -352 с.

71. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике / Т.А. Дуброва. М.: МЭСИ, 2003. - 52 с.

72. Евланов Л.Г. Экспертные оценки в управлении / Л.Г. Евланов, В.А. Кутузов. М.: Экономика, 1978. - 133 с.

73. Едронова В.Н. Оценка рейтинга кредитной заявки / В.Н. Едронова,

74. C.Ю. Хасянова // Финансы и кредит. 2002. - №7(97). - С. 2-8.

75. Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума. М.: Финансы и статистика, 2004.-368 с.

76. Завьялов П.С. Маркетинг в схемах, рисунках, таблицах / П.С. Завьялов. М.: ИНФРА-М, 2006. - 496 с.

77. Займан С. Конец маркетинга, каким мы его знаем / С. Займан. М.: Эксмо, 2003. - 294 с.

78. Иберла К. Факторный анализ / К. Иберла. М.: Статистика, 1980. -400 с.

79. Иванов А.П. Основы построения инвестиционного рейтинга предприятия / А.П. Иванов, И.В. Сахарова, Е.Ю. Хрусталев // Экономическая наука современной России. № 2 (33). - 2006. - С. 87-101.

80. Ивановская О.Ю. Формирование рейтинга страховых компаний / Дис. канд. экон. наук: 08.00.10. -М., 2001.

81. Информатизация бизнеса: концепции, технологии, системы / A.M. Карминский, С.А. Карминский, В.П. Нестеров, Б.В. Черников; Под ред. A.M. Карминского. М.: Финансы и статистика, 2004. - 624 с.

82. Карминский A.M. Модели рейтингов международных агентств / A.M. Карминский, А.А. Пересецкий, И.В. Малахова, Е.С. Миненкова // Препринт #WP 2007/70 R. М.: РЭШ, 2007. - 59 с.

83. Карминский A.M. Модели рейтингов банков / A.M. Карминский, А.А. Пересецкий, А.Г.О. ван Сует // Экономико-математические методы. -2004.-№2.-С. 289-315.

84. Карминский A.M. Рейтинги в экономике: методология и практика / A.M. Карминский, А.А. Пересецкий, А.Е. Петров; Под ред. A.M. Карминского. М.: Финансы и статистика, 2005. - 240 с.

85. Карпузов Ю.С. Развитие рейтинговых услуг в России / Дис. канд. экон. наук по спец. 08.00.05. М., 2006.

86. Кендал М. Дж. Статистические выводы и связи / М.Дж. Кендал, А. Стьюарт. М.: Наука, 1973. - 900 с.

87. Князев С.В. Прогнозирование продаж: теория и практика / С.В. Князев // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2005. - № 4(58). - С. 3646.

88. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем / Н.Б. Кобелев. М.: Дело, 2003. - 336 с.

89. Ковалев А.И. Маркетинговый анализ / А.И. Ковалев, В.В. Войленко. М.: Центр экономики и маркетинга, 1996. - 278 с.

90. Количественные методы анализа в маркетинге / Под ред. Т.П. Данько, И.И. Скоробогатых. СПб.: Питер, 2005. - 3 84 с.

91. Комкова Е.С. Определение портрета покупателя и портрета посетителя магазина для повышения объема продаж торговой сети / Е.С. Комкова // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2005. - № 4(58). - С. 78-84.

92. Коренков А.В. Построение рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учетом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности / Дис. канд. экон. наук по спец. 08.00.05. Екатеринбург, 2003.

93. Коробкова O.K. Управление услугами учреждений здравоохранения на основе рейтинговой оценки их деятельности / Дис. . канд. экон. наук : 08.00.05. Хабаровск, 2003.

94. Косоруков О.А. Исследование операций / О.А. Косоруков, А.В. Мищенко. М.: Экзамен, 2003. - 448 с.

95. Котлер Ф. Основы маркетинга / Ф. Котлер. М.: Вильяме, 2002. -1152 с.

96. Котова О.В. Рейтинг кредитоспособности заемщиков коммерческого банка / Дис. канд.экон. наук: 08.00.10.-М., 1998.

97. Крамар Е.Ю. Построение рейтингов предприятий на основе анализа их финансового положения /Дис. канд. экон. наук: 08.00.13. СПб., 2000.

98. Крылова Г.Д. Маркетинг. Теория и практика / Г.Д. Крылова, М.И. Соколова. М.: ЮНИТИ, 2004. - 655 с.

99. Кузнецова Н.В. Рейтинговая оценка регионов России с позиции концепции устойчивого развития экономики / Н.В. Кузнецова, М.А. Перун // Менеджмент в России и за рубежом. 2006. - № 6. - С. 121-135.

100. Ю2.Кутлалиев А. Эффективность рекламы / А. Кутлалиев, А. Попов. -М.: ЭКСМО, 2005. 416 с.

101. ЮЗ.Ламбен Ж.-Ж. Стратегический маркетинг: Пер. с фр. / Ж.-Ж. Лам-бен. СПб.: Наука, 1996. -701 с.

102. Ларичев О.И. Качественные методы принятия решений: Вербальный анализ решений / О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович. М.: Физматлит, 1996. -207 с.

103. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Вошебных странах: учебник / О.И. Ларичев М.: Логос, 2002. -392 с.

104. бов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Г.С. бов. Новосибирск: Наука, 1981. - 155 с.

105. Ленскод Дж. Рентабельность инвестиций в маркетинг / Дж. Лен-скод. СПб.: Питер, 2005. - 272 с.

106. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении / Б.Г. Литвак. -М.: Дело, 2004.-400 с.

107. Ю9.Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю.П. Лукашин. М.: Финансы и статистика, 2003. -416. с.

108. Магнус Я.Р. Эконометрика /Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пе-ресецкий. М.: Дело, 2004. - 576 с.

109. Ш.Мазманова Б.Г. Методические вопросы прогнозирования сбыта / Б.Г. Мазманова // Маркетинг в России и за рубежом. 2000. - №1. - С. 105124.

110. Махотра Н.К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство / Н.К. Махотра. М.: Вильяме, 2003. - 960 с.

111. Малявко В.И. Банковские рейтинги и их роль в повышении траспа-рентности банковского сектора / Дис. . канд. экон. наук: 08.00.10. СПб., 2003.

112. Маркетинг / А.Н. Романов, Ю.Ю. Корлюгов, С.А. Красильников и др.; Под ред. А.Н. Романова. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1996. - 560 с.

113. И 5. Маркетинг / Р.Б. Ноздрева, Г.Д. Крылова, М.И. Соколова, В.Ю. Гречков. М.: Юристь, 2000. - 568 с.

114. Пб.Махмутова Г.С. Анализ и классификация методов сегментации рынка / Г.С. Махмутова, И.И. Махмутов // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2005. -№ 1(45). - С. 35-46.

115. Медведева Т.П. Концептуальные основы маркетинга / Т.П. Медведева // Актуальные проблемы маркетинга. Сб. статей Междунар. конф. -Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2005. С. 3-10.

116. Мешакина Ю.В. Интернет как источник маркетинговой информации / Ю.В. Мешакина // Маркетинг в России и за рубежом. 2003. - № 2. -С. 87-101.

117. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур / Б.Г. Мир-кин. М.: Статистика, 1980. - 319 с.

118. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора / Б.Г. Миркин. М.: Наука, 1974.-256 с.

119. Моосмюлер Г. Маркетинговые исследования с SPSS / Г. Моос-мюлер, Н.Н. Ребик. М.: ИНФРА-М, 2007. - 160 с.

120. Мостелер Ф. Анализ данных и регрессия / Ф. Мостелер, Дж. Тьэ-ки. М.: Финансы и статистика, 1982. - 239 с.

121. Мотышина М.С. Методы и модели маркетинговых исследований / М.С. Мотышина. СПб: СПбУЭФ, 1996. - 109 с.

122. Мхитарян С.В. Маркетинговая информационная система / С.В. Мхитарян. М.: Эксмо, 2006. - 336 с.

123. Наточеева Н.Н. Рейтинг финансовой безопасности коммерческих банков по критерию прогнозирования внутренних экономических угроз / Дис. канд. экон. наук по спец. 08.00.10. Хабаровск, 2004.

124. Недосекин А.О. Рейтинг кредитоспособности субъектов РФ с использованием нечетко-множественных описаний / А.О. Недосекин // Аудит и финансовый анализ. 2003. - № 1.Ссыка на домен более не работаетfin/2003/l/fin200301rus0602Nedosekin/fin200301 rus0602Nedosekin.asp)

125. Никитченко А.В. Выявление скрытых взаимосвязей в маркетинговых исследованиях / А.В. Никитченко, B.C. Тимофеев, А.В. Фадденков // Маркетинг в России и за рубежом. 2006. - № 4(54). - С. 26-30.

126. Никифоров A.M. Методы и агоритмы преобразования типов признаков в задачах анализа данных / А.М. Никифоров, Ш.Х. Фазылов. Ташкент: Фан, 1988. - 132 с.

127. Новикова В.В. Методические основы формирования рейтинга надежности коммерческих банков / Дис. . канд. экон. наук: 08.00.10. М., 1996.

128. Оленин Г.Л. Рейтинг для оценки риска в процессе финансирования жилищно-коммунального хозяйства России / Дис. . канд. экон. наук по спец. 08.00.10. -М., 2002.

129. Основы маркетинга. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2002. -224 с.

130. Патругин Ю.А. Об измерении качественных признаков / Ю.А. Пат-ругин // Моделирование социальных процессов. М.: Наука, 1970. - С. 103108.

131. Перминов С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в экономике / С.Б. Перминов. Новосибирск: Наука, 1981. - 214с.

132. Петровская А.А. Применение методов теории нечетких множеств для получения значения объема рынка / А.А. Петровская, М.И. Гальченко // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2005. - № 2(56). - С. 66-74.

133. Платонова Т.Н. Инструментарий анализа качества ассортимента и оценки рейтингов товаров предприятий розничной торговли / Дис. . канд. экон. наук по спец. 08.00.13. Уфа, 2007.

134. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993. - 368 с.

135. Пфанцагль И. Теория измерений / И. Пфанцагль. М.: Мир, 1976. -248 с.

136. НО.Регуш JI.A. Психология прогнозирования: успехи в познании будущего / JI.A. Регуш. Спб.: Речь, 2003. - 352 с.

137. Саттон Д. Новая наука маркетинга / Д. Саттон, Т. Кляйн. СПб.: Питер, 2004. - 233 с.

138. Светуньков С.Г. Методы маркетинговых исследований / С.Г. Све-' туньков. СПб.: ДНК, 2003.-352с.

139. Светуньков С.Г. Экономическая теория маркетинга / С.Г. Светуньков. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2003. - 208 с.

140. Семенов И. Маркетинговый парадокс и стратегическая ориентация организации / И. Семенов // Маркетинг. 2004. - № 1. - С. 110-124.

141. Семенов С.К. Эффективность и оптимизация банковской деятельности: рейтинговые методики на базе экономических нормативов / С.К. Семенов // Финансы и кредит. 2005. - № 30 (198). - С. 41-44.

142. Система рейтингов информационное обслуживание экономики / Петров А.Е. и др. // Наука и промышленность России. - 2001. - № 12. - С. 6665.

143. Слуцкин JI.H. Курс МВА по прогнозированию в бизнесе / JI.H. Слуцкин. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. - 277 с.

144. Соловьев Б.А. Маркетинг / Б.А. Соловьев. М.: ИНФРА-М, 2006. -383 с.

145. Соложенцев Е.Д. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов / Е.Д. Соложенцев, Н.В. Степанова, В.В. Карасев. СПб.: СПбГУ, 2005.-195 с.

146. Сошникова JI.А. Многомерный статистический анализ в экономике: / JI.A. Сошникова, В.Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шеффер / под ред. проф. В.Н. Тамашевича. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 598 с.

147. Статистическое измерение качественных характеристик. М.: Статистика, 1972. -176 с.

148. Сулицкий В.Н. Методы статистического анализа в управлении / В.Н. Сулицкий. М.: Дело, 2002. - 520 с.

149. Сунцова Н.В. Формирование кредитной политики на основе инвестиционных рейтингов хозяйствующих субъектов : Дис. . канд. экон. наук, 08.00.10.-Барнаул, 2006.

150. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений / Г. Тейл. -М.: Статистика, 1971.-488 с.

151. Теория прогнозирования и принятия решений / под ред. С.А. Саркисяна. М.: Высшая школа, 1977. - 351 с.

152. Тепляков M.JI. Использование прогнозирования для целей практического маркетинга / M.JI. Тепляков, Ю.М. Бахрамов // Научно-технические ведомости СПбГТУ. №4 (46). - 2006. - СПб.: Санкт-Петербургский гос. политехи, ун-т. - С. 234-239.

153. Тинякова В.И. Адаптивно-рациональное прогнозирование в экономических системах: концептуальные идеи и модели реализации // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2006. - № 2. - С. 286-296.

154. Тихомиров Н.П. Эконометрика / Н.П. Тихомиров, Е.Ю. Дорохина. -М.: Экзамен, 2003.-512 с.

155. Управление организацией / под ред. А.Г. Поршнева, З.П. Румянцевой, Н.А. Саломатина. М.: ИНФРА-М, 1999. - 669 с.

156. Успенский И. Энциклопедия Интернет-бизнеса / И. Успенский. -СПб.: Питер, 2001. 432 с.

157. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.

158. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения / Р.А. Фатхутдинов. -М.: ИНФРА-М, 2005. 344 с.

159. Фетисов Г.Г. Устойчивость коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки / Г.Г. Фетисов. М.: Финансы и статистика, 1999. - 167 с.

160. Фетисов Г.Г. Надежность коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки / Дис. канд. экон. наук: 08.00.10. М., 1998.

161. Ханк Д.Э. Бизнес-прогнозирование / Д.Э. Ханк, Д.У. Уичерн, А.Дж. Райте. М.: Вильяме, 2003. - 656 с.

162. Хершген X. Маркетинг / X. Хершген. М.: ИНФРА-М, 2000. - 342с.

163. Хомогоров В. Интернет-маркетинг / В. Хомогоров. СПб.: Питер, 2002.-272 с.

164. Хотинская Г.И. Теория и практика рейтинговой деятельности в современной хозяйственной среде / Г.И. Хотинская, Ю.С. Карпузов // Менеджмент в России и за рубежом. 2006. - № 3. - С. 41-52.

165. Хруцкий В.Е. Современный маркетинг: настольная книга по исследованию рынка / В.Е. Хруцкий, И.В. Корнеева. М.: Финансы и статистика, 1999.-528 с.

166. Хэнсон У. Интернет-маркетинг / У. Хэнсон. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-527 с.

167. Черчиль Г.А. Маркетинговые исследования / Г.А. Черчиль. -СПб.: Питер, 2002. 752 с.

168. Шкардун В.Д. Об искажении маркетинговой информации на предприятии / В.Д. Шкардун // Маркетинг в России и за рубежом. 1999. - №2. -С. 58-61.

169. Шматов Г.А. Оценка эффективности рекламы методом дисконтированных денежных потоков / Г.А. Шматов // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2005. - № 3(57). - С. 79-85.153

170. Эконометрика / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005. - 576 с.

171. Экономико-математический энциклопедический словарь / Гл. ред. В. И. Данилов-Данильян. М. : Большая Российская энциклопедия: Инфра-М, 2003.-688 с.

