Кластерный анализ и направления его использования

В условиях обострения финансовых проблем для многих хозяйствующих субъектах все более актуальной становится необходимость оценки их финансового состояния с целью разработки мер финансовой стабилизации [ 1 ] . Это означает, что в сжатые сроки должна быть произведена оценка финансового состояния с использованием как традиционных, так и современных методов анализа, позволяющих получить наиболее важные показатели финансово-экономической деятельности предприятий. Современная экономическая наука располагает таким методом как кластерный анализ, разработанный классиком теории конкуренции М. Портером [2]. Кластерный анализ – это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения. Термин кластерный анализ, впервые введенный Трионом (Tryon) в 1939 г., включает в себя более 100 различных алгоритмов.

В отличие от задач классификации, кластерный анализ не требует априорных предположений о наборе данных, не накладывает ограничения на представление исследуемых объектов, позволяет анализировать показатели различных типов данных (интервальным данным, частотам, бинарным данным). При этом необходимо помнить, что переменные должны измеряться в сравнимых шкалах. Кластерный анализ позволяет сокращать размерность данных, делать ее наглядной.

Задачи кластерного анализа можно объединить в следующие группы [3]:

• 1.    Разработка типологии или классификации.

• 2.    Исследование полезных концептуальных схем группирования объектов.

• 3.    Представление гипотез на основе исследования данных.

• 4.    Проверка гипотез или исследований для определения, действительно ли типы (группы), выделенные тем или иным способом, присутствуют в имеющихся данных.

Как правило, при практическом использовании кластерного анализа одновременно решается несколько из указанных задач.

Методы кластерного анализа можно разделить на две группы:

• -    иерархические;

• -    неиерархические.

Каждая из групп включает множество подходов и алгоритмов.

Используя различные методы кластерного анализа, аналитик может получить различные решения для одних и тех же данных. Это считается нормальным явлением.

Сфера использования кластерного анализа, из-за его универсальности, очень широка. Кластерный анализ применяют в экономике, маркетинге, археологии, медицине, психологии, химии, биологии, государственном управлении, филологии, антропологии, социологии и других областях.

Можно привести конкретные примеры применения кластерного анализа в отдельных сферах деятельности:

• -    медицина – классификация заболеваний, их симптомов, способов лечения, классификация групп пациентов;

• -    маркетинг – задачи оптимизации ассортиментной линейки компании, сегментация рынка по группам товаров или потребителей, определение потенциального потребителя;

• -    социология – разбиение респондентов на однородные группы;

• -    психиатрия – корректная диагностика групп симптомов является решающей для успешной терапии;

• -    биология – классификация организмов по группе;

• -    экономика – классификация субъектов РФ по инвестиционной привлекательности.

Например, используя кластерный анализ в автостраховании, можно оценить вероятность наступления страхового случая, возможные оценки его страховщиком и финансовые последствия. Исходный материал сгруппирован и содержит следующую информацию об автомобилях и их владельцах:

• -    марка автомобиля – первая переменная;

• -    стоимость автомобиля – вторая переменная;

• -    возраст водителя – третья переменная;

• -    стаж водителя – четвертая переменная;

• -    возраст автомобиля – пятая переменная;

Таким образом, целью данного анализа является градация автомобилей и их владельцев на классы, каждый из которых соответствует определенной рисковой группе. Наблюдения, попавшие в одну группу, характеризуются одинаковой вероятностью наступления страхового случая, которая впоследствии оценивается страховщиком.

Использование кластер-анализа для решения данной задачи наиболее эффективно. В общем случае кластер-анализ предназначен для объединения некоторых объектов в классы (кластеры) таким образом, чтобы в один класс попадали максимально схожие, а объекты различных классов максимально отличались друг от друга. Количественный показатель сходства рассчитывается заданным способом на основании данных, характеризующих объекты.

Реальные оценки получают с помощью кластерного анализа в торговле, общественном питании, туризме. Решая задачу получения максимальной прибыли, следует определить переход показателей из умеренного уровня в нормальному. В этом случае можно выделить начало перехода от флета (прибыль заложена в тренде, убытки – во флете) к трендовому движению и суметь получить наибольшую прибыль [ 5 ] .

Более наглядным является кластерный график на нём можно увидеть значимые уровни накопления и распределения объемов, построить уровни поддержки и сопротивления. Это позволяет трейдеру найти точный вход в сделку. Используя дельту, можно судить о преобладании на рынке продаж или покупок. Кластерный анализ позволяет наблюдать сделки и отслеживать их объёмы внутри бара любого торгового предприятия. Особо это важно при подходе к значимым уровням поддержки или сопротивления.

Суждения по кластерам – это ключ к пониманию рынка, то есть возможность рассмотрения экономики с точки зрения промышленных комплексов – кластеров акцентирует внимание на взаимосвязях и организации взаимодействия предприятий в составе комплекса для решения крупных народнохозяйственных задач. Абстрактное рассмотрение проблем отдельных предприятий, игнорирование их деятельности в составе комплекса не позволяют говорить о научном подходе к управлению и ставят рост конкурентоспособности продукции таких предприятий в зависимость от случая. В частности, исследуя АПК как систему взаимосвязанных элементов, дающих на выходе единый продукт, следует сказать, что в создании этого продукта принимают участия практически все предприятия в составе комплекса или кластера [4].

Важную роль может сыграть кластерный анализ в развитии регионов, то есть кластеризация может привести к повышению экономического роста региона. Кластерный подход позволяет обеспечить доступ к специализированным факторам производства (новое оборудование, технологии, развитие инфраструктуры, квалифицированный персонал и т.д.); позволяет накапливать необходимую информацию и данные; конструирует взаимодеятельность в системе взаимодополняемости.

В настоящее время малые города играют роль центров экономической, общественной и культурной жизни районов, а иногда и целых регионов. Являясь местом расположения промышленных предприятий, транспортнораспределительных узлов, научных центров, образовательных, медицинских и культурных учреждений, малые города выполняют роль своеобразных точек роста и развития территорий. Таким образом, равномерность (гармоничность) территориального развития экономики районов, областей, регионов и страны в целом напрямую зависит не только от роста экономики и урбанизированных пространств крупных и средних городов, но и от развития экономики малых городов.

Создание на территории любого региона кластеров во многом может обеспечить регион следующим составляющими:

• -    достижения высокого уровня конкурентоспособности экономики региона, за счет производственных структур организаций;

• -    повышение производительности труда, а вследствие этого снижение уровня безработицы;

• -    стимулирование инновационной деятельности;

• -    рост и развитие промышленности, сельского хозяйства, экономики и других отраслей;

• -    создания исследовательских коопераций науки и бизнеса;

• -    привлечения инвестиционного капитала.

Использование кластерной политики позволит существенно повысить уровень обеспеченности предприятий кластера сырьем, ликвидировать в определенной степени фактор неопределенности, и, в конечном итоге, это позволит обеспечить высокие производственные и финансовые итоги работы предприятия. Такой подход является одной из стратегических альтернатив устойчивого и конкурентоспособного развития АПК [4].

Таким образом, при разработке кластерной политики важно знать, что невозможно копировать то, что есть в других регионах. Эффективные кластерные образования строятся на особенностях отдельного взятого региона, который можно превратить в источник конкурентных преимуществ.