Автор:

Михненко Павел Александрович, Доктор экономических наук, профессор кафедры предпринимательства и внешнеэкономической деятельности. МГТУ им. Н.Э. Баумана

Аннотация:

Одним из перспективных направлений бизнес-анализа является разработка новых методов и инструментов учета нефинансовой и нечисловой информации. В этой области имеются научный задел и практические решения, представленные в публикациях по данной тематике. Однако недостаточно глубоко проработаны вопросы, связанные с анализом динамики трансформации деловой лексики компаний. Исследование направлено на выявление и интерпретацию латентной информации, отражающей стратегические ориентиры и условия экономического развития российских компаний. Методологическим фундаментом работы послужили основные положения нарративной экономики и концепции мультимодальной бизнес-аналитики, включающей систему научно-практических методов анализа деятельности хозяйствующих субъектов за счет использования данных из разнородных источников. Применялись методы и инструменты анализа и систематизации больших объемов текстовой информации – Data Mining. Информационную базу сформировали годовые отчеты крупнейших российских компаний за 2018–2020 гг. В качестве основных показателей трансформации деловой лексики рассматривались частотность уникальных ключевых лексем (УКЛ) и динамика ее изменения, а также основные контексты УКЛ, релевантные проблеме развития. Выявлены заметные изменения рассмотренной лексики: спад активности в освещении формальных аспектов хозяйственной деятельности и рост интенсивности обсуждения направлений развития в условиях риска. Установлено, что наиболее явно эти тенденции проявились в отчетности металлургических и энергетических компаний. Результаты исследования могут служить основой для повышения аналитической и прогнозной результативности современного бизнес-анализа.

Ключевые слова:

Data Mining; текстовый анализ; российские компании; годовой отчет; лексема; деловая лексика.

Скачать полный текст статьи