Файловый архив студентов. Файловый архив студентов.
1329 вузов, 5502 предметов.
/ Регистрация
FAQ Обратная связь Вопросы и предложения
Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Башкирский Государственный Аграрный Университет
Предмет:
[НЕСОРТИРОВАННОЕ]
Файл:

Стратегическое планирование региона экономические и маркетинговые аспекты. Учебное пособие

.pdf
Скачиваний:
0
Добавлен:
07.09.2026
Размер:
1 Мб
Скачать
☆
если |t
1 22 33
kk
1
pk
набл
|>t
, то основная гипотеза отвергается
крит
впользу альтернативной, т. е. свероятностью 1-α можно говорить, что параметр b
значимый.
i
Применение вышеуказанных способов оценки адек­ватности построенных моделей рекомендуется при срав­нении различных моделей между собой сцелью приня­тия той, которая описывает выборочные данные лучше всего. Вслучае добавления вмодель новых переменных (существенных факторов), откоторых зависит исследу­емая величина (результирующий показатель), необхо­димо сделать тест на проверку значимости подобного добавления.
Пусть модель, довключения внее новых переменных, была описана уравнением
y b bx bx bx= + + +…+ +ε
.
После добавления p–k новых переменных модель будет описываться уравнением вида:
y b bx bx bx b x bx
= + + +…+ + +…+ +ε
1 22 33 1 1
kk k k p p
++
.
При выполнении теста напроверку значимости добав­ления новых переменных выдвигаются 2гипотезы:
Основная— H
k+1
= b
0
= … = bp = 0, т.е. новые
k+2
: b переменные невносят значимый вклад вописание резуль­тирующего показателя.
Альтернативная — H
: не все коэффициенты при
A
новых переменных равны нулю, т.е. новые переменные вносят значимый вклад в описание результирующего показателя.
С помощью выборки (имеющихся значений) вычисля-
ется наблюдаемое значение:
−
ESS
p
RSS RSS
( )
pk
F
набл
−
=
1
np
−
ние Фишера сp–k иn–p степенями свободы, если верна основная гипотеза.
, которое имеет распределе-
41
где RSSp — сумма квадратов, описанная регрессией,
23
k
t tt
вновой модели;
 — сумма квадратов, описанная регрессией,
RSS
k
встарой модели;
— сумма квадратов сериальных ошибок вновой
ESS
p
модели.
Находим критическое значение:
F
крит
= F
α, p–k, n–p
— критическая точка уровня α рас-
пределения Фишера сp–k иn–p степенями свободы.
По найденным значениям делаются выводы: если F
набл<Fкрит
, то нет оснований отвергнуть основ-
ную гипотезу;
если F
набл>Fкрит
, то основная гипотеза отвергается впользу альтернативной, т.е. свероятностью 1–α можно говорить, что новые переменные вносят значимый вклад вописание результирующего показателя;
если F
набл≈Fкрит
, то однозначных выводов сделать нельзя.
Используя полученные оценки параметров регрессии,
можно спомощью уравнения
12 3
k
y b bx bx bx= + + +…+
оценить прогнозное значение результирующего показа­теля.
Для построения прогнозного значения исследуемой величины необходимо оценить все существенные факторы, влияющие наее модельное значение и, если это необхо­димо, коэффициенты сезонности исследуемой величины.
В общем случае можно считать, что изменения всех независимых переменных происходят только под воз­действием временного исезонного факторов. Если же это не так, то поставленная задача упрощается, поскольку значения существенных факторов можно предсказать, неприбегая ккаким-либо расчетам.
Таким образом, оценить значения всех независимых переменных можно последующей формуле:
42
'
x SKX x= ⋅
где xt — прогнозное значение существенного фактора
65 54 56
22 2
12
mm mm mm
xx xx xx
−− −− ++
++ +
66
m im
−+
++
x
x
наt-й период времени;
— коэффициент сезонности данного существен-
SKX
t
ного фактора наt-й период времени;
 — прогнозное значение данного существенного
x’
t
фактора наt-й период времени без учета сезонной компо­ненты.
Для определения коэффициентов сезонности для всех независимых переменных применим следующий алго­ритм:
1. Рассчитаем средние хронологические значения за 12 месяцев прогнозируемого существенного фак­тора для каждого периода времени, представленного ввыборке. Напишем общую формулу для m-го месяца:
+ +…+
x
m
или
x xx
x
m
В таком случае будут потеряны 6 первых и6 последних данных, поскольку для них нельзя посчитать 12-месяч­ные средние хронологические значения.
В результате данных операций значения содержать только трендовую ициклическую компоненты,
асезонная ислучайная будут исключены.
2. Определим медианное значение изотношений
для каждого m-го месяца рассматриваемого периода. Найденное значение примем заM
Замечание: вместо медианного значения можно брать среднее арифметическое изуказанных отношений.
5
m
+
2
∑
5
im
= −
24
m
.
m
будут
x
m
m
.
43
3. Рассчитаем коэффициенты сезонности для каждого
x
=++
месяца последующей формуле (напримере m-го месяца):
12
M
⋅
m
SKX
=
m
∑
.
12
M
i
i
=
1
Замечание: если вместо медианных значений были выбраны средние арифметические, то SKX
= Mm.
m
Для всех периодов времени, которые представлены ввыборке идля которых известны значения существен­ного фактора, необходимо найти их значения без учета сезонной компоненты поформуле:
'
i
x
t
=
SKX
.
t
метода простой линейной регрессии:
где t — порядковый номер периода соответствующего существенного фактора;
методом наименьших квадратов.
логикой, можно оценить значения всех существенных факторов, которые заложены вмодели.
ложим, что она также подвержена сезонным колебаниям.
ния коэффициентов сезонности исследуемой величины (SKY
учета сезонной компоненты (y’ ного значения насоответствующий коэффициент сезон­ности:
44
Оценить прогнозное значение x’
'
tx a bt
можно спомощью
t

.
a иb— коэффициенты регрессии, которые находятся
Таким образом, руководствуясь вышеизложенной
Перейдем коценке исследуемой величины. Предпо-
Выполним следующие действия:
1. Повышеприведенному алгоритму находим значе-
).
m
2. Вычисляем значения исследуемой величины без ) путем деления ее реаль-
t
y
'
y b bx bx bx= + + +…+ +ε
(;
tt
−−
an k
xx x
xx x
xx x
   
i
′
y
=
t
SKY
.
t
3. Определяем оценки параметров множественной
линейной регрессии:
1 22 33
kk
4. Находим точечные прогнозные значения иссле-
дуемой величины без учета сезонной компоненты (y’
t
понайденным ранее реальным значениям существенных факторов (т.е. сучетом сезонности).
5. Определяем точечные прогнозные значения иссле-
y
дуемой величины сучетом сезонной компоненты (
).
t
6. Используя найденные реальные значения точеч-
ных прогнозов, а также стандартные ошибки точечных прогнозов (s
) иуровень надежности (1-α), можно найти
t
интервальные прогнозы исследуемой величины:
y t s SKY y t s SKY
где
− ⋅⋅ + ⋅⋅
, ,
an k t t an k t t
t
– критическая точка уровня α распределения
,
−
).
Стьюдента сn-k степенями свободы;
1
−
1'
s s C XX C
= +
t
′
( )
,
где
1
x
,
= =
СX
x
x
2
t
3
t
tk
1
12 13 1
1
22 23 2
1
23
n n nk
… …
…
k
k
,
)
45
1
yy
t
yy
yy
s ESS
=
nk
−
,
где s— стандартная ошибка модели.
После нахождения точечного иинтервального прогно­зов ипомере поступления истинных значений исследуе­мой величины исущественных факторов необходимо сде­лать тест напроверку соответствия построенной модели новым данным.
При выполнении этого теста предполагается, что x
x
, … , xtk, yt— новые данные, отличные оттех, покото-
t3
t2
рым построена модель регрессии. Выдвигаются две гипо­тезы:
Основная— H
=
:
0
, т.е. модель адекватно описы-
t
t
вает новые данные.
Альтернативная— H
≠
:
A
, т.е. модель несоот-
t
ветствует новым данным.
С помощью выборки (имеющихся значений) вычисля­ется наблюдаемое значение:
−
t
t
набл
t
=
, которое имеет распределение Стьюдента
s
t
сn-k степенями свободы, если верна основная гипотеза.
Находим критическое значение:
t
крит
= t
— критическая точка уровня α распреде-
α, n-k
ления Стьюдента сn-k степенями свободы.
По найденным значениям делаются выводы:
если |t
набл
|<t
, то нет оснований отвергнуть основ-
крит
ную гипотезу;
если |t
набл
|>t
, то основная гипотеза отвергается
крит
впользу альтернативной, т.е. построенная модель несоот­ветствует новым данным.
Таким образом, наличие модели развития рынка позволит составить достаточно точный прогноз объемов потребительских товаров иуслуг назаданный период.
,
46
2.3. Состояние организации информационного обеспечения
По мере развития, совершенствования и углубле­ния рыночных отношений в экономике России напер­вый план выдвигаются проблемы формирования нового уровня функционирования рыночного механизма ивпер­вую очередь его информационной составляющей.
Достоверная качественная информация позволяет выявить перспективы развития рынка, оценить состоя­ние конкуренции, снизить предпринимательский риск, подкрепить интуицию менеджеров, повысить качество управленческих решений.
Основные направления государственной политики всфере информатизации:
– организация условий для эффективного и каче­ственного информационного обеспечения решения стра­тегических иоперативных задач социального иэкономи­ческого развития Российской Федерации;
– содействие формированию рынка информационных ресурсов, услуг, систем, технологий, средств их обеспече­ния;
– создание иразвитие федеральных ирегиональных информационных систем, исетей, обеспечение их совме­стимости ивзаимодействия ведином информационном пространстве Российской Федерации;
– развитие законодательства всфере информацион­ных процессов, информации иее защиты.
Для разработки ипринятия стратегических решений наразных уровнях управления могут использоваться сле­дующие источники информации:
1) опубликованные материалы статистики (статисти­ческие ианалитические сборники Госкомстата России его областных подразделений);
2) статистическая информация независимых агентств поисследованию рынка, распространяемая ими наплат­ной основе;
3) данные маркетинговых исследований;
47
4) сведения, публикуемые всредствах массовой ин­формации (СМИ);
5) данные органов контроля инадзора (налоговые, лицензионные, банковские, регистрационные, пенсион­ные, страховые фонды идр.).
На этапе предварительного отбора источников инфор­мации необходимо учитывать их доступность, достовер­ность и правомерность использования в качестве базы данных для анализа.
Так, подоступности от большей к меньшей можно расположить источники вследующем порядке: сведения, публикуемые СМИ; официальная статистика; информа­ция независимых агентств; частные исследования идан­ные государственных органов контроля инадзора. Подоб­ное расположение определяется быстротой получения информации смомента появления необходимости вней, атакже стоимостью ее использования.
По достоверности источники можно расположить вследующем порядке: информация независимых агентств ичастные исследования; официальная статистика; данные государственных органов; сведения, публикуемые СМИ. Порядок расположения устанавливается степенью доверия информации изданного источника (стоит ли затрачивать средства ивремя ииспользовать вкачестве базовой инфор­мации для анализа). Посравнению спредыдущей класси­фикацией размещение вобратном порядке связано стем, что граждане склонны скрывать действительное положение дел отгосударственных органов, так как иное невыгодно. Также исами государственные органы незаинтересованы предоставлять информацию, отражающую фактическое состояние экономики, чтобы не вызвать «нездоровых» сенсаций. Поэтим причинам конфиденциальные сведения частных фирм поисследованию рынка более достоверны. Однако использование информации из этих источников приводит кразногласиям врезультатах анализа ипрогно­зах, поэтому вкачестве единой базы рекомендуется прово­дить анализ наоснове официальной статистики.
48
Данные могут быть общероссийского ирегионального масштаба, потому же принципу делятся статистические сборники. Среди общероссийских— главную роль играет «Российский статистический ежегодник» (РСЕ), выходя­щий один раз вгод, ориентировочно вянваре. Внем пред­ставлены сведения снекоторым. Достоинства сборника— всеохватываемость, строгое следование установленным формам предоставления информации— позволяют срав­нивать данные занесколько лет. Также привлекает то, что вотличие отдругих изданий внем приводятся справоч­ные материалы ометодике расчета икомпоновке инфор­мации.
Существует сборник «Россия в цифрах», который также выходит ежегодно летом (вначале июля), нопри этом является более кратким посравнению сРСЕ. «Рос­сия вцифрах» содержит предварительные данные, после уточнения они помещаются вРСЕ. Информация «России вцифрах» оперативнее, чем РСЕ.
Помимо статистических Государственный комитет статистики РФ выпускает аналитические сборники. Тем не менее, не по всем статистическим материалам есть аналитическая информация, исследователю необходимо уметь самостоятельно анализировать табличные данные ипереводить их втекстовую форму.
Сведения на региональном уровне представлены вобластных статистических ежегодниках
В очередных статистических сборниках содержатся нетолько новые сведения заопределенный промежуток времени, ноиуточненные, скорректированные данные за предыдущие периоды, что свидетельствует о недо­статочно высоком качестве инадежности предоставляе­мой статистической информации. Это требует совершен­ствования иразвития системы сбора, анализа, передачи иосуществления входного контроля данных.
Следует отметить, что каждый регион формирует свои тематические издания одеятельности предприятий сферы услуг. Регионы самостоятельно определяют пере-
49
чень услуг и систему оценочных показателей, поэтому опубликованные цифры вразрезе отдельных региональ­ных сборников несопоставимы.
При использовании данных официальной статистики возникают следующие проблемы:
1. Сосуществование различных классификаций одних итех же объектов, зачастую делающих данные несопоста­вимыми, водном сборнике или одной серии.
Эта проблема возникла вусловиях перехода крыноч­ной экономике и связана с существенными сдвигами в структуре народного хозяйства. В настоящее время предпринимаются попытки свести воедино всё много­образие классификаций или, покрайней мере, выбрать некоторую систему их использования. Подробнее обэтом будет сказано ниже.
2. Обилие разнообразной информации, иногда взаи-
моисключающей, норедко взаимодополняющей.
Не всегда раскрывается назначение информации, её источники и методику сбора и обработки, а также невполной мере выполняются рекомендации программы реформирования системы статистики РФ.
3. Использование разных источников информации для однотипных сборников итаблиц (например, данные выборочного исследования совокупности ибухгалтерской отчётности).
Это, возможно, связано стакой проблемой, как посто­янное изменение краткосрочных идолгосрочных планов статистических исследований, а также с реформацией системы отчётности организаций ипредприятий. Послед­нее влечёт засобой проблему несопоставимости данных инеобходимость пополнения информации изразличных источников.
4. Отсутствие унифицированной системы обязатель­ных показателей, из-за чего иногда нет достаточной базы для сравнения.
Российские методики досих пор вбольшинстве своём
опираются наопыт иразработки плановой экономики,
50
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]
Помощь Обратная связь Вопросы и предложения Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности