Эконометрические методы оценки конкурентных преимуществ фирмы на основе сбалансированной системы показателей

Оглавление:

Об истории эконометрики и прикладной статистики. Типичные примеры раннего использования статистических методов описаны в Ветхом Завете (см., например, Книгу Чисел). Математически они сводились к подсчету того, как часто значения наблюдаемых атрибутов попадали в определенные градации. Позднее результаты стали представляться в виде таблиц и диаграмм, как это делается и сегодня Государственным комитетом Российской Федерации по статистике (Росстат). Надо признать, что есть прогресс по сравнению с Ветхим Заветом — в Библии не было скрижалей. Но нет никакого прогресса по сравнению с работами русских статистиков конца XIX — начала XX века (типичной монографией этого периода является книга [3], которая и сегодня легко доступна).

Сразу же после появления теории вероятностей (Паскаль, Фермат, 17 век) вероятностные модели стали использоваться при обработке статистических данных. Например, была изучена частота рождения мальчиков и девочек, было установлено, что вероятность рождения мальчика отличается от 0,5, проанализированы причины, по которым вероятность в парижских приютах не была такой же, как в самом Париже, и т. п. Существует достаточно много публикаций по истории теории вероятностей, но некоторые из них содержат неточные утверждения, что побудило одного из величайших ученых XX века, академика Украинской академии наук Б.В.Гнеденко включить в следующее издание своего курса главу по истории случайной математики

В 1794 г. (по другим данным — 1795 г.) С. Гаусс разработал метод наименьших квадратов, один из самых популярных статистических методов на сегодняшний день (см. главу 5 выше), и применил его для расчета орбиты астероида Цереры — для борьбы с ошибками астрономических наблюдений. Заметный вклад в развитие практической статистики внес в 19 веке бельгиец А. Кетле, который продемонстрировал стабильность относительных статистических показателей, таких как доля самоубийств по отношению ко всем смертям, проанализировав большое количество реальных данных. Интересно отметить, что основные идеи статистического приемочного контроля и сертификации продукции обсуждались академиком М.В. Остроградским и применялись в русской армии еще в середине Х1Х века. Статистические методы контроля качества, сертификации и классификации продукции остаются очень актуальными и сегодня

Современный этап развития прикладной статистики можно считать с 1900 года, когда англичанин К. Пирсон основал журнал «Биометрика». В первой трети двадцатого века доминировала параметрическая статистика. Изучались методы, основанные на анализе данных из параметрических семейств распределений, описываемых кривыми из так называемого семейства Пирсонов. Наибольшей популярностью пользовалось нормальное распределение (гауссово распределение). Для проверки гипотез были использованы критерии Пирсона, Студента и Фишера. Были предложены метод максимальной вероятности и анализ дисперсии, а также сформулированы основные идеи экспериментального проектирования.

Эконометрические методы оценки конкурентных преимуществ фирмы на основе сбалансированной системы показателей - Непараметрическая статистика

Непараметрическая статистика

В первой трети ХХ века, параллельно с параметрической статистикой, в работе Спирмена и Кендалла появились первые непараметрические методы, основанные на коэффициентах ранговой корреляции, которые сейчас носят имена этих статистиков. Но непараметризация, не делающая нереалистичных предположений о том, что функции распределений наблюдаемых принадлежит к определенным параметрическим семействам распределений, не становилась заметной частью статистики вплоть до второй трети ХХ века. В 1930-е годы появились работы А.Н. Колмогорова и Н.В. Смирнова, предложивших и изучивших статистические критерии, которые сегодня носят их названия. Эти критерии основаны на применении так называемого эмпирического процесса. (Как известно, эмпирический процесс — это разница между эмпирической и теоретической функцией распределения, умноженная на квадратный корень размера выборки). В 1933 г. в работе А.Н.Колмогорова было изучено предельное распределение сверхмагистрального модуля эмпирического процесса, ныне называемого Колмогоровским критерием. Затем Н.В. Смирнов изучил супер- и инфимум эмпирического процесса и интеграл (над теоретической функцией распределения) квадрата эмпирического процесса.

Следует отметить, что выражение «критерий Колмогорова-Смирнова», иногда используемое в литературе, некорректно, так как два статистика никогда не печатались вместе и не изучали один и тот же критерий сходными методами. Комбинация «критерий типа Колмогорова-Смирнова» для обозначения критериев, основанных на использовании функций супермашины из эмпирического процесса, является корректной.

