Динамический метод построения экономико-статистических моделей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.11, кандидат экономических наук Попов, Вадим Александрович

• Попов, Вадим Александрович
• кандидат экономических наук
• 1984

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Попов, Вадим Александрович

Введение.

Глава I. Основные принципы построения экономико-статистических моделей.

1.1 Принципы традиционного подхода.

1.2 Методы оценки параметров модели.

1.3 Общие проблемы традиционного подхода.

Глава 2. Обоснование динамического метода построения экономико-статистических моделей.

2.1 Основополагающие принципы.

2.2 Задача оценки параметров.

2.3 Ретроспективный анализ.

2.4 Прогнозирование.

Глава 3. Идентификация модели.

3.1 Традиционные методы идентификации.

3.2 Идентификация модели, построенной динамическим методом.

3.3 Принципы программной реализации.

Глава 4. Моделирование процессов с распределенным лагом.

4.1 Модели с распределенным лагом.

4.2 Обзор методов построения моделей с распределенным лагом.

4.3 Динамический метод построения модели с распределенным лагом.

Глава 5. Реализация динамического метода построения экономико-статистических моделей.

5.1 Оценка вариаций параметров модели.

5.2 Примеры применения динамического метода.

5.3 Применение динамического метода для построения комплексной эконометрической модели.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Динамический метод построения экономико-статистических моделей»

Актуальность теш. ХОТ съезд КПСС и последующие Пленумы ЦК КПСС поставили перед экономической наукой сложные и ответственные задачи, просчеты в решении которых могут обернуться многомиллионными потерями. Для решения этих задач, как указывал на июньском 1983 г. Пленуме ЦК КПСС товарищ К.У. Черненко, "научным работникам надо действовать с большей ориентацией на будующее, своевременно "улавливать" назревающие тенденции" 'шире внедрять современные научные методы, в том числе экономико-математические. На это нацеливают и материалы последующих Пленумов ЦК КПСС. "Следует, активно совершенствовать систему планирования и управления экономикой, стиль и методы социалистического хозяйствования."

Различным аспектам применения экономико-статистических моделей и развития эконометрической статистики посвящены работы Аганбегяна А.Г., Айвазяна С.И., Анчишкина А.И., Венецкого И.Г., Моисеева H.H., Рябушкина Т.В., Четыркина Е.М., Кильдишева Г.С., Искакова Б.И., Емельянова A.C. и других.

Свойствами существенно ограничивающими применимость этих моделей являются:

- принципиальная ограниченность по объему исходной информации, представленной динамическими рядами показателей, что требует осторожного применения классического статистического аппарата;

Материалы Пленума ЦК КПСС, 14-15 июня 1983 г. - М.: Политиздат, 1983, с. 34.

Материалы Пленума ЦК КПСС, 26-27 декабря 1983 г. - М.: Политиздат, 1983, с. 29.

- недостаточная разработанность принципов сочетания формальных методов построения эконометрических моделей с содержательным анализом исследуемого процесса;

- сложность или недостаточная обоснованность методов, позволяющих выявлять устойчивые тенденции поведения взаимосвязей между статистическими показателями.

Необходимость решения названных проблем, а также высокая практическая ценность эконометрических моделей определяет актуальность темы диссертации.

Цель и задачи исследования. Целью работы является создание на базе современных методов прикладной математики и применения средств вычислительной техники аппарата количественного анализа взаимосвязанных экономико-статистических показателей в динамике.

Цель исследования обусловила следующие задачи:

- методологическое обоснование процедуры оценки динамики взаимосвязей между статистическими факторами, представленными динамическими рядами;

- математическую формулировку задачи оценки динамики взаимосвязей между статистическими факторами;

- решение поставленной задачи в условиях эффективного сочетания формальных математических средств с содержательными, не-фэрмальными знаниями и опытом исследователя или эксперта;

- создание соответствующего программного обеспечения.

