Отделение статистики, анализа данных и демографии статистические методы анализа экономики и общества
Скачать 2.49 Mb.
|
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЫНКА FOREX С ПОМОЩЬЮ ФРАНКТАЛЬНОГО БРОУНОВСКОГО ДВИЖЕНИЯ Гончаренко Александр Вадимович (Магнитогорск, МГТУ им. Г.И. Носова) В качестве основы бурно развивающегося рынка была принята гипотеза эффективного рынка. Диссертационная работа Л. Башелье – «Теории спекуляции» [1], написанная в 1900 году на тему спекулятивной торговли правительственными облигациями на Парижской фондовой бирже стала родоначальником гипотезы эффективного рынка. В целях моделирования финансовых рынков стал активно применяться инструментарий теории вероятностей и математической статистики. Появились широко известные модели оценки финансовых активов, такие, как модель Марковица, CAMP , далее с развитием рынка производных финансовых инструментов - модель Блэка-Шоулза. На цену влияют как фундаментальные причины, так и настроения участников рынка, рынок рационален и логарифмические доходности подчиняются нормальному закону распределения. Но практика показала, что доходности отличаются от нормального распределения, графики плотности распределения имеют «острые вершины» и «толстые хвосты». Бенуа Мандельброт [2,3] был одним из первых, кто предложил включить в рассмотрение гипотезу фрактального рынка, говоря о «турбулентных рынках». Гипотезы фрактального рынка: 1. Доходности рисковых активов подчиняются процессу фрактального броуновского движения с показателем Херста Н. [4] 2. Рынку свойственна «память», выражающаяся в положительной (Н > 0.5), либо отрицательной (Н < 0.5) корреляции доходностей. 3. Цены на финансовые активы отражают потребность инвесторов в ликвидности. 4. Резкие изменения цен финансовых активов (обвалы и скачки) возникают из-за снижения ликвидности рынка, вызванного уходом части инвесторов и исчезновением многообразия инвестиционных горизонтов участников рынка; денежные потоки в этом случае перестают уравновешивать друг друга. 5. Управляющие инвестиционных фондов могут добиваться больших доходов, чем в среднем по рынку. Гауссовский процесс WH(t) называется фрактальным броуновским движением (одномерным) с параметром Н (показатель Херста), 0 < H < 1, на интервале [a, b], если он обладает следующими свойствами: WH(0) = 0 и функция WH(t) почти всегда непрерывна, Приращения процесса – случайные величины, подчиненные нормальному закону распределению с математическим ожиданием 0 и дисперсией  . (1)В случае фрактального броуновского движения с H ≠ 0.5 приращения процесса уже не будут независимыми. Корреляция между приращениями в этом случае определяется так:  (2).В некоторых случаях размерность D и показатель Херста H соотносятся: D=2–H (3). Возьмем пары Доллар-Рубль, Евро-Доллар, Франк-Доллар за период (дневной): 19.09.2007-01.03.2012. В колебаниях цены есть «выбросы», лог-доходности не принадлежат нормальному закону распределения. Чтобы учесть «толстые хвосты» и «острые вершины» построим фрактальные структуры для каждой пары. Получены следующие результаты для пары рубль/доллар: структура имеет следующие свойства: D=1.3, b=1.7, H=0.3. Точность модели 95,8%. Можно сказать, что данная пара соответствует антиперсистентным, или эргодическим, рядам. Такой тип системы часто называют – «возврат к среднему», курс нестабилен и подвержен резким изменениям. Евро-доллар: структура повторяет движение цены, но с небольшим опозданием, начиная с ноября 2011 года. D=1.6, b=1.3, H=0.4. Ряд близок к нормальному, но подвержен изменениям. С уверенностью в 95% можно утверждать, что до лета 2012 года евро поднимется до отметки в 1.45. По паре франк-доллар наблюдаются следующие свойства: D=1.2, b=1.4, H=0.8. Ряд трендоустойчив. Тренд очевиден. До начала лета 2012 курс будет колебаться в коридоре - 1.02-1.07 (CHF/USD). Относительная ошибка составляет 2.4%, что является высоким показателем точности модели. Литература
использования копула-функций для оценки рынка сырья РОССИИ Гончарова Ирина Алексеевна (Магнитогорск, МГТУ) Одним из наиболее острых вопросов последнего десятилетия стало влияние конъюнктуры мировых рынков энергоносителей на экономическую ситуацию в России. Сырьевая ориентация экономики России сейчас прочна как никогда. Был введен термин, который отчетливо демонстрирует положение России – «сырьевой придаток Запада». В соответствии с этим правительству необходимо проводить мероприятия для становления России на один уровень с развитыми странами, а так же осуществлять контроль над ценами. Для анализа существующей ситуации на рынке сырья был выбран метод подбора копула-функции и сравнение его с другими известными методами эконометрики. Копула-функция дает возможность не только выявить частные распределения компонент, но и структуру их зависимостей. Эти функции дают возможность не просто подбора функций распределений для случайного вектора, а так же позволяет включать разных классов функции распределения. Есть предположение, что копула-функции оказываются наиболее эффективными, но тем не менее существуют и ситуации в которых модель «копула» оказывается не состоятельной по сравнению с обычным МНК. Данными для анализа рынка сырья могут служить цены на следующие ресурсы: уголь, железная руда, глина, шпат, доломит и т.д., а так же различные контракты на их покупку. Подбор функции является весьма непростой задачей, алгоритм которого осуществляется при помощи программы «R». В рамках исследования строится ряд функций (гауссовская, Стьюдента и др.) и оцениваются их параметры, которые затем можно сравнить с построенным МНК. Литература
ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ РОССИИ Грибова Елена Викторовна (Москва, МЭСИ) В условиях глобализации и возрастающей международной конкуренции инновационный вариант развития российской экономики является фактически безальтернативным. Вместе с тем в практике управления еще не до конца выработаны подходы к единой оценке инновационного уровня развития регионов России, что препятствует адекватной оценке результативности государственной инновационной политики на федеральном и региональном уровне. [1] От инновационной активности и инновационной восприимчивости региональных экономик и отраслей зависит стратегическая конкурентоспособность России в мировой экономике. Целью данного исследования является разработка методики сравнительного анализа развития регионов нашей страны, которая позволила бы на основе полученных результатов предложить в отношении каждого субъекта адекватный инновационный режим. На основе результатов проведенной работы представлен алгоритм кластеризации регионов, который в идеале должен быть четко вписан в систему индикативного планирования их экономического развития. С помощью эконометрических методов проведено исследование инновационного потенциала регионов РФ в динамике. Исходными данными для количественного анализа являлись показатели ежегодной статистической отчётности регионов, выбор основных параметров осуществлялся с помощью метода экспертных оценок. Из представленных показателей отобраны те, которые непосредственно связанны с анализом инновационной деятельности субъектов: внутренние затраты на НИР; число организаций, выполнявших НИР; число созданных передовых производственных технологий; число используемых передовых производственных технологий; затраты на информационные и коммуникационные технологии; поступление патентных заявок и выдача охранных документов; объем инновационных товаров, работ, услуг; затраты на технологические инновации; доля инновационной продукции в отгруженной. На следующем этапе анализа использован один из основных способов уменьшения размерности данных при потере наименьшего количества информации - метод главных компонент. Применена существующая методика построения инновационно-технологических матриц для некоторых стран мира [2], только с учетом региональных различий развития российской экономики. Глубинный смысл подобных матриц в совмещении показателей, косвенно характеризующих спрос и предложение инноваций, а общая схема построения состоит в оценке уровня развития науки, технологической базы и инновационной активности субъектов РФ, которая возможна с помощью введенных индексов. В динамике 2006-2011 гг. прослежены изменения принадлежности регионов к выделенным кластерам. На основе последующей кластеризации субъектов составлена инновационная территориальная карта субъектов России.  Рисунок 1. Диаграмма сравнения научно-технологического уровня ФО На данном рисунке наглядно продемонстрировано распределение ФО по уровню развития науки (ось OX) и технологий (OY) за 2011 год. Необходимым условием начала разработок и исследований по определенному направлению является динамичность развития экономики в данном направлении. Если же субъект относится к числу науко- и технологично отсталых, то сначала ему необходимо нарастить высокие темпы роста, а потом этот рост целесообразно поддерживать инновациями. Субъекты РФ многочисленны и неоднородны по объему и составу инновационного потенциала, поэтому процесс внедрения, развития и поддержания инноваций в каждом из них должен проходить индивидуально и учитывать различный комплекс целей и задач. Преодоление экономического неравенства субъектов является непременным условием устойчивого роста экономики всей страны. Литература 1. Концепция развития РФ до 2020г.: http://www.ifap.ru/ofdocs/rus/rus006.pdf 2. Издание об инвестиционных возможностях РФ: http://www.kapital-rus.ru/ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ УКРАИНЫ Гринько Александр Владимирович (Луганск, ЛНУ им. Т. Шевченко) Возможности, продолжительность, конкретные пути перехода национальной экономики к инновационной модели развития зависят от имеющегося в стране инновационного потенциала, в частности: сети научных организаций; насыщенности экономики научными кадрами и образованности рабочей силы; объемов финансирования научной и научно-технической деятельности; уровня инновационной активности промышленных предприятий и динамики производства инновационной продукции; наличии платежеспособного спроса на инновационную продукцию. По итогам 2010 г., научные исследования и разработки в Украине выполняли 1303 научные организации. Почти две трети научных организаций расположены в экономически развитых регионах: Киеве, Харьковской, Днепропетровской, Львовской и Донецкой областях. Почти половина из которых относятся к предпринимательскому сектору экономики (610 организаций), 39,5% (514 организаций) - к государственному, 13,7% (178 организаций) - высшего образования и 1 организация - к частному некоммерческому сектору. Распределение организаций по секторам науки не соответствует практике развитых стран, где большинство научных организаций относятся к заводскому сектору (сектору компаний), а следовательно - максимально приближенные к заключительным стадиям процесса разработки и производства продукции, в т. ч. инновационной. Наибольшее количество организаций подчинено Национальной академии наук Украины (206 организаций). Более 44% организаций выполняют исследования в области технических наук, почти 34% - естественных, более 15% - общественных и гуманитарных. Обращает внимание тенденция к уменьшению количества организаций, работающих в области технических наук (с 905 в 1995г. до 576 в 2010г.). В 2010 г. инновационной деятельностью в промышленности занимались 1462 предприятия, или 13,8% общего количества промышленных предприятий против 1411 и 12,8% в 2009г. Что касается финансирования инновационной деятельности, то на технологические инновации в 2010г.1088 предприятий потратили 8,0 млрд. грн. Из общего объема расходов больше всего средств израсходовано на приобретение машин, оборудования и программного обеспечения - 5051,7 млн. грн. На приобретение внутренних научно-исследовательских разработок (далее - НИР) - 818,5 млн. грн., внешних НИР - 177,9 млн. грн., Приобретение других внешних знаний -141,6 млн. грн., в целом на обучение и подготовку персонала для разработки и внедрения новых или значительно усовершенствованных продуктов и процессов, деятельность рыночного внедрения инноваций и другие работы, связанные с созданием и внедрением инноваций - 1855,7 млн. грн. Более 70% инновационно активных предприятий осуществляли нововведения за счет собственных средств, объем которых составил 4775,2 млн. грн. Государственную поддержку в размере 92,7 млн. грн. получили 35 предприятий. Более 40% инновационно активных предприятий внедряли инновационные виды продукции, количество которых составило 2408 наименований, в т. ч. 663 - новые виды машин, оборудования, приборов, аппаратов и т.п. Продукцию, которая была исключительно новой для рынка, внедрили 182 предприятия, количество такой продукции составила 606 наименований. Сегодня инновационная активность предприятий снижается, что свидетельствует об отсутствии у них мотивации и платежеспособного спроса на инновации. Лицензионные технологии, которые внедряются на отечественных предприятиях, преимущественно не относятся к последним мировым достижениям - что закрепляет технологическую отсталость промышленности. Поэтому, если Украина имеет намерения интегрироваться в европейское сообщество, обеспечить общественное благосостояние европейского уровня, то внедрение инновационной политики выглядит безальтернативным и на сегодня имеет реальные предпосылки (инновационный потенциал). Отказ от инновационной политики может привести к консервации имеющихся в стране ресурсов - поскольку стабилизационный рост последних лет является недостаточным свидетельством показательных долгосрочных перспектив украинской экономики и повышения ее конкурентоспособности в мировом экономическом пространстве. Литература