После Второй мировой войны развитие непараметрической статистики шло быстрыми темпами. Большую роль сыграли работы Ф. Уилкоксона и его школы. В настоящее время непараметрические методы могут использоваться для решения практически того же спектра статистических задач, что и параметрические методы. Однако для широкого внедрения непараметрических методов все еще требуется немало теоретических и прикладных (т.е. экспериментальных) работ. Все большее значение приобретают методы непараметрической оценки плотности, непараметрической регрессии и распознавания образов (дискриминантного анализа). Непараметрические методы стали довольно популярными в нашей стране после публикации в 1965 г. первого издания вышеупомянутого сборника статистических таблиц Л.Н. Большева и Н.В. Смирнова [13], содержащего подробные таблицы основных непараметрических критериев.

Однако параметрические методы по-прежнему более популярны, чем непараметрические, особенно среди пользователей, незнакомых со статистическими методами. Неоднократно публиковались экспериментальные данные (см. начало главы 4), показывающие, что распределения реально наблюдаемых случайных величин, особенно ошибок измерения, в подавляющем большинстве случаев отклоняются от нормальных (Гауссовых) распределений. Тем не менее теоретики продолжают разрабатывать и изучать статистические модели, основанные на гаусси, а специалисты-практики продолжают применять такие методы и модели. Другими словами, «посмотри под факел, а не туда, где ты его потерял».

Обзор существующих методов оценки конкурентоспособности предприятий

Помимо теоретических исследований характера конкуренции и конкурентоспособности, проблема практической оценки конкурентоспособности уже давно обсуждается в экономической литературе. Можно отметить, что на сегодняшний день достигнуты определенные успехи в оценке конкурентоспособности продукции, разработаны вполне приемлемые методы оценки конкурентоспособности идентичных товаров и услуг. Ситуация осложняется, когда речь заходит об оценке конкурентоспособности компаний. Несмотря на то, что в этом направлении были предприняты и предпринимаются определенные шаги, экономисты пока не разработали универсальную и общепринятую методику комплексной оценки конкурентоспособности предприятий.

В то же время, необходимо оценивать конкурентоспособность компании, поскольку в условиях рыночной экономики оценка конкурентной позиции является неотъемлемой частью любого хозяйствующего субъекта. Изучение конкурентов и конкурентных условий в отрасли необходимо для того, чтобы компания в первую очередь определила, какими преимуществами и недостатками она обладает по сравнению с конкурентами, и сделала выводы для разработки собственной успешной конкурентной стратегии и поддержания конкурентных преимуществ. Определение конкурентоспособности бизнеса является неотъемлемой частью деятельности любой компании.

В частности, необходимо оценить конкурентоспособность бизнес-единицы:

Разработать меры по повышению конкурентоспособности;
отбор подрядчиков для совместной деятельности;
разработка программы выхода компании на новые рынки; и
Реализация инвестиционных мер;
осуществление государственного регулирования экономики.
В любом случае оценка конкурентоспособности предприятия преследует одну цель: определить положение предприятия на исследуемом рынке.

Основной задачей любого экономиста, изучающего проблему оценки конкурентоспособности предприятий, является поиск критериев конкурентоспособности, ее источников и факторов. Анализ экономической литературы по рассматриваемой теме позволяет выделить несколько подходов к решению поставленной задачи. Далее анализируются основные известные методы оценки конкурентоспособности предприятий и обобщаются их преимущества и недостатки.

Говоря о классификации существующих методов, прежде всего, следует отметить, что экономисты предложили огромное разнообразие методов оценки конкурентоспособности предприятий (их число доходит до десятков). В соответствии с этим разнообразием методов существует множество классификаций: по теоретическому содержанию, по форме результатов оценки, по форме математической привязки показателей и ряд других. В данном исследовании анализируется содержание (классической) классификации методов оценки конкурентоспособности предприятий. Следует также отметить, что в исследовании рассматриваются только основные (наиболее распространенные) из существующих подходов. Таким образом, в настоящее время можно выделить следующие основные методы оценки конкурентоспособности предприятий.

Динамический метод оценки конкурентоспособности предприятия

Динамический метод оценки конкурентоспособности предприятий основан на предположении, что в условиях рыночной экономики продажа продукции и содержащаяся в ней добавленная стоимость являются основной формой получения прибыли. В этом случае производство и реализация продукции осуществляется за счет использования ограниченных экономических ресурсов. Из этого следует, что прибыль в рыночной экономике опосредуется эффективным использованием экономических ресурсов, то есть соотношением между полученным результатом и затратами, понесенными на его получение. Поэтому суть рыночной конкуренции заключается в борьбе за получение максимальной прибыли за счет наиболее эффективного использования экономических ресурсов.

