WWW.DIS.KONFLIB.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 
<< HOME
Научная библиотека
CONTACTS

Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 || 19 | 20 |   ...   | 38 |

Математическое моделирование неоднородных социально-экономических совокупностей по случайным выборкам

-- [ Страница 18 ] --

по 7 значений показателей. В каждом испытании 4 показателя изымались (как условно неизвестные) и в расчетах не участвовали. Кроме того, показателя изменялись в различных пределах. Пример таким образом «испорченной» матрицы данных приведен в таблице 4.2. В таблице 4. приведены результаты анализа матрицы данных, отображенной в табл. 4.2.

Суммарно из 300 «испорченных» значений было выявлено и исправлено 287. Точность оценки прогнозов показателей в среднем (по 100 проведенным опытам) составила 4,4 %. Этот результат позволяет рекомендовать изложенный метод к использованию в прикладных эконометрических, социально- и технико-экономических работах.

Нужно иметь в виду, что погрешность результатов будет «своя» в каждом конкретном случае, поскольку она определена, прежде всего, теснотой связи между показателями и наблюдениями изучаемой области.

Экономические данные по регионам Приволжского Федерального округа область Нижегородская 103201.500 486844.000 778.200 5826.900 1826.400 12571.400 32.600 75. область область Пензенская 145805.100 2654236.000 1315.900 7460.700 2199.900 14497.600 189.600 74. область область область Частично «испорченные» экономические данные по регионам Приволжского Федерального округа область Нижегородская 103201.500 486844.000 778.200 5826.900 1826.400 12571.400 32.600 15. область область Пензенская 145805.100 2654236.000 1315.900 7460.700 2199.900 14497.600 189.600 74. область область область Результаты анализа таблицы частично «испорченных» экономически область Нижегородская 103201.500 486844.000 778.200 5826.900 1826.400 12571.400 32.600 69. область область Пензенская 145805.100 2654236.000 1315.900 7460.700 2199.900 14497.600 189.600 74. область область область Восстановление недостающей информации в таблице показателей федеральных округов РФ (данные 2008 г.) В таблице 4.4 пять наблюдений были помечены как отсутствующие, в результате анализа получены следующие оценки (в скобках указано исходное значение и относительная погрешность оценивания).

Показатели социально-экономического положения федеральных округов РФ Инвестиции в осн.

руб./чел.

Иностранные США/чел.

Строит. жилых домов, тыс. кв. м./чел.

Стоим. фикс. набора потреб. товар. и усл. в 7502.100 7455.900 6415.300 6254.500 7170.600 6563.000 9043. дек., руб.

Стоим. мин. набора дек., руб Среднемес.

начисленная з/п 20459.20 19113.40 11783.50 13181.60 21707.90 15395.40 21147. одного работн., руб.

Просроч. задолж. по руб./чел.

Общая численность безработных, %/ В результате анализа получены следующие оценки (в скобках указано исходное значение и относительная погрешность оценивания): инвестиции в основной капитал, Центральный Федеральный Округ (ФО) – 93. (90.932, 3.30 %); иностранные инвестиции, Сибирский ФО – 363. (364.972, 0.47%); стоимость минимального набора продуктов питания в декабре, Северо-западный ФО – 2195.452 (2119.8, 3.57%), Сибирский ФО – 2062.149 (2128.8, 3.13%); общая численность безработных, Приволжский ФО – 0.029 (0.033, 12.12%).

Анализ недельных курсов валют по отношению к рублю (2007 г.) Табл. 4.5 содержит две ошибки: одно значение в десять раз больше истинного, другое – в десять раз меньше (одна из характерных ошибок в таблицах данных при вводе информации – неправильное положение десятичного разделителя); ошибочные значения выделены.

Доллар США 25.69 25.58 25.44 25.43 25.57 25.45 25.63 25.77 25. Австралийский доллар Японская иена 20.92 20.86 20.85 21.17 21.56 21.46 22.02 22.37 22. В результате применения изложенного метода получены следующие результаты (форма представления та же, что и в предыдущем примере):

курс евро (8-й столбец) – 35.031 (34.837, 0.56%); курс австралийского доллара (3-й столбец) – 21.814 (22.308, 2.21%).

Восстановление пропущенных значений табличных данных о валовом внутреннем продукте и валовой добавленной стоимости России В табл. 4.6 приведены данные о валовом внутреннем продукте и валовой добавленной стоимости в РФ по видам хозяйственноэкономической деятельности (в ценах 2011 г., млрд. рублей).

Были использованы следующие экономические показатели:

1 – Валовой внутренний продукт в рыночных ценах;

2 – Валовая добавленная стоимость в основных ценах;

3 – Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство;

4 – Рыболовство, рыбоводство;

5 – Добыча полезных ископаемых;

6 – Обрабатывающие производства;

7 – Производство и распределение электроэнергии, газа и воды;

8 – Строительство;

9 – Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспорта;

10 – Гостиницы и рестораны;

11 – Транспорт и связь;

12 – Финансовая деятельность;

13 – Операции с недвижимостью, аренда и предоставление услуг;

14 – Государственное управление и обеспечение военной безопасности;

15 – Образование;

16 – Здравоохранение и предоставление социальных услуг;

17 – Предоставление прочих коммунальных, соц. и персон. услуг;

18 – Налоги на продукты;

19 – Субсидии на продукты;

20 – Чистые налоги на продукты.

Валовой внутренний продукт и валовая добавленная стоимость информации с применением ранговых статистик (форма представления результатов аналогична ранее использованной): 6, 2009 г. – 4797. (4913.9, 2.47%); 15, 2007 г. – 766.413 (769.9, 0.45%); 19, 2008 г. – 222.281 (229.7, 3.22%); 19, 2010 г.– 229.163 (234.9, 2.47%).

4.2. Непараметрическое прогнозирование и статистическое Непараметрическое экстраполирование количественных последовательностей в терминах конечных разностей прогнозированию и статистическому планированию экономической динамики, основанному на представлении тренда «взвешенной»





суммой ретроспективных наблюдений.

Идея метода, которая впервые была предложена в работе [270] и конечные разности соответствующих порядков.

Часто в реальных задачах прогнозирования имеется короткий ретроспективный ряд (менее 10 наблюдений). В такой ситуации безнадежно искать аналитический вид тренда, сглаживая малую выборку «наилучшей» функцией. В связи с чем практически важной выглядит разработка методов непараметрического прогнозирования коротких последовательностей (на один «шаг» по 5-10 точкам).

образом. Пусть имеется ряд вида где (0) - наблюдение в текущий момент времени, (k ) - в «k–м предыдущем» периоде (день, неделя, месяц, год) времени.

момент времени. Конечную разность [61] r-го порядка в точке (0) правомерно записать в виде в ряд Тейлора - Маклорена и заменяя r–ю производную по времени на соответствующую конечную разность, получаем:

Меняя порядок суммирования, получаем выражение вида Тейлора - Маклорена для дискретного случая, служит основой для построения процедур экстраполирования одномерных временных k : t k 1 t k dt, в силу чего соотношение (4.17) перейдет в ряд Тейлора - Маклорена.

На практике, когда исследователь располагает лишь конечным числом замеров переменной во времени, величина (4.17) требует оценки. Пусть { x (k ) ; k 1,n } - выборка ретроспективных данных, где x (n) - последний по времени замер изучаемой переменной.

Вначале используем выражение типа (4.16), которое перепишем Путем несложных преобразований (4.18) приводится к виду Г (n k, t) - неполная дополнительная гамма-функция [306, п.V.С] где (для действительных неотрицательных чисел):

Для вычисления Г (n 1, ) удобно воспользоваться выражением [191, п.4.1.6.10] вида Причем точки ретроспективных наблюдений, подобно тому, как это делается в широко используемом методе «экспоненциального сглаживания» Р. Брауна (см., например, [32,300]), «провешиваются»

по экспоненте. Но метод Р. Брауна носит эвристический характер, а в нашем случае приведено формальное обоснование процедуры непараметрического экстраполирования, результатом чего явилось провешиванием ретроспективных данных по экспоненте.

Из (4.19) видно, что при прогнозировании «на t шагов», происходит «присвоение весов» ретроспективным наблюдениям в Использовав соотношение [191, п.4.2.1.3], находим где - символ Кронекера, для суммы «весов» ретроспективных наблюдений получаем выражение вида Процедура выявления многомерных последовательностей с некоррелированными компонентами случайного вектора Для практических прогнозных задач, как правило, наиболее дискретным временем).

Пусть имеется ретроспективный ряд из n наблюдений, каждое из которых задано m–мерным вектором показателей. Иначе говоря, { x (jk ) ; j 1, m; k 1, n}. При этом текущее (последнее) наблюдение имеет номер «n».

показателей, измеренных в разных шкалах, следует перейти к безразмерным величинам, например в виде (4.19), которым в нашей постановке задачи следует придать вид обусловлена тем, что экономические показатели динамической системы взаимозависимы и изменение каждого из них влечет косвенное, но заметное изменение других показателей.

Большие экономические системы изменяются во времени «как целое», их количественные показатели стохастически («нежестко») взаимосвязаны. Динамические ряды стохастически взаимосвязанных проявлением динамики системы как таковой, системы «в целом».

Сделаем преобразование данных вида Матрица (4.27) является симметрической и положительно определенной. Следовательно [60,101], существует ортогональный Причем для оператора, в силу его ортогональности, обратная условие в координатах запишется в виде каноническому виду, в координатах запишутся:

где I - единичная матрица размерности m на m.

вращений» (см., например, [101]).

преобразование переменных (многомерный поворот базиса, при котором все расстояния между точками и углы между векторами сохраняются).

Новые (обобщенные) показатели выражаются в виде Экстраполирование многомерных последовательностей с учетом стохастических взаимосвязей показателей В факторном анализе [11,40,72,74,78,100] полученные признаки j ( j 1, m ) называются «главными компонентами», которые образуют ортогональную систему векторов:

ортогональности оператора Заметим, что при изометрических преобразованиях линейных пространств след матрицы С сохраняется [60,101]:

Иначе говоря, сохраняется суммарная статистическая изменчивость (дисперсия) показателей.

Будем считать (что соответствует просто выбору нумерации факторов, который произволен), что Но тогда некоторое (как правило, небольшое) число s первых компонент обладают «львиной» долей суммарной статистической изменчивости системы:

Из этого следует, что последние m-s показателей обладают малыми значениями дисперсий, т.е. последние m-s выражений вида (2.9) являются соотношениями, определяющими эмпирические уравнения взаимосвязей между изучаемыми показателями.

В наиболее высокой степени это относится к последней компоненте, что позволяет записать выражение:

где оценка гарантированной погрешности взята по правилу «трех сигм». Но тогда можно записать соотношение вида Использовав вид преобразования (4.25), искомую прогнозную оценку, с учетом соотношения (4.37), запишем в виде И, вспомнив вид преобразования (4.24), мы можем записать прогнозные значения для исходного набора показателей:

Понятие о «статистическом планировании»

Рассмотрим более общую постановку задачи. К ранее рассмотренным условиям задачи непараметрического прогнозирования, добавляется дополнительное условие. Требуется предсказать изменения вектора показателей, при условии, что m-s из них должны иметь определенные значения. Не снижая общности изложения, будем считать, что значения Т.е., динамика этих показателей либо априори такова, либо нам нужно обеспечить эту динамику.

учетом m-s показателей – регрессоров (управляющих показателей) yl (l = s 1, m ), значения которых заданы. Такая задача выходит за рамки традиционного понимания «прогнозирования», поэтому назовем ее статистическим планированием.



Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 || 19 | 20 |   ...   | 38 |
 


Похожие материалы:

« Наумов Артем Сергеевич РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ ТРАНСПОРТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНТЕГРИРОВАННЫХ АГРОПРОМЫШЛЕННЫХ ФОРМИРОВАНИЙ 08.00.05 – экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами – АПК и сельское хозяйство) ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель: д.э.н., профессор А.В. Улезько Воронеж 2014 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ...»

«НИКОЛЕНКО ПОЛИНА ГРИГОРЬЕВНА ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ (НА ПРИМЕРЕ ЗЕРНОВОГО ПРОИЗВОДСТВА АПК НИЖЕГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ) Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами – АПК и сельское хозяйство) ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель профессор, д.э.н. Мордовченков Николай Васильевич г. Княгинино, 2014 ...»

« Ольховская Мария Олеговна Инновационные механизмы управления промышленностью (на примере фармацевтической отрасли) Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями) диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель: к.э.н., доцент Марущак Илья Иванович Москва- 2014 Содержание Введение Глава 1. Теоретико-методологические аспекты исследования сущности инноваций 1.1. Сущность инноваций и их ...»

« Юшкова Виктория Эдуардовна ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА ЗЕМЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ Специальность 08.00.05 – экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами – АПК и сельское хозяйство) ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель: д.э.н., профессор Н.В. Шишкина Воронеж 2014 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ВОСПРОИЗВОДСТВА ЗЕМЕЛЬНЫХ ...»

« Грисько Антон Сергеевич СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ ЦЕННОСТИ БРЕНДОВОГО КАПИТАЛА НА РЫНКЕ ПАРФЮМЕРНО-КОСМЕТИЧЕСКИХ ТОВАРОВ 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (маркетинг) Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель доктор экономических наук, профессор Ковалев Василий Александрович Омск, 2014 2 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………3 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФОРМИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ ...»

« ФИЛАТОВА Евгения Валентиновна УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ТРАНСПОРТНО-ЭКСПЕДИЦИОННОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В СФЕРЕ МОРСКИХ ПЕРЕВОЗОК Специальность 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями и комплексами (транспорт) Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель кандидат экономических наук, доцент Тимченко Т.Н. Новороссийск – 2014 2 Оглавление Введение ...»

«Сафанова Фаина Юсиевна МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОГО ОТЧЕТА Специальность 08.00.12 – Бухгалтерский учет, статистика Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор Каморджанова Н.А. Санкт-Петербург 2014 2 Содержание ВВЕДЕНИЕ ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФОРМИРОАНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОГО ОТЧЕТА ОРГАНИЗАЦИИ 1.1. Генезис понятия отчетности 1.2. Финансовая отчетность: понятие и формы 1.3. Нефинансовая отчетность: ...»

« ДИЛШОДИ НАМОЗ РАЗВИТИЕ ТОРГОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОТРУДНИЧЕСТВА В РЕГИОНЕ (на материалах Евразийского Экономического Сообщества) Специальность: 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика) ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель: д.э.н., проф. Одинаев Х.А. ДУШАНБЕ - 2014 1 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ……….………………….……….………….……….…3-11 ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ РАЗВИТИЯ ТОРГОВОЭКОНОМИЧЕСКОГО ...»

« Акимкина Дария Александровна ВЛИЯНИЕ ПРЯМЫХ ИНОСТРАННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ НА РАЗВИТИЕ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством, специализация: Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (промышленность) Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель: Доктор экономических наук, профессор Дементьев Виктор Евгеньевич Москва – 2014 ОГЛАВЛЕНИЕ Введение Глава ...»

« УСТИЧ Дмитрий Петрович ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ НА КРУПНЫХ РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЯХ Специальность: 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями) Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель д.э.н., профессор С.Ю. Ляпина Москва – 2014 2 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ 1 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОДХОДОВ К МОНИТОРИНГУ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ КРУПНЫХ РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ В ПРОЦЕССЕ ...»








 
© 2013 www.dis.konflib.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.