продажи топливно-сырьевых ресурсов и внешнего заимствования валютных средств, Россия тем самым финансирует зарубежных товаропроизводителей.
Однако следует отметить, что самообеспеченность продовольствием или продовольственная независимость страны не должна быть самоцелью государственной политики в сфере экономики. Как свидетельствует мировой опыт практически ни одна страна в мире не обходится без импорта в тех или иных объемах определенных видов продовольственных товаров.
Для многих стран с трансформируемой экономикой, при условии защищенности отечественного товаропроизводителя, импорт играет некоторую положительную роль в формировании рыночных отношений в аграрной сфере, способствуя развитию конкуренции на внутреннем продовольственном рынке. Он позволяет более полно удовлетворить спрос на продовольственном рынке страны, компенсируя недостаточное предложение товаров собственного производства. В качественном отношении ввоз отдельных видов продуктов способствует оптимизации структуры питания населения в соответствии с рекомендуемыми физиологическими нормами.
Однако для России, ввоз продовольствия и его расширение, при общем ухудшении конъюнктуры мирового рынка ставит под угрозу обеспечение населения страны. Особенно это осложнено в условиях рыночной неопределенности, и вступления России в ВТО. ВТО - это организация стран - экспортеров, которая стремится максимально расширить рынок для экспорта собственной продукции. Со вступлением России в ВТО, без соответствующей государственной поддержки, при росте цен на энергоносители до мирового уровня, Россия со временем, может превратиться в сырьевую базу при постепенном сокращении сельскохозяйственного производства, падении его потенциала.
В связи с этим, поддержка и стимулирование отечественного продовольственного комплекса со стороны государства является чрезвычайно важной. Осуществить это можно только через систему государственного регулирования и синхронизации действий всех органов власти для дальнейшей социально-экономической стабильности в стране на основе адаптации к сложившимся условиям рыночной неопределенности и экономического кризиса.
Список литературы
1. Гумеров Р.К. Продовольственная безопасность страны: к развитию правовых основ и экономических механизмов обеспечения // РЭЖ - 2006. - № 11-12. - с. 41-56
2. В России появится доктрина продовольственной безопасности 29 сентября 2008 //http://www.vavt.ru/DicDoc/FoodSecurity
3. Кашин В.И. Продовольственная безопасность. История и современность // http://www.trinitas.ru/rus/doc/0230/002a/02300006.htm
4. Гордеев А. Продовольственную безопасность нужно контролировать "от фермы до тарелки" //http://www.newsru.com/russia/27oct2008/minselhoz.html
ПРИМЕНЕНИЕ КЛАСТЕРНОЙ МОДЕЛИ РЫНКА ДЛЯ ОБОСНОВАННОГО ВЫБОРА МАРКЕТИНГОВОЙ СТРАТЕГИИ
Тютюнник А. А., Храименков М.М.
Филиал ГОУВПО «МЭИ (ТУ)» в г. Смоленске
Последствия мирового финансового кризиса начинают сказываться и на российской промышленности. Для того, чтобы предприятие оставалось конкурентоспособным, необходимо четко отслеживать современные рыночные тенденции и предпочтения потребителей.
Для решения данной задачи можно предложить модель рынка, которая позволяет на основе кластеризации потребителей выявить наиболее привлекательные сегменты с учетом динамики их возможного изменения в условиях нестабильности внешней среды.
Указанная модель может использоваться предприятиями для обоснованного выбора маркетинговой стратегии.
Пусть производится мониторинг за группой потребителей, при этом состояние каждого _|-го потребителя в произвольный момент времени ^ отображается вектором xj
который характеризует указанного потребителя. В качестве таких характеристик могут рассматриваться удельный объем потребления определенного продукта на человека, динамика изменения объемов потребления, средние расходы на приобретение продуктов, частота приобретения и т.д.
В любой фиксированный момент времени в совокупности таких объектов может быть выделено несколько групп - кластеров, внутри которых объекты обладают некоторыми общими свойствами (например, группа потребителей с высокими расходами на потребление продукта определенного типа и т.д.). Если количество кластеров, их размеры и центры с течением времени не изменяются, то формируется статическая кластерная структура, выявлению которой (т.е. решению задачи кластеризации или распознаванию образов без обучения) посвящено большое число публикаций.
Однако иначе обстоит дело в ситуациях, когда с течением времени кластерная структура изменяется - т.е. какие-то объекты с течением времени начинают обладать некоторыми новыми свойствами, скажем, образуют новую группу объектов, другие объекты подобные свойства теряют и т.п. В таком случае кластерная структура претерпевает временные изменения и становится динамической. Это особенно характерно для рынков, функционирующих в условиях нестабильности внешней среды, вызванной, например, международным финансовым кризисом.
