Отделение статистики, анализа данных и демографии статистические методы анализа экономики и общества
Скачать 2.49 Mb.
|
Рисунок 1. Модель экономического развития Проведя периодизацию состояния экономики, можно получить следующие периоды: 1) подъём 2) пик 3) спад 4) дно, то есть циклы деловой активности. И на их основе спрогнозировать дальнейшую модель поведения экономического развития, а в частности возможный временной интервал проявления «Второй волны» кризиса. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СУИЦИДАЛЬНОЙ СМЕРТНОСТИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Евсеев Алексей Александрович (Москва, МЭСИ) По данным научного центра социальной и судебной психиатрии имени Сербского, число суицидов в России остается выше нормы. По показателям смертности в случае самоубийств, в 2001 году страна была на втором месте в мире. По данным на 2009 год, смертность в случае самоубийств в России снизилась на полтора процента, и на сегодняшний день страна находимся на пятом месте в мире. В планах по выполнению Федеральной программы «Психического здоровья россиян», в 2012 года в рамках программы планируется увеличить процент больных, охваченных «бригадными» методами лечения, который подразумевает комплексное лечение и наблюдение у различных специалистов. В 2002 году охват больных «бригадным» лечением был 5%, а в 2011 году увеличился до 41%. Значительная часть внимания сегодня уделяется подростковому суицидальному поведению, и меры его предупреждения. В 2011 году было выдвинуто предложение и.о. директора научного центра социальной и судебной психиатрии имени Сербского Зураба Кекелидзе, о необходимости в школах ввести всеобщее психологическое образование. С этим предложением согласились в Министерстве образования и науки РФ, учителя школ, ВУЗов, которые высказали мнение, что психологию нужно преподавать с первого по одиннадцатый класс. В настоящее время разрабатываются учебники по психологии для разных образовательных уровней. В СССР статистика самоубийств публиковалась до начала 30- х годов. По последним данным 1926 году уровень самоубийств в СССР составил 7,8(число самоубийств на 100 тыс. населения в год). И только в 80 – е годы публикация статистики была возобновлена. В 1984 – 1985 годах уровень суицидов в СССР составлял 30(наибольшее количество в нашей стране суицидов приходилось на 1984 г. – 81.417). В дальнейшем уровень самоубийств снижался ив 1988 году составил 19 (50 – 60 тысяч самоубийств в год.) В 90 – е годы в России вновь наметилась тенденция к увеличению суицидов9. К 1996 году уровень самоубийств в целом по стране достиг 39,4 а в ряде регионов России был еще выше. Анализируя имеющиеся данные можно сказать что уровень самоубийств в стране снижается, 2010 год по отношению к 2000 году составил – 32.65% Данные10 Бородина С.В., Михалина А.С свидетельствуют, выше доля самоубийств среди лиц, злоупотребляющих алкоголем (12-20% всех суицидов), наркоманов и лиц без определенных занятий и места жительства(5-10%), малоимущих (17%). Как пример увеличение безработицы на 1% приводит к росту самоубийств в стране на 4,1%. По некоторым исследованиям влияния экономических факторов на уровне самоубийств, показало, что наиболее тесно с уровнем самоубийств связанно увеличение таких показателей, как безработица, частота банкротств. Однако имеются существенные отличия в уровне самоубийств среди различных групп населения, даже если у них одинаковые экономические условия. Различия в уровне самоубийств связаны также с религиозными, национальными и культурными особенностями. Литература
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЛАТЕЖНОГО БАЛАНСА ПРИ ИЗУЧЕНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОТНОШЕНИЙ МЕЖДУ ГОСУДАРСТВАМИ Журавлев Алексей Владимирович (Харьков, ХНУ им. В.Н. Каразина) Новые интеграционные процессы, которые происходят на постсоветском пространстве, вызывают исследовательский и практический интерес у ученых-экономистов. Обладая выгодным геоэкономическим положением, Украина находится в постоянном выборе вектора своих интеграционных приоритетов – от создания Зоны свободной торговли с ЕС до вхождения в Таможенный союз с РФ, Казахстаном и Беларусью. Кроме политической воли руководства страны, существует четкая экономическая заинтересованность, которую возможно исследовать при помощи эконометрического инструментария. Одной из главных экономических категорий, которая используется при анализе внешнеэкономических связей государства, является платежный баланс, который аккумулирует в себе всю информацию о внешнеэкономических операциях между резидентами и нерезидентами страны с учетом цены, момента сделки и т.д. Каждая из трех статей платежного баланса представляет собой динамический ряд, который можно моделировать. Учитывая трансформационный характер постсоветских экономик, сложность возникает в корректности представленных данных, а также в сравнительно недавнем начале расчета платежного баланса по методологии МВФ. Однако представленные в открытом доступе данные охватывают период в 10-15 лет, что уже есть основанием для их формально качественного анализа. Исходя из результатов анализа платежного баланса (в т.ч. эконометрического) правительствами разрабатываются пути повышения эффективности внешнеэкономической деятельности страны и ее конкурентоспособности. Вместе с тем, ключевую роль в анализе платежного баланса играет определении макроэкономических факторов, которые влияют на его состояние. Наряду с традиционными факторами, такими как валютный курс, темпы инфляции, внешний и внутренний долг, денежная эмиссия существуют и те, которые сложнее идентифицировать – цикличность развития мировой экономики, техногенные факторы и т.д. Однако критичным для платежного баланса является валютный курс, поэтому имеет смысл использовать модель векторной авторегрессии (VAR модель) вместе с коинтеграционным тестом Йохансена для определения влияния валютного курса на состояние прежде всего торгового баланса. Поскольку матрицы оцененных коэффициентов VAR затруднительно интерпретировать непосредственно, результаты оценивания VAR обычно представляют некоторыми функциями этих матриц. К таким статистикам относятся статистика теста причинности по Грейнджеру, функции реакции на импульсы, и разложения ошибки прогноза [1]. Основываясь на данных исследователей макроэкономических процессов, данные для построения авторегрессионных моделей были преобразованы в натуральные логарифмы, за исключение тех переменных, которые могут принимать отрицательные значения (например, торговый баланс). Автором была построена и оценена модель векторной авторегрессии для торгово-экономических отношений между Украиной и Беларусью, которая подтвердила выдвинутую гипотезу о неценовом характере двусторонних отношений. Полученное множественное линейное уравнение не выявило статистическую значимость ни одной из факторов, которые, исходя из экономической теории, непосредственно влияют на состояние статей платежного баланса. Кроме того, валютный курс также статистически не значим при регулировании торгового баланса между странами. Таким образом, использование моделей векторной авторегрессии целесообразно при изучении как двусторонних, так и многосторонних экономических отношениях через призму платежных балансов. Литература
ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК РАЗЛИЧНЫХ ТОРГОВЫХ СТРАТЕГИЙ НА БИРЖЕ ММВБ-РТС Закиров Руслан Камилевич, Липатников Андрей Владимирович (Магнитогорск, МГТУ им. Г.И. Носова) В современном мире одним из способов получения дохода является спекуляция на рынке. Данный вид инвестирования связан с определенными рисками, и что бы он приносил прибыль, а не убытки, необходимо разрабатывать и тестировать торговые стратегии. В данной работе было проведено исследование различных торговых стратегий основанных скользящих средних (Moving Average). Цель работы: разработка торговых стратегий и выявление их статистических характеристик. Основные задачи:
Исходные данные: Дневные, часовые цены закрытия акций компаний Русгидро и Сбербанк за период с 22.05.2008 по 16.03.2012. Исходные данные были получены с сайта инвестиционной компании Финам - finam.ru Далее на основе скользящих средних были разработаны стратегии. Стратегия №1 Простая скользящая средняя (СС) с периодом десять шагов. Сигнал к открытию длинной позиции - скользящая средняя пересекала цены на акции сверху вниз. К открытию короткой позиции - СС пересекала снизу вверх. Стратегия №2 Экспоненциальная скользящая средняя с периодом десять шагов с коэффициентом сглаживания 0,18 Данные стратегии были протестированы на дневных и часовых данных. По итогам данного исследования были получены следующие результаты. Наибольшая доходность за весь срок 260% у Сбербанка (почасовые данные, простая СС) Наименьшая доходность за весь срок у 47,3% у Сбербанка (дневные данные, экспоненциальная СС) Наименьший коэффициент вариации 1,6 у Сбербанка (почасовые данные, простая СС) Наибольший коэффициент вариации 6,08 у Сбербанка (дневные данные, экспоненциальная СС) Далее были рассчитаны месячные характеристики. Результаты представлены в таблице 1. Таблица 1 Среднемесячные параметры стратегий
Из таблицы 1 видно, что использование стратегии простой скользящей средней на часовых данных по акциям сбербанка дает наилучшие результаты и среднеожидаемая доходность составляет 4,857% в месяц и при этом риск данной стратегии минимален. Вероятность получения убытка при такой стратегии равна 26,5%. Результаты данного исследования могут быть использованы частными физическими лицами, а также инвестиционными компаниями. Особенность данной работы предполагает автоматическую торговлю независящую от инвестора и не требующую его внимания, что дает возможность получения прибыли без каких-либо временных затрат. Литература
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РОССИЙСКОГО РЫНКА ТЕЛЕВИЗИОННОЙ РЕКЛАМЫ Зенокина Анна Игоревна, Прудникова Алёна Алексеевна (Новосибирск, НГУЭУ) В нашей стране реклама приобретает все большее значение. Ее целью является привлечение внимания покупателей к фирме, ее возможностям и выпускаемым товарам, подчеркивая их высокое качество, новизну, надежность, удобство использования и приемлемую цену. Задачей рекламы является не только привлечь внимание и заинтересовать потребителя, но и побудить его к осознанию потребности в данном товаре, т.е. повлиять на покупателя так, чтобы подтолкнуть его купить этот продукт. Целью работы является статистический анализ российского рынка телевизионной рекламы. Доминирующее положение телевидения в сравнении с остальными средствами распространения рекламы легко объяснимо. Телевидение является одним из наиболее популярных средств развлечения среди населения. Гораздо меньше своего свободного времени российские граждане тратят на другие способы проведения досуга, что объясняется легкой доступностью и дешевизной телевидения как вида развлечения. Телевидение пользуется наибольшим доверием у населения среди других СМИ. Наконец, телевидение является ориентиром для других рекламных отраслей по части технологий. Здесь используются наиболее современные методы оценки аудитории, новейшие системы продаж рекламного времени и размещения рекламной продукции. Перечисленные факторы обуславливают лидирующее положение телевидения среди всех существующих на российском рынке рекламоносителей. Для анализа использовали относительные показатели структуры и динамики. Для анализа изменений в структуре телерекламных бюджетов по группам каналов, а также медиабюджетов крупнейших рекламодателей на российском рынке использовались интегральный коэффициент К. Гатева, индекс структурных сдвигов Салаи, критерий В.М. Рябцева. Кроме того, для наглядности и удобства анализа применялись табличный и графический методы отражения аналитических данных. Основные результаты:
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 |
