ТИПОВАЯ СТРУКТУРА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ПРИ РЕШЕНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

БЕЗРАБОТИЦА КАК ПРОЯВЛЕНИЕ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ: СУЩНОСТЬ, ПРИЧИНЫ, ВИДЫ, ПОСЛЕДСТВИЯ

Безработица - это социально-экономическое явление, при котором часть экономически активного населения не находит себе работу и становится «лишним». По определению Международной организации труда (МОТ) безработным считается любой, кто на данный момент времени не имеет работы, ищет ее, готов приступить к ней и не имеет других источников дохода и официально зарегистрирован на бирже труда. К категории безработных можно отнести следующих лиц: 1. уволенных работников; 2. добровольно оставивших работу в поисках новой работы; пришедших на рынок труда после перерыва; 3. впервые пришедших на рынок труда. Основным показателем безработицы является показатель уровня безработицы. Уровень безработицы (u) – это показатель отношения численности безработных к общей численности рабочей силы (сумме количества занятых и безработных), выраженное в процентах:

или

Различают три типа безработицы: фрикционную, структурную и циклическую. Фрикционная безработица связана с поиском работы, связана с естественными тенденциями в движении рабочей силы. Структурная безработица - это вид безработицы, обусловленный структурными изменениями в экономике, которые, в свою очередь, связаны с изменением структуры спроса на продукцию разных отраслей и с изменением отраслевой структуры экономики. Естественный уровень безработицы (u*) – это такой уровень, при котором обеспечена полная занятость рабочей силы, т.е. наиболее эффективное и рациональное ее использование. Естественный уровень безработицы может быть рассчитан как сумма уровней фрикционной и структурной безработицы:

Циклическая безработица вызывается повторяющимися спадами производства в стране или регионе и представляет собой разницу между уровнем безработицы в текущий момент экономического цикла и естественным уровнем безработицы.

Экономические последствия безработицы на уровне общества в целом состоят в недопроизводстве валового национального продукта, отставании фактического ВВП от потенциального ВВП. Об этом свидетельствует закон Оукена, согласно которому увеличение доли безработных в составе всей рабочей силы выше естественного уровня безработицы на 1% ведет к уменьшению объема производства валового национального продукта на 2, 5%. Поскольку безработица представляет собой серьезную макроэкономическую проблему, выступает показателем макроэкономической нестабильности, государство предпринимает меры для борьбы с ней. Общими для всех типов безработицы являются такие меры как: выплата пособий по безработице; создание служб занятости. Специфическими мерами для борьбы с фрикционной безработицей выступают: усовершенствование системы сбора и предоставления информации о наличии свободных рабочих мест; создание специальных служб для этих целей. Для борьбы со структурной безработицей используются такие меры, как создание государственных служб и учреждений по переподготовке и переквалификации. Основными средствами борьбы с циклической безработицей являются проведение антициклической (стабилизационной) политики, направленной на недопущение глубоких спадов производства и создание дополнительных рабочих мест в государственном секторе экономики.

КОМПЛЕКСНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА: СОДЕРЖАНИЕ, ЭТАПЫ, ОСН. ПОКАЗАТЕЛИ

Одной из основных функций маркетинга является комплексное исследование рынка, которое включает в себя определение его основных показателей, сегментацию рынка, изучение конъюнктуры.

Основными показателями, характеризующими рынок, являются емкость и доля рынка.

Емкость рынка – возможный объем спроса на товар при данном уровне цен и в данном временном интервале. При расчете этого показателя допускают, что потребление товара равно его производству:

Е_р = П + З + И – Э, где П – производство, З – запасы, И – импорт, Э – экспорт.

Доля рынка отражает удельный вес, долю продаж товара фирмы (в %) и рассчитывается как отношение объема реализации к емкости рынка:

Д_р = Q / Е_р, %.

На основании прогнозов емкости и доли рынка проектируются годовые объемы производства товара в натуральном выражении за вычетом доли рынка действующих конкурентов.

Комплексное исследование рынка предполагает тщательное изучение экономической конъюнктуры. Конъюнктурные исследования связаны с изучением спроса и предложения на рынке и отдельных его сегментах, емкости и характера рынка, уровня цен и ценовой эластичности спроса и предложения, степени и условий рыночной конкуренции.

Понятие конъюнктуры применяется во всех случаях, когда речь идет о характеристике ситуации, складывающейся в окружающей среде по отношению к фирме в данный момент или период времени.

Конъюнктурообразующие факторы условно подразделяют на 2 вида:

циклические: - цикл развития экономики, спад, депрессия, оживление, подъем

нециклические, которые в свою очередь подразделяются на:

А) – постоянные: научно-технический прогресс, влияние монополизма, государственное регулирование, милитаризация, инфляция, влияние внешних условий;

Б) – непостоянные – политические кризисы, социальные конфликты, сезонность, стихийные бедствия, катастрофы, аварии

Исследования конъюнктуры в сфере маркетинга должны опираться на следующие принципы:

-необходимость системного подхода, учитывающего взаимосвязь и

взаимозависимость экономических явлений, происходящих на рынке;

-недопустимость механического перенесения тенденций выявленных на одних рынках на другие рынки, даже смежные, а общехозяйственной конъюнктуры – на все отраслевые рынки;

- необходимость постоянного и непрерывного наблюдения за рынками в силу их динамичности;

- определенная последовательность изучения рынка – на предварительном этапе исследуются основные их особенности, на следующем этапе накапливается необходимая информация статистического характера, а затем проводится анализ и прогноз конъюнктуры. При анализе конъюнктуры:

1 выявляются основные тенденции на рынке и порождающие их причины;

2 анализируются производство товаров, спрос, динамика мирового экспорта, как в целом, так и по отдельным странам, а также движение цен;

3изменения прогнозируются методами экономико-математического моделирования, экспертных оценок, статистической экстраполяции и комбинированными.

В результате применения этих методов оцениваются перспективы развития общехозяйственной конъюнктуры потребления товара, развития производствами международной торговли, движения цен и др.

ТЕХНОЛОГИЯ ПОДГОТОВКИ И ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Принятие решений в управлении представляет собой сложный и систематизированный процесс, состоящий из ряда стадий. Технология подготовки и принятия решения включает 4 стадии:

-определение проблемы и выяснение ее причин;

-установка цели;

-разработка альтернативных вариантов решения проблемы;

-выбор наилучшего варианта.

Обнаружение проблемы – это осознание факта существования некоторого отклонения от ожидаемого хода событий. На практике при выявлении крупных проблем, решение которых нельзя откладывать, чаще всего руководитель вместе со специалистами постоянно следит за контрольными индикаторами, которые сигнализируют, когда положение на управляемом объекте достигает или даже превышает предельные экстремальные значения.

Определение проблемы есть процесс установления масштаба и причин проблемы тогда, когда она уже обнаружена.

Когда проблема определена, требуется постановка целей, которые будут служить основой для будущего решения. Альтернативные решения – это два или более вариантов решения проблемы. Выбор альтернативы является вершиной процесса принятия решения.

Существуют и иные взгляды на этапы принятия управленческого решения. В частности, М. Х. Мескон, М. Альберт, Ф. Хедоури выделяют и описывают следующие шаги в процессе управленческого решения:

-постановка цели решения;

-установление критериев решения;

-выработка альтернатив;

-сравнение альтернатив;

-определение риска;

-оценка риска;

-принятие решения.

На процесс принятия решения оказывают влияние следующие факторы:

-организационная структура;

-распределение полномочий в организации;

-участие работников в принятии решений;

-личностные качества руководителя;

-уровень риска, время и изменяющееся окружение;

-информационные и поведенческие ограничения.

При принятии решения следует учитывать, что человек больше дорожит собственным решением, чем спущенным извне. Этот фактор особо учитывается в японских компаниях. Принятию решений здесь предшествует длительное, тщательное и всестороннее изучение проблем во всех инстанциях, подразделениях и звеньях. Если у работника создается впечатление, что ему приказывают, как автомату, то это считается грубейшей управленческой ошибкой, подрывающей " социальную гармонию" на предприятии.

