CLUSTER ANALYSIS APPROACHES TO ASSESSING THE FINANCIAL AND ECONOMIC ACTIVITIES OF ENTERPRISES

Abstract

The article is devoted to the financial and economic assessment of the state of road transport enterprises in Ukraine through the use of multidimensional statistical cluster analysis. The article solved the task of analyzing the financial and economic state of enterprises in Ukraine for 2013-2017 years in the STATISTICA software product, taking into account financial and economic indicators. The study used four groups of indicators: liquidity, financial stability, business activity, profitability according to the financial statements of ten road transport enterprises. The use of the k-means method and the agglomerative tree-clustering method made it possible to divide enterprises into three clusters that reflect their state: crisis, pre-crisis, and non-crisis. When the k-means method is used, the initial centers of the clusters are specified by the method of sorting the distance and selecting observations at constant intervals, observations that maximize the initial distances between the clusters are chosen. The value of intergroup and average group variances, the F parameter and the level of significance were obtained, which made it possible to identify financial and economic indicators that are most informative for the clustering process using the k-means method. For clustering using the agglomerative tree-clustering method, the single link method was taken as the clustering rule. As a result of clustering, a dendrogram was constructed, which allows determining the clusters depending on the distance between them. This made it possible to analyse the characteristics of various aspects of the financial condition of the enterprise, to identify the parameters that form the initial clusters of the state of enterprises, and the clusters, which form separate clusters and gradually join the first clusters. A horizontal tree diagram of road transport enterprises has been built, which reflects enterprises that are closely shrinking with each other and form new clusters by combining. The clusters obtained using the method of k-means and agglomerative method of tree clustering were analyzed and conclusions regarding their state were drawn.

Authors and Affiliations

В. Р. Писарькова, Н. Ю. Науменко

Keywords

Related Articles

РОЗРОБКА АНАЛІТИЧНОЇ МОДЕЛІ ДЛЯ РОЗРАХУНКУ І ОПТИМІЗАЦІЇ ВІБРОАКУСТИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ТРУБОПРОВОДІВ ТЕХНОЛОГІЧНИХ АПАРАТІВ

Стаття присвячена розробці аналітичної мщделі для розрахунку і оптимізації віброакустичного навантаження трубопроводів технологічних апаратів. Відхилення параметрів геометрії трубопроводу від ідеальних і неоднорідність м...

Numerical-analytical conception of decisions of the applied tasks based on charts of an increase order of exactness

The article is sanctified to the distributed modeling of visualization of decisions vectors of the applied tasks based on charts of an increase order of exactness. Higher acceleration of computation compared with the fin...

Проектирование и безопасность беспроводных локальных вычислительных сетей

В представленной статье приведены результаты исследования беспроводных локальных сетей. При проектирование и эксплуатации беспроводных сетей следует уделять большое внимание защите информации. Технических проблем сетей м...

Математическое моделирование динамических процессов в системах с распределенными параметрами

Известно, что для расчета и исследования динамических процессов в системах с распределенными параметрами выражение для , содержащее коэффициент затухания, раскладывается в ряд Тейлора и берется два члена ряда. В связи с...

Стохастическое моделирование электрофореза высокомолекулярных веществ с использованием процесса Орнштейна-Уленбека

Целью работы является разработка статистической модели в виде трендового процесса Орнштейна-Уленбека для описания электрофореза высокомолекулярных веществ. Способность электрофореза разделять заряженные биологические мак...

Download PDF file
  • EP ID EP642559
  • DOI 10.32434/2521-6406-2019-5-1-63-69
  • Views 138
  • Downloads 0

How To Cite

В. Р. Писарькова, Н. Ю. Науменко (2019). CLUSTER ANALYSIS APPROACHES TO ASSESSING THE FINANCIAL AND ECONOMIC ACTIVITIES OF ENTERPRISES. Комп’ютерне моделювання: аналіз, управління, оптимізація, 1(1), 63-69. https://europub.co.uk/articles/-A-642559