Отделение статистики, анализа данных и демографии статистические методы анализа экономики и общества
Скачать 2.49 Mb.
|
Рисунок 1, 2. Координаты матриц нагрузок по первой (мнение о факультете) и второй (оценка изменения знаний и навыков) группе показателей Дальнейшее исследование основано на сопоставлении интегральных индикаторов качества образования с экзогенными характеристиками студентов. В частности, проведено рейтингование вузовских факультетов и специальностей по воспринимаемому качеству образования. Сравнение результатов текущего исследования с выводами предыдущей работы по оценке восприятия качества образования студентами позволяет заключить, что выпускники оценивают своё образование в рамках той же ценностной системы, что и студенты, хотя их оценки заметно различаются. Литература
ИССЛЕДОВАНИЕ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ РЫНКА ЖИЛЬЯ В МОСКВЕ Тесленко Валентина Александровна (Москва, НИУ ВШЭ) Внимание к рынку жилья резко выросло после распада СССР и перехода России к рыночной экономике. В связи с передачей сооружения новых домов частному сектору типы построек и квартир поражают разнообразием и могут удовлетворить любой вкус. В России принято дифференцировать жилье по качественному признаку, выделяя квартиры низкого качества, типовые квартиры. Квартиры улучшенной планировки и элитные квартиры. Однако высокие цены превратили квартирную площадь в самое дорогое и затратное приобретение для россиян. Особый интерес представляет московский рынок жилья. Известно, что цены квартир в столице в разы выше, чем в областных центрах, и изучить их специфику является целью исследования. В данной работе произведена стратификация квартир по стоимости одного квадратного метра с выделением характеристик страт, основываясь на базе данных риэлторского агенства «Rielto». Учитывая единый принцип формирование цены квартир на рынке жилья и их существенные различия. Можно предположить, что распределение жилого фонда по уровню цены будет иметь вид дискретной аддитивной смеси, которые различны по параметрам и весовым коэффициентам. Так как стоимость квадратного метра жилья определяется различными факторами, которые изменяют значения показателя в большей или меньшей мере, то их воздействие можно считать мультипликативным, что позволяет предположить, что закон распределения признака будет логарифмически нормальным.  Где  – математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение. При наличии k однородных страт, закон распределения будет представлять собой смесь k логарифмически-нормальных распределений.  Где  – число объектов i-той группы в генеральной совокупности  , а   - плотность вероятностей распределения i-той группы. Определим параметры смеси распределения  максимизируя функцию правдоподобия, получим максимально правдоподобные оценки, на основе которых построим модель смеси логарифмически нормальных распределений.График плотности вероятности, рассчитанный для созданного массива значений lnx, представлен на рисунке.  Основываясь на полученной модели, можно выделить три страты:
Первая страта сильно отличается от остальных по своим параметрам: ее доля в общей выборке небольшая – всего 3%что неудивительно, так как дешевых квартир на рынке жилья очень мало. Самым распространенным типом являются квартиры среднего класса, которые составляют почти 70% от всей совокупности. Квартиры повышенной комфортности также имеют значительную долю (27%). В результате анализа выявлено, что дифференциация по стоимости жилья значительна, для распределения характерна дискретная структура. Литература
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЫЕЗДНОГО ТУРИЗМА В РФ Тимохина Татьяна Сергеевна (Москва, РГАУ–МСХА им. К.А. Тимирязева) Международный туризм уже более пятнадцати лет является одним из наиболее динамично развивающихся видов коммерческой деятельности в нашей стране. С каждым годом туристский рынок становится все более устойчивым и равновесным, ассортимент предложений на рынке - широким и дифференцированным. Ситуация на туристском рынке страны такова, что выездной поток по своим характеристикам многократно превышает въездной и внутренний, а организация выездных туров в представлении многих теоретиков и практиков туризма является одним из наиболее рентабельных и перспективных видов туристской деятельности. Задача данной работы - рассмотреть динамику выездного туризма. На основе статистических данных, приведенных на туристских интернет-порталах и в учебных пособиях, будут выявлены предпочтения российских туристов относительно видов туризма, а также влияние различных факторов на формирование спроса. Основной целью работы является определение основных видов въездного туризма в Российской Федерации и перспективы. Исходным материалом для анализа послужили: тематические сборники, данные ЦСБД Росстата, туристские интернет-порталы и учебные пособиях. В анализе применялись: метод группировок, анализ динамических рядов, выборочный метод. Литература
МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ В Г. МАГНИТОГОРСКЕ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ Трофимов Дмитрий Юрьевич, Нагодкина Екатерина Сергеевна (Магнитогорск, МГТУ им. Г.И. Носова) В последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях (НС). Актуальность исследования вытекает из необходимости формализации существующих критериев оценки стоимости продаваемых квартир, т.к. часто на практике нет четко обоснованных факторов и моделей для её определения. Преобладает способ формирования цены предложения квартиры, имеющий в своей основе субъективные критерии, которые могут не совпадать у разных оценщиков. Искусственная нейронная сеть (ИНС, нейронная сеть) - это набор нейронов, соединенных между собой. Подавая любые числа на входы нейронной сети, мы получаем определенный набор чисел на выходах нейронной сети. Таким образом, работа нейронной сети состоит в преобразовании входного вектора в выходной вектор, причем это преобразование задается весами нейронной сети. В моей работе в качестве входного вектора выступают значения следующих факторных переменных: количество комнат; жилая площадь; площадь кухни; район; этаж; состояние квартиры. Данные переменные были взяты для анализа в силу их влияния на формирование стоимости квартиры, кроме того она являются объективными и исключают компоненту субъективности. Построение искусственной нейронной сети проводилось в программе Deductor Studio Academic 5.2  Рисунок 1. Граф нейронной сети После построения наиболее распространенных архитектур нейронных сетей: однослойный персептрон, многослойный персептрон и другие, была выбрана в качестве оптимальной архитектура многослойного персептрона тремя скрытыми слоями и сигмоидной функцией активации, которая определяет зависимость сигнала на выходе нейрона от взвешенной суммы сигналов на его входах. После обучения нейронной сети были получены хорошие результаты: число распознанных примеров в обучающем множестве значений составило 388 из 389, средняя абсолютная ошибка по всей совокупности составила 71,33347 тыс. руб. Средняя относительная ошибка составила 5,221%, т. е модель является адекватной исходному процессу. Визуально адекватность модели можно оценить с помощью диаграммы рассеяния (рис.2), которая показывает отклонение (разброс) полученных модельных значений стоимости квартир от фактических значений (диагональная линия), пунктиром отмечен 5% порог ошибки.  Рисунок 2. Диаграмма рассеяния Логичным является предположение, что факторы, определяющие стоимость одно-, двух и трехкомнатных квартир, могут быть различными. В связи с этим проводиться группировка квартир по числу комнат. Для выбора вида уравнения регрессии, был проведен предварительный анализ распределения стоимости квартир, в результате которого была принята гипотеза о логарифмически нормальном законе распределения. Таким образом, полученная модель стоимости квартиры вторичного рынка жилья с помощью нейронной сети позволяет оценить стоимость квартиры исходя из различных комбинаций факторных переменных и оценить влияние каждого из факторов на исходный результат. Нейросетевые технологии дают возможность специалистам в сфере недвижимости принять решение о покупке или продаже квартиры, оценить состояние вторичного рынка жилья, а также спрогнозировать его состояние на будущий период. Обученная нейронная сеть в отличие от экспертного заключения исключает субъективную компоненту оценки квартирной стоимости. ОЦЕНКА ДОСТАТОЧНОСТИ УРОВНЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ, НАПРАВЛЕННЫХ НА ОХРАНУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ Тутарова Дарья Андреевна (Магнитогорск, МГТУ им. Г.И. Носова) Российская Федерация является самым большим государством мира с территорией более 17 млн.кв.км. Россия богата огромным количеством рек, лесов, полезных ископаемых, разнообразных ландшафтов. Ни одна страна в мире не сравнится с российскими запасами пресной воды, с площадью пахотных и нетронутых земель, с разнообразием животного и растительного мира. Но, в то же время, экологическая обстановка в России крайне неблагоприятна. Наибольший вред наносят многочисленные промышленные предприятия и автомобили, чье число неуклонно растет. В связи с разными выбросами загрязняется атмосферный воздух, ухудшается качество воды, и, как следствие, ухудшается здоровье людей. Именно поэтому была поставлена задача рассмотрения экологической обстановки в субъектах РФ и достаточности государственных инвестиций, направленных на защиту окружающей среды. Для выявления экологического рейтинга субъектов РФ в качестве исходных данных используются 18 переменных, характеризующих субъекты в разных сферах. В результате формируются четыре блока: 1) промышленность, 2) заболеваемость, 3) земельные и лесные ресурсы, 4) водные ресурсы. Далее строится сводный блочный интегральный индикатор, в соответствии с которым каждому субъекту РФ присваивается рейтинг. Таким образом можно выделить регионы с благоприятной и неблагоприятной экологической обстановкой. Для оценки государственных инвестиций, направленных на охрану окружающей среды, воспользуемся методом кластерного анализа с использованием пакета «Statistica». Методом Варда переменные объединяются в три кластера, после чего рассматривается соответствие уровня государственных инвестиций и экологического состояния региона. В результате проделанного анализа выделяются те субъекты РФ, которые нуждаются в дополнительном государственном финансировании. Литература
ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛЯ В РОССИИ: АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ И ПРОГНОЗ Ульбашев Азамат Хусейнович (Москва, НИУ ВШЭ) Интернет-торговля - это динамично развивающаяся отрасль во всём мире. Перед компаниями сектора розничной торговли открываются совершенно новые рынки. Интернет предоставляет всё больше возможностей потребителю для изучения продукции - он может быстро ознакомиться с ней и определить, является ли товар, предлагаемый местными торговыми компаниями, продукцией высокого или низкого качества. Чтобы получить объективное представление о рынке интернет – торговли в России, компаниями проводятся многочисленные статистические исследования. Одними из ключевых проблем выступают оценка репрезентативности используемых выборок и трудность получения достоверной информации. На практике применяются два способа сбора информации: проведение онлайн-опросов и подсчёт запросов в поисковиках. Сравнение и анализ временных данных позволяют выявить определённые закономерности, присущие интернет – торговле в России. Так, интерес пользователей к покупками в Интернете растёт от года к году. Причём это характерно не только для цифровой техники, приобретение которой в сети оправдано и удобно, но и для офлайновых товаров (одежда, обувь, лекарства, автомобили). Покупками посредством Интернета интересуются и граждане с невысоким уровнем владения компьютерной техникой, а не только те, кто регулярно выходят в Интернет с помощью технических устройств. Ещё одна особенность – интернет-аудитория стала тратить на покупки более существенные суммы денег. Российские интернет- пользователи делают не только сравнительно дешёвые заказы (книг, музыки и пр.), но также приобретают более дорогостоящие товары – ювелирные украшения, мебель и автомобили. Вступление России в ВТО открывает новую страницу в развитии интернет-торговли. Снижение таможенных пошлин приведёт к увеличению закупок россиянами товаров у зарубежных интернет-магазинов. Также ожидается симбиоз онлайновой и офлайновой торговли, что послужит дополнительным толчком для увеличения объёма продаж в сфере розничной торговли. Эти изменения ужесточат требования к репрезентативности выборок и приведут к более взвешенному экономико-статистическому прогнозированию рынка интернет-торговли в России. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЗДОРОВЬЯ ДЕТЕЙ В РФ ЗА ПЕРИОД 1991-2010 ГГ. Урусова Ольга Валерьевна, Косолапова Дарья Эдуардовна (Москва, РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева) Здоровье детей определяет будущее страны, так как дети – это трудоспособное население страны в перспективе, экономически активная часть общества, ее трудовые ресурсы и рабочая сила в национальной экономике. От здоровья детей будет зависеть интеллектуальный потенциал и развитие научной мысли общества, производительность труда работников и продолжительность их работы, уровень жизни и размеры социальной защиты. Самое тяжелое состояние здоровья детей сопровождается инвалидностью. Чем больше детей-инвалидов, тем меньше перспектив у общества для развития. В этой связи наличие детей-инвалидов служит индикатором здоровья нации. Целью данного исследования является статистическая оценка состояния и тенденций развития здоровья детей России, включая анализ инвалидности в детском возрасте. На основе анализа тенденций посредством эконометрических моделей определены прогнозные оценки показателей на среднесрочную перспективу. Проанализированы факторы роста инвалидности детей в России. Дана статистическая оценка состава и структуры детей-инвалидов. Кроме того в ходе данного исследования были рассмотрены и изучены меры государства по социальной защите детей-инвалидов. |
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 |
