Details

Title: О двух подходах к кластеризации промышленных предприятий с использованием метода оболочечного анализа данных // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер. : Экономические науки: научное издание. – 2016. –
Creators: Филинов Николай Борисович; Кускова Валентина Викторовна
Organization: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"; М-во образования и науки Российской Федерации.
Imprint: Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2016
Collection: Общая коллекция
Subjects: Экономика; Управление экономикой; кластеры; промышленные кластеры; метод оболочечного анализа данных; кластеризация; кластерный анализ; стратегический менеджмент; производственные возможности; группировка объектов; удельные затраты
UDC: 338.24
LBC: 65.050
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.5862/JE.235.11
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\31708

Allowed Actions: Read Download (0.4 Mb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Предпринят сравнительный анализ двух подходов к кластеризации промышленных объектов с использованием результатов метода оболочечного анализа данных. Первый предлагает объединить в один кластер объекты, имеющие одну и ту же линейную производственную функцию. Альтернативные методы основаны на применении стандартных процедур кластеризации к результатам метода оболочечного анализа данных. Эксперименты показывают, что оба подхода дают при определенных условиях близкие результаты, но различаются предоставляемыми исследователю возможностями интерпретации получаемых групп и проведения вариантных расчетов с изменением числа выделяемых кластеров.

Comparative analysis of two approaches to clustering of industrial facilities, using the results of the method of data envelopment analysis. The first proposes to merge into one cluster objects that have the same linear production function. Alternative methods based on the use of standard procedures of clustering results method of data envelopment analysis. Experiments show that both approaches provide, under certain conditions, similar results, but differ provided the researcher the possibilities of interpretation of the resulting groups and carrying out alternative calculations with a change in the number of allocated clusters.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Usage statistics

stat Access count: 640
Last 30 days: 9
Detailed usage statistics