Методы маркетинговых исследований в регионе

ВОЛГО-ВЯТСКАЯ АКАДЕМИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ
 
Дисциплина:
«Региональное управление и экономика»
 РЕФЕРАТ
на тему: «Методы маркетинговых
исследованийв регионе»
Выполнил: студент группы
№015 Катан Д.А.
 
Проверил:
НижнийНовгород
2002 год.СОДЕРЖАНИЕВведение 3 1. Принципиальная схема маркетинговых исследований 4 2. Методы маркетинговых исследований в регионе 8 2.1. Математико-статистические методы многомерного сравнительного анализа 9 2.2. Таксономические методы 11 3. Факторный анализ 13 4. Корреляционный анализ 15 5. Регрессионный анализ 16 Заключение 21 Используемая литература 22 ВВЕДЕНИЕ
Экономическая реформа,направленная на формирование ры­ночных отношений, вносит глубокие изменения всодержание и методы анализа социально-экономического развития, подготовку необ­ходимойдля этого анализа информации. Новая система анализа должна быть разработана всоответствии с современными требова­ниями на всех уровнях государственного ихозяйственного управле­ния.
Соответственновозникла необходимость развития ряда новых направлений экономического анализа,изменения общей его методо­логии, в том числе и по традиционным направлениям,которые про­должают. сложившуюся ранее практику.
В связи с этим, значительные изменения необходимоосущест­вить в системе используемых при анализе статистических показате­лей.Они должны, во-первых, отражать происходящие в экономике новые процессы и,во-вторых, строиться с учетом современной орга­низации статистики (постепенногоотказа от сплошной отчетности, в том числе и в государственном секторе,широкого применения выбо­рочных обследований и переписей, досчета рядапоказателей).
Вотличие от существовавшей практики, когда содержательная сторона экономическогоанализа предопределялась составом имею­щихся, в ряде случаев неупорядоченносложившихся показателей, теперь целесообразно реализовать иной подход копределению сис­темы показателей — построить ее, исходя из направлений и содер­жаниясамого анализа.
      
1. Принципиальная схемамаркетинговых исследований
Разработкапринципиальной схемы маркетинговых исследова­ний ставит целью:
— представить во взаимосвязанной формемеханизм функциони­рования российской экономики;
— исходя из этого сформироватьосновные направления анализа происходящих в экономике процессов;
— определить систему показателей,необходимых для такого ана­лиза. Обоснование такой системы имеет существенноезначение и для решения другой не менее важной задачи — определения с учетомновых условий современных подходов к организации всей системы статистическойинформации с тем, чтобы обеспечить:
— получение новых показателей;
— изменение при необходимостиметодологии исчисления при­меняемых показателей;
— информационное обеспечениепотребностей экономического анализа в целом;
— определение принципов дальнейшегоразвития системы стати­стической информации.
Разработкасхемы предполагает, наряду с обобщением прежней статистической практики иметодологии экономического анализа, теоретическое обоснование разрабатываемойсхемы. В этом отноше­нии указанная работа выходит за традиционные рамкиисследований и разработок в области статистики, соприкасается с решением рядасоциально-экономических проблем переходного периода.
Этообстоятельство вносит дополнительные ограничения в под­готовку принципиальнойсхемы анализа. Сложившейся отечествен­ной теории экономики переходного периодаи, тем более, теории рынка на сегодняшний день не существует, и вряд ли она вближай­шее время будет создана. К тому же в современных условиях ни одна изимеющихся версий таких теорий не может выступать в качестве официальной,государственной. Скорее всего, можно предположить, что на российскомэкономическом теоретическом рынке будут кон­курировать идеи различных школ,подобно тому, как это имеет место в других развитых странах, где продолжаетсясосуществование и раз­витие монетаризма и либерализма, с одной стороны,кенсианства и теории государственного регулирования рынка и социального разви­тияобщества в целом — с другой. В России, кроме того, подобно другим бывшимсоциалистическим странам, сильны традиции и влияние марксизма, и было быошибкой исключить возможности развития его теоретического наследия. Из этойгипотезы вероятного состояния экономической науки вытекают следующие выводы от­носительнохарактера теоретического обоснования схемы анализа:
— во-первых, оно должно исходить изучета современного со­стояния экономической теории и осуществляться в рамках,не пре­вышающих практические потребности разработки названной схемы;
— во-вторых, его можно было бы ограничитьобоснованием ми­нимума исходных положений, приемлемых для сторонников различ­ныхтеорий в расчете на то, что развитие последних будет осуществ­ляться вне границразработки схемы анализа, иными силами и в другие сроки.
Разработка принципиальнойсхемы была начата в Аналитиче­ском управлении Госкомитета России весной 1994 г.Проект прин­ципиальной схемы был рассмотрен на заседании Коллегии Госком­статаРоссии в ноябре 1994 г., и проведенная на первом этапе работа получилаодобрение. Подготовку материалов по схеме намечено ско­ординировать с основныминаправлениями информатизации госу­дарственной статистики в 1995—1997 гг. Внастоящее время в основ­ном сформулирован перечень блоков и состав включенных вних по­казателей. В первую очередь определились показатели новых, нетра­диционныхпо своему содержанию блоков.
Предметмаркетинговых исследований — процесс социально-экономического развития обществав различных его аспектах и взаи­мосвязях — является тем же, что и в другихобластях экономической статистики. Схема маркетинговых исследований строится набазе существующей отраслевой статистики, системы экономических ба­лансов имоделей (создаваемой системы национальных счетов, меж­отраслевого баланса идругих) и взаимодействует с уже сложившими­ся и новыми направлениями развитияотдельных разделов статисти­ки. Вместе с тем она расширяет возможностисистемного анализа процесса социально-экономического развития и открывает рядно­вых его направлений.
Принципиальнаясхема анализа охватывает все имеющиеся массивы информации, сис­темыэкономических балансов и моделей, включая уровень предпри­ятий, и определяетформы использования соответствующих данных применительно к содержательнойстороне (направлениям анализа), а именно — изучению, прогнозированию иудовлетворению потребно­стей в товарах и услугах.
                                                         Уровни анализа
/>

/>
Отраслевой  
Территориальный                                                                                                                                          
/>

                                      
 
Направления анализа:
• динамика народного хозяйства;
• решение социальных проблем;
•инфляция;
• развитие отраслей;
• инвестиции и технический уровеньпроизводства;
• развитие регионов;
• финансовое положение;
• внешнеэкономическая деятельность;
• экономические реформы;
• экономическая безопасность;
• место России в мировой экономике(для регионов — в россий­ской).
 
Расшифровка основных направлений применительнок территори­альному уровню:
— динамика и пропорции экономики, сбалансированность ее развития;
— решение социальных проблем,жизненный уровень населения, сбалансированность потребительского рынка,демографические про­цессы;
— инфляция, динамика цен, финансовоеобращение, курс рубля;
— развитие отраслей, демонополизация иструктурная перестрой­ка производства, реализация важнейших программрегионального развития;
— инвестиции, технический уровень,развитие производственного потенциала;
— развитие регионов,социально-экономическое положение рес­публик, краев, областей, районов и другихтерриторий;
— финансовое положение экономики,рентабельность, состояние расчетов, сбалансированность бюджетов;
— внешнеэкономическая деятельность,экспорт и импорт, меж­региональное взаимодействие;
— экономическая реформа, формированиемногоукладной эко­номики, формирование рыночной среды и инфраструктуры рынка.
Любаяиз этих проблем может изучаться самостоятельно, вместе с некоторыми другими направлениямианализа по суженному, либо полному перечню в разном сочетании отдельных егонаправлений. Выбор направлений в каждом случае будет обусловлен задачами ана­лиза,его масштабом и сроками, которые должен определять заказ­чик.
 2. Методы маркетинговых исследований в регионе
Существуютразличные классификации методов экономического анализа. Первый уровеньклассификации выделяет неформализован­ные и формализованные методы анализа.Первые основаны на опи­сании аналитических процедур на логическом уровне, а нена стро­гих аналитических зависимостях. К ним относятся методы эксперт­ныхоценок, сценариев, психологические, морфологические сравне­ния, построения,систем показателей, построения систем аналитических таблиц и т.п. Применение этих методов характеризуетсяопре­деленным субъективизмом, поскольку большое значение имеют ин­туиция, опыт,но, с другой стороны, это же является и их достоинст­вом, поскольку такойсложный объект исследования как экономика во многих случаях не может быть стаким же успехом формализован как многие технические системы.
Ковторой группе относятся методы, в основе которых лежат достаточно строгиеформализованные аналитические зависимости. Известны десятки этих методов; онисоставляют второй уровень классификации. Перечислим некоторые из них.Классические методы анализа хозяйственной деятельности и финансового анализа:цепных подстановок, арифметических разниц, балансовый, выделения изо­лированноговлияния факторов, процентных чисел, дифференциаль­ный, логарифмический,интегральный, простых и сложных процен­тов, дисконтирования.
Традиционные методы экономической статистики:средних и от­носительных величин, группировки, графический, индексный, эле­ментарныеметоды рядов динамики.
Математика-статистическиеметоды изучения связей: корреля­ционный анализ, регрессионный анализ,дисперсионный анализ, факторный анализ, метод главных компонент, ковариационныйана-лиз, метод объекто-периодов, кластерный анализ и другие методы.
Эконометрическиеметоды: матричные методы, гармонический анализ, спектральный анализ, методытеории производственных функций, методы межотраслевого баланса.
Методыэкономической кибернетики и оптимального программиро­вания: методы системногоанализа, методы машинной имитации, линейное программирование, нелинейное программирование,дина­мическое программирование, выпуклое программирование, методы распознаванияобразов, методы нечетких вычислений, нейросетевое моделирование и другие.
Методыисследования операций и теории принятия решений: метод теории графов, методдеревьев, метод бейсовского анализа, теория игр, теория массового обслуживания,методы сетевого планирования и управления.
Большаячасть из перечисленных выше методов активно ис­пользуются в работе департаментаэкономики и прогнозирования, экономических служб многих районов.
2.1.Математико-статистические методы многомерного срав­нительного анализа
Впоследние годы заметно возрос интерес к методам многомер­ного сравнительногоанализа. Их применяют и в «качественных» науках — в отраслевых экономиках(особенно в экономике сельского хозяйства, промышленности, торговле, вэкономике предприятия) — и в науках «количественных» (статистике, эконометрии).
Свидетельствомбольшого интереса к этой проблематике служат многочисленные публикации.Изучение всех этих публикаций (чаще всего это статьи) и выбор из их числанаиболее ценных — задача до­вольно трудная. Вместе с тем ощущается явнаянехватка руководства, которое содержало бы доступное изложение материала,относящегося к этой области.
Вданном разделе описаны процедуры, которые помогают выяв­лению закономерностей встатистических совокупностях, характери­зуемых достаточно многочисленнымнабором признаков. Самое ши­рокое применение при проведении данного родаисследований на­шли методы таксономии и некоторые процедуры факторного анали­за.
Вдеятельности исследователя большую роль играет проведение разного родасравнительных исследований, заключающихся в сопос­тавления данных. Подобныесопоставления встречаются как в стати­стических и эконометрическихисследованиях, так и в экономиче­ских исследованиях «традиционного» типа привыполнении анализа рынка, анализа деятельности предприятий и т.п. Как правило,такие исследования проводятся на основе модели с небольшим числом переменных,чаще всего с одной или двумя, что чрезмерно упрощает реальность. Большинствоэкономических явлений в действительно­сти характеризуется множествомразнообразных признаков, число которых нередко достигает нескольких десятков. Втаких случаях проведение исследований традиционными методами значительно усложняетсяили становится просто невозможным. Следовательно, появляется необходимость либов приспособлении для экономиче­ских исследований тех методов, которые ужеприменяются в других научных дисциплинах, либо в разработке новых методов. Кнастоя­щему времени наиболее широко применяются при проведении срав­нительногоанализа таксономические методы и некоторые методы
факторного анализа.