Формулировка задачи динамической кластеризации потребителей определенной продукции может быть приведена следующим образом. Предположим, что производится мониторинг за совокупностью объектов потребителей, в каждый момент времени характеризующихся п-мерным вектором количественных признаков х^), где индекс j относится к номеру объекта. Измерение характеристик данных объектов осуществляется в дискретные, не обязательно равноотстоящие моменты Через некоторые (не обязательно равные) интервалы Т проводится проверка стабильности структуры кластеров, и при необходимости, т.е. при наличии динамических изменений, - ее коррекция. С целью исключения влияния слишком старых наблюдений, мониторинг организуется по принципу временного окна, т.е. при анализе кластерной структуры учитываются только объекты, зафиксированные в последнем перед очередной проверкой интервале. Количество подобных объектов не предполагается фиксированным.
Требуется: на основании имеющейся информации провести анализ подобной (динамической) задачи кластеризации, выявить ее особенности, варианты и разработать соответствующие методы решения.
Ввиду учета (в последнем временном окне) новых объектов и «отбрасывании» старых, не попавших в данное окно, можно выделить, по крайней мере, следующие динамические (временные) изменения в структуре кластеров [1]:
1) образование новых кластеров;
2) слияние кластеров;
3) расщепление или дробление кластеров;
4) исчезновение кластеров;
5) дрейф центров кластеров;
6) изменение геометрических размеров кластеров.
Первые четыре типа структурных изменений представляют собой резкие (скачкообразные) изменения кластерной структуры. Во многих приложениях такие резкие изменения бывают связаны с недостатками поведения наблюдаемой системы, причем как можно более раннее выявление подобных изменений помогает избежать различных нежелательных ситуаций.
Пятый тип структурных изменений носит непрерывный (и обычно незначительный) характер, который не всегда легко обнаружить, но который также имеет большое значение на практике.
Рассмотрим отдельно процедуру выбора размера временного окна. Представляется, что наиболее гибким подходом будет являться изменение временного окна в соответствии с изменениями в динамической кластерной структуре. Такой подход может выглядеть, например, следующим образом.
Предположим, что длина (или размер) «скользящего» временного окна задается количеством учитываемых (регистрируемых) в нем новых объектов. Предположим, далее, что заданы некоторые минимальное НпЬ и максимальное ЭДпах значения размера окна, выбираемые из соображений, например, временных затрат и т.д.
Для установления текущего размера окна N будем исходить из следующих условий:
1) стабильная ситуация: классификация новых объектов проходит с уровнем ошибок, не превышающим заданный, и изменений в кластерной структуре в текущем временном окне не выявлено. Тогда, если текущий размер окна меньше ^ах, для следующего окна размер N0+1) увеличивается на единицу - для получения более представительной обучающей выборки. В противном случае размер окна не изменяется;
2) ситуация нестабильная: замечены постепенные изменения кластерной структуры. Тогда, если размер текущего временного окна больше минимально возможного (т.е. N(0 > Н^п), для следующего окна размер уменьшается на единицу - для организации более быстрой адаптации классификатора к возможным изменениям;
3) критическая ситуация: в структуре кластеров выявлены значительные изменения. Классификатор должен быть максимально быстро переобучен, для чего в последующей временном окне полагается N0+1) = Нш1п.
Объединяя изложенное, получаем:
шт[ N (?) +1, Nшax ], если ситуация стабильная;
N (? +1) = <!шах[ N (?) -1, если сиуация нестабильная; (1)
Nшm, если ситуация критическая.
Очевидно, при N = скользящее окно имеет фиксированный размер.
Процедура построения исходной модели рынка опрделенной продукции выглядит следующим образом.
Исходные данные: совокупность N объектов, каждый из которых характеризуется п количественными признаками, т.е. к-й объект может быть представлен как вектор
хк = (Х1к, Х2к, ..., Хпк)Т (2)
Основная идея алгоритма заключается в следующем: каждый j-й кластер О = 1,2,., К) описывается продукционным правилом вида
Ц: если х » с1, то х относится к j-му кластеру (3)
где символ «»» означает лингвистический терм «примерно равен» или «около» с функцией принадлежности гауссова вида:
^11 II2 ^
х - с,
щ(х) = ехр
,
2 • а2
(4)
где |Н| - обозначение евклидова расстояния, о - параметр функции, с - центр 1-го кластера.
Вновь предъявленный объект хк будет отнесен к 1-му кластеру, если:
а) степень принадлежности его а^ = щ(хк) к этому кластеру больше, чем степени принадлежности к другим кластерам;
б) данная степень принадлежности превышает некоторое пороговое значение, т.е.
ак > ао, (5)
где а0 = 0.3^0.6.
Если последнее неравенство не выполняется, считается, что данный объект образует новый кластер. В этом случае маркетинговая служба предприятия должна скорректировать свою стратегию по охвату рынка, и, возможно, ассортиментную политику.
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.