Научный архив: статьи

В современных динамичных условиях хозяйствования и развития техники и технологий необходимо развивать инструментальные средства и адаптировать классические методы исследования бизнес-моделей под потребности устойчивого развития и вызовов рынка. В данной статье проводится апробация математическо-статистических методов анализа для выявления предпосылок стратегирования устойчивого развития компании. На основании бизнес-модели Александра Остервальдера были выделены основные элементы и апробированы перспективные инструменты анализа, на основании которого возможно представить стратегические перспективы компаний.

Статья посвящена анализу потребительского потенциала на примере регионов Урала. Обосновывается влияние потребительского потенциала на качество жизни населения и, как следствие, на конкурентоспособность региона. На основе использованных в качестве эмпирической базы официальных данных Федеральной службы государственной статистики получены реальные результаты сравнительного анализа регионов Урала. Выполнен анализ потребительского потенциала на основе показателей, напрямую или косвенно его характеризующих. Для наиболее важных показателей выполнен расчет показателей структурных сдвигов. На основе рассчитанного для каждого региона индекса Рябцева, по шкале оценки меры структурных различий, проведен сравнительный анализ для регионов Урала. Выявлено, что в целом по Уралу структурные сдвиги для выбранных показателей являются незначительными. Предложена методическая последовательность комплексной оценки потребительского потенциала с использованием разработанного авторами интегрального показателя сравнения, расчет которого предполагает учет значительного количества показателей. На основе величины интегрального показателя сравнения выполнено ранжирование регионов, определены лучшие и худшие регионы по величине потребительского потенциала. Дополнительно проведен кластерный анализ регионов Урала с использованием тех же показателей, по которым выполнялось ранжирование.

Введение. Организация комфортной среды в российских городах ставит задачу реконструкции улично-дорожной сети и трансформации уличного пространства из зоны транзитного движения в общественное пространство. Подобный переход невозможен без учета потребностей всех пользователей уличного пространства и создания для них соответствующей инфраструктуры. Современная нормативная база не учитывает неоднородность характера использования улиц одной градостроительной категории, что влечет за собой отсутствие объективных параметров для создания этой инфраструктуры на разных участках улицы.

Материалы и методы. Использовались данные из открытых источников, статистические и графические сведения муниципальных учреждений, натурных обследований. С целью установления значений параметров, определяющих характер использования участка улиц, применен кластерный анализ отдельно по каждому пользователю: пешеходы, средства индивидуальной мобильности и общественный транспорт.

Результаты. Кластерный анализ позволил выявить совокупность факторов, определяющих характер использования участка улицы пешеходами, средствами индивидуальной мобильности и общественным транспортом. Учет характера дает возможность установить объем мероприятий по созданию инфраструктуры на каждом конкретном участке улицы.

Выводы. Предложенная методика установления важности пользователя на участке улицы позволяет объективно оценить необходимость размещения тех или иных элементов в поперечном профиле улиц при реконструкции. Анализ градостроительных условий, в которых располагаются участки улиц, такие как положение в плане города, наличие и характеристики прилегающей застройки, которая формирует поток транспорта, пешеходов и средств индивидуальной мобильности и определяет наличие центров тяготения или исключительно транзитной функции участка, позволит сформулировать набор рекомендаций по проектированию в условиях нового строительства.

В настоящее время возрастают роль банковского сектора в сложившейся модели пространственного развития и влияние факторов демографической обусловленности размещений банковских подразделений. Научной проблемой при этом выступает осмысление сложной связи между географическим и демографическим контекстом, а также концентрацией услуг финансовых посредников.

Целью исследования является выделение паттернов поведения клиентов коммерческих банков, обусловленных демографическими характеристиками, и формирование направлений клиентской политики коммерческого банка на основе выделенных паттернов.

Материалы и методы. В программной среде разработки и выполнения программного кода на языке Python в облаке – Google Colab – были импортированы библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Sklearn. Для проверки гипотезы исследования использовался набор данных Bank Account Fraud Dataset Suite (NeurIPS 2022). В отношении набора данных был реализован метод агломеративной кластеризации, позволивший обозначить кластеры активности клиентов коммерческого банка и сформировать их характеристики.

