Статистические методы агрегирования экономических показателей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.11, кандидат экономических наук Шанина, Елена Алексеевна

• Шанина, Елена Алексеевна
• кандидат экономических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Шанина, Елена Алексеевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОСТРОЕНИЕ АГРЕГИРОВАННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ - ВАЖНАЯ ЗАДАЧА ЭКОНОМИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Задачи построения агрегированных экономических показателей.

1.2. Обзор работ по построению агрегированных экономических показателей.

1.3. Критерии оценки качества агрегированного показателя.

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ АГРЕГИРОВАННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ.

2.1. методологические проблемы построения агрегированных показателей.

2.2. выбор и соизмерение частных показателей.

2.3. выбор формы выражения агрегированного показателя через частные.

2.4. методы взвешивания частных показателей.

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОЛОЖЕНИЯ РОССИИ С ПОМОЩЬЮ АГРЕГИРОВАННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КОНЪЮНКТУРЫ.

3.1. выбор системы частных показателей.

3.2. выбор базы сравнения.

3.3. Исследование показателей на мультиколлинеарность.

3.4. Построение агрегированного показателя экономической конъюнктуры.

3.5. прогнозирование агрегированного показателя экономической конъюнктуры.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Статистические методы агрегирования экономических показателей»

Актуальность темы исследования. В ходе реформ, направленных на переход России к рынку и интеграцию в мировое сообщество, отечественная экономика оказалась в глубоком кризисе. Запас прочности национальной хозяйственной системы почти исчерпан. В этих условиях анализ и оценка экономических процессов приобретает особое значение.

Многообразие социально-экономических задач обусловливает существование множества неоднородных частных показателей, развивающихся в разных направлениях и имеющих различную значимость. Для проведения всестороннего анализа требуются агрегированные показатели, дающие возможность с наименьшими потерями информации привести несравнимые пространственные и временные данные к сопоставимому виду. Перед статистикой возникает задача разработки и совершенствования методов их получения.

Широкие перспективы в решении этих задач открыли факторный и компонентный анализ, применяемые для сжатия исходной информации. Вместе с тем при их использовании обнаруживается ряд недостатков, затрудняющих широкое применение.

Несмотря на многочисленность публикаций по построению агрегированных показателей, методологические аспекты этой проблемы остаются недостаточно разработанными.

Все это обусловило актуальность выбранной темы диссертации.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка методики агрегирования экономических показателей и анализ на этой основе макроэкономических индикаторов развития экономики России.

Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи: сформулирована задача исследования экономических процессов и явлений на основе агрегированных показателей; проанализированы существующие методы агрегирования экономических показателей с целью выявления их достоинств и недостатков; разработана методика построения агрегированных экономических показателей; предложена система статистических критериев оценки качества получаемых агрегированных показателей; разработана методика построения агрегированного показателя экономической конъюнктуры, характеризующего экономическое состояние России; проведен анализ развития экономики России на основе полученного показателя.

Объект и предмет исследования. В качестве объекта исследования выступают экономические процессы, происходящие в России. Предметом исследования являются агрегированные показатели, используемые для сопоставления и анализа экономических процессов. Исследование выполнено на примере построения показателя экономической конъюнктуры - агрегированного экономического показателя, используемого для характеристики развития экономики.

Методологическая база исследования. Методологической базой исследования послужили труды отечественных и зарубежных специалистов по экономике, статистике, эконометрике, машинной обработке данных. При решении поставленных задач были использованы пакеты прикладных программ "Олимп", "СтатЭксперт", "STATISTICA", программы, разработанные в Институте экономики РАН, а также непосредственно автором.

Информационную базу исследования составили материалы периодической печати, официальные статистические материалы Госкомстата РФ, Центрального Банка России, а также данные, полученные из INTERNET.

Научная новизна. Основной научный результат, полученный в диссертации, заключается в разработке методики построения агрегированных экономических показателей.

В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту: методика построения агрегированных экономических показателей; система показателей для построения агрегированного показателя экономической конъюнктуры; методика построения агрегированного показателя экономической конъюнктуры; исследование экономического развития России в 1994 - 1999 гг. с помощью полученного агрегированного показателя экономической конъюнктуры.

Практическая значимость. Полученные результаты и предложенные методики могут быть использованы статистическими органами Российской Федерации, научно-исследовательскими и учебными институтами для анализа развития экономики, так как позволяют повысить обоснованность и объективность комплексных оценок различных экономических процессов и явлений.

Апробация работы. Основные положения диссертации были доложены на семинарах кафедры математической статистики и эконометрики МЭСИ и Центра макроэкономической стратегии Института экономики РАН в 1996-1998 гг.

Результаты исследования были практически использованы при разработке мониторинга оценок экономической ситуации в России в Институте экономики РАН.