Происхождениетермина сравнительный многомерный анализ объ­ясняется использованием как втаксономических методах, так и в факторном анализе понятия многомерный объект,под которым по­нимают либо статистическую единицу (часто называемую структур­нойединицей), определяемую набором значений признаков, либо признак, который заданего значениями на отдельных статистиче­ских единицах. Поэтому понятиеммногомерный сравнительный ана­лиз в экономических исследованиях обозначаетсяцелый ряд разнород­ных методов, служащих для выявления закономерностей встатисти­ческих совокупностях, единицы которых описываются относительномногочисленным набором признаков. Применение этих методов, таким образом,расширяет возможности проведения разнообразных
сопоставлений намногомерных объектах. В таксономических мето­дах сопоставления проводятся спомощью матрицы расстояний, а в факторном анализе — с помощью матрицыкорреляций.
 
2.2. Таксономиче­скиеметоды
Внастоящем разделе большее внимание уделено таксономиче­ским методам. Ихназвание происходит от двух греческих слов: так­сис (что означает расположение,порядок) и номос (закон, правило, принцип). Таким образом, таксономия — этонаука о правилах упоря­дочения и классификации. Первоначально это понятиеупотреблялось только для определения науки, занимающейся классификацией рас­тенийи животных. Сейчас понятия и методы таксономии находят применение дляупорядочения и разбиения на группы объектов раз­личной природы, а не толькобиологических. Ими стали пользовать­ся антропологи, затем географы, а впоследнее время к таксономии все чаще прибегают представители различныхэкономических дис­циплин.
Основнымпонятием, используемым в таксономических мето­дах, является так называемоетаксономическое расстояние. Это — расстояние между точками многомерногопространства, исчисляемое чаще всего по правилам аналитической геометрии.Размерность про­странства определяется числом признаков, характеризующих едини­цыизучаемой совокупности. В двойственной же задаче, в которой признаки выступаютв роли объектов исследования, размерность пространства определяется числомструктурных единиц. Таким обра­зом, таксономическое расстояние исчисляетсямежду точками-единицами, либо точками-признаками, расположенными в много­мерномпространстве. Исчисленные расстояния позволяют опреде­лить положение каждойточки относительно остальных точек и, сле­довательно, определить место этойточки во всей совокупности, что делает возможным их упорядочение иклассификацию.
Взависимости от целей исследования таксономические методы можно разделить на тригруппы: методы упорядочения, методы раз­биения, методы выбора репрезентантовгрупп.
Перваягруппа включает методы, упорядочивающие единицы изучаемой совокупности, причемздесь можно выделить два направ­ления. В одном случае достигается линейноеупорядочение, в другом — нелинейное.
Линейноеупорядочение (например, методом Чекановского) за­ключается в проецированииточек многомерного пространства на прямую.
Вроцлавскиематематики разработали так называемый метод дендритов (именуемый такжевроцлавской таксономией), при котором точки многомерного пространствапроецируются на плоскость, чем достигается нелинейное упорядочение изучаемыхэлементов.
Вроцлавскаятаксономия находит все большее применение во многих экономических дисциплинахкак в своем первоначальном
виде, так и в дальнейшихмодификациях.     
Втораягруппа методов имеет дело с задачами разбиения множе­ства на группы однородныхэлементов. Среди них можно выделить метод Чекановского, приспособленный дляпроведения территори­альных экономических исследований благодаря тому, что внем учи-тывается  информация  о  связях  между всеми  объектами (расположены лиони далеко или близко друг от друга). Другим ши­роко используемым методомявляется так называемый метод шаров. Он менее трудоемок, нем другие методы, чтосоставляет его несо­мненное достоинство.
Третьягруппа таксономических методов применяется с целью выбора репрезентантов групп.Она имеет большое значение, особен­но при нахождении так называемыхдиагностических признаков, т.е. признаков, передающих самые существенныеособенности весьма
многочисленного набораисходных признаков.
 
3. Факторный анализ
Другимцелям служит факторный анализ. Его название происхо­дит от введенного Ч.Спирмэном понятия общий фактор. Этот тер­мин был впервые употреблен впсихологии. Идею Спирмэна в даль­нейшем развил Л.Л. Тэрстоун, который считаетсясоздателем много­факторного анализа.
Главнаяцель факторного анализа — установление общих законо­мерностей, определяющихсущность изучаемого явления. Материалом, на базе которого проводятся такиеисследования, служат наблюдения над вариацией значений множества признаков,характеризующих данное явление. Непосредственное раскрытие сущностных законо­мерностейбывает весьма затруднено, а иногда и просто невозможно, если рассматриваемоемножество признаков оказывается настолько велико, что избыток информацииначинает мешать пониманию наи­более существенных взаимосвязей. Выявлениезакономерностей об­легчается, если среди рассматриваемых признаков найдутсятакие, которые сильно коррелированы между собой и поэтому мало отли­чаются другот друга в отношении информации об исследуемом яв­лении. В таких случаяхследует заменить группу сильно коррелиро­ванных признаков некой расчетной«синтетической» величиной (равнодействующей). Полученная величина послеинтерпретации (соответствующей области исследования) называется фактором ирассматривается как одна из закономерностей изучаемого явления.
Такаязамена групп коррелированных признаков факторами должна проводиться снаименьшими потерями информации, заклю­ченной в исходном множестве признаков.Теоретически полное от­ражение информации, содержащейся в некотором множествепри­знаков, достигается лишь в том случае, когда число факторов равно числупризнаков.
Внастоящее время в управленческой практике используется множествосоциально-экономических показателей, всесторонним образом характеризующихпроисходящие процессы.
Однакодля текущего управления экономикой области многие из этих показателей неявляются необходимыми. Многократное опи­сание одного и того же явления большимчислом различных показа­телей не только не проясняет, а, наоборот, часто дажезатемняет картину действительности.
Всеболее широкое введение автоматической обработки данных создает опасность«переинформирования» руководителей путем пре­доставления им очень большогоколичества отчетов, содержащих подробные фактические данные с низкой степеньюаналитичности.
Вполнецелесообразно поэтому разработать метод получения как можно меньшего наборасоциально-экономических показателей, с помощью которых руководители будутполучать необходимую ин­формацию о наиболее важных особенностях социально-экономи­ческихпроцессов, происходящих в области. Наличие такого рода сведений, например,необходимо для проведения быстрой оценки уровня социально-экономическогоразвития районов области, что, в свою очередь, делает возможным своевременноепринятие решений на будущий период. Ведь в этом случае внимание руководителя непоглощено изучением обширного перечня аналитических данных с небольшимколичеством обобщенной информации, содержащейся в существующих сводныхпоказателях.
Кнастоящему времени опубликовано большое количество ра­бот, авторы которыхприменяют корреляционный и регрессионный анализы в экономических исследованиях.Однако следует отметить, что в некоторых из них авторы не принимают во вниманието об­стоятельство, что корреляционный и регрессионный анализы бази­руются наряде предпосылок вероятностного характера, что, присту­пая к изучениюэкономических явлений, исследователь выдвигает определенную гипотезу осуществовании, характере и форме связи и на заключительном этапе исследованияможет с определенным уровнем вероятности принять ее или отвергнуть. Поэтомувесьма часто исследователи делают неправильные и необоснованные выво­ды,заменяя конкретный причинный анализ изучаемых явлений чис­то формальным. Примоделировании конкретного экономического явления необходимо прежде всего четкои полно сформулировать те условия допущения и ограничения, в рамках которыхможно приме­нять построенную модель. Использование математической теории бываетоправдано в той степени, в какой выполняются предпосылки ее применения. В то жесамое время формальный математический аппарат не должен заменять экономическийанализ и интуицию ис­следователя, потому что целью анализа является сущностьэкономи­ческих закономерностей, а не математические формулы.
Тоесть количественный и качественный виды анализа на всех этапах построениямодели должны быть в диалектическом единстве.
Используя корреляционныйи регрессионный методы анализа экономических явлений, необходимо учитывать ихособенности:
многомерность,немногочисленность (по сравнению с естественны­ми микроявлениями), быструюизменчивость, дискретность, наличие случайной компоненты. Использование этихметодов может быть только тогда эффективным, когда достаточно последовательно иправильно будут выполнены их теоретико-вероятностные предпо­сылки.4. Корреляционный анализ
Корреляционныманализом называют анализ зависимостей слу­чайной величины от случайныхаргументов в отличие от регрессион­ного анализа, под которым понимают анализзависимости случайной величины от.неслучайных аргументов.
Каквсякий статистический метод, классический корреляцион­ный анализ применим приопределенных предпосылках:
1) случайные величины У и Х (вмногомерном случае X1, Х2, ..., Хр) представляют собой выборку из двумерной(многомерной) гене­ральной совокупности с нормальным законом распределения;
2) отдельные наблюдения стохастическинезависимы, т.е. значе­ния данного наблюдения не должны зависеть от значенияпредыду­щего и последующего наблюдений (проверка наличия автокорреля­ции);
3) аналитическое выражение,аппроксимирующее эмпирическую кривую У=1 (X) (в многомерном случае V=f (X1, X2, ..., Хр), должно быть линейнымотносительно своих параметров;
4) дисперсия случайной величины Уостается постоянной при изменении величины Х (или Xi) или пропорциональнойнекоторой известной функции от Х(Хi).5. Регрессионныйанализ
Применениерегрессионного анализа предполагает обязательное выполнение предпосылок 2—4корреляционного анализа. Он тесно связан с корреляционным анализом. Норегрессионный анализ предъявляет менее жесткие требования к исходнойинформации. Например, проведение регрессионного анализа возможно даже в случаенекоторого отличия распределения случайных величин от нормального, чтосущественно, так как часто распределение эконо­мических величин асимметрично.При многомерном регрессионном анализе часто возникает проблемамультиколлинеарности, т.е. между несколькими аргументами существует линейнаясвязь или коллине­арность — линейная взаимосвязь между двумя показателями.
Вклассическом регрессионном анализе предполагается, что ме­жду независимымипеременными отсутствует линейная связь (это в экономической практикевстречается довольно редко).
Мультиколлинеарностьзатрудняет проведение анализа. Во-первых, усложняется процесс выделениянаиболее существенных факторов; во-вторых, искажается смысл коэффициентоврегрессии. В-третьих, при решении системы нормальных уравнений для полу­чениякоэффициентов регрессии определитель близок к нулю, что влечет за собойпоявление множества оценок коэффициентов рег­рессии. На практике считается, чтодва аргумента коллинеарны, если парный коэффициент корреляции между ними поабсолютной вели­чине равен 0,8.
Болееточный метод — следующий: аргумент можно отнести к числу мультиколлинеарных,если коэффициент множественной кор­реляции этой переменной от всех остальныхаргументов больше ко­эффициента множественной корреляции между зависимойперемен­ной и множеством всех независимых переменных.
Кодной из эффективных мер по устранению мультиколлинеар­ности, как показывает опыт,относится исключение из рассмотрения одного или нескольких линейно связанныхаргументов либо привле­чение дополнительной информации. Другой метод устранениявлия­ния мультиколлинеарности состоит во введении искусственной ор­тогональности.