ДОКУМЕНТЫ СИСТЕМЫ ГОСУДАРСТВЕННОГО СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ КАК ИСТОЧНИК ИНФОРМАЦИИ, НЕОБХОДИМОЙ ПРИ РЕШЕНИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАДАЧ

Стратегическое планирование, в соответствии с законом 2014 г. «О государственном стратегическом планировании» N 172-ФЗ, – это деятельность по целеполаганию, прогнозированию, планированию и программированию:

- устойчивого социально-экономического развития РФ, ее субъектов и муниципальных образований, отраслей экономики и сфер государственного и муниципального управления;

- обеспечения национальной безопасности страны (далее – СЭР и ОНБ РФ).

К документам стратегического планирования, разрабатываемым на федеральном уровне, относятся:

1) разрабатываемые в рамках целеполагания:

· ежегодное послание Президента РФ Федеральному Собранию РФ;

· стратегия социально-экономического развития РФ);

· стратегия национальной безопасности РФ;

· отраслевые стратегии;

· стратегия пространственного развития РФ;

· стратегии СЭР макрорегионов (территории 2-х и более субъектов);

3) разрабатываемые в рамках прогнозирования:

- прогноз научно-технологического развития РФ;

- прогноз СЭР РФ на долгосрочный период – каждые 6 лет на 12 лет;

- бюджетный прогноз РФ на долгосрочный период;

- прогноз СЭР РФ на среднесрочный период (разрабатывается ежегодно, сложившаяся практика – на 3 года);

4) разрабатываемые в рамках планирования и программирования:

Ø основные направления деятельности Правительства РФ;

Ø государственные программы РФ;

Ø государственная программа вооружения;

Ø схемы территориального планирования РФ;

Ø планы деятельности федеральных органов исполнительной власти.

К документам стратегического планирования, разрабатываемым на уровне субъекта Российской Федерации, относятся:

1) разрабатываемый в рамках целеполагания – стратегия социально-экономического развития субъекта РФ;

2) разрабатываемые в рамках прогнозирования:

- прогноз СЭР субъекта РФ на долгосрочный период;

- бюджетный прогноз субъекта РФ на долгосрочный период;

- прогноз СЭР субъекта РФ на среднесрочный период;

3) разрабатываемые в рамках планирования и программирования:

Ø план мероприятий по реализации стратегии СЭР субъекта РФ;

Ø государственные программы субъекта РФ;

Ø схема территориального планирования субъекта РФ.

Информация прогнозов и стратегий может быть использована в процессе оценки внешней среды деятельности организации, государственные и ведомственные программы должны рассматриваться с точки зрения возможности участия организации в их реализации с целью получения предусмотренных программами вариантов государственной поддержки.

ПРОГНОЗ НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РФ КАК ОСНОВА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИОРИТЕТОВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

Научно-технологический прогноз (НТП) в системе социально-экономических прогнозов выполняет главенствующую роль, так как направления и темпы научно-технологического развития в значительной степени определяют перспективы развития всех отраслей экономики и социальной сферы.

Всоответствии с ФЗ N 172 «О стратегическом планировании в Российской Федерации» прогноз научно-технологического развития России разрабатывается на основе решений Президента РФ каждые 6 лет на 12 и более лет Министерством образования и науки РФ и Российской академией наук с учетом

1. приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в стране,

2. перечня критических технологий (разработка и использование которых обеспечивает определяющий вклад в достижение конкретных целей в сфере национальной безопасности, СЭР страны и регионов, эффективного функционирования отдельных отраслей и секторов экономики).