172. Anderson S.P. A Representative Consumer Theory of the Logit Model / S.P. Anderson, A. De Palma, J.-F. Thisse // International Economic Review. -1988. Vol. 29. - No. 3. - Pp. 461-466.

173. Burns A.C. Marketing Research and SPSS 11.0,4th ed. / A.C. Burns, R.F. Bush. New Jersey: Prentice Hall, 2002. - 688 p.

174. Chamberlain G. Analysis of Covariance with Qualitative Data // The Review of Economic Studies. 1980. - Vol. 47. - No. 1 (Econometrics Issue). -Pp. 225-238.

175. Cosslett R. S. Distribution-Free Maximum Likelihood Estimator of the Binary Choice Model // Econometrica. 1983. - Vol. 51. - No. 3. - Pp. 765-782.

176. Cox D. R. The analysis of binary data, 2nd ed. / D.R. Cox, E.J. Snell-London: Chapman and Hall, 1989.

177. Credit ratings. Methodologies, rational and default risk / Ed. By Michael K. Ong. Risk Books, 2002, London. - 534 p.

178. Gourieroux Ch. Econometrics of Qualitative Dependent Variables / Ch. Gourieroux. Cambridge: The Pitt Building, 2000. - 371 p.

179. Green W.H. Econometric Analysis, 4th ed. / W.H. Green. New York: Macmillian Publishing Company, 2000. - 1004 p.

180. Hausman J. Specification Tests for the Multinomial Logit Model / J. Hausman, D. McFadden // Econometrica. 1984. - Vol. 52. - No. 5. - Pp. 12191240.

181. Hensher A.D. Sequential and Full Information Maximum Likelihood Estimation of Nested Logit Model / A. D. Hensher // The Review of Economics and Statistics. 1986. - Vol. 68. - No. 4. - Pp. 657-667.

182. Kaplan R. Statistical models of bond ratings: A metodological inquiry / R. Kaplan, G. Urwits I I Journal of Business. -1979. № 52. - P. 231-261.

183. Kinnear T.C. Marketing research: An applied approach / Т. C. Kinnear, J.R. Taylor. New York: McGraw-Hill, 1979. - 656p.

184. Lee Lung-Fei. Identifacation and Estimation in Binary Choice Models with limited (Censored) Dependent Variables / Lung-Fei Lee // Econometrica -1979. Vol. 47. - No. 4. - Pp. 977-996.

185. Maddala G.S. Introduction to Econometrics. 3rd ed. / G.S. Maddala. -New York: John Wiley & Sons Ltd., 2001. 636p.

186. Manski C.F. Structural Analysis of Discrete Data and Econometric Applications / Charles F. Manski and Daniel L. McFadden (Eds.). Cambridge: The MIT Press, 1981.-p. xxvii.Ссыка на домен более не работаетusers/mcfadden/discrete.html.

187. Park J. Y. Nonstationary Binary Choice / J. Y. Park, P. С. B. Phillips // Econometrica. 2000. - Vol. 68. - No. 5. - Pp. 1249-1280.

188. Powers D. Statistical Methods for Categorical Data Analysis / D. Powers, Y. Xie. Academic Press, 1999.Ссыка на домен более не работаетresearch/faculty/dpowers/book

189. Semon Т. T. Marketing Research Needs Basic Research / T.T. Semon // Marketing News. March 14,1994. - P. 12.

190. The Market Research Society -Ссыка на домен более не работаетmrindustry/index.htm

191. Tull D.S. Marketing research: Measurement and method: A text with cases, 2nded. / D.S. Tull, D.I. Hawkins. New York; London: Macmillan, 1980. -796 p.

Похожие диссертации

• Организационно-методические основы оценки рисков промышленных предприятий
• Оценка инвестиционной привлекательности и согласованности экономических интересов в стратегическом управлении организацией
• Оценка эффективности использования производственных ресурсов вагоноремонтными предприятиями железнодорожного транспорта методами микроанализа
• Экономико-математическое моделирование развития и размещения региональных производственных систем
• Рейтинговые оценки и их формирование в отраслевой экономике