Следуетотметить также, что матрица парных коэффициентов корреляции позволяет внекоторой степени сократить информацию путем перехода от системы первоначальнозарегистрированных па­раметров к системе меньшей размерности при повышенииадекват­ности отражения изучаемых процессов.
Допоследнего времени для построения экономико-статисти­ческих моделей в основномприменялись методы группировок и ме­тоды корреляционного и регрессионногоанализов. Необходимость расширения формального аппаратаэкономико-статистического мо­делирования связана с объективными трудностями,которые продик­тованы невыполнением предпосылок использования корреляцион­ногои регрессионного анализов, так как классическая теория веро­ятностей иматематическая статистика создавались применительно к анализу явлений природы.Социально-экономические же явления многомерны, разнообразны, дискретны, имеютслучайную компо­ненту. Вышеперечисленные особенности экономических процессовтребуют применения в дополнение к аппарату классической статистики болееуниверсальных методов математического описания. Од ним из путей решения этойпроблемы является использование методов распознавания образов, как правило, наЭВМ.
Аппараттеории распознавания образов позволяет выделить од­нородные группы по большомучислу признаков, находить зависи­мости одновременно от количественных икачественных факторов. Методы теории распознавания образов можно применятьпочти на всех этапах экономико-статистического исследования: при анализеструктуры выборочной совокупности, для выбора представителей групп, приобработке экспертных оценок.
Однаков теории распознавания образов много нерешенных проблем. В распоряженииисследователя пока нет надежных фор­мальных критериев для оценки и сравненияразных алгоритмов и программ распознавания образов.
В тоже время комплексное применение методов корреляцион­ного и регрессионногоанализов и теории распознавания образов способствует идентификацииэконометрических моделей больших размерностей; позволяет учитывать факторы, неимеющие количест­венного измерения.
Содержаниемоделирования с помощью комплексного приме­нения трех вышеуказанных методовсостоит в том, чтобы интере­сующую нас зависимость выразить как совокупностьмоделей двух типов: дискретной модели, описывающей типологическую структурусовокупности, и системы непрерывных моделей объектов внутри классов. Построениедискретно-непрерывной модели включает две основные стадии: разбиение общейсовокупности объектов на одно­родные части с помощью методов теориираспознавания образов и построение для каждой части самостоятельнойрегрессионной моде­ли.
Сцелью получения обобщенных показателей можно пользо­ваться среди прочихтаксономическими методами или методами фак­торного анализа, причем можно такжепредложить такой подход, при котором одновременно находят применение и те идругие методы.
Предварительнаяоперация, имеющая важнейшее значение для получения правильных конечныхрезультатов, одинакова для всех процедур. Она заключается в определениимножества исходных при­знаков (системы показателей), характеризующихисследуемый объ­ект.                               
Построение показателейтолько на основе таксономических мето­дов заключается в осуществлении следующихшагов. Первой опера­цией является разбиение исходного множества показателей напод­множества однородных элементов. Тогда элементы каждого из под­множествможно рассматривать как описание определенного аспекта объекта исследования.
Следующийшаг сводится к определению одного признака, ко­торый можно рассматривать какпредставляющий все признаки дан­ного подмножества. Можно выделить два вариантарешения этой задачи:
— выбор одного так называемогосущественного признака;
— построение некой синтетическойвеличины, являющейся рав­нодействующей всех признаков одного подмножества иназываю­щейся показателем уровня развития.
Вслучае первого решения задачи, т.е. определения набора су­щественных признаков,очередные операции сводятся к построению социально-экономических показателей,которые образуются путем соответствующего сочетания показателей, характеризующихразлич­ные стороны объекта исследования.
Всвою очередь, принятие второго предложения, а значит, рас­чет значенийпоказателей уровня развития, — последний шаг по­строения показателей, так какполученное значение этого показателя характеризует те социально-экономическиепроцессы, которые опи­сываются исходными признаками.
Притаком способе действия получаемые показатели развития — искомые синтетическиесоциально-экономические показатели.
Представляется, что рассмотренные способы построенияпоказа­телей только на основе таксономических методов обладают опреде­ленныминедостатками. В самом деле, при пользовании существен­ными признаками впринципе никогда нет уверенности относитель­но правильности выбора именноэтого, а не другого признака, по­скольку значения показателей, среди которыхвыбираются сущест­венные признаки, не всегда достаточно сильно отличаются другот друга. Это означает, что роль существенного признака одинаково хорошо могутвыполнять несколько признаков.ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Для определения потребности в проведениимаркетинговых ис­следований все организации должны проводить мониторинг внеш­нейсреды, например поиск признаков несоответствия используе­мого комплексамаркетинга условиям рынка. Однако информация, полученная от акционеров,дилеров, скорее всего, касается проблем-симптомов, а не базовых проблем.Задачей же исследований как раз и является выявление базовых проблем, лежащих воснове проблем-симптомов, решение которых позволяет разработать рациональнуюструктуру промышленности и промышленной политики в соответст­вии со структуройпотребностей общества и личности. Ориентация экономики на удовлетворение,прежде всего, социальных потребно­стей, создание механизмов, сочетающихэкономическую результа­тивность и социальную справедливость, позволит болеебыстрыми темпами выйти из кризисной ситуации.
Государственныеи муниципальные органы постоянно имеют дело с потребностями населения, дляудовлетворения которых обла­дают ресурсами, но их ресурсы ограничены, поэтомуиспользование маркетинговых приоритетов и стратегий становится особенно акту­альным,так как позволяет, во-первых, повысить эффективность го­сударственныхпрограмм и услуг, во-вторых, создает научную основу для определениястратегии и тактики управления в соответствии с потребностями населения, в-третьих,оптимизирует весь управлен­ческий цикл от определения целей и задачполитическими лидерами до оценки их избирательных программ с точки зренияпотребителей;
в-четвертых, обеспечивает массовую поддержкувластным структу­рам, рост доверия к их политике и активное участие населения вгосударственных программах, в-пятых, у государственных служащихформируется стереотип мышления, ориентированный на нужды граждан.
В настоящее время, вцелях отлаживания эффективного меха­низма рыночного регулирования, значительноеместо должно зани­мать изучение функционирования экономики в рыночных условиях.Соответственно возникает необходимость совершенствования эко­номическогоанализа, изменение его общей методологии. В связи с этим в изменениях нуждаетсясистема используемых при анализе статистических показателей. Они должны,во-первых, отражать но­вые рыночные процессы в экономике и, во-вторых,строиться с учетом современной организации статистики (переход от сплошнойотчетности к выборочным обследованиям).
Формированиерыночных отношений выдвигает повышенные требования к составу и качествуинформации как для нужд государ­ственного управления, так и для хозяйствующихсубъектов, функ­ционирующих в рыночных условиях. Существующее положение ве­щейв этой области не удовлетворяет новым требованиям. Необхо­димо формированиеединого информационного пространства Рос­сии. Нужна хорошо продуманная политикаинформатизации, ее тер­риториальных подразделений как части информационногопростран­ства России. Единое информационное пространство должно охваты­ватьтакже предприятия и организации, где и создается первичный маркетинговыйинформационный продукт — сама маркетинговая информация. Следует организоватьмаркетинговую службу для сбора информации, информационных исследований,необходимых пред­приятиям и организациям, функционирующим на рынке Нижего­родскойобласти.
ИСПОЛЬЗУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
1.            Морозова Г.А., Мальцев В.А., Методология маркетинговых исследований врегионе. – Н.Н., Издательство ВВАГС, 1998.-132с.
2.            Морозова Г.А.,Управление регионом: маркетинговый подход. – Н.Н. Издательство ВВАГС,1999.-144с.
3.            Морозова Г.А.,Практический маркетинг в регионе. – Н.Н., Издательство ВВАГС, 2000.185с.