Record Details

Clustering entrepreneurial assessments of industry events in the small commercial business

Voprosy statistiki

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Clustering entrepreneurial assessments of industry events in the small commercial business
Кластеризация предпринимательских оценок отраслевых событий в малом торговом бизнесе
 
Creator L. Kitrar A.; National Research University Higher School of Economics
I. Lola S.; National Research University Higher School of Economics
Людмила Китрар Анатольевна; НИУ ВШЭ
Инна Лола Сергеевна; НИУ ВШЭ
 
Subject малое предпринимательство; деловая конъюнктура; композитные индикаторы; конъюнктурные обследования; кластеры; поведенческие модели; small business; the business conjuncture; composite indicators; business tendency surveys; clusters; behavior patterns
 
Description The paper presents an analytical aspect of business surveys data processing, which allows highlighting key points in the dynamics of small retail businesses economic development in various phases of business cycle (case study: retail trade). In the introduction in addition to calculating balance characteristics and composite indicator of business conditions the authors substantiate the necessity to implement methodological approach to studying behavioral modals of economic entities that are attributable to small retail enterprises, based on the statistical distribution of respondents’ answers. In reviewing cluster analysis individual data for clustering is suggested as variables that are an entrepreneurial assesses the actual and expected trends in real time. Features of the application technique of cluster analysis in determining the different «behavioral patterns» can be classified as individual responses of economic agents at different stages of the business cycle. A more thorough examination of this information may be useful in analyses of various operational indicators of organizations activity. This aspect is essential for investigating small business aggregate behavior in specific phases of business cycle, when it is necessary to detail business reaction with respect to actual or expected economic events.
Авторами рассмотрен аналитический аспект обработки результатов конъюнктурных обследований, позволяющий детализировать представление о динамике экономического развития малых фирм (на примере предприятий розничной торговли). Во введении аргументируется необходимость - дополнительно к расчету балансовых характеристик и композитных индикаторов деловой конъюнктуры - применения методологического подхода, позволяющего изучать поведенческие модели хозяйствующих субъектов, относимых к малым предприятиям розничной торговли, на основе статистических распределений ответов респондентов. При рассмотрении техники кластерного анализа в качестве индивидуальных данных для кластеризации предлагаются переменные, являющиеся предпринимательскими оценками фактических и ожидаемых тенденций в реальном масштабе времени. Особенность применения техники кластерного анализа при определении различных «поведенческих моделей» состоит в том, что могут быть классифицированы индивидуальные ответы экономических агентов на различных этапах делового цикла. Более тщательное изучение такой информации позволяет идентифицировать различные операционные показатели деятельности организаций. Данный аспект особенно важен при изучении совокупного поведения малого предпринимательства, когда необходимо детализировать реакцию бизнеса относительно реальных или ожидаемых экономических явлений.
 
Publisher Information and publishing center "Statistics of Russia"
 
Date 2016-12-12
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
 
Format application/pdf
 
Identifier http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/303
 
Source Voprosy statistiki; № 1 (2016); 26-37
Вопросы статистики; № 1 (2016); 26-37
2313-6383
 
Language rus
 
Relation http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/303/304
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики: учеб. для студентов экон. специальностей вузов. В 2 т. Т. 2: Основы эконометрики. - 2-е изд., испр. - М.: ЮНИТИ, 2001. - 432 с.
Демидов О. Различные индексы прогнозирования экономической активности в России // Квантиль. 2008. № 5. С. 83-102.
Carlson J.A., Parkin J.M. Inflation expectations. Economica. 1975. No. 42. P. 123-138.
Crosilla L., Leproux L. Leading indicators on construction and retail trade sectors based on ISAE survey data // Journal of Business Cycle Measurement and Analysis. 2008. Iss. 1. Р. 97-123.
Crosilla L., Malgarini M. Behavioural models for manufacturing firms: an analysis based on ISAE survey data. URL: http ://ec.europa. eu /economy_finance/db_indicators / surveys / documents/workshops/2010/ec_meeting/ crosilla_ malgarini_isae.pdf (дата обращения: 10.03.2015).
Mirkin B.G. Individual approximate clusters: Methods, properties, applications // Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular Computing. Issue 8170: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Heidelberg: Springer, 2013. P. 26-37.
Mitchell J., Smith R.J., Weale M.R. Aggregate versus disaggregate survey-based indicators of economic activity. National Institute of Economic and Social Research. -London, 2002. № 194. - 33 р. - Series: National Institute discussion paper.
Pesaran M.H., Weale M.R. Survey expectations. CESifo working paper No. 1599. 2005. URL: http://hdl.handle.net/10419/19063 (дата обращения: 20.02.2015).
Proietti T., Frale C. New proposals for the quantification of qualitative survey data. URL: http://ssrn.com/ab-stract=967411 (дата обращения: 03.03.2015).
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).