- •4. Чему равны коэффициент фондов и коэффициент Джини и как ведет себя функция Лоренца в следующих ситуациях:
- •7. Опишите общую проблему типологии потребления: её информационное обеспечение; основные задачи, решаемые в рамках этой проблемы; конечная прикладная цель.
- •8. С помощью каких методов и на базе каких исходных данных решается задача выявления основных типов потребительского потребления.
- •9. Синтетические категории и интегральные индикаторы.
- •Источники: статистический ежегодник рф
- •13. Процесс унификации измерительных шкал анализируемого набора частных критериев.
- •14. В Вашем распоряжении результаты обследования стран по 3 показателям, характеризующим уровень их социально-экономического развития:
- •21. Что такое коэффициент Джини?
- •22. Конкретные прикладные цели, решаемые с помощью макромоделей экономики.
- •23. Что такое система одновременных эконометрических уравнений? Чем она отличается от набора регрессионных уравнений?
- •24. В чем заключается этап спецификации эконометрической модели, представленной в виде системы одновременных уравнений (соу)?
13. Процесс унификации измерительных шкал анализируемого набора частных критериев.
Ответ:
0< x(j) <N ( 0- самое плохое, N –наилучшее)
-
w1 =w2 =…= wp = 1/p – так как синтетические категории характеризуются 14 показателями, будем считать, что эти показатели равнозначны.
-
Прямая экспертная оценка w1 ,w2, …, wp . Эксперт должен сказать, что в категории «качество жизни» имеет наибольший вес продолжительность жизни и на сколько вес данного показателя больше остальных.
Оценка весов w1 ,w2, …, wp при наличии экспертного «обучения»:
-
Идеальны случай: оценка каждого веса или интегральная оценка. Наиболее информативный и наиболее трудный для экспертов – попросить экспертов оценить свойства интегральных весов по 10 бальной шкале.
Будем иметь y1 эксп. , y 2эксп. , ….y n эксп. при n = 79.
Бальные оценки качества населения i :
Будем строить регрессию y на по оценке МНК.
yi эксп. - можно привести к унифицированной шкале.
редкий случай получить оценку от эксперта, чем получить веса по отдельным категориям.
-
Экспертная информация – не просим оценить в баллах, а просим разбить на некоторое количество групп (получаем 3 группы по анализируемым синтетическим категориям объектов).
Самая детальная информация- приписывание ранга каждому объекту (измеряем объект не в шкале, а по рангам). Ri = 2 , т.е. ставим i- объект на второе место.
Yi : 1) 1- лидеры, i-объект попал в первую группу
2) 2 – середняки, i-объект попал во вторую группу
-
3 – аутсайдеры, , i-объект попал в третью группу
(число групп = числу объектов)
Оценка параметров модели множественного выбора ( сводится к последовательному приведению анализа к логит- модели).
3. Для каких пар множеств есть парное сравнение. У экспертов просим узнать для каких пар множеств даны характеристики, т.е. парное сравнение. эксперт выбирает пары и по этим парам в бинарной форме дает характеристику – какой из объектов жизни по анализируемым качествам
полная матрица для γ – матрица n*n.
выбрал какие-то элементