Methodology of typification of post-crisis dynamics trajectories for Russian manufacturing industries
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2015-0-9-30-37
Abstract
A hierarchical cluster analysis method has been used in order to find the most common trajectories of a post-crisis dynamics of Russian manufacturing industries. The two main clusters (called «rapid growth» and «stagnation») contain motion trajectories of about 90% of investigated industries. The article provides paths of future statistical study of industry clusters. A statistical algorithm, which determines typical representatives of several groups, is also given. The use of proposed statistical methods of data process can not only increase the effectiveness of state policies on overcoming economic crisis, but also find those aspects of the strategy, which increase sustainability of an industry to negative outer shocks.
About the Authors
G. A. Ermilova
Centre of Economic Analysis «Interfaks»
Russian Federation
Russian Federation
V. V. Golikova
Institution of Enterprise and Market Analysis, National Research University Higher School of Economics
Russian Federation
Russian Federation
M. Yu. Korotkov
National Research University Higher School of Economics
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Sprenger C. Privatization and survival - evidence from Russian firm survey // Economic Annals. 2014. Volume LIX, No 200. P. 43-60.
2. Iwasaki I. Global financial crisis, corporate governance, and firm survival: Russian experience // Journal ofComparative Economics. 2014. 42(1). P. 178-211.
3. Боженко C.B., Брут-Бруляко A.A. Кластерный анализ в экономических исследованиях: направления и опыт использования // Вестник КГТУ. 2008. № 1.
4. Паникорова C. Факторы выполнимости государственных целевых программ // Экономист. 2006. № 8.
5. Гутман Г.В., Звягинцева О.П., Мироедов A.A. Регион в формировании социального государства. - М.: Финансы и статистика, 2005.
6. Райская H.H., Сергиенко Я.В., Френкель A.A. Кластерный анализ регионов России по уровню инвестиционного потенциала // Вопросы статистики. 2007. № 5. С. 3-9.
7. Фирсова C.A., Леора С.Н. Анализ инновационного развития региональных научно-инновационных комплексов на основе методов многомерной классификации // Вестник ИЖЭКОНА. Серия: Экономика. 2007. Вып. 5 (18).
8. Миркин Б.Г. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений: обзор. // Препринт WP7/2011/03 Серия WP7 «Математические методы принятия решений в экономике, бизнесе и политике». - М.: НИУ ВШЭ.
9. Quah Chee-Heong and Crowey Patrick M. M. (2009) Monetary Integration in EastAsia: A Hierarchical Clustering Approach. URL: http:/ /ssrn.com/abstract=1492140.
10. Sorensen C.K., Gutierrez J.M. (2006). Euro area banking sector integration - using hierarchical cluster analysis techniques. ECB Working Paper Series. URL: 627 http://www.ecb.int/pub/pdf/scpwps/ecbwp627.pdf.
11. Симачев Ю.В., Иванов Д.С., Кузнецов Б.В., Коротков М.Ю., Кузык М.Г. Государственная антикризисная поддержка крупных и системообразующих компаний: направления, особенности и уроки российской практики / Науч. ред. А.Д. Радыгин. М.: Дело, 2012.
Review
For citations:
Ermilova G.A., Golikova V.V., Korotkov M.Yu. Methodology of typification of post-crisis dynamics trajectories for Russian manufacturing industries. Voprosy statistiki. 2015;(9):30-37. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2015-0-9-30-37
Views:
326
Email this article 