Таким образом, в результате использования метода главных компонент получены три компоненты по 12 автотранспортным организациям г. Ставрополя Ставропольского края, всесторонне отражающих их конкурентные преимущества (табл. 11).
Таблица 10. Общности исходных факторов, формирующих конкурентные преимущества АТО (фрагмент)
Таблица 11. Значение главных компонент, определяющих конкурентные преимущества автотранспортных организаций города Ставрополя Ставропольского края
Анализируя данные таблицы 11, следует отметить, что АТО имеют различные значения главных компонент, а это подчеркивает отличие конкурентных преимуществ организаций. Изменение каждой компоненты по организациям также различно. Первая компонента наибольшего значения достигает по ОАО «Автоколонна-1202» – F1=1,594, наименьшего – у АТП-3 (F1=-1,587), по второй компоненте наивысший уровень наблюдается у ОАО «Ставропольское-2» (F2=1,354), наименьший – у ОАО «Верхнерусское АТП» (F2=1,831).
Наивысшим пиком по третьей компоненте обладает ОАО АТП № 1 (F3=1,784), самый низкий уровень у ОАО «Автотранс» (F3=-2,395).
Дальнейшая проблема состоит в интерпретации полученных главных компонент, иными словами, надо определить, какие именно исходные факторы вошли в ту или иную компоненту. В современной отечественной и зарубежной литературе эта проблема рассматривается с различных точек зрения. Так, в работе [6] интерпретация полученных главных компонент производится в динамических факторных моделях. Временные факторные модели позволяют исследователю идентифицировать те исходные факторы, которые слабо проявили себя в прошлом, но существенно влияли в течение последних лет. С помощью этой модели становится возможным получение дополнительной информации об изучаемом экономическом процессе путем выделения факторов, ослабивших или усиливших свое влияние за последние годы, а также факторов, существенно влияющих на обобщающий фактор в течение всего изучаемого периода времени. Идентификацией этих исходных факторов можно гибко улавливать произошедшие изменения в исследуемом процессе.
Задачи распознавания главных компонент [6], определения для них названий решаются на основании факторных нагрузок (ajr) из матрицы отображения А, представленной в таблице 9.
Для каждой главной компоненты F множество значений ajr условно разбивается на четыре подмножества с нечеткими границами:
В1 – подмножество незначимых весовых коэффициентов;
В2 – подмножество значимых весовых коэффициентов;
В3 – подмножество значимых весовых коэффициентов, не участвующих в формировании названия компоненты;
В4=(В2-В3) – подмножество значимых весовых коэффициентов, участвующих в формировании названия главной компоненты [6].
Дополнительное выделение подмножества В3 объясняется стремлением к более простой структуре главной компоненты, всегда легче поддающейся интерпретации.
Выделим для первой главной компоненты F1 подмножество весовых коэффициентов на основе простой визуальной оценки аналитических результатов:
В решающее подмножество (В2-В3) вошли исходные факторы:
• структурные: Х15 – информационная и нормативно
методическая база управления;
Х16 – персонал;
• технические: Х22 – надежность парка подвижного состава;
Х23 – обновление парка подвижного состава;
Х24 – наличие и развитие технической базы для проведения ТО и Р подвижного состава;
Х25 – наличие и состояние технических средств управления;
Х26 – механизация погрузо-разгрузочных работ;
• ресурсные: Х61 – доступ к рынку ресурсов необходимых АТО. Вышеперечисленные исходные факторы представляют характеристики уровня обеспеченности материально-техническими ресурсами процесса производства и реализации транспортных услуг.
Поэтому полученную компоненту интерпретируем как оценку состояния ресурсного обеспечения процесса производства транспортных услуг. Подтверждение значимости факторов Xj, участвующих в формировании названия главной компоненты, можно получить расчетным путем при определении коэффициента информативности:
Набор объясняющих признаков считается удовлетворительным, если значения Ки лежат в пределах 0,75-0,95 [6].