Степень эффективности использования предприятием экономических ресурсов определяется по отношению к уровню развития производительных сил, достигаемому социальным производством, и, конечно, по отношению к эффективности использования ресурсов конкурентами. Таким образом, конкурентоспособность предприятия в условиях рыночной экономики является обобщенной характеристикой деятельности хозяйствующего субъекта, которая отражает уровень эффективности использования хозяйственных ресурсов хозяйствующим субъектом по отношению к эффективности использования экономических ресурсов конкурентами.

В ходе изучения природы конкурентоспособности предприятия было показано, что существует два источника конкурентоспособности: операционная эффективность и стратегическое позиционирование. Таким образом, эффективность использования экономических ресурсов компании может быть охарактеризована и в конечном итоге сведена к оценке ее операционной эффективности и стратегическому позиционированию. Нет сомнений в том, что эта оценка должна основываться на сравнении соответствующих показателей рассматриваемой компании и ее конкурентов. Определим требуемые значения как коэффициенты операционной эффективности и стратегического позиционирования соответственно. Объединив эти коэффициенты в единый показатель, мы затем оцениваем конкурентоспособность исследуемой компании:

Начнем с оценки (коэффициента) эффективности работы.

Оперативная эффективность означает, что аналогичные мероприятия выполняются лучше, чем у конкурентов, что приводит к получению прибыли при реализации добавленной стоимости. Это означает, что основным результатом и критерием операционной эффективности является прибыль предприятия. В то же время прямое сравнение объема прибыли определяет явно большую конкурентоспособность крупных предприятий и невозможность сопоставления предприятий с различными показателями деятельности. Поэтому необходимо сравнивать не массу прибыли, а «рентабельность» экономической деятельности.

В качестве показателя рентабельности можно рассматривать рентабельность производства и продаж, определяемую как соотношение между прибылью от продаж и затратами на производство и продажи. Однако оценка операционной эффективности, основанная на рентабельности, является переменной, что искажает показатель конкурентоспособности (например, оценка операционной эффективности может иметь одно и то же отрицательное значение как в случае рассматриваемого убыточного предприятия и рентабельности выборки, так и в случае рентабельности рассматриваемого предприятия и убыточной выборки, в то время как данные ситуации имеют абсолютно разное экономическое содержание). В этих условиях наиболее значимым и универсальным показателем операционной эффективности является соотношение выручки от реализации продукции и затрат на ее производство и реализацию.

Оценка конкурентоспособности нескольких компаний

Ранее нами была предложена динамическая методика оценки конкурентоспособности предприятий, которая позволяет комплексно оценивать и анализировать уровень конкурентоспособности анализируемого хозяйствующего субъекта. Это делается путем сравнения показателей анализируемой компании с показателями конкурентов (или выборки конкурентов, под которой понимается совокупность анализируемых конкурентов, по сравнению с которыми оценивается конкурентоспособность анализируемой компании).
Разработанный алгоритм предполагает прямое сравнение двух наборов показателей: «исследуемой» компании и выборки (конкурентов). В то же время, в практике экономического анализа часто возникает необходимость оценки конкурентоспособности трех и более (множества) компаний в рамках одного исследования, когда трудно выделить одну «исследуемую» компанию из нескольких (поскольку все компании имеют равные интересы).

При такой постановке задачи, при проведении прямого сравнения двух наборов показателей, очень трудоемко рассчитывать уровень конкурентоспособности всех фирм в выборке. Это связано с тем, что для выполнения задания необходимо произвести расчеты для каждого из участников, в которых мы заинтересованы. Таким образом, если выборка включает пять фирм, то для оценки конкурентоспособности каждой из них необходимо выполнить пять расчетов. Кроме того, дальнейший анализ результатов будет утомительным: многочисленные таблицы с частичными коэффициентами конкурентоспособности делают крайне сложной интерпретацию полученных показателей, а также ранжирование компаний по их конкурентному статусу.

Для преодоления вышеуказанной сложности и снижения сложности оценки конкурентоспособности нескольких компаний в рамках одного исследования мы предлагаем использовать разработанный нами математический аппарат для аналитической декомпозиции коэффициента конкурентоспособности в рамках сравнительных объектов.

Напомним, что согласно вышеприведенной методологии, коэффициент конкурентоспособности предприятий может быть представлен как отношение коэффициентов эффективности экономической деятельности исследуемого предприятия и объекта сравнения (конкурента или выборки конкурентов):

Объективная функция коэффициента экономической эффективности — максимальная. Диапазон допустимых значений является положительной полуосью числовой линии. Если этот коэффициент меньше 1, то это свидетельствует о низкой эффективности экономической деятельности. И наоборот, чем больше данный коэффициент превышает единицу, тем выше эффективность хозяйственной деятельности предприятия.

