Многомерное шкалирование в стратегическом анализе

Во всех экономических системах, от экономики страны до предприятия, существует избыточность информации, как ее воспринимает исследователь-аналитик. Такая ситуация, во многом складывается из-за того, что все экономический системы слабо структурированы, задачи в них зависят от решений других систем, определяемы факторами. Каждый из этих факторов может быть учтен множеством показателей, которые влияют на его изменение

[1, 3].

Множество зависимых между собой показателей определяют большую размерность данных, что, в свою очередь, приводит к таким проблемам [2, 5]:

• а)    невозможности точно поставить задачу;

• б)    снижению качества проводимого анализа;

• в)    невозможности полно интерпретировать ситуацию.

Для решения поставленных проблем одним из наиболее эффективных статистических методов является многомерное шкалирование.

Основная цель метода многомерного шкалирования (далее в статье – метод) состоит в снижении числа факторов, необходимых для анализа и оценки будущих изменений ситуации по причине принятия управленческих решений, в том числе и отказ от управленческого воздействия. Уменьшение числа факторов называется понижением размерности.

Следующей важной задачей, которая решается методом многомерного шкалирования является интерпретация набора причин, который и описывает содержание ситуации.

Важно понимать, что на начальной стадии применения метода действительно важные критерии или факторы описывающие изменения системы могут быть не известны, а их наличие и значение определяется на стадии процесса применения метода.

Путем применения алгоритма обработки исходной информации определяются факторы, действительно влияющие на ход ситуации в системе.

Области применения метода [7]:

• А)    алгоритм обнаружения скрытых или, еще говорят, латентных - непосредственно не наблюдаемых переменных, которые описывают полученную эмпирическим путем матрица парных расстояний между наблюдаемыми объектами, процессами или явлениями.

Б) возможность проверки гипотез о расположении изучаемых объектов, процессов или явлений относительно друг друга в пространстве и относительно точки отсчета системы координат.

• В)    сужение или снижение полученной опытным путем матрицы данных с использованием небольшого числа скрытых переменных.

Д) визуальное представление данных и результатов анализа.

Метод многомерного шкалирования носит такое название исходя из специфики его алгоритма:

• 1.    преобразование основных показателей исходной информации, характеризующих изменение ситуации: установление «координаты» каждого объекта в многомерном пространстве;

• 2.    нахождение попарных расстояний между объектами: такое расстояние называют «стрессом» и его значение минимально между объектами;

• 3.    задаются веса либо всех, либо только необходимых объектов;

• 4.    итеративным способом производится оценка всех объектов относительно каждого другого;

• 5.    формируются сходные объекты в вектора по в сравнительно небольшому числу шкал;

• 6.    производится интерпретация полученных результатов.

Каждый скрытый изначально и выделенный в процессе применения алгоритма многомерного шкалирования важен при проведении стратегического и ситуационного анализа. Разработка стратегии предполагает достижения конкретной цели и приобретает особо важное значение в условиях, когда для этого не достаточно прямых ресурсов. Поэтому выделение «скрытых» факторов позволяет обеспечить преимущество перед противником [4, 3].

С применением многомерного шкалирования появляется полно и точно оценить экономический эффект от мероприятий по производству, продвижению и реализации товара (услуги), что обеспечит аргументированность принятия административных решений [2, 7].

Сам процесс разработки стратегий и принятия решений в процессе управления достаточно динамичный, зависит от множества изменений внешней и внутренней среды: тактики конкурентов, уровня спроса продукции на рынках сбыта, изменений в технологиях, которые применяются в производстве, наличия или отсутствия нового поколения оборудования и так далее.

Проводя стратегический анализ и принимая на его основании управленческие решения, невозможно на много управленческих тактов вперед расписать все этапы, по которым пойдет развитие ситуации. Такие многомерные задачи ставятся исследователями в области маркетинга в рамках современных подходов к маркетингу [5, 6].

Выявление латентных переменных имеет свою положительную и отрицательную стороны. К положительным моментам следует отнести: 1) обнаружение таких зависимостей, которые еще не представлены на рынке; 2) возможность стратегической победы над конкурентами путем формирования новой рыночной реальности. Отрицательными сторонами выявления латентных переменных и разработки на их основе стратегии предприятия могут быть: 1) сложность в сборе первичной информации (данных) для анализа; 2) относительная сложность в применении метода из-за необходимости узкого специалиста на предприятии. Оба этих пункта решаемы, что позволяет говорить о практической применимости метода многомерного шкалирования в стратегическом анализе.

Разрабатывая планы деятельности организации на основе алгоритма многомерного шкалирования стратегического анализа представляется возможным установить набор возможных сценариев развития событий, с целью повышения эффективности принятых управленческих решений и подготовки набора альтернативных вариантов действий топ-менеджмента.