Теоретической и методологической основой исследования служат труды классиков марксизма-ленинизма, материалы съездов КПСС и постановления Пленумов ЦК КПСС и Советского Правительства по вопросам повышения эффективности производства, в том числе и статистического учета в народном хозяйстве.

Математические методы в диссертации используются лишь как инструмент. Приоритет всегда остается за качественным анализом и содержательной трактовкой исследуемой проблемы.

В работе автор опирался на труды советских ученых-статистиков в области общей методологии статистической науки Дружинина Н.К., Карпенко Б.И., Малого Й.Г., Немчинова B.C., Рябуш-кина Т.В., Струмилина С.Г. и других. Большое влияние на формирование принципов подхода к решению поставленной задачи оказали труды Искакого Б.И., Симчеры В.М-., Ястремского Б.С., Боброва С.П., Четыркина Е.М. В работе также были использованы труды зарубежных статистиков, занимающихся математической обраг-боткой статистической информации.

Научная новизна и практическая значимость работы. Научная новизна работы состоит в следующем:

- разработаны теоретические предпосылки построения экономико-статистических моделей, учитывающих динамику взаимосвязей статистических факторов, представленных временными рядами;

- математически доказано существование и единственность искомых оценок;

- решена задача сочетания в процессе построения модели формальных' методов и неформальных^ знаний и опыта исследователя;

- осуществлена идентификация задачи оценки динамики взаимосвязей статистических факторов со стандартной задачей линейного программирования.

Практическая значимость диссертационного исследования состоит в том, что:

- разработан метод оценки динамики взаимосвязей статистических факторов, который позволяет выявить и проанализировать тенденции, происходящие в исследуемом процессе;

- метод построения экономико-статистических моделей /названный автором динамическим/ значительно расширяет возможности статистического анализа и позволяет извлечь большее количество информации из исходных статистических данных;

- теоретические результаты работы доведены автором до программной реализации и практического применения.

Программный комплекс создан на базе пакета прикладных прог -рамм "Линейное программирование в АСУ", вычислительные возможности которого практически всегда превышают требования решаемых экономико-статистических задач.

На защиту выносятся следующие положения:

- методологическое обоснование процедуры оценки динамики взаимосвязей между статистическими факторами;

- метод оценки динамики взаимосвязей между статистическими факторами;

- принципы сочетания формального математического аппарата с неформальными знаниями и опытом исследователя или эксперта, что обеспечивает экономию вычислительных ресурсов на этапе верификации модели»

Апробация и практическое применение работы. Методика применения динамического метода построения экономико-статистических моделей изложена в' отчете по хоздоговорной НИР "Разработка рекомендаций и предложений по совершенствованию оперативного управления основным производством в электротехнической промышленности с использованием средств вычислительной техники". Кон-, кретные результаты применения динамического метода содержатся в отчете по хоздоговорной НИР "Балансово-регрессионный метод оценки эффективности производства".

Динамический метод построения экономико-статистических моделей был использован для оценки прогнозных значений показателей системы образования по госбюджетной научно-исследовательской работе "Развитие образования и подготовка кадров в г. -Москве" /раздел Комплексной программы научно-технического прогресса СССР до 2005 г./.

Результаты диссертационной работы нашли отражение в учебном плане ШК преподавателей ВУЗ-ов МИНХ им. Г.В. Плеханова, в курсе "Современные методы эконометрического анализа" и учебных пособиях.

Результаты работы докладывались на:

- 2-ой Всесоюзной конференции "Управление большим городом", г. Москва, 1983г.; - Всесоюзном научно-техническом совещании "Проблемы и перспективы передачи и телеобработки данных", г. Кишинев, 1983г.;

- семинарах и рабочих совещаниях по эконометрической статистики в различных организациях г. Москвы.

Публикации. По результатам выполненных автором исследований опубликовано 5 печатных работ, общим объемом 1,75 п.л. Из них три работы написаны в соавторстве.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения и списка использованной литературы. Она содержит три рисунка, 10 таблиц и 130 страниц текста.

Заключение диссертации по теме «Статистика», Попов, Вадим Александрович

В работе предложен метод построения экономике-статистичес ких линейных моделей. Метод, названный динамическим, существен но отличается от традиционных методов, основанных на принципе "наименьших квадратов": • отсутствуют какие-либо предположения о функциональной зависимости параметров модели во времени; • решением задачи оценки параметров являются временные ря ды коэффициентов; • на всем ретроспективном отрезке фактические и модельные значения эндогенной переменной совпадают.Динамический метод построения экономико-статистических мо делей может подучить дальнейшее развитие в нескольких направле ниях: • метод предоставляет возможность оценить весовые коэффи циенты допустимых вариаций параметров модели с помощью итераци онной процедуры типа "скользящего окна", на каждом шаге выбирая весовые коэффициенты, доставляющие, например, миниглальцую ошиб ку прогноза; • обобщить динамический метод на аддитивно-сепарабельные модели; • наиболее важным, на наш взгляд, направлением дальнейшего развития метода следует считать его обобщение на случай больших комплексных эконометрических моделей.Дальнейшая разработка динамического метода позволит допол нить этот перечень направлений, но уже сейчас можно с уъеренностыо сказать, что метод шлеет.широкие перспективы его разработки как в теоретическом плане, так и в плане практической реализации.Созданный автором программный кошлекс, реализующий метод построения модели очень кратко и схематично описан в работе. Это вызвано, с одной стороны, ограниченным объемом работы, а с другой • нежеланием перегружать работу сугубо программными сложностями, которые ничего не прибавили бы.к существу предлагаемого метода.Отметим, что программный комплекс включает в себя пакет приклад ных программ "Линейное програшшрование в АСУ", способный решать 'задачи линейного програтшрования с числом ограничений не превы шающтт 16 тыс., т.е. значительно большие, чем это требуется для наших целей.В данном случае оправдано привлечение в подтверждение поло жения об актуальности выбранной теглы диссертапионной работы вы сказывания член-кор. АН СССР А.И. Анчишкина: "Математическая статистика и теория вероятностей возникли на базе описания, так называемых, стапионарных пропессов, предполагающих независимость отдельных наблюдений, тогда как экономические процессы по своему характеру - динамические, здесь уже действительно нельзя "два жды вступить в один поток", а возможность получения независимых наблюдений шшиглальна. Яоэтоглу численные методы, применяеглые к обработке данных об экономическом росте, в значительной мере не соответствуют природе описываемых процессов. Очевидно, что здесь предстоит сделать самое главное - создать численные методы, при мениглые к описанию дина^шчных эконогжческих процессов.Что касается машинных алгоритмов, то их ограниченность час то становится "прокрустовыгл ложем" для эконокшческого содержания.Например, анализ и прогноз экономического роста исходит в основ ном из линейных форм связи между переменньми, хотя такие допуще ния возможны лишь для кратких интервалов времени, лишь при ста бильных условиях воспроизводства. Переход в моделях прештущестценно к тл¥Я*>-'ичм ^1^рч^а% ''i(?B3fr' иш'тгтяетоп, Ш-Й^-Ю '-тчатт Т^яда>г, мотается H'-'ii^f;:iii.;'bg--iB;^-vHi'', • • • ретроспективный отрезок времени, дает большую информацию для по знания объективных тенденций.8. Предлагаемый метод построения экономико-статистических моделей гораздо сложнее, с точки зрения реализации, чем любой метод, основанный на принципе "наименьших квадратов". С другой стороны погоню за "простотой" на современном этапе развития средств вычислительной техники и успехов прикладной математики ^нельзя рассматривать как положительный фактор исследования, если это влечет потерю качества результатов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Попов, Вадим Александрович, 1984 год

1. Материалы ХХУ съезда КПСС. М., Политиздат, 1976.-256с.

2. Материалы XX7I съезда КПСС. М., Политиздат, I98I.-223c.

3. Анализ авторегрессий. М., Экономика, 1973.-232c.

4. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М., Мир, 1976.-760с.

5. Анчишкин А.И. Прогнозирование роста социалистической экономики. М., Экономика, 1973.-294с.

6. Бикел П., Доксам К. Математическая статистика. М., Шнансы и статистика, 1983, вып. I.-278C.

7. Бикел П., Доксам К. Математическая статистика. М., нансы и статистика, 1983, вып. 2.-254с.

8. Бобров С П Переменная корреляция. В кн.: Математические методы в статистике. М., Экономическая жизнь, 1927.-339-344с.

9. Бобров С П Экономическая статистика. Введение

10. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М., Мир, 1974, вып.I.-406с.

11. Болч Б., Хуань К. Дж, Многомерные статистические методы для экономики. М., Мир, 1979.-317с.

12. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М., Мир, 1974, вып. 2.-199с. 137 Боярский А.Я. Теоретические исследования по статистике. М., Статистика, 1974.-304с.

13. Боярский А.Я. Статистика и оптимальное планирование. М., Статистика, 1977.-264с.

14. Винн Р., Холден К. Введение

15. Вишнев С М Основы комплексного прогнозирования. М., Наука, I977.-287C.

16. Вопросы статистической методологии и экономико-статистического анализа: Материалы Всесоюзного совещания. М., Статистика, 1980.-208с.

17. Гликман Н. Эконометрический анализ региональных систем. М., Прогресс, 1980.-278с.

18. Гренджер К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. М., Статистика, 1972.-312с.

19. Демиденко E.S. Методологические трудности оценивания в эконометрии.-Ученые записки по статистике, т. 36. М., Статистика, 1980.- 257-269С.

20. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М., Шнансы и статистика, I98I.-302C.

21. Демвденко Б.З. Гребневая регрессия. М., Ш Э М О 1982.-12бс,

22. Драймз Ф. Распределенные лаги: Проблемы выбора и оценивания модели. М., ФтэЕои и статистика, 1982.-383с.

23. Дружинин Н.К. Логика оценки статистических гипотез. М., Статистика, 1973.-212с.

24. Дрзгжинин Н.К. Развитие основных идей статистической науки, М., Статистика, 1979.-269с.

25. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М,, Статистика, 1980.-444с.

26. Езикиел М., Фокс К.А. Методы анализа корреляций и регрес27. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его приложение к принятию приближенных решений. М., Мир, 1976.-164с.

28. Зайдис И.В. Экономико-математические методы определения параметров распределенного строительного лага. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. М., Н Ш Ц С У СССР, 1979. мике. М., Наука, 1979.-304с.

29. Искаков Б.И. Статистические производственные функции. М., МЙНХ им. Плеханова, 1977.-79с.

30. Искаков Б.И. Статистические методы прогнозирования. М., МЙНХ им. Плеханова, 1979.-80с.

31. Кади Дж. Количественные методы в экономике. М., Прогресс, 1977.-245с.

32. Карпенко Б.И. Развитие идей и категорий математической статистики. М., Наутса, 1979.-376с.

33. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия: Введение в экономический анализ. М., Статистика, 1977, вып. I.-255C»

34. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия: Введение в экономический анализ. М., Статистика, 1977, вып. 2.-230с.

35. Кеццалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М., Наука, 1976.-736с.

36. Кендэл М. Временные ряды. М*, Финансы и статистика, I98I -199с.

37. Кендэл М. Ранговые корреляции. М., Статистика, 1975.-214с.

38. Клеопатров Д.И,, енкель А.А. Прогнозирование экономических показателей с помощью метода простого экспоненциального сглаживания. Статистический анализ экономических временных ря 31. йванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в эконо39. Корхин А. Моделирование экономических систем с распределенным лагом. М., Финансы и статистика, I98I.-I60c.

40. Крамер Г. Математические методы статистики. М., Мир, I975.-648C.

41. Лимер Э. Статистический анализ неэксперементальных данных. Выбор формы связи. М., Шнансы и статистика, 1983.-381с.

42. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы к|Уаткосрочного прогнозирования. М., Экономика, 1979.-254с.

43. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. М., Статистика, 1975, вып. I.-423C.

44. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. М., Статистика, 1976, вып. 2.-325с*.

45. Мартишюс С И Методологичесиие проблемы построения и применения эконометрических моделей. Вильнюс, Мокслас, 1979.-170с.

46. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М., Финансы и статистика, 1982, вып. 2.-239с.

47. Немчинов B.C. Экономико-математические методы и модели. М., Соцэкгиз, 1962.-410с.

48. Орловский А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М., Наука, I98t.-208c.

49. Пакет прикладных програлш "Генератор матриц и отчетов" ППП Ш О Описание применения. Калинин, Центрпрограммсистем, 1980.

50. Пакет прикладных программ "Линейное программирование в АСУ" ППП ЛП АСУ Описание применения. Калинин, Центрпрограммсистем, 1980. .

51. Пакет научных подпрограмм на языке ФОРТРАН 1У, ПНП Ф/ Общее описание. ПРО. 309. 004. Д., 1979.

52. Пуарье Д. Эконометрия структ5срных изменений с применением сплайн-функций М., Финансы и статистика, I98I.-I83C.

53. Рожков Л.М., Френкель. А.А. Выбор оптимального параметра сглаживания в методе экспоненциального сглаживания. Основные проблемы и задачи научного прогнозирования. М., Экономика, 1972.- 96-II4C.

54. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике: Современный подход. М., Финансы и статистика. 1982.-198с.

55. Рябзппкин Т.В. Теория и методы экономической статистики. М., Наука, I977.-5I0c.

56. Седелев Б.В. Оценка распределенных лагов в экономических процессах. М., Экономика, 1977.-191с.

57. Седелев Б.В. Анализ и планирование капитального строительства на основе систем структурно-балансовых уравнений. В сб. научных трудов. М., НИЭИ, I982.-I23-I64C.

58. Сиглчера В.М. Этапы развития и современная практика международных сопоставлений. Ученые записки по статистике. М., Ц М А СССР, I97I, т.ХПП. Э И Н

59. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М., Статистика, I97I.-488C.

60. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных зацач. М., Наука, 1979.-223с.

61. Уилкс Математическая статистика. М., Наука, 1967.-632с.

62. Френкель А.А. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда. М., Экономика, 1972. -216с.

63. Четвериков Н.С. Статистические исследования теория и

64. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М., Статистика, 1977.-200с.

65. Юзбашев М.М., Шанешя А.И. Статистический анализ тенденций и колеблемости. М., Фшансы и статис!тика, 1983.-207с.

66. Ястремский Б. Переменная корреляция. Вестник статистики, 1924,кн. ХУ11, 0,39-58.

67. Ястремский Б.С. Некоторые вопросы математической статистики. М., Госстатиздат, I96I.-I92c. 72. J(M)m /f. Ш д/шиш& веАоА// кеа 73. JPi 74. /zocui 75. B. Th oOziueo/ la Mweui t( ctuo РъгоОв4 нш>Ш1 faieeafif ftmt бшьгсш. д. opiof N. и//-&еа/ш 76. vV outd lH/uUW/ /W/W e/tJcc£ p. fSd-trS, -fcuf Ifi&uioo/f&iiaZ ей 3M(yf/yue -/ss? A/г 9. 78. F ca4 Bdo A. /t///&i zu ?o4

68. Усцт /Г/v 6 ст( Zacle ии. ВЫ 1>оиивг геи£/б оъ rkjt/03 fuJxed г£>1(т еьcJ-Ш 67, $7Z. /7Vc?. JH ij/fjpzqji(d s k&i/ rirr?

69. Zouau>Witz I/. 7-ц€сиге\, /367,

70. Zotmoiiz 7U К /V2W/y &mmie Ma/, Cm?Ct/<9t6>> suc a