По предложенным методикам созданы программы для ЭВМ, используемые в ИЭ РАН при решении научно-исследовательских и практических задач.

Публикации. Основные положения диссертации изложены в четырех опубликованных работах общим объемом 0,9 печатных листов.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Заключение диссертации по теме «Статистика», Шанина, Елена Алексеевна

Заключение

Теоретические и практические результаты проведенных исследований сводятся к следующему:

1. Проведен анализ экономических задач, требующих агрегирования экономических показателей для пространственных и временных сопоставлений экономических процессов и явлений. Задача построения агрегированных показателей была и остается актуальна на сегодняшний день при исследовании эффективности производства, технического уровня предприятий, фондоотдачи, качества продукции, рентабельности, уровня жизни, экологического состояния, при оценке экономической конъюнктуры и др.;

2. На основании анализа использования различных моделей агрегирования экономических показателей определены основные недостатки и обозначены приоритетные направления развития: использование линейной модели агрегирования и устранение отрицательных весовых коэффициентов, как не имеющих экономического обоснования;

3. Построена система критериев оценки качества получаемых агрегированных показателей, даны возможные сочетания для их эффективного применения;

4. Разработана методика построения агрегированных показателей, включающая разработку системы частных показателей, методы их соизмерения, форму выражения агрегированного показателя через частные, различные методы нахождения весовых коэффициентов для частных показателей;

5. Определены требования, накладываемые на частные показатели для достижения наилучшего результата при агрегировании. Система частных показателей должна полно, всесторонне характеризовать исследуемое экономическое явление, быть достоверной, однонаправленной, непротиворечивой и т.д.;

6. Проанализированы и уточнены различные способы нахождения весовых коэффициентов для линейной формы выражения агрегированного показателя через частные - метод минимизации дисперсии, метод на основе матрицы корреляционных коэффициентов, экспертный и др.;

7. Предложен метод нахождения весовых коэффициентов при построения агрегированных экономических показателей на основании матрицы «попарных предпочтений»;

8. Решены основные методологические проблемы, возникающие при построении агрегированного показателя экономической конъюнктуры - соизмерение частных показателей, форма зависимости и т.д. Разработана система экономических показателей, входящих в агрегированный показатель экономической конъюнктуры.

9. Проведено исследование частных показателей на мультиколлинеарность. Были выявлены и исключены из дальнейшего исследования показатели, наиболее подверженные мультиколлинеарности;

10. Построен показатель экономической конъюнктуры за период февраль 94 г. - март 99 г. Дан сравнительный анализ использованных методов. Проведенные расчеты подтвердили целесообразность использования предлагаемого метода «попарных предпочтений»;

11. Проанализирована динамика агрегированного показателя экономической конъюнктуры и выявлена его адекватность происходившим в России в рассматриваемый период экономическим процессам;

12. С использованием различных моделей адаптивного прогнозирования на период апрель-декабрь 1999 г. был построен прогноз агрегированного показателя экономической конъюнктуры. Наиболее приемлемой была признана модель Бокса-Дженкинса, имевшая наилучшие характеристики;

13. Создано алгоритмическое и программное обеспечение для построения агрегированного показателя методами минимальной дисперсии и на основе матрицы «попарных предпочтений».

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Шанина, Елена Алексеевна, 1999 год

1. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей. -М.: Металлургия, 1968.

2. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., ЕнюковИ.С., МешалкинЛ.Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

3. Айвазян С.А., Енюков Е.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных. М.: Финансы и статистика, 1993.

4. Березовская М., Райская Н., Френкель А., Горячева И. Агрегированный индекс эффективный измеритель инфляции. - Вопросы статистики, 1996, №12.

5. Боярский А.Я. О методологических принципах и многомерном анализе (вместо предисловия). В кн.: ДюранБ., ОделлП. Кластерный анализ. - М.: Статистика, 1977.

6. Вагнер Г. Основы исследования операций. Том 2 М., 1972.

7. Вайнштейн А.Л. Наблюдение и представление динамики народного хозяйства СССР в свете идей В.И. Ленина. -Экономика и математические методы, М.: Наука, 1970, т.6, №2.

8. Вентцель Е.С. Исследование операций М.: Советское радио, 1972.

9. Гамбаров Г.М. Статистическое моделирование и прогнозирование Учебное пособие для вузов под редакцией Гранберга А.Г., М.: Финансы и статистика, 1990.

10. Гарецкий С., Румер Б. Обобщающий показатель технического уровня предприятия и его использование в экономическом анализе. Плановое хозяйство, 1974, №4.

11. Герасимова И.А. и др. Демография, экономика, экология: некоторые аспекты сравнительного анализа регионов Российской Федерации. М.: ЦЭМИ РАН, 1997.

12. Горелик Н.А., Френкель А.А. Опыт использования модели Бокса-Дженкинса для прогнозирования экономических показателей Экономика и математические методы. М.: 1975.

13. Горчаков А.А. К вопросу использования адаптивных методов в экономическом прогнозировании. Вопросы эффективности и качества в системах управления народным хозяйством. М.: МЭСИ, 1980.

14. Давыдов А., Попов В., Френкель А. Индекс хозяйственной конъюнктуры в России: построение и результаты. Мировая экономика и международные отношения, 1993, №12.

15. Дребенцев В., Попов В., Френкель А. «ДЛ» эконометр-инструмент измерения хозяйственной конъюнктуры в России- Деловые люди, декабрь 1992 г. январь 1993 г.

16. Ершов Э.Б. Об одном методе объединения частных прогнозов- Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование: Ученые записки по статистике. Т. XXII-XXIII, М.: Наука, 1973.

17. Ефимова М.Р., Рябцев В.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1991.

18. Зайцев Б., Чирков В. Технико-экономический уровень производства. М.: Экономика, 1972.

19. Зейгер Е.М. Применение факторного анализа в экономико-статистическом исследовании. Диссертация на соискание ученой степени к.э.н М.: МЭСИ, 1974.

20. Зейгер Е.М., Френкель А.А. О построении обобщенного показателя размера предприятия. В кн.: Математические методы в экономических исследованиях. - М.: Наука, 1974.

21. ИберлаК. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980.

22. Иванов В. Построение агрегатных статистических показателей методом максимина корреляции. Диссертация на соискание ученой степени к.э.н. М.: МГУ, 1984.

23. Иващенко Г.Л., Кильдишев Г.С., Шмойлова Р.А. Статистическое изучение основных тенденций развития и взаимосвязи рядов динамик. Томск: Издательство Томского государственного университета, 1985.

24. Игнатьев М.В. К вопросу об едином экономическом показателе. Вестник статистики, М., 1922, кн. 10, №1-4.

25. Игнатьев М.В. Конъюнктура и цены М., 1925.

26. Камышенко А., Шанина Е. Объединение прогнозов -эффективный способ повышения их точности В сб. Математико-статистический анализ финансовой, банковской и производственной деятельности, М., МЭСИ, 1997.

27. Капустин В.Ф. Практические задания по математическому программированию ЛГУ, 1976.

28. Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.

29. Ковалева Л.Н. Многомерное прогнозирование на основе рядов динамики. М.: Статистика, 1980.

30. Ковальджи А.К., Марьясин М.Ш. Построение индекса социальных условий. Проблемы прогнозирования, 1998, №5.

31. Козлова С.И., КирееваА.Я., Мокеева И.К. Применение методов нелинейного программирования в экономике М.: МЭСИ, 1977.

32. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1991.

33. Кондратьев Н.Д. Вопросы конъюнктуры. Приложение к экономическому бюллетеню Конъюнктурного института М., 1925.

34. Кондратьев Н.Д. Мировое хозяйство и его конъюнктура во время и после войны М., 1922.

35. Королев Ю.Г., Шмойлова Р.А. и др. Статистическое моделирование и прогнозирование. М.: МЭСИ, 1985.

36. Короткое В.А. Методология статистического исследования социально-экономических явлений в условиях рыночной экономики. -М.: 1992.

37. Кузнецов А.В., Холод Н.И. Математическое программирование Минск, 1984.

38. Кулагина Г.Д. Статистическая характеристика социально-экономического потенциала народного хозяйства в условиях рыночной экономики. М.: 1992.

39. Ленин В.И. Полное собрание сочинений, т.44.

40. Лившиц В.Н., Френкель А.А. Использование обобщенных показателей при оптимизации системы «отрасль -производственный объект» Новосибирск: Наука, 1978.

41. Лопатников Л.И. Популярный экономико-математический словарь. -М.: Знание, 1990.

42. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод М.: Мир,1967.

43. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. -М.: Статистика, 1979.

44. Лукашин Ю.П. Регрессионные и адаптивные методы прогнозирования. Учебное пособие. -М.: МЭСИ, 1997.

45. ЛюбатовЮ.В. О средних взвешенных оценках качества -Стандарты и качество, 1972, №7.

46. Мину М. Математическое программирование. М,: Наука, 1990.

47. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Статистические методы изучения связей экономических явлений. М.: МЭСИ, 1983.

48. Орлов А.И. Прикладная теория измерений. В кн.: Прикладной многомерный статистический анализ. - М.: Наука, 1978.

49. Первушин С.А. Хозяйственная конъюнктура. Экономическая жизнь. М., 1925.

50. Перегудов Н.В. Теоретические основы индексного анализа. -М.: Госстатиздат, 1960.

51. Половников В. А. Анализ и прогнозирование транспортной работы морского флота. М.:Транспорт, 1983.

52. Половников В.А., Скучалина Л.М. Методы и модели экономического прогнозирования М.:МЭСИ, 1981.

53. Попов В, Френкель А. Индекс деловой активности для российской экономики. Экономика и организация промышленного производства, 1996, №10.

54. Райская Н, Сергиенко Я., Френкель А. Исследование инфляционных процессов в условиях переходной экономики -Вопросы экономики, 1997, №10.

55. Рыбальский А.И. и др. Критерии оценки экологической обстановки территорий для выявления зон чрезвычайной экологической ситуации и зон экологических бедствий. М.: Министерство охраны окружающей среды и природных ресурсов РФ, 1992.

56. Сидоров А.С. Кризис экономики России и пути ее оздоровления. -М, 1992.

57. Статистический словарь /Гл. Ред. М.А. Королев. М.: Финансы и статистика, 1989.

58. Статистическое моделирование и прогнозирование. /Под ред. А.Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990.

59. Стренг Г. Линейная алгебра и ее применения М.: Мир, 1980.

60. ТейлГ. Прикладное экономическое прогнозирование. М.: Статистика, 1990.

61. Френкель А.А. Обобщенные показатели и их применение в экономике. В кн.: Экономико-математические исследования затрат и результатов. - М.: Наука, 1976.

62. Френкель А.А. Обобщенный показатель эффективности производства. Вестник статистики, 1988, №3.

63. Френкель А.А. Применение регрессионного анализа в условиях мультиколлинеарности экономических показателей. М.: МЭСИ, 1988.

64. Френкель А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. М.: Экономика, 1989.

65. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972.

66. ХолодилинК. Экономическая динамика СССР в 1950-1990 годах: опыт исчисления единого экономического показателя. -Вопросы статистики, 1997, №4.

67. Четыркин Б.М. Статистические методы прогнозирования. -М.: Статистика, 1977.

68. Шанина Е. Методы агрегирования экономических показателей В сб. Математико-статистический анализ финансовой и банковской деятельности - М.: МЭСИ, 1996.

69. Шанина Е. Построение индекса хозяйственной конъюнктуры — В сб. Математико-статистический анализ финансовой, банковской и производственной деятельности М.: МЭСИ, 1997.

70. Шанина Е. Сравнительный анализ двух видов объединения экономических показателей В сб. Эконометрический и статистический анализ финансовой и банковской деятельности, М.: МЭСИ, 1998.

71. Экономический бюллетень конъюнктурного института. Издание наркомфина. М., 1923.

72. Baltrushevich Т., Livchits V. Models of raising precision of techno-economic indices: Systems forecasting Journal of Scientific & Industrial Research, August-September 1992.

73. Bates J.M., Granger C.W.J. The combination of forecasts -Operational Research Quarterly, 1969, vol. 20, №4.

74. Clemen R.T., Winkler R.T. Combining economic forecasts -Journal of Business and Economic Statistics, 1986, Vol. 4.

75. Farm operation level-of-living indexes for counties of the United States: 1950 and 1959. Washington (D.C.), 1962.

76. Farrar D.E., Glauber F.R. Multicollinearity in Regression Analisis: The problem revisited- The review Economics and Statistics, 1967, vol. 49, №1.

77. Fisher I. The making of Index-Number. A study of their varieties, tests and reliability. Boston, 1923.

78. Granger C.W.J. Combining Forecasts Twenty Years Later -Journal of Forecasting, 1989, vol.8, №3.

79. GuptaS., Wilton P. Combination of forecasts: an extension -Management Science, 1987, vol.33, №3.

80. Julinl. Economic Progress of Belgium from 1890 to 1907 -Journal of the Royal Statistical Society, London, 1912, №2.

81. Kendall M.G. The geographical distribution of crop productivity in England. Journal of the Royal Statistical Society, 1939, vol. 102, № 1.

82. Makridakis S., Winkler R.L. Averages of Forecasts: some empirical results Management Science, 1983, Vol.29, № 9.

83. Mitchell C.W. Business Cycles, 1913.

84. Mitchell W.C., Burns A. Statistical Indicators of Cyclical Revivals. New York, 1938.

85. NewboldP., Granger C.W.J. Experience with Forecasting Univariate Time Series and the Combination of Forecasts Journal of the Royal Statistical Society, Ser.A, 1974, vol.137, № 2.

86. Niewiaroski D.H. The level of living of nation: Meaning and measurement. Estadistica, 1965, vol.23, № 86.

87. Norman Frumkin. Guide to Economic Indicators New York, 1980.

88. Review of Economic Statistics -1923, April.

89. Rhodes E.C. The construction of index of business activity. -Journal of the Royal Statistical Society, 1937, vol.100, p.l.

90. Ropke W. Die konjunktur, 1921.

91. The Harvard Index of general business Conditions its Interpretation 1924.