eaDonNTU, Donetsk >
Учебный научный институт "Высшая школа экономики и менеджмента" (до апреля 2015) >
Инженерно-экономический факультет >
Кафедра экономики и маркетинга >
1. Научные труды >
Статьи кафедры экономики и маркетинга >
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://ea.donntu.ru/handle/123456789/29824
|
Название: | Многомерное оценивание уровня социально-экономического развития предприятия |
Другие названия: | Multi-dimensional Assessment of the Level of Enterprise Socio-economic Development Багатомірне оцінювання рівня соціально-економічного розвитку підприємства |
Авторы: | Надтока, Татьяна Борисовна Виноградов, Александр Григорьевич Nadtoka, T.B. Vinogradov, A.H. |
Ключевые слова: | многомерный анализ таксономический метод метод расстояний и схожести объединенная оценка уровень социально-экономического развития предприятия multi-dimensional analysis taxonomic method distance and similarity method joint assessment level of enterprise socio-economic development |
Дата публикации: | 2014 |
Издатель: | Бизнес Информ |
Библиографическое описание: | Надтока Т. Б. Многомерное оценивание уровня социально-экономического развития предприятия / Т. Б. Надтока, А. Г. Виноградов // Бизнес Информ. – 2014. – №1. – C. 184–191. |
Аннотация: | Целью статьи является обобщение и развитие методических приемов в рамках таксономического метода и метода расстояний и схожести для свертки на основе системы измеряемых признаков-симптомов в единую количественную характеристику латентного понятия «уровень социально-экономического развития предприятия». Алгоритмы таксономического анализа и метода расстояний и схожести систематизированы, обобщены, детализированы и представлены технологическими схемами с учетом новаций в формате их практического использования. Разработаны рекомендации по повышению точности и обоснованности объединенных оценок, учитывающих результаты классического и модифицированного алгоритмов построения многомерных оценок в рамках каждого метода. Даны рекомендации по сопоставительному анализу результатов оценивания латентных свойств на основе признаков-симптомов их проявления при одновременном применении нескольких вариаций рассматриваемых методов многомерного анализа, по критериям согласованности вариантов оценок и выбору предпочтительного варианта. На примере реального предприятия обоснована возможность достоверного оценивания уровня его социально-экономического развития на основе учета показателей, отражающих проявление только внутренних факторов. |
Описание: | The goal of the article is generalisation and development of methodical technique within the taxonomic method and distance and similarity method for convolution on the basis of the system of measured featuressymptoms into a single joint characteristic of the latent notion «level of enterprise socioeconomic development». Algorithms of taxonomic analysis and distance and similarity method are systemised, generalised, itemised and presented as technological schemes with consideration of innovations in the format of their practical use. The article develops recommendations on increase of accuracy and justification of joint assessments, which take into account results of the classical and modifies algorithms of building multi-dimensional assessments within the framework of each method. The article gives recommendations on a comparative analysis of results of assessment of latent properties on the basis of features-symptoms of their manifestation at simultaneous application of several variations of the considered methods of multi-dimensional analysis, by criteria of coordination of variants of assessment and selection of the preferred variant. Using e[ample of a real enterprise, the article justifies a possibility of trustworthy assessment of the level of its socio-economic development on the basis of accounting indicators, which reflect manifestation of internal factors only. |
URI: | http://ea.donntu.org/handle/123456789/29824 |
Располагается в коллекциях: | Статьи кафедры экономики и маркетинга
|
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.
|