<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">voprstat</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Вопросы статистики</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Voprosy Statistiki</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2313-6383</issn><issn pub-type="epub">2658-5499</issn><publisher><publisher-name></publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.34023/2313-6383-2016-0-1-26-37</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">voprstat-303</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>STATISTICAL METHODS AND METHODOLOGY OF ANALYSIS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Кластеризация предпринимательских оценок отраслевых событий в малом торговом бизнесе</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Clustering entrepreneurial assessments of industry events in the small commercial business</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Китрар</surname><given-names>Людмила Анатольевна</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kitrar</surname><given-names>L. A.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">lkitrar@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Лола</surname><given-names>Инна Сергеевна</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Lola</surname><given-names>I. S.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">ilola@hse.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>National Research University Higher School of Economics</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2016</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>12</day><month>12</month><year>2016</year></pub-date><volume>0</volume><issue>1</issue><fpage>26</fpage><lpage>37</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Китрар Л.А., Лола И.С., 2016</copyright-statement><copyright-year>2016</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Китрар Л.А., Лола И.С.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Kitrar L.A., Lola I.S.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/303">https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/303</self-uri><abstract><p>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.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>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.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>малое предпринимательство</kwd><kwd>деловая конъюнктура</kwd><kwd>композитные индикаторы</kwd><kwd>конъюнктурные обследования</kwd><kwd>кластеры</kwd><kwd>поведенческие модели</kwd><kwd>small business</kwd><kwd>the business conjuncture</kwd><kwd>composite indicators</kwd><kwd>business tendency surveys</kwd><kwd>clusters</kwd><kwd>behavior patterns</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">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.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Демидов О. Различные индексы прогнозирования экономической активности в России // Квантиль. 2008. № 5. С. 83-102.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Демидов О. Различные индексы прогнозирования экономической активности в России // Квантиль. 2008. № 5. С. 83-102.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Carlson J.A., Parkin J.M. Inflation expectations. Economica. 1975. No. 42. P. 123-138.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Carlson J.A., Parkin J.M. Inflation expectations. Economica. 1975. No. 42. P. 123-138.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">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.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">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).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">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.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">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.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">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).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">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).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