Результаты исследования. Полученные результаты подтверждают наличие связи между демографическими характеристиками населения территории, типами их экономического поведения и пользования банковскими услугами. Определены кластеры с наивысшим потенциалом с позиции сложившегося у клиента уровня дохода и возраста клиентов. Установлено, что при разработке и актуализации нишевых банковских продуктов следует ориентироваться на молодое поколение, которое по мере взросления и приобретения профессиональной позиции перейдет в кластер устойчивой клиентской базы или будет упущено банком в зависимости от степени эффективности его маркетинговой политики. Определено влияние статуса занятости и семейного статуса при отнесении клиента к тому или иному кластеру. В сочетании с геолокационными данными результаты кластеризации могут служить основой для размещения фронт-офисов в районах, где проживает наибольшее количество потенциальных и действительных клиентов коммерческого банка.

Выводы. Устойчивыми паттернами поведения клиентов выступают активное посещение банковских офисов или отказ от такого посещения в пользу дистанционных банковских услуг или экономически пассивного поведения. Банковская клиентская политика должна формироваться с ориентацией на ключевые демографические характеристики целевых клиентских ниш, дифференцированных по паттернам экономического поведения. Результаты геодемографических исследований клиентов коммерческих банков на основе предложенной методики могут способствовать разработке стратегий банковских структур по эффективному выполнению функций аккумулирования и перераспределения финансовых ресурсов. Органам государственной власти Российской Федерации и ее регионов при разработке стратегических документов рекомендуется учитывать границы и критерии влияния геодемографических факторов на развитие региональных социально-экономических подсистем, а также формировать предпосылки развития финансовых агломераций в ряде региональных социально-экономических подсистем.

Работа посвящена актуальной задаче исследования деловой активности бизнеса на отдельно взятой территории. В ней рассматриваются изменения результативности ведения бизнеса в определенном регионе в зависимости от времени, местоположения и экономических условий ведения хозяйственной деятельности субъектов малого и среднего предпринимательства. Сформулирован методологический подход, который позволяет анализировать и выявлять закономерности в распределении результативности по сферам деятельности субъектов с учетом пространственных и временных аспектов. Для выявления общих закономерностей и факторов, влияющих на экономическое развитие, а также для разработки рекомендаций по оптимизации бизнес-процессов и улучшению условий предпринимательской деятельности на региональном уровне используются методы кластерного анализа. Показана эффективность решения поставленной задачи при анализе сложных высокоразмерных данных с применением нелинейных методов уменьшения размерности. Результаты исследований показали, что деловая активность в регионе зависит не только от экономических факторов, наблюдаемых в динамике, но и от пространственного размещения субъектов хозяйствования, кластеризация которых выполняется с использованием специализированных метрик, что позволяет адаптировать универсальный алгоритм уменьшения размерности пространства признаков UMAP под конкретные задачи и типы данных. Полученные выводы могут быть полезны для предпринимателей, органов власти и бизнес-сообществ, стремящихся оптимизировать меры по поддержке бизнеса и улучшить условия для его ведения.

Уровень экономического развития территории характеризует успешность ее функционирования в современных условиях. Потенциал дальнейшего экономического роста определяется состоянием инвестиционной сферы региона, масштаб развития которой дает представление об имеющихся возможностях последующего наращивания его благосостояния. Проведение классификации муниципальных образований региона позволяет определить инвестиционно-прогрессивные территории и наметить направления дальнейшего приложения производственных мощностей с целью наращивания реального сектора экономики. Целью исследования является проведение классификации муниципальных районов и городских округов Республики Марий Эл для формирования однородных классов по инвестиционной деятельности. Достижение цели предполагает решение задач отбора определяющих инвестиционно-производственных показателей, получения устойчивых практико-ориентированных кластеров и их экономической интерпретации. В качестве алгоритма многомерной классификации использован статистический метод кластерного анализа. Построение дендрограммы на основе агломеративного иерархического подхода позволяет провести наглядное объединение исследуемых объектов в близкие по значениям исследуемых показателей группы. Последующее применение дивизимного алгоритма метода k-средних с разбиением исходной совокупности объектов на заданное количество кластеров, равное числу выделенных групп на дендрограмме, позволяет сопоставить наполнение классов и провести оценку точности и корректности выделенных классификационных групп. В результате проведения классификации муниципальные районы и городские округа Республики Марий Эл разбились на четыре группы, характеризующие их инвестиционный потенциал и возможности для дальнейшего увеличения экономического роста.

