Оценка адекватности измерения латентных показателей ценообразования при производстве продуктов питания по регионам Российской Федерации

Шипоша М.А.1, Махова А.В.1
1 Кубанский государственный университет, филиал в г. Славянск-на-Кубани

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
Том 18, Номер 14 (Июль 2017)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать эту статью:

Аннотация:
Материалы статьи включают в себя оценку влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве основных категорий потребляемых населением продуктов питания в различных регионах Российской Федерации посредством измерения с помощью латентных показателей. Оценка адекватности измерения латентных показателей осуществляется на основе данных, полученных при использовании диалоговой системы измерения латентных переменных RUMM (Rasch Unidimensional Measurement Models). Рассчитаны наименее и наиболее адекватные латентные показатели, характеризующие степень влияния актуальных факторов ценообразования при производстве различной продукции на региональном уровне по РФ, что позволит потенциальным предпринимателям ориентироваться при выборе сферы и места деятельности на наиболее прибыльную «нишу», а действующим предпринимателям учитывать направления дальнейшего развития, как малого, так и среднего бизнеса.

Ключевые слова: предпринимательство, ценообразование, бизнес, производство, продукты питания, интегральные показатели, продукция, факторы ценообразования, измерение латентных переменных, индикаторные переменные

Источники:

Маслак А.А. Теория и практика измерения латентных переменных в образовании. / монография. - Москва: Изд-во «Юрайт», 2016. – 255 с.
Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социальных системах. - Славянск-на-Кубани: Издательский центр КубГУ в г. Славянске-на-Кубани, 2012. – 432 с.
3. Маслак А.А., Поздняков С.А. Модель Раша для проверки качества измерения толерантности // Социология. – 2008. – № 26. – С. 87-105.
4. Шипоша М.А. К вопросу о государственном регулировании цен на сельхозпродукцию // Экономика, социология и право. – 2016. – № 11. – С. 149-162.
5. Шипоша М.А. Факторы, определяющие ценообразование на сельскохозяйственную продукцию в краснодарском крае // Современные научные исследования и разработки. – 2016. – № 7(7). – С. 565-569.
Эндрич Д. Модели развития Раша. , 1988. – 94 с.
Ингебо Г.С. Вероятность в измерении достижений. - Чикаго: MESA Press, 1997. – 148 с.
Раш Г. Вероятностные модели для некоторых анализов интеллекта и достижений. / (Расширенное издание, с предисловием и послесловием Бенджамина Д. Райт). - Чикаго: Чикагский университет, 1980. – 199 с.
Уилсон М. Построение мер: Подход к моделированию ответа на вопрос. - Махва, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум, 2005. – 228 с.
Райт Б.Д., Мастерс Г.Н. Анализ шкалы оценки. - Чикаго: MESA PRESS, 1982. – 206 с.
Стоун М. Х., Райт Б. Д. Лучший дизайн тестов. - Чикаго: MESA PRESS, 1979. – 222 с.
Анисимова Т.С. Измерение латентных переменных в образовании. - Москва: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. – 148 с.
Маркова Е.В., Маслак А.А. Рандомизация и статистический вывод. - Москва: Финансы и статистика, 1986. – 208 с.
14. Маслак А.А., Анисимова Т.С. Измерение качества высшего образования в странах мира // Педагогическая диагностика. – 2004. – № 1. – С. 130-153.

Страница обновлена: 14.07.2024 в 20:56:10