Отделение статистики, анализа данных и демографии статистические методы анализа экономики и общества
Скачать 2.49 Mb.
|
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РЫНКА ТРУДА РЕСПУБЛИКИ БУРЯТИЯ Мункуев Игорь Сергеевич (Улан-Удэ, ВСГУТУ) Изучение занятости населения является одной из основных целей любого прогрессивного общества. Анализ тенденции в изменениях занятости населения позволяет судить насколько эффективна социально-экономическая политика государства, и в какой степени общество справляется с поставленными задачами. Более наглядно структуру занятости населения можно рассмотреть на рис. 1. Рисунок 1. Структура занятости в 2005 году и в 2010 году Для анализа рынка труда использовались такие методы, как изучение структуры и динамики, корреляционно-регрессионный анализ, построение тренда. Анализ осуществляется при помощи программы STATISTICA 6.0. Y – численность безработных, тыс. чел. X1 – численность занятых, тыс. чел. X2 – численность населения, тыс. чел. X3 – среднемесячная заработная плата, руб. Построим матрицу корреляции (рис. 2).  Рисунок 2. Матрица корреляции Результаты регрессионного анализа представлены на рис. 3.  Рисунок 3. Результаты регрессионного анализа. Из уравнения следует, что при увеличении численности населения на одну единицу, численность безработных увеличится на 0,841. В ходе анализа сделаны выводы о том, что состояние рынка труда в Республике несколько хуже, чем в целом по Российской Федерации, однако ситуация с каждым годом улучшается. ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ ВЗАИМООТНОШЕНИЙ В КОЛЛЕКТИВАХ Мухутдинова Кристина Альбертовна (Магнитогорск, МГТУ им. Г.И. Носова) На сегодняшний день нет удовлетворительной математической модели малых социальных групп. Многие исследования в этой области носят полуколичественный характер. Теория малых социальных групп основывается на анализе различных ценностей, которые мотивируют поведение индивидов в коллективах и в обществе в целом.Данные модели хотя и не учитывают все возможные факторы, но максимально сочетают их. Модель включает в себя такие факторы, как взаимоуважение в коллективе, сильные стороны, профессионализм и компетентность отдельного работника. Она помогает выявить лучшего кандидата, лидера, который в дальнейшем будет выбран на определённую должность. Данная проблема в настоящее время носит актуальный характер. От такого выбора зависит эффективность производства, морально-психологический климат в коллективе и будущее данного предприятия. Для повышения эффективности производства, управления конфликтами в коллективе необходимо принятие правильных решений со стороны руководства. С помощью использования математических моделей можно проанализировать и интерпретировать социально-психологическое состояние коллектива и отдельных индивидов вследствие их взаимодействия в процессе производственной деятельности. Выявить лидера, наиболее компетентного работника. Другими словами выбрать «лучшего» кандидата на определённую должность из возможных альтернатив. В данной модели решается проблема такого выбора руководством. Литература
Уровень теневого бизнеса как индикатор экономической безопасности Никифорова Мария Ивановна (Новосибирск, НГУЭУ) Экономическая безопасность в настоящее время привлекает к себе все большее внимание – это гарантия независимости страны, условие стабильности и эффективной жизнедеятельности общества, гарантия достижения успеха. Немалую роль играет теневой бизнес. По данным статистики, объем теневого бизнеса составляет 14-17% ВВП. Для определения же экономической безопасности важны не столько ее показатели, сколько их пороговые значения. В 2001г. в Екатеринбурге Институт экономики Уральского отделения Российской Академии наук (ИЭ УрО РАН) совместно с Министерством энергетики Российской Федерации и Уральским государственным техническим университетом разработал комплексную методику диагностики экономической безопасности территориальных образований РФ. Отдельным вопросом в этой методике стало формирование пороговых значений индикаторов экономической безопасности. Предлагаем дополнить ее еще одним индикатором – уровень теневого бизнеса. В качестве индикатора теневого бизнеса может выступать доля теневой экономики в валовом выпуске региона (отрасли). В соответствии с методикой ИЭ УрО РАН, предлагаем также выделить 7 кластеров состояния ЭБ (от «нормального» состояния до «чрезвычайного кризиса»). Нормальное экономическое состояние соответствует 0, когда теневой бизнес отсутствует. Остальные 6 кластеров получаем в результате выделения равных групп в интервале от 0 (не включая) до 1. Расчеты за 2009 год показали, что экономическая безопасность Новосибирской области по индикатору теневого бизнеса находится в «развивающемся предкризисе». Основными создателями нестабильности развития региона выступают предприятия сельского хозяйства, рыболовства, рыбоводства, оптовой и розничной торговли, гостиницы и рестораны. В случае увеличения объемов теневого бизнеса в экономике Новосибирской области отдельные отрасли будут неуклонно вовлекаться в следующие категории «критического предкризиса» и дальнейшего «кризиса» по уровню экономической безопасности, что крайне нежелательно для устойчивого роста экономики области и благосостояния населения. Правительству Новосибирской области необходимо обратить особое внимание на кризисные и экономически небезопасные отрасли с точки зрения теневого бизнеса отрасли. ФАКТОРЫ ДОХОДА И СТРУКТУРА ЗАНЯТОСТИ В ПРЕДПЕНСИОННОМ И ПЕНСИОННОМ ВОЗРАСТЕ Николаюк Елена Андреевна (Москва, НИУ-ВШЭ) Неизбежная тенденция демографического старения выражается в увеличении доли старшей возрастной группы, что влечет за собой в свою очередь рост её социальной значимости. С кардинальными изменениями в возрастном составе связаны многочисленные социально-экономические диспропорции и проблемы: нарушение соотношения между работниками и иждивенцами, рост расходов на социальное обеспечение и здравоохранение, депопуляция и уменьшение предложения рабочей силы, падение производительности труда, пересмотр границ пенсионного возраста с целью вовлечения представителей старших поколений в трудовую деятельность и уменьшения нагрузки на бюджет, и пр. Источником подобных изменений является снижение рождаемости, которое особенно быстро протекало после второй мировой войны. В итоге в настоящее время по данным государственной статистики в возрастах старше трудоспособного находится более 20% населения. Эта обширная социально-демографическая группа предпенсионного и пенсионного возраста, с одной стороны, требует к себе повышенного внимания, а с другой – является носителем знаний и умений, человеческого капитала, который можно и необходимо использовать. Процесс старения населения как результат демографического перехода свойственен не только России. Это глобальная демографическая тенденция. Специфика трансформаций, происходящих в России, заключается в том, что стадия старения населения, обусловленная снижением рождаемости (старение снизу) уже пройдена. Вторая стадия, обусловленная снижением уровня смертности в старших возрастах (старение сверху) только начинается. В итоге средняя продолжительность жизни мужчин близкая к границе пенсионного возраста, что является одним из факторов, не позволяющих поднять эту границу. В то же время за увеличение пенсионного возраста выступает тот факт, что в России пожилые люди продолжают активно работать и после выхода из рабочего возраста. Для многих зарубежных стран сохраняется иная тенденция - ранний, по отношению к установленному пенсионному возрасту, уход на пенсию (early retirement) [Bütler M. et al., 1], в их число входит, например, Великобритания, Швейцария, Германия, Нидерланды. В России же при достижении пенсионного возраста люди продолжают работать. Уникальность российской действительности подталкивает к проведению исследований, направленных на поиск факторов, которые влияют на продолжение пребывания в рядах экономически активного населения. Условно эти факторы можно разделить на две группы: социально-психологические и экономико-демографические. К первым относятся желание быть в коллективе, получение морального удовлетворения от труда, стремление быть нужным, востребованным [Смирнова, 129]. Они неразрывно связаны с активной позицией пенсионера - быть частью коллектива, но не быть одиноким. Ко второй группе относятся недостаточность получаемых от пенсии денежных средств, доступность рынка труда, состояние здоровья индивида и его образовательный и профессиональный потенциал. Доход, тем самым, является ключевым элементом при разработке социальной политики. Каковы другие факторы, оказывающие влияние на доход людей в предпенсионном и пенсионном возрасте, мы и попытаемся выяснить. С проблемами занятости лиц старшей возрастной категории, так или иначе, сталкивается любое общество. В России решение о продолжении трудовой деятельности приходится принимать самим пенсионерам, продолжающим работать и после наступления пенсионного возраста, если есть такая возможность. В развитых странах (за исключением скандинавских) такой тенденции в занятости лиц в пенсионных возрастах не наблюдается: статистика показывает резкий спад в доле занятых после наступления пенсионного возраста. Если обратиться к российскому случаю, то можно наличие противоречия между достаточно высоким уровнем занятости в раннепенсионный период, с одной стороны, и неизменным пенсионным возрастом (в первую очередь, из-за низкой средней продолжительности жизни мужчин) для всех представителей старшей возрастной группы, с другой. В развитых странах граница пенсионного возраста была увеличена. В докладе я попытаюсь показать выявленные факторы, оказывающие влияние как на занятость, так и на доходы людей в предпенсионных и пенсионных возрастных группах. Литература
ТЕХНИКА РИСК-МЕНЕДЖМЕНТАПОРТФЕЛЯ ЦЕННЫХ БУМАГ НА ПРИМЕРЕ ПОКАЗАТЕЛЯ VAR Ничков Георгий Сергеевич (Москва, ФА при Правительстве РФ) Работа посвящена анализу риска портфеля ценных бумаг с использованием трех способов расчета показателя VaR:
Анализ проводился на основе данных за период с 21.10.2010 по 21.10.2011 по портфелю, который состоял на 81,7% из cash и на остальные 18,3% – из трех ценных бумаг (на 21.10.2011):
Общая стоимость портфеля на момент формирования составляла 1 млн. руб. Исходя из проведенных вычислений, можно сделать вывод, что по методу стандартного отклонения среднедневная доходность по двум из трех акций была отрицательной величиной (-0,003% и -0,053% для LKOHи SBERP03 соответственно) за прошедший год. Стандартное отклонение доходностей, которое интерпретируется в волатильность акции, заметно доминирует над средней доходностью для всех трех ценных бумаг на коротких горизонтах (1,972% против 0,00051% дляинструменту GAZP, единственному показавшему положительную динамику). Ковариацию портфеля достаточно сложно экономически интерпретировать: можно лишь сказать, что цены на SBERP03 и GAZP с наибольшей вероятностью будут вместе превышать свои ожидаемые значения (0,026%), однако трейдеры редко пользуются этим свойством при построении моделей. Таблица 1 Корреляционная матрица (способ стандартного отклонения)
Из таблицы 1 следует, что теснее всего были связаны движение доходностей акций Газпрома и Лукойла (0,7), что легко может быть объяснено близкой специализацией их операционной деятельности. В то же время интересно заметить, что движение доходности привилегированных акций Сбербанка показали тоже высокую степень связи с акциями нефтегазовых компаний (около 0,6). Для наиболее объективного определения показателя VaR (ValueatRisk) обратимся к методу экспоненциально взвешенной скользящей средней (EWMA), который имеет такие преимущества, как отражение убывания влияния более далеких по времени доходностей на прогнозные значения. Согласно ему, портфель на горизонте одного дня с 95% вероятностью (уровень значимости – альфа – взят на уровне 5%) просядет не более чем на 1384 руб. Значимость, следовательно – и планка, берущаяся для прогнозирования частоты ее превышения, не зависит от консервативности фондового игрока, его отношения к риску. Эффект диверсификации при взятой структуре портфеля составит - 4 898,69 руб., что получается через разность между VaRпортфеля (диверсифицированныйVaR) и суммой VaRкаждой из бумаг (недиверсифицированныйVaR). Однако реалии российского фондового рынка, далекого от совершенства, опровергает полученный результат, так как вовремя тестирования данного портфеляв течение 2-х месяцев дневное падение стоимости портфеля превышало этот предел в 2 раза чаще, чем предполагается (5%). Поэтому несмотря на то, что показатель VaRпрочно вошел в практику риск-менеджмента с того самого момента, как его начали рассчитывать аналитики JPMorgan, можно согласиться с известным трейдером НиссимомТалебом, по выражению которого VaR«дает ложную уверенность и игнорирует 2500 лет опыта торгов». СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЫБОРОВ ПРЕЗИДЕНТА РФ 2012Г Олейников Антон Аркадьевич, Коробова Светлана Дмитриевна (Новосибирск, НГУЭУ) На дворе 2012 год и перед всеми гражданами РФ встал вопрос: «Как мы будем жить дальше? Какой дорогой пойдет наша страна?». А причиной этого вопроса, как и решением, являются выборы. Целью работы является статистический анализ результатов выборов Президента РФ 2012. Основой представления статистических данных о выборах являются относительные величины структуры. В работе для анализа структурных изменений были использованы интегральный коэффициент К. Гатева, индекс структурных сдвигов А. Салаи, критерий В.М. Рябцева. Также использовались табличный и графический методы. На основе данных о структуре голосов избирателей по прогнозу ФОМ и данных ЦИК об итогах выборов Президента РФ были проанализированы различия между указанными структурами в 2008 и 2012 годах. Критерий Рябцева продемонстрировал тождественность структур в обоих случаях, но в 2008 году различие между прогнозом и результатом было менее существенным, чем в 2012. Это означает, что мнение граждан РФ в 2012 году было более нестабильным. Предпочтения россиян (по данным ВЦИОМ) за последние три месяца до выборов наиболее сильно изменились в период с 18.12.11 по 25.12.11. Опросы населения проводились с целью узнать, кому отдали бы свои голоса избиратели, если бы выборы состоялись в ближайшие дни. В остальное время различия присутствуют, но при этом наблюдается «весьма низкий уровень различий» в структуре предпочтений. На изменение предпочтений избирателей влияет избирательная кампания каждого кандидата. Но все ли следят за ходом предвыборной гонки? Результаты опросов ФОМ свидетельствуют о том, что в 2012 году за ходом избирательной кампании кандидатов следили 55% граждан РФ (против 60% в 2008 году). Анализ источников получения информации о ходе предвыборной кампании свидетельствует о лидирующем положении телевизионных информационных и аналитических программ, а также теледебатов. Результаты Exit poll по федеральным округам дали основание определить, что:
Затем было проведено сравнение итогов выборов Президента РФ 2012 года, предоставленных ЦИК, и результатов Exit poll. По критерию Рябцева, между указанными данными наблюдается весьма низкий уровень различий. Социальным смыслом этого результата являеться то, что вопреки мнению противников избранного президента, которые пытаются заявить о нечестности выборов, выборы можно признать честными, что и подтверждает проведенный анализ. Литература
|
Похожие:
 | Программа дисциплины " Многомерные статистические методы" для направления... Экстернат – самостоятельное изучение обучающимся дисциплин согласно основной образовательной программе высшего профессионального... | | Программа дисциплины " Эконометрика " для направления 080100. 62... Гос впо по специальности 080507. 65 Менеджмент организации, утвержденными 17 марта 2000, №234 эк/сп |
| Программа дисциплины " Эконометрика-2" для направления 080100. 68... Гэ по русскому языку и литературе. Данная программа позволяет подготовиться к сдаче егэ. Особенностью данного курса является то,... | | Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, Data Mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори |
| Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори | | Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори |
| Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори | | Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори |
| Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори | | Факультет экономики ... |
 | Статистические методы анализа языка как способ повышения эффективности... Утверждена отделом документационно-содержательного обеспечения учебного процесса Ургпу | | Отчет о лабораторной работе методы и средства анализа данных по теме:... «Лабораторная работа с системой анализа данных Weka. Сравнение методов классификации» |
| Отчет о лабораторной работе методы и средства анализа данных по теме:... «Лабораторная работа с системой анализа данных Weka. Сравнение методов классификации» | | Рабочая программа по дисциплине Аналитическая химия и физико-химические методы анализа Цели и задачи дисциплины: Освоение теоретических основ современных химических методов анализа, аналитических методик и приемов, статистической... |
| Конспект лекций по системному анализу Лекция: История, предмет, цели системного анализа 2 Рассматриваются история развития и предмет системного анализа, системные ресурсы общества, предметная область системного анализа,... | | Анализа данных-4: анализ издержки-выгод Методы анализа данных-4: анализ издержки-выгоды, анализ издержки-эффективность (17 ноября 2005)1 |