Значительный рост спроса на игристые вина при расширении ассортимента напитков, в том числе отечественных, определяет актуальность данного исследования. Однако большой ассортимент может привести к трудностям выбора. Целью исследования является кластерный анализ различных игристых напитков по определенным критериям. Результатом исследования стала разбивка выбранных игристых вин на три кластера: регион производства, сортовой состав и ценовой диапазон. К первому кластеру относятся вина из самого известного региона – Шампань, Франция, во вторую группу вошли белые игристые вина из белых сортов винограда из разных регионов, в третью – напитки из разных сортов винограда в ценовом диапазоне до 3500 руб.

Цель исследования заключается в анализе социально-экономических факторов занятости населения в городских округах Российской Федерации. В рамках исследования проводится кластерный анализ городов по двум вариантам: (1) на основе факторных показателей занятости и (2) с использованием как результативных, так и факторных показателей занятости. В обоих случаях проводится статистическое обоснование учета лагов запаздывающего влияния факторных показателей на результативные. Применение данного вариативного подхода в кластеризации позволяет выявить статистически однородные группы городов, соответственно, без учета и с учетом индивидуальных эффектов факторного влияния на занятость и на основе этого обосновать индикаторы регулирования занятости в городах Российской Федерации. Материалы и методы. Для достижения поставленной цели на основе данных муниципальной статистики, предусмотренных Федеральным планом статистических работ, была разработана система показателей, включающая количественные и качественные оценки уровня социально-экономических факторов занятости населения. В исследовании проведен кластерный анализа с использованием иерархического метода (Уорда) и итеративного метода (k-средних). Результаты. В результате кластерного анализа были выделены статистически однородные подгруппы городов, которые различаются по уровню занятости населения, административному составу, набору и характеру влияния факторных показателей на занятость. На основе сравнительного анализа двух вариантов кластеризации доказано, что выявление значимых факторов занятости на муниципальном уровне (по городским муниципальным образованиям) возможно при кластеризации с применением как результативных, так и факторных показателей, а также с учетом временных лагов их взаимосвязи. Кластеризация городов лишь по факторным показателям не обеспечивает учета индивидуальных особенностей взаимозависимости исследуемых показателей в городах, что приводит к грубым статистическим оценкам и скрытости латентных взаимосвязей, учет которых необходим для регулирования занятости. Заключение. Исследование выявило, что статистически однородные кластеры городов имеют специфику административного состава, что предопределяет особенности многофакторных регрессионных моделей занятости, параметры которых рекомендованы к использованию для разработки мер по регулированию занятости и социально-экономического развития городов.

Цель статьи - выявить основные факторы развития национальных инновационных систем в глобализированном мире и провести кластерный анализ инновационных систем стран Закавказья и Прибалтики. Мы разработали Индекс развития инновационной системы (ISDI) с 46 показателями. В целях проведения группирования стран использовали методы макрокластеризации, агрегирования и комбинирования параметров и субиндексов, а также методы полных связей и k-средних. Предложили новую классификацию стран, при этом наиболее обоснованный выбор классификации был сделан с помощью индексов Калинского - Харабаза и Дуды - Харта, а также дендрограмм. Первый метод показал, что национальные инновационные системы имеют качественно разные кластерные характеристики и переживают разные тенденции развития. Эстония (ISDI = 0,77) оказалась на лидирующей позиции. Страны Закавказья образовали две подгруппы, Армения (ISDI = 0,50) и Грузия (ISDI = 0,53) формировали относительно развитую подгруппу, а Азербайджан (ISDI = 0,44) отдельную единицу с менее положительными показателями. Результаты применения второго метода показали, что страны Прибалтики создали наиболее развитую кластерную группу. Лидером была Эстония (ISDI = 0,85). Страны Прибалтики и Закавказья образовали две отдельные группы. Помимо субиндекса патентной активности, Эстония опередила другие страны по остальным шести субиндексам. Армения и Грузия имели относительно высокие результаты по субиндексу патентной активности, а Азербайджан - относительно высокие результаты по субиндексам инновационной активности и инфраструктурного развития. Результаты позволят определить задачи развития национальных инновационных систем стран Закавказья с учетом опыта стран Прибалтики. Таким образом, была предпринята попытка классифицировать страны двух постсоветских регионов на основе сходства национальных инновационных систем.

Введение. Сегодня рынок жилья представляет собой существенную сферу деятельности человека, изучение которой занимает свое место наравне с развитием системы здравоохранения. С рынком жилья прямым или косвенным образом связаны все действия человека, направленные на удовлетворение потребностей любого уровня, что подчеркивает важность знаний о недвижимости в контексте экономических наук. «В нашей стране только начинают осознавать и использовать в официальных оценках показатели развития рынков жилой и коммерческой недвижимости, которые могут свидетельствовать о приближении фазы экономического роста или стагнации, возможном «перегреве» экономики, развитии ситуации в смежных отраслях в силу того, что сектор недвижимости обладает так называемым мультипликативным воздействием», - пояснил Котляров М. А. Целью данного исследования является моделирование объектов вторичного рынка жилья в 2024 году в Приволжском Федеральном округе с помощью экономико-математических методов. Материалы и методы. В работе рассматриваются различные методы, такие как кластерный анализ, факторный анализ и др. подходы к экономико-математическому моделированию объектов вторичного рынка жилья ПФО, и выявляются основные факторы, влияющие на его динамику. Результаты исследования, обсуждения. Согласно полученным данным за 2024 год были выделены 3 компоненты, которые оказали влияние на стоимость 1 м2 вторичного жилья, а также проведен кластерный анализ, на основе которого были выделены группы регионов с учетом спроса и предложения на рынке вторичного жилья. Заключение. В ходе анализа было установлено, что вторичный рынок жилья в Приволжском Федеральном округе показывает значительные колебания цен, которые зависят от множества факторов, включая экономическую ситуацию, спрос и предложение, а также региональные особенности. Анализ показал, что в 2024 году наблюдается общий тренд к увеличению цен на жилье, что подтверждается ростом средних цен за 1 м2 в большинстве регионов Приволжского Федерального округа1. Например, Республика Татарстан и Республика Башкортостан показали наивысшую стоимость жилья, что доказывает рост интереса к этим регионам округа со стороны покупателей.

Статья посвящена изучению публикационной активности университетов в субъектах Российской Федерации. Исследование основано на данных проекта OpenAlex, который предоставляет открытый и свободный доступ к информации о научных публикациях. В процессе анализа были использованы методы главных компонент и кластеризации по методу k-средних. В результате выделены три кластера регионов, существенно различающиеся по уровню и динамике публикационной активности высших учебных заведений. Проведённое исследование подчёркивает значительную неоднородность регионов России в плане развития научных систем и предлагает рекомендации для разработки дифференцированного подхода к поддержке и стимулированию научных исследований на федеральном и региональном уровнях. Представленная работа также выявляет ограничения, связанные с особенностями используемого источника данных, и намечает перспективы дальнейших исследований в области анализа публикационной активности.

Постановка задачи: выявление нештатных ситуаций на железной дороге для обеспечения безопасности и оптимизации процессов, включая наблюдение за состоянием занятости, движением поездов, погодными условиями и другими факторами, способными привести к возникновению ситуаций.

Целью работы является разработка специализированного программного обеспечения с использованием данных кластерного анализа для выявления причин аварийных ситуаций на железнодорожном транспорте России, что крайне важно из-за его значительного уровня общественной безопасности и нестабильности в стране, а также из-за возможных угроз, связанных с возможными ситуациями, особенно при перевозке грузов.

Используемые методы: кластерный анализ для систематизации хороших видов аномалий, возникающих на железнодорожном транспорте, с учетом таких параметров, как источник возникновения проблем, географического положения и временных характеристик. Они предпочитают выявлять факторы группы событий и лучше понимать их природу, а также оценивать эффективность предотвращения возникновения ситуаций.

Результат: с использованием метода кластерного анализа данных выявление основных признаков, конференций на основе непривычных обстоятельств в функционировании железнодорожного транспорта. Это приводит к существенным результатам, включая идентификацию различных категорий нештатных ситуаций, оптимизацию мер безопасности и повышение результативности железнодорожной системы. Элементами новизны представленного решения является применение кластерного анализа для выявления признаков, особенностей и проявлений, проявляющихся в данных, связях с вариациями на схемной дороге.

Теоретическая/практическая эффективность состоит в выработке рекомендаций в рамках стратегии, повышения безопасности и в конечном итоге достижения общей эффективности транспортной системы в долгосрочной стратегии.