Прогноз научно-технологического развития РФ содержит:

Ø оценку общемировых тенденций научно-технологического развития;

Ø оценку достигнутого уровня и возможностей научно-технологического развития РФ в сопоставлении с мировыми тенденциями;

Ø анализ и прогноз внешних условий и тенденций научно-технологического развития Российской Федерации;

Ø анализ факторов научно-технологического развития РФ на долгосрочный период;

Ø оценку первоочередных потребностей страны в научно-технических достижениях с учетом стратегических целей СЭР, наличия необходимых ресурсов и научно-технического потенциала;

Ø прогноз технологического развития секторов (отраслей) экономики, включая перечень перспективных технологий, обеспечивающих повышение конкурентоспособности экономики, и описание областей их применения;

Ø направления научно-технологического развития РФ, включая перечень перспективных областей научных исследований;

Ø прогноз кадрового обеспечения реализации направлений научно-технологического развития РФ на долгосрочный период;

Ø прогноз показателей научно-технологического развития РФ;

Ø основные направления совершенствования научно-технической политики, включая предложения по мерам государственной поддержки наиболее перспективных направлений научно-технологического развития РФ.

Таким образом, перспективы развития организаций любых отраслей и сфер экономики должны определяться с учетом Прогноза научно-технологического развития РФ и разрабатываемых на его основе отраслевых стратегий.

32.СТАТИСТИЧЕСКИЕ ГРУППИРОВКИ, ИХ СОДЕРЖАНИЕ, ВИДЫ, ПРИЗНАКИ И ЗНАЧЕНИЕ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ. АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ.

Группировка– это распределение единиц совокупности по группам в соответствии с группировочным признаком. Благодаря группировке данные приобретают систематизированный вид. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, проводится их сравнение, изучаются взаимосвязи между признаками.

Статистическая группировка – метод разграничения сложного массового явления на различные группы с целью всесторонней характеристики его состояния, развития и взаимосвязей. Признаки, положенные в основание группировки называются группировочными, которые могут быть как атрибутивными, так и количественными.

В зависимости от числа признаков в основании группировки выделяют группировки по одному признаку – простые, и группировки по нескольким признакам – сложные.

Виды статистических группировок:

1.Типологическая группировка – представляет собой разграничение разнородной совокупности на отдельные качественно однородные группы и позволяет выявлять на этой основе экономические типы явлений.

2.Структурной называется группировка, которая предназначена для изучения состава однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку. Структурный называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью технологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какого либо варьирующему признаку. Например, группировка населения по размеру среднедушевого дохода. Анализ структурных группировок взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменения структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.

3.Аналитическая – позволяют выявлять связи между изучаемыми признаками. При этом выделяют признак-фактор и признак-результат (признак-фактор определяет значения признака-результата).

Алгоритм группировки с равными интервалами включает следующие этапы:

1) Определяется оптимальное количество групп – т. Для больших совокупностей можно использовать формулу американского ученого Стерджесса: , где N – число единиц совокупности.

2) Определяется величина интервала: где числитель – размах вариации; – максимальное значение признака в стат. совокупности; – минимальное значение признака в стат. совокупности; m – число групп.

3) Определяются границы каждого интервала:

для первого интервала: от до ;

для второго интервала: от до ;

для m-го интервала: от до .

4) Подсчитывают число единиц, попавших в интервал.

5) Результаты заносят в таблицу.

33.АБСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ, ИХ ВИДЫ И ЗНАЧЕНИЕ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ.

АБСОЛЮТНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ отражают физические размеры изучаемых статистических процессов и явлений, а именно их массу, площадь, объём, протяжённость, временные характеристики, а также могут представлять объём совокупности, т.е. число составляющих её единиц.

Абсолютные величины имеют свою особенность – они выражают размеры общественных явлений только в определённых единицах измерения и поэтому всегда представляют собой не отвлечённые, а именованные числа.

Абсолютные величины – это именованные числа, т. е. имеющие какую-либо единицу измерения. Они могут выражаться:

Ø в натуральных единицах измерения (тонны, штуки, часы и т. д.);

Ø в стоимостных единицах измерения (рубли, доллары и т.д.);

Ø в трудовых единицах измерения (чел.-час, чел.-день, чел.-месяц, чел.);

Ø в условных единицах измерения – для соизмерения разнородных, но взаимозаменяемых по какому-либо свойству объектов, причем мера этого свойства и становится средством соизмерения.

Различают индивидуальные абсолютные величины, выражающие размеры отдельных единиц изучаемого объекта, и итоговые (суммарные), выражающие размеры всех единиц объекта.

Несмотря на большое самостоятельное значение в планировании и статистике абсолютные величины сами по себе не всегда пригодны для глубокой характеристики общественных явлений. В статистической практике для аналитических целей широко применяются относительные величины, которые по отношению к абсолютным величинам являются производными или вторичными.

ОТНОСИТЕЛЬНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ представляет собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражает соотношение между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений.

Относительные величины – величины, полученные как результат отношения абсолютных или относительных величин. При этом величина, с которой сравнивают (знаменатель), называется основанием (базой сравнения или базисной величиной); а сравниваемая величина – текущей (или отчетной).

Для выражения результата сопоставления одноименных величин используются:

- коэффициенты, если база сравнения принимается за единицу;

- проценты, если база сравнения принимается за сто процентов.

Проценты используются в тех случаях, когда сравниваемый абсолютный показатель превосходит базисный не более чем в 2-3 раза (например, 174% или 5%). Проценты свыше 200-300 обычно заменяются коэффициентом; так, 470% – 4, 7 раза;

- промилле, если база сравнения принимается за тысячу.

Если базисный показатель превышает сравниваемый более чем в 100 раз, но менее чем в 1000, удобно использовать промилле (тысячную долю). Широко применяется в статистике населения: показатели рождаемости, смертности, заключенных браков и т. п.;

– продецемилле, если база сравнения принимается за десять тысяч.

Так, в расчете на 10 000 человек определяется численность студентов вузов, численность врачей и т. п.

В зависимости от содержания и назначения различают следующие относительные величины:

1) относительные величины планового задания, служащие для оценки планового задания, установленного на предстоящий период, представляют собой отношение абсолютного уровня планового задания к фактически достигнутому уровню (т.е. план на факт);

2) относительные величины выполнения плана характеризуют степень выполнения планового задания и представляют отношение фактически достигнутого уровня к плановому (факт на план);

3) относительные величины структуры применяют при изучении состава (строения) совокупности, для этого определяют удельный вес (долю) отдельных частей во всей совокупности (вычисление удельного веса отдельных видов продукции в общем объеме произведённой продукции);

4) относительные величины координации выражают отношение отдельных частей совокупности к одной из них взятой за базу сравнения и являются дополнением к характеристике структуры. Например, численность сельского населения на 100 человек городского или число занятых в сфере обращения на каждые 100 человек в сфере производства;

5) относительные величины динамики служат для характеристики изменения тех или иных явлений за различные периоды или моменты времени (сравнение объема произведённой продукции за текущий и предыдущий – базисный периоды);

6) относительные величины интенсивности выражают степень распространённости того или иного явления, представляют собой результат сравнения разноимённых величин, находящихся в определённой связи друг с другом (плотность населения – чел/кв. км, или количество удобрений внесённых на 1 га посева той или иной культуры);

7) относительные величины сравнения характеризуют соотношение одноимённых показателей, относящихся к различным объектам (сравнение за отчётный период валового дохода одного и другого предприятия, или урожайности какой-либо культуры в этих хозяйствах).

34.СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ И ИХ ЗНАЧЕНИЕ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ.

Средние величины широко применяются при анализе социально-экономических процессов.

Развитие рыночных отношений в стране, дальнейшее продвижение экономики по пути реформ невозможно без обоснованного статистического анализа экономических процессов. В этих условиях экономическая работа требует специальных знаний обработки исходного цифрового материала, определения содержания тех или иных показателей хозяйственной деятельности предприятия, методов их расчета. И с достаточным основанием можно утверждать, что ни один расчет не обходится без использования метода средних.

Расчет средних показателей необходим при составлении любого экономического отчета, пояснительной записки к бухгалтерской отчетности, проведении экспресс-анализа отчетности хозяйствующего субъекта, специального исследования, например, расчет средней стоимости имущества в налогообложении, средней стоимости основных фондов, среднесписочной численности работников, средней заработной платы, средней или модальной цены товара и т.д.

Средняя величина – это обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень варьирующего количественного признака на единицу совокупности в определенных условиях места и времени.

Средняя отражает то общее, что складывается в каждом отдельном, единичном объекте. Благодаря этому, она имеет большое значение для выявления закономерностей присущих, массовым общественным явлениям и не заметных в единичных явлениях.

Известны следующие виды средних величин:

1. Средняя арифметическая величина – наиболее распространенный вид.

А) простая – если дан ряд одиночных значений признака:

Б) взвешенная – если расчет осуществляется по сгруппированным данным или вариационным рядам:

2. Средняя квадратическая:

А) простая Б) взвешенная

3. Средняя геометрическая:

А) простая

Б) взвешенная Основное применение геометрическая средняя находит при определении средних темпов роста.

4. Средняя гармоническая:

А) простая Б) взвешенная

5.Средняя кубическая:

Если необходимо сохранить неизменной сумму кубов индивидуальных значений признака при их замене на среднюю величину.

Правило мажорантности средних величин:

6.Структурные средние (мода и медиана) – служащие для характеристики структуры изучаемой совокупности, вариации применяются такие характеристики вариационного ряда, которые описывают количественно его структуру, строение.

А) мода

Б) медиана

Соотношение между средней величиной, медианой и модой: если распределение по форме близко к нормальному закону, то медиана находится между модой и средней величиной, причем ближе к средней, чем к моде.

35.ПОКАЗАТЕЛИ РЯДОВ ДИНАМИКИ, МЕТОДИКА ИХ РАСЧЕТА.

Ряды динамики — это ряды статистических показателей, характеризующих развитие явлений природы и общества во времени. Публикуемые Госкомстатом России статистические сборники содержат большое количество рядов динамики в табличной форме. Ряды динамики позволяют выявить закономерности развития изучаемых явлений.

Временной ряд (time series), или ряд динамики – расположенные в хронологической последовательности числовые значения показателя (показателей), характеризующие изменение явления во времени. В каждом ряду динамики имеются 2 основных элемента:

1) Время (t) – это моменты или периоды времени, к которым относятся числовые значения показателя (показателей).

2) Уровень ряда (Y) – это числовое значение показателя, относящееся к определенному моменту или периоду времени.

Показатели динамики – это показатели, характеризующие изменение во времени уровней ряда. К ним относятся: абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста, пункт роста.

При расчете индивидуального показателя динамики сопоставляются 2 уровня исходного ряда:

• текущий уровень, который сравнивается;

• базисный уровень, с которым производят сравнение (его называют базой сравнения).

В зависимости от того, что брать в качестве базы сравнения, возможны два варианта построения индивидуального показателя динамики.

1. Показатели динамики с постоянной базой сравнения (базисные показатели) получаются при сравнении с одной и той же базой сравнения.

2. Показатели динамики с переменной базой сравнения (цепные показатели) получаются при сравнении с предшествующим уровнем.

Статистические показатели динамики:

1.Абсолютный прирост – определяется как разность между текущим и базисным уровнями динамического ряда и показывает, насколько текущий уровень превышает базисный.

–базисный абсолютный прирост вычисляется по формуле:

;

–цепной абсолютный прирост: .

2. Темп роста – определяется как отношение текущего уровня к базисному и показывает, во сколько раз текущий уровень превышает базисный. При сравнении с постоянной базой темп роста называется базисным и вычисляется по формуле:

при сравнении с переменной базой темп роста называется цепным и вычисляется по формуле:

Темпы роста выражаются, как правило, в процентах.

3. Темп прироста – , показывает, на сколько процентов уровень текущего периода (момента) времени больше (или меньше) базисного уровня.

–Базисный темп прироста равен:

–Цепной темп прироста равен:

область допустимых значений показателей темпов прироста – от минус бесконечности до плюс бесконечности.

