Форбс-06

WWRR / Вверх / БАСКЕТБОЛ / ХОККЕЙ / ТЕННИС / ФОРМУЛА 1 / CF / БЕНДИ

Сухую статистику надо НЕ мочить, ее надо РАЗМАЧИВАТЬ, можно с пивом ...

 


Без трафика
Сеть NETORN
Поток: Слушать

 

• WWRR •
• Вверх •
• БАСКЕТБОЛ •
• ХОККЕЙ •
• ТЕННИС •
• ФОРМУЛА 1 •
• CF •
• БЕНДИ •


Гостевая

 

Rambler's Top100 Service

271314@mail.ru

ФУТБОЛ

ШАХМАТЫ

У.Е.НОТА

ХОККЕЙ

ТЕННИС

ЭКОНОМИКА

ОЛИМПИАДЫ

Forbes на этот раз не ошибася с-Биллом Гейтсом ...

English version

Каково бы было изумление зрителей на конкурсе красоты, если бы они узнали, что победительница определяется простым взвешиванием

Евгений Потемкин 03 апреля, 8:19 mailto:271314@mail.ru

Авторитетный американский журнал Forbes впервые опубликовал список крупнейших компаний мировой экономики. В списке значатся 2000 фирм из 51 страны и 27 секторов экономики. В него вошли и 12 представителей российской финансовой элиты.

Этот рейтинг отличается тем, что в нем учитывается не один показатель, как у других аналитических изданий (например, Financial Times и Fortune), а сразу четыре - доход, прибыль, размер активов и капитализация. Компании ранжировались по каждому критерию, а итоговое место получали суммой рангов . Заместитель управляющего редактора журнала Стив Кичен говорит, что это самый объективный метод сравнения.

Однако, относясь с уважением к журналу Forbes и его большой проделанной работе по сбору статистики, не могу не отметить несовершенство самой методики сведения нескольких ранговых показателей к одному. Суммирование или усреднение рангов по разным критерием является простейшим, но далеко не самым верным способом для такой работы. Попробую объяснить чисто математическую проблему широкому кругу читателей.

Во-первых, мы должны быть уверены что все четыре показателя равнозначны для целей нашего ранжирования.

Представьте себе, что вы хотите определить самого тяжелого человека, но в руках у вас только линейка. Сообразив, что чем больше размер той или иной части тела, тем тяжелее и сам человек вы измерили рост, размер ступни, длину мизинца и расстояние между ушами. Обмерив, таким образом, 2000 человек, вы получили четыре списка по размерам того или иного параметра тела. Подведя итоги, вы обнаружите, что самый тяжелый человек – это карлик с длинными пальцами, большой головой, огромным размером обуви. Так как именно он будет первым по трем показателям, но только в росте не среди лидеров.

Пойдем дальше. Я не экономист. Пусть в случае с ранжированием компаний все четыре показателя: продажи, прибыль, активы и стоимость имеют одинаковую значимость самой большой компании мира. Кстати не очень понятно, что это значит. Я бы, как дилетант, предложил считать это компанией оказывающей наибольшее влияние на человечество. Как часто бывает, мы не можем дать строгое определение тому, что вроде бы и так без формального определения ясно.

 Пусть равнозначность параметров соблюдена. Рассмотрим простой пример. Одна из компаний имеет три первых места и одно 100-е. На примере Microsoft в приведенном списке видно, что это вполне возможно, когда лидер по одним показателям оказывается среди аутсайдеров по другим.

В этом случае она набирает 103 «штрафных очка. При суммировании рангов она уступает фирме, которая имеет 3 вторых места и одно 96-е. Неужели преимущество в четыре ступеньки ранговой лестницы на уровне второй сотни перевесит то, что компания уступила три первых места в других параметрах Думаю одного этого примера достаточно, чтобы подвергнуть сомнению все ранжирование Forbes на основе суммирования рангов по четырем показателям.

Попробуем вместе с вами читатель поискать другое простое решение. Их много лежит под ногами на дороге к истине. Все ли они золотые. Вот блеснуло одно из них. Желая выбрать самый вместительный шкаф на дачу мы будем наверное правы, если перемножим три измерения ширину, глубину и высоту шкафа. Будем считать, что это справедливо по отношению к рангам компаний. Только искать будем естественно компанию с наименьшим произведением рангов.

Итак, простейшее решение – взять произведение рангов. Что это даст в нашем примере . У первой компании итоговый показатель будет 1*1*1*100=100. Вторая же чтобы опередить первую может иметь, например, такие ранги 2 * 2 * 2 * 12. Не кажется ли вам, уважаемый читатель, что это поле справедливо? В этом случае уступая первое место в трех показателях, вторая компания компенсирует 88 ступеньками в четвертом показателе.

На мой взгляд произведение лучше решает задачу по определению самой большой компании мира, чем сумма рангов, как это делает Forbes.

 N Company           Country        Economic           F-Rbk Diff
 1 Citigroup          United States  Banking             1    0
 2 General Electric   United States  Conglomerates       2    0
 3 ExxonMobil         United States  Oil & gas operatio  4   -1
 4 Bank of America    United States  Banking             6   -2
 5 HSBC Group         United Kingdom Banking             7   -2
 6 Microsoft          United States  Software & service 31   -25
 7 Fannie Mae         United States  Diversified financ  7   -2
 8 American Intl Gro  United States  Insurance           8    5
 9 BP                 United Kingdom Oil & gas operatio  9    4
10 Wal-Mart Stores    United States  Retailing          10    0

Однако «не все то золото, что блестит. И у нашей «находки» моментально найдется опровержение. Пусть по каким-то причинам компания полностью провалилась и ли просто скрывает свои показатели. Организаторы естественно присваивают ей ранг 2000 по этому показателю. И тогда лидер по трем параметрам имея штрафное произведение 1*1*1*2000 оказывается позади фирмы которая занимает место не выше 7-го по всем показателям. Мне кажется, что это не совсем верно.

Решение же, на мой взгляд, лежит в области теории вероятностей. Ответив на вопрос а какова вероятность того, что случайно взяв один из показателей мы обнаружим, что кампания «А» выше компании «В» мы и получим ответ на вопрос о самой большой компании мира. Но это только в случае если что все параметры по которым мы ранжируем будут равнозначны для целей нашего ранжирования. Иначе карлик с большими ногами, длинными руками и большой головой возглавит список гигантов.

Но такой большой труд как слежение за 2000 ведущих компаний мира да и сами компании, которые с большим вниманием следят за публикациями одного из влиятельнейших журналов мира, заслуживает того, чтобы полученные результаты были обработаны наилучшим образом.

Одно из возможных решений представление результатов ранжирования по одному параметру в виде матрицы парных сравнений и расчет рейтинга компаний. Методов расчета рейтинга на основе матрицы множество. В данном случае я использовал е-рейтинг, который успешно используется для анализа достижений в спорте. Но разве соревнование крупнейших компаний так уж трудно представить как спортивное состязание?

Результаты такого расчета е-рейтинга крупнейших компаний мира представлены ниже.

 
Real Name  Country  Category  Forbes Diff K
1 Citigroup  US  Banking  1 0 0,00
2 General Electric  US  Conglomerates  2 0 0,00
3 ExxonMobil  US  Oil & gas  6 -3 -0,33
4 Royal Dutch/Shell Group  Neth  Oil & gas  7 -3 -0,27
5 Bank of America  US  Banking  3 2 0,25
6 JPMorgan Chase  US  Banking  9 -3 -0,20
7 ING Group  Neth  Diversified fin  11 -4 -0,22
8 American Intl Group  US  Insurance  4 4 0,33
9 HSBC Group  UK  Banking  5 4 0,29
10 Banco Santander  Spain  Banking  19 -9 -0,31
11 Total  France  Oil & gas  15 -4 -0,15
12 Verizon Commun  US  Telecom serv  25 -13 -0,35
13 BP  UK  Oil & gas  8 5 0,24
14 Royal Bank of Scotland  UK  Banking  14 0 0,00
15 Altria Group  US  Food, drink & tob  27 -12 -0,29
16 Berkshire Hathaway  US  Diversified fin  18 -2 -0,06
17 Toyota Motor  Japan  Cons durables  12 5 0,17
18 UBS  Switzerland  Diversified fin  10 8 0,29
19 Barclays  UK  Banking  20 -1 -0,03
20 HBOS  UK  Banking  24 -4 -0,09
21 Chevron  US  Oil & gas  16 5 0,14
22 Wal-Mart Stores  US  Retailing  13 9 0,26
23 AXA Group  France  Insurance  28 -5 -0,10
24 ConocoPhillips  US  Oil & gas  22 2 0,04
25 ABN-Amro Holding  Neth  Banking  41 -16 -0,24
26 ENI  Italy  Oil & gas  31 -5 -0,09
27 BNP Paribas  France  Banking  17 10 0,23
28 Wachovia  US  Banking  40 -12 -0,18
29 Deutsche Telekom  Germany  Telecom serv  39 -10 -0,15
30 Merrill Lynch  US  Diversified fin  36 -6 -0,09
31 Procter & Gamble  US  Household & pers prod  21 10 0,19
32 Wells Fargo  US  Banking  26 6 0,10
33 IBM  US  Techn hard & equip  23 10 0,18
34 E.ON  Germany  Utilities  33 1 0,01
35 PetroChina  China  Oil & gas  52 -17 -0,20
36 Samsung Electronics  S Korea  Semiconductors  48 -12 -0,14
37 Lloyds TSB Group  UK  Banking  47 -10 -0,12
38 Nestlé  Switzerland  Food, drink & tob  50 -12 -0,14
39 Deutsche Bank Group  Germany  Diversified fin  56 -17 -0,18
40 Nippon Tel & Tel  Japan  Telecom serv  32 8