Анализ экономической эффективности локаций в сфере торговли и влияния на нее внешних факторов

Обложка
  • Авторы: Гринева Н.В.1,2, Топыркин А.Д.1
  • Учреждения:
    1. Российская академия народного хозяйства и государственной собственности при Президенте Российской Федерации
    2. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
  • Выпуск: Том 19, № 2 (2023)
  • Страницы: 184-196
  • Раздел: Математические, статистические и инструментальные методы в экономике
  • URL: https://ogarev-online.ru/2541-8025/article/view/250211
  • ID: 250211

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность статьи заключается в описании процесса анализа данных и моделирования для решения задачи размещения. Целью исследовательской работы является решение задачи размещения и оценки степени влияния географических характеристик локаций на показатели экономический эффективности организации. В рамках статьи определены понятия экономической эффективности и прибыли, а также то, как они связаны между собой. Описан ряд задач при решении задачи размещения. Детально освещены вопросы относительно используемых географических данных и формирования целевой переменной, а именно даны ответы на вопросы. Что? Как? Почему? Что—какие факторы можно использовать для выявления потенциала локации. Как осуществляется обработка данных о выручках магазинов к финальному виду целевой переменной, почему необходимы именно такие преобразования. Показан процесс корреляционного анализа и отбора признаков для последующего этапа моделирования. Описан ход построения модели и оценки ее точности. А также проведен анализ остатков для наилучших комбинаций с помощью методов непараметрической статистики. Главными инструментами в процессе решения этих задач были язык программирования Python и его библиотеки pandas, numpy, scikit-learn, xgboost, hyperopt, statsmodels, scipy, matplotlib, seaborn. Результатом исследовательской работы являются построенные модели машинного обучения для определения экономического потенциала локации.

Об авторах

Наталья Владимировна Гринева

Российская академия народного хозяйства и государственной собственности при Президенте Российской Федерации; Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: ngrineva@fa.ru
ORCID iD: 0000-0001-7647-5967

кандидат экономических наук, доцент; доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при Правительстве Российской Федерации; доцент кафедры системного анализа Российской академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации

Россия, Москва; Москва

Алексей Дмитриевич Топыркин

Российская академия народного хозяйства и государственной собственности при Президенте Российской Федерации

Email: topyrkinalexei@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-3862-2651
Россия, Москва

Список литературы

  1. Самуэльсон П., Нордхаус У. Экономика. —М.: Вильямс, 2014. —1360 с.
  2. Мэнкью Н. Г. Принципы Экономикс. —СПб: Питер Ком, 1999. —784 с.
  3. Рикардо Д. Начала политической экономии и налогового обложения. —М.: ЭСКМО, 2007. —960 с.
  4. Маркс К. К критике политической экономии. —М.: ЛИБРОКОМ, 2012. —178 с.
  5. Уэрта де Сото Х. Социально-экономическая теория динамической эффективности / Пер. с англ. В. Кошкина под ред. А. Куряева. —Челябинск: Социум, 2011. —409 с.
  6. Еланцев С.В. Проблемы роста эффективности корпоративного сектора российской экономики // Вестник Шадринского государственного педагогического института. —2013. —№ 4 (20). —143–146 с.
  7. Азрилиян И. Н. Большой экономический словарь; под ред. А. Н. Азрилияна. —2-е изд., перераб. и доп. —М: Институт новой экономики, 1997. —856 с.
  8. Cabral, Luis M. B. (2000). Introduction to industrial organization. Cambridge, UK: MIT Press. —p. 354.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Распределение коэффициентов корреляции по сегменту «Мобильные данные» для первого формата магазинов.

Скачать (62KB)
3. Рис. 2. График изменения MAPE для лучшей комбинации в процессе добавления факторов в модель для первого формата.

Скачать (56KB)
4. Рис. 3. График изменения MAPE для лучшей комбинации в процессе добавления факторов в модель для второго формата.

Скачать (65KB)
5. Рис. 4. Диаграмма рассеяния модели для первого и второго формата.

Скачать (36KB)
6. Рис. 5. График остатков модели для первого и второго формата.

Скачать (42KB)
7. Рис. 6. График распределения остатков модели для первого и второго форматов.

Скачать (36KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».