Модернизация экономики и управления. Книга 1 - [5]

Z_(i,j), i = 1,2…, n; j = 1,2…, m,

где i – номер наблюдения (АТО); j – номер локального фактора.

Всего наблюдений (АТО) п, а локальных факторов т, причем т, возможно, довольно большое число. В ходе проведения анализа факторов, определяющих конкурентные преимущества АТО, нами выделено 48 факторов.

Наша задача состоит в том, чтобы не иметь дело со всеми этими локальными факторами, а выявить небольшое количество обобщающих факторов (главных компонент), (2 или 3), которые существенным образом влияют на исходные факторы. Эти главные компоненты мы не наблюдаем, они присутствуют гипотетически, но именно они определяют процесс изменения конкурентных преимуществ АТО.

Прежде, чем перейти к математической модели, центрируем и нормируем наблюдаемые факторы.

Проведем центрирование факторов:

Задача сводится к тому, чтобы оценить факторные нагрузки и общие факторы (главные компоненты) оптимальным образом. В качестве критерия оптимальности используем минимум расхождения между ковариационной матрицей исходных факторов и той, которая получается после оценивания нагрузок, то есть используем метод главных компонент.

Следует отметить, что метод главных компонент осуществляет переход к новой системе координат у₁…, у_m в исходном пространстве факторов Z₁, Z₂, Z_m, которая является системой ортонормированных линейных комбинаций. Линейная комбинация – это собственные векторы корреляционной матрицы. Первая главная компонента – это линейная комбинация, обладающая наибольшей дисперсией. Вторая главная компонента имеет наибольшую дисперсию среди всех, оставшихся линейных преобразований, некоррелированных с первой главной компонентой и т. д.

Количество гипотетических факторов (главных компонент) существенно меньше числа факторов, оценивающих различные аспекты конкурентных преимуществ автотранспортной организации, что свидетельствует о редукции сокращения данных для описания данного состояния организации. Метод главных компонент является эффективным методом для визуализации структуры многомерных данных. Он обеспечивает наименьшее искажение геометрической структуры точек (объектов) при их проектировании в пространство меньшей размерности r < т, «натянутое» на r первых главных компонент.

Изменчивость j-го фактора оценивается через дисперсию. Дисперсия σ_j² равна сумме относительных вкладов в дисперсию j-го признака каждого из m общих факторов и одного индивидуального фактора.

Вклад общего Fr (главной компоненты) в суммарную дисперсию (изменчивость) всех исходных факторов вычисляется по формуле:

Данный показатель является дисперсией r-го общего фактора.

Сумма относительных вкладов всех общих факторов в дисперсию локального фактора yj называется общностью показателя – yj и равна:

Следует отметить, что дисперсия процесса изменения конкурентных преимуществ организации равна о² = т и совпадает с числом локальных факторов, используемых для описания конкурентных преимуществ АТО. Дисперсия каждого нормированного фактора равна 1, поэтому полная дисперсия при m-фактора равна т.

Как правило, основной задачей факторного анализа (метода главных компонент) является нахождение сокращенной системы существенных факторов в пространстве регистрируемых переменных, что включает следующие этапы:

• выделение первоначальных факторов; этот этап включает вычисление главных компонент и выбор в качестве факторов тех компонент, которые отвечают за большую часть дисперсии, рассеяния данных наблюдения;

• вращение выделенных факторов с целью облегчения их интерпретации в терминах исходных переменных; содержательная интерпретация новых факторов является творческой задачей исследователя, выходящей за рамки формального метода, однако она может принести много полезного для дальнейшего понимания объекта исследования.

В качестве исходных факторов, определяющих конкурентные преимущества грузовых автотранспортных организаций Ставропольского края, нами выбраны 48 локальных факторов.

В результате проведенных расчетов на основании исходных данных по 12 автотранспортным организациям Ставропольского края с использованием программного продукта «Statistica» (версия 8.0) были получены следующие результаты (см. табл. 7).

На первом этапе расчетов найдены собственные значения главных компонент (обобщающих факторов), пропорциональные части общей дисперсии исходных данных, приходящихся на данную компоненту (фактор), то есть объясняемый ею; процент полной дисперсии, приходящийся на каждую компоненту, процент полной дисперсии, приходящийся на каждую компоненту, процент накопленной дисперсии (табл. 8).

В результате произведенных расчетов выявлено 3 главные компоненты (табл. 8). Собственные значения выделенных компонент составляют 15,985; 10,089 и 4,272 соответственно. Кумулятивный процент дисперсии для первой компоненты составляет 33,3 %, это свидетельствует о том, что она объясняет на 33,3 % изменчивость исходных признаков. Все три компоненты в совокупности объясняют на 83,42 % изменчивость 48 исходных факторов, определяющих конкурентные преимущества автотранспортных организаций г. Ставрополя.

Таблица 7. Факторы, формирующие конкурентные преимущества автотранспортных организаций (фрагмент)