Единица измерения должна рассматриваться как величина критерия, поскольку значение коэффициента экономической активности в случае убыточности предприятия или (и) снижения объемов продаж может быть математически меньше единицы измерения. Очевидно, что каждое из этих явлений свидетельствует о низкой эффективности экономической деятельности предприятия. Следовательно, определяя коэффициент экономической активности предприятия, мы получаем возможность дать качественную и количественную оценку уровня эффективности его экономической деятельности.

Далее рассмотрим оценку конкурентоспособности различных предприятий. Приведем набор S фирм (далее также образец). Согласно выражению (3.3.3), уровень конкурентоспособности j-й фирмы прямо пропорционален коэффициенту ее экономических показателей (К ој), который рассчитывается согласно выражению (3.3.1). Поскольку коэффициент эффективности экономической деятельности в выборке (3.3.2) является константой для всех фирм в наборе (K s = const), можно ранжировать каждую фирму в соответствии с уровнем конкурентоспособности (чем выше коэффициент эффективности экономической деятельности, тем выше уровень конкурентоспособности).

Высокие статистические технологии и эконометрика

В этом разделе подробно рассматривается понятие «высокие статистические технологии», введенное ранее. Рассматриваются причины широкого использования устаревшей, а иногда и несовершенной «низкой» статистической технологии. Показано, что из всех способов повышения качества прикладных статистических исследований наиболее эффективным является расширение обучения по «высоким статистическим технологиям», также известным как эконометрика. Описан опыт Института высоких статистических технологий и эконометрики Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана.

Термин «высокие технологии» популярен в современной научно-технической литературе. Он используется для обозначения самых передовых технологий, основанных на последних достижениях научно-технического прогресса. Такие технологии существуют среди технологий анализа статистических данных — как и в любой интенсивно развивающейся научной и практической области.

Примеры высоких статистических технологий и алгоритмов анализа данных, содержащихся в них, детальный анализ современного состояния и перспектив развития приведены выше при обсуждении «точек роста» эконометрики как научно-практической дисциплины. В качестве «высоких статистических технологий» были выделены технологии непараметрического анализа данных; робастные (робастные) технологии; технологии, основанные на умножении выборки, на использовании достижений нецифровой статистики данных и интервальной статистики данных.

Термин «высокие статистические технологии». Поговорим о термине «высокие статистические технологии», который еще не совсем известен. Каждое из трех слов несет в себе свой смысловой смысл.

«Высокий» означает, что статистическая технология, как и в других областях, основана на современных достижениях статистической теории и практики, особенно в области теории вероятностей и прикладной математической статистики. Здесь «опираться на современные научные достижения» означает, во-первых, что математическая основа технологии в соответствующей научной дисциплине была получена сравнительно недавно, а во-вторых, что вычислительные алгоритмы были разработаны и обоснованы в соответствии с ней (а не как так называемая «эвристика»). Со временем, когда новые подходы и результаты не заставляют пересматривать оценку применимости и возможностей технологии, заменять ее более современными, «высокие статистические технологии» переходят на «классические статистические технологии», такие как метод наименьших квадратов. Таким образом, высокие статистические технологии являются плодом недавних серьезных научных исследований. Двумя ключевыми понятиями здесь являются «молодость» технологии (по крайней мере, не старше 50 лет или лучше, не старше 10 или 30 лет) и опора на «высокие науки».

Термин «статистический» распространен, но его нелегко объяснить. В любом случае, высокая статистическая наука не имеет никакого отношения к деятельности Государственного комитета Российской Федерации по статистике. Как известно, штат профессора В.В. Налимов собрал более 200 определений термина «статистика» [44]. Полемика о терминологии иногда принимает очень острые формы (см., например, редакционные комментарии к статье [1], написанные в стиле известных высказываний по генетике и кибернетике в конце 1940-х годов). Современное понимание терминологии в теории вероятностей и математической статистике отражено в Приложении 1 этой книги, подготовленной для борьбы с распространенными заблуждениями и неточностями в этой области. В частности, с точки зрения эконометрики, статистика — это результаты измерений, наблюдений, тестов, анализов, экспериментов, а «статистические методы» — это методы анализа статистических данных.

На странице курсовые работы по менеджменту вы найдете много готовых тем для курсовых по предмету «Менеджмент».

Здесь темы рефератов по менеджменту

Читайте дополнительные лекции: