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 0,11
41 Goldman Sachs Group  US  Diversified fin  42 -1 -0,01
42 Credit Suisse Group  Switzerland  Diversified fin  30 12 0,17
43 Morgan Stanley  US  Diversified fin  34 9 0,12
44 Johnson & Johnson  US  Drugs & biotechn  57 -13 -0,13
45 China Pet & Chem (Sinopec)  China  Oil & gas  77 -32 -0,26
46 Allianz Worldwide  Germany  Insurance  29 17 0,23
47 Fannie Mae  US  Diversified fin  37 10 0,12
48 Hewlett-Packard  US  Techn hard & equip  67 -19 -0,17
49 Mizuho Financial  Japan  Banking  44 5 0,05
50 Pfizer  US  Drugs & biotechn  35 15 0,18
51 Microsoft  US  Soft & serv  55 -4 -0,04
52 Zurich Financial Services  Switzerland  Insurance  70 -18 -0,15
53 Fortis  Neth  Diversified fin  38 15 0,16
54 Crédit Agricole  France  Banking  46 8 0,08
55 DaimlerChrysler  Germany  Cons durables  45 10 0,10
56 BBVA-Banco Bilbao Vizcaya  Spain  Banking  58 -2 -0,02
57 France Telecom  France  Telecom serv  54 3 0,03
58 Société Générale Group  France  Banking  43 15 0,15
59 Siemens Group  Germany  Conglomerates  61 -2 -0,02
60 Natl Australia Bank  Aus  Banking  86 -26 -0,18
61 Suez Group  France  Utilities  90 -29 -0,19
62 Electricité de France  France  Utilities  64 -2 -0,02
63 Honda Motor  Japan  Cons durables  63 0 0,00
64 ENEL  Italy  Utilities  79 -15 -0,10
65 Mitsubishi UFJ Finl  Japan  Banking  62 3 0,02
66 Sanofi-aventis  France  Drugs & biotechn  59 7 0,06
67 Petrobras-Petróleo Brasil  Brazil  Oil & gas  51 16 0,14
68 AT&T  US  Telecom serv  49 19 0,16
69 Time Warner  US  Media  68 1 0,01
70 Washington Mutual  US  Banking  92 -22 -0,14
71 Gazprom  Russia  Oil & gas  53 18 0,15
72 Unilever  Neth/UK  Food, drink & tob  87 -15 -0,09
73 China Construction Bk  China  Banking  65 8 0,06
74 Aviva  UK  Insurance  78 -4 -0,03
75 Royal Bank of Canada  Canada  Banking  84 -9 -0,06
76 Deutsche Post  Germany  Transportation  89 -13 -0,08
77 MetLife  US  Insurance  60 17 0,12
78 Generali Group  Italy  Insurance  69 9 0,06
79 Dow Chemical  US  Chemicals  106 -27 -0,15
80 Nissan Motor  Japan  Cons durables  66 14 0,10
81 Aegon  Neth  Insurance  98 -17 -0,09
82 RWE Group  Germany  Utilities  72 10 0,06
83 UniCredit  Italy  Banking  85 -2 -0,01
84 Munich Re  Germany  Insurance  80 4 0,02
85 Telefónica  Spain  Telecom serv  76 9 0,06
86 UnitedHealth Group  US  Health care equip & serv  103 -17 -0,09
87 Prudential Financial  US  Insurance  73 14 0,09
88 Mitsubishi  Japan  Trading companies  126 -38 -0,18
89 Tokyo Electric Power  Japan  Utilities  99 -10 -0,05
90 Novartis Group  Switzerland  Drugs & biotechn  83 7 0,04
91 Telecom Italia  Italy  Telecom serv  81 10 0,06
92 Intel  US  Semiconductors  74 18 0,11
93 China Mobile (HK)  HK/China  Telecom serv  112 -19 -0,09
94 Home Depot  US  Retailing  71 23 0,14
95 Hartford Finl Service  US  Insurance  125 -30 -0,14
96 Boeing  US  Aerospace & defense  93 3 0,02
97 US Bancorp  US  Banking  102 -5 -0,03
98 Coca-Cola  US  Food, drink & tob  144 -46 -0,19
99 Danske Bank Group  Denmark  Banking  149 -50 -0,20
100 McDonald's  US  Hotels, rest & leisure  179 -79 -0,28

Интересно посмотреть кого же недооценивает Forbes в своем ранжировании используя простейшую методику суммирования рангов по сравнению с е-рейтингом. Это тоже не простой вопрос как определить самых обиженных. Простейшее решение взять разность рангов в том и другом ранжировании не годится. Действительно, поставив компанию, стоящую на 10-ом месте, в одном ранжировании на 1-е место во втором, мы по разности рангов перескакиваем через 9 ступенек. По этой логике такую же переоценку мы совершаем, перемещая компанию с 1010 места на 1000. Очевидно, что это совершенно разные перемещения. Вряд ли кто особенно обрадуется или огорчится перемещаясь с 1010 на 1000 место и обратно. А вот перемещения в пределах первой десятки будут замечены всеми.

Как же решить еще и эту проблему. Пойдем по пути наименьшего сопротивления, осужденного в начале этой статьи. Чтобы как-то учесть значимость перемещения в зависимости от ранга перемещаемых компаний просто разделим разность рангов на их сумму. Возможно читатель найдет недостатки в таком решении. Что ж никто не владеет истиной…

Итак список «обиженных»:

12 Verizon Commun  US  Telecom serv  25 -13 -0,35
254 Porsche  Germany  Cons durables  527 -273 -0,35
3 ExxonMobil  US  Oil & gas  6 -3 -0,33
10 Banco Santander  Spain  Banking  19 -9 -0,31
177 Toshiba  Japan  Techn hard & equip  326 -149 -0,30
15 Altria Group  US  Food, drink & tob  27 -12 -0,29
100 McDonald's  US  Hotels, rest & leisure  179 -79 -0,28
4 Royal Dutch/Shell Group  Neth  Oil & gas  7 -3 -0,27
166 Sears Holdings  US  Retailing  288 -122 -0,27
256 Google  US  Soft & serv  439 -183 -0,26
45 China Pet & Chem (Sinopec)  China  Oil & gas  77 -32 -0,26
377 Nikko Cordial  Japan  Diversified fin  638 -261 -0,26
184 SLM  US  Diversified fin  302 -118 -0,24
25 ABN-Amro Holding  Neth  Banking  41 -16 -0,24
382 US Steel  US  Materials  626 -244 -0,24
272 Swisscom  Switzerland  Telecom serv  429 -157 -0,22
259 NIKE  US  Household & pers prod  408 -149 -0,22
327 Mellon Financial  US  Diversified fin  515 -188 -0,22
232 EMC  US  Techn hard & equip  365 -133 -0,22
7 ING Group  Neth  Diversified fin  11 -4 -0,22
242 Regions Financial  US  Banking  379 -137 -0,22
286 ACS Group  Spain  Construction  445 -159 -0,22
457 OTP Bank  Hungary  Banking  709 -252 -0,22
465 Talisman Energy  Canada  Oil & gas  705 -240 -0,21
332 TransCanada  Canada  Utilities  503 -171 -0,20

Самаяобиженная» - Cheung Kong Hong (Kong/China Diversified financials) оценена Forbes как 542 компания мира. Наверное изменение ранга такой компании в пределах даже сотни не вызвало бы интереса ни у ее сторонников, ни у ее соперников. Однако скачек на 300 ступенек вверх что-то значит.

Вторая, «обиженная» компания -Wells Fargo (United States Banking). С 25-го места она поднимается на 12-е место с 25. Согласитесь это существенное перемещение.

Третья обиженная - знаменитый Bank of America (United States Banking). Его перемещение с 6-го на третье место вряд ли оставит равнодушным людей интересующихся ранжированием крупнейших компаний мира.

Думаю что и другие перемещения в мировой табели о рангах будут интересны читателю, по крайней мере перемещения первой десятки «обиженнвх» Forbes лидеров мировой экономики.

Поскольку есть «незаслуженно обиженные» должны быть и «незаслуженно поощренные Forbes компании. Посмотрим кого же «поощряет» Forbes.

Real Name  Country  Category  Forbes Diff K
8 American Intl Group  US  Insurance  4 4 0,33
9 HSBC Group  UK  Banking  5 4 0,29
18 UBS  Switzerland  Diversified fin  10 8 0,29
22 Wal-Mart Stores  US  Retailing  13 9 0,26
5 Bank of America  US  Banking  3 2 0,25
13 BP  UK  Oil & gas  8 5 0,24
27 BNP Paribas  France  Banking  17 10 0,23
46 Allianz Worldwide  Germany  Insurance  29 17 0,23
31 Procter & Gamble  US  Household & pers prod  21 10 0,19
33 IBM  US  Techn hard & equip  23 10 0,18
50 Pfizer  US  Drugs & biotechn  35 15 0,18
17 Toyota Motor  Japan  Cons durables  12 5 0,17
42 Credit Suisse Group  Switzerland  Diversified fin  30 12 0,17
1611 Barratt Developments  UK  Construction  1151 460 0,17
53 Fortis  Neth  Diversified fin  38 15 0,16
1693 Tata Motors  India  Capital goods  1219 474 0,16
515 SABMiller  UK  Food, drink & tob  371 144 0,16
68 AT&T  US  Telecom serv  49 19 0,16
1294 Cosmo Oil  Japan  Oil & gas  935 359 0,16
103 Lehman Bros Holdings  US  Diversified fin  75 28 0,16
199 Mxller-Maersk  Denmark  Transportation  145 54 0,16
214 Hutchison Whampoa  HK/China  Conglomerates  156 58 0,16
1411 Hokuriku Electric Power  Japan  Utilities  1039 372 0,15
574 GUS  UK  Retailing  423 151 0,15
748 Nippon Yusen  Japan  Transportation  552 196 0,15
 

Вряд ли среди компаний этого списка найдутся сторонники предлагаемого метода ранжирования. Однако «Платон мне друг, но истина дороже». Хотя я понимаю, что и предлагаемое ранжирование найдет достаточно критиков и среди объективных читателей.

Кого же «переоценил» Forbes?

Это нефтяные гиганты (ExxonMobil United States Oil & gas operations) и BP (United Kingdom Oil & gas operations) с 4-й и 5-й ступенек ранговой лестницы они опускаются на 8-ю и девятую. Понятно что «переоценка» первой несколько больше чем второй.

Из перемещений в середине таблицы отметим «падение» BOC (Hong Kong Hong Kong/China Banking) с 177 в ранжировании Forbes на 309-е место по е-рейтингу.

И в заключение отмечу, что ранжирование компаний с помощью чисто математического анализа на основании комбинации ранговых таблиц по отдельным параметрам экономической деятельности вынужденное решение.

На мой взгляд не экономиста решение проблемы в создании некой экономической модели определяющей ЧТО ТАКОЕ КРУПНЕЙШАЯ (САМАЯ ВЛИЯТЕЛЬНАЯ, САМАЯ ЭФФЕКТИВНАЯ и т. д.) компания мира. И каким образом четыре или больше параметров экономической деятельности (например число занятых, или число потребителей и т.д.) взаимосвязаны друг с другом и м определением. Нужна математическая формула

КРУПНЕЙШАЯ = ФУНКЦИЯ (Продажи, Прибыль, Активы, Стоимость, …)

Возможно лидеры мировой экономики найдут средства для решения этой проблемы например в виде учреждения конкурса моделей

P.S. If You need complete List of 2000 let me know...271314@mail.ru

WWRR
Вверх

WWRR Вверх БАСКЕТБОЛ ХОККЕЙ ТЕННИС ФОРМУЛА 1 CF БЕНДИ
 Copyright Eugene Potemkin 1985 - 2005 271314@mail.ru. Last updated: 11/22/06.
 
Самые неприступные крепости в головах наших ...