4. Абсолютное значение одного процента прироста – рассчитывается как отношение абсолютного цепного прироста к цепному темпу прироста за тот же период времени:

Этот показатель показывает, какая абсолютная величина скрывается за относительным показателем 1% прироста, он всегда положительный.

Используется для правильной оценки значения полученного темпа прироста.

5. Понятие эконометрических моделей, классификация и типы

Эконометрическая модель есть инструмент исследования и измерения количественных связей между экономическими величинами. Она широко применяется в бизнесе, экономике, общественных науках, исследовании экономической активности и даже в исследовании политических процессов.

В настоящее время все чаще применяются комплексные эконометрические модели, под которыми понимают систему регрессионных уравнений и тождеств, отражающих основные связи между макроэкономическими величинами во всех элементах процесса воспроизводства.

Комплексные эконометрические модели могут быть краткосрочными и долгосрочными.

Эконометрические модели делятся на статические и динамические. В статической модели рассматриваются связи между явлениями, происходящими в данный момент, причем изменение во времени не играет роли. В динамической модели, напротив, взаимосвязи рассматриваются в развитии.

По целям применения эконометрические модели делят на учебные, экспериментальные и операционные. Соответственно этой классификации модели могут быть аналитическими, имитационными и прогностическими. И, наконец, модели различают по числу входящих в них уравнений и переменных.

Итак, можно выделить три основных типа (класса) эконометрических моделей, которые применяются для анализа и прогноза: модели временных рядов, регрессионные модели с одним уравнением, системы одновременных уравнений.

Модели временных рядов, к этому классу относят модели:

а) тренда ;

б) сезонности ;

в) тренда и сезонности (аддитивная) или

(мультипликативная).

Регрессионные уравнения с одним уравнением:

В таких моделях зависимая (объясняемая) переменная у представляется в виде функции:

В зависимости от вида функции модели делятся на линейные и нелинейные.

Системы одновременных уравнений:

Эти модели описываются системами уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может, кроме объясняющих переменных, включать в себя также объясняемые переменные из других уравнений системы. Таким образом, имеется набор объясняемых переменных, связанных через уравнения системы.

Примером может служить модель спроса и предложения:

6. Оценка параметров эконометрических моделей. Несмещённость, эффективность и состоятельность оценок.

Классический подход к оцениванию параметров линейной регрессии основан на использовании метода наименьших квадратов. Согласно МНК неизвестные параметры и получают таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений фактических значений от значений , найденных по уравнению регрессии, была минимальной:

Для выполнения этого условия необходимо решить следующую систему нормальных уравнений для оценки параметров и :

Решая систему нормальных уравнений методом подстановки, последовательного исключения переменных, либо методом определителей, найдем искомые оценки параметров и .

Использование МНК позволяет получить неизвестные параметры уравнения регрессии. При этом делаются определенные предпосылки относительно случайной составляющей D:

Использование МНК позволяет получить несмещенные и эффективные оценки параметров эконометрических моделей. Несмещенность является желательным свойством и означает, что математическое ожидание значений ошибок равно нулю (первая предпосылка МНК).

Для практических целей важна не только несмещенность, но и эффективность оценок. Оценки считаются эффективными, если они характеризуются наименьшей дисперсией.

Состоятельность оценок характеризует увеличение их точности с увеличением объема выборки.

7. Статистическая оценка качества эконометрических моделей.

Проверка статистической корректности построенной эконометрической модели проверяется при помощи следующих характеристик:

1. стандартная ошибка уравнения регрессии;

2. общее качество уравнения регрессии;

3. стандартная ошибка параметров уравнения;

4. выполнимость предпосылок МНК:

4.1. оценка автокорреляции остатка;

4.2. оценка мультиколлинеарности переменных;

5. корректность модели в целом.

Построенное уравнение регрессии должно дополняться расчетом показателя тесноты связи. При использовании линейной регрессии в качестве такого показателя выступает линейный коэффициент корреляции ( ):

12 3 4 5 6 7 8 Следующая ⇒