Публикации автора

На эмпирической базе социологического центра ВЦИОМ установлены особенности социально-экономических показателей социологической природы, которые необходимо учитывать при эконометрическом моделировании их динамики, а именно: высокая погрешность измерений социально-экономических индексов социологической природы, почти на порядок превышающая ошибку выборки; ограничение на применение традиционных методов параметрической статистики из-за несоблюдения условия нормального распределения информативных показателей. Даны рекомендации по эконометрическому моделированию динамики сильно зашумлённых данных методами регрессионного анализа, к которым относятся: переход от построения «точных» регрессионных моделей динамики к «полезным моделям», когда «скачки» информативных показателей и/или изменения направленности их тренда рассматриваются не как статистически установленные суждения, а как «тенденции»; переход от анализа динамики синтетических индексов к анализу динамики их составляющих; параллельный анализ динамики индексов, сформированных по ответам респондентов на близкие вопросы; применение, наряду с аналитическими, графических методов анализа, способствующих интерпретации результатов статистических выводов.

Актуальность исследования обусловлена особенностями оценки слабо формализуемых факторов различных аспектов экономической деятельности, в том числе формирования интегральных показателей конкурентоспособности товаров и услуг. Предлагается для формирования интегрального показателя прибегать к методу анализа иерархий Т. Саати, дающему возможность осуществлять групповую оценку приоритетов факторов конкурентоспособности. На эмпирической базе экспертного опроса ведущих профессоров вуза показана низкая чувствительность вектора долевого участия экспертов в групповой оценке приоритетов факторов конкурентоспособности к согласованности парных сравнений в методе анализа иерархии. Обосновано, что оценку предельных значений векторов групповой оценки и коэффициентов компетентности целесообразно проводить по матрице индивидуальных экспертных оценок и матрице весов компетентности экспертов соответственно в программной среде математического пакета Mathcad. Показано, что эффективным приёмом анализа близости индивидуальных суждений экспертов к групповой оценке является сравнение евклидова расстояния между экспертами, рассчитываемого методами иерархического кластерного анализа. Это позволяет не только определить близость индивидуальных суждений экспертов к групповой оценке, но и выделить их однородные подгруппы, равноотстоящие от групповой оценки в многомерном пространстве показателей конкурентоспособности вуза. Таким образом конкретизируются особенности формирования экспертных оценок в свете построения интегрального показателя конкурентоспособности.