ТРУДОВАЯ МИГРАЦИЯ. ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНОСТРАННОЙ РАБОЧЕЙ СИЛЫ Давлетшина Лейсан Анваровна (Москва, МЭСИ) Проблема рабочей силы в современной Россией с каждым годом обостряется. Одной из основных причин является критическая демографическая ситуация. Также сказывается и то, что жители городов отказываются идти на тяжелую и низкооплачиваемую работу. В таких условиях спасти ситуацию, как правило, может только приток дешевой рабочей силы из-за рубежа. Но тут возникает множество подводных камней, которые стоит иметь ввиду при построении грамотной миграционной политики. Многие специалисты высказывают опасения, что трудящиеся мигранты, в большинстве своём из стран СНГ, занимают рабочие места россиян, тем самым увеличивая безработицу коренного населения. В определенных регионах такая опасность действительно существует, однако, прибывающие мигранты в огромном своем большинстве не являются конкурентами на рынке труда, поскольку занимают свою нишу и выполняют виды работ, менее привлекательные для россиян: в строительстве, торговле, на транспорте, сфере услуг. Есть определенные страны, заинтересованные в миграции своих граждан в Россию, так как это снижает социальную напряженность в этих странах, а людям помогает выжить. Своевременное и оптимальное трудоустройство мигрантов приносит пользу и России в виде дополнительных доходов от легальной деятельности трудящихся-мигрантов. Анализ основных сфер занятости мигрантов в России свидетельствует о том, что российский рынок иностранного труда структурируется так же, как рынки других принимающих стран. В России идет процесс формирования характерного для таких стран разделения труда между местными и приезжими работниками. Основой такого разделения труда является процесс национальной сегрегации работников. Довольно четко выражена и гендерная специфика, т.е. «мужские» и «женские» сферы занятости. К первым относятся в первую очередь строительство, тяжелый труд в промышленности, на транспорте, в коммунальном и сельском хозяйстве. Ко вторым - торговля, сфера общественных и домашних услуг, индустрия досуга и развлечений. Вопрос, отнимают ли мигранты рабочие места у местного населения или же занимают места, на которые оно не претендует, широко обсуждается во всех странах, принимающих мигрантов. В России, как и в большинстве стран, разрешение работодателю на найм иностранных работников дается только с санкции службы занятости, которая и должна подтвердить, что данные рабочие места свободны от притязаний со стороны местных работников. Поэтому предполагается, что легально нанятые иностранные работники не конкурируют с местным населением. Однако в неформальном рынка труда, где и занята большая часть мигрантов в России, то опрос показал, что до 40 процентов мигрантов не чувствуют конкуренции с местными работниками за свое рабочее место, заявляя, что они выполняют работу, на которую местные работодатели не согласны брать местных рабочих. В Москве таких мигрантов более 50 процентов. Это, очевидно, объясняется более высокими запросами к работодателям среди местных жителей, чем среди мигрантов. Большинство опрошенных мигрантов отмечают очень плохое или плохое материальное положение, которое было у них на родине до миграции: средний месячный доход работающих (!) составлял 54 доллара США. Оценки мигрантами своего материального положения до и после миграции показывают, что для абсолютного большинства миграция как стратегия выхода из трудного экономического положения оправдывает себя. Несмотря на все трудности и низко оплачиваемую работу, они считают миграцию более выгодной и намерены приезжать в Россию работать и в дальнейшем. Практически все отметили, что посоветовали бы сделать то же своим друзьям7. Большая часть опрошенных посылают домой менее 100 долларов в месяц. Более 100 долларов посылают только 12 процентов мигрантов. Но как видно эти скромные по местным меркам деньги являются значительной помощью семьям мигрантов, оставшимся на родине8. При таком раскладе невольно встаёт вопрос об ограничении или регулировании притока иностранной рабочей силы в страну. Очевидным решением могла бы стать система квот на иностранную рабочую силу, которая применяется в большинстве развитых стран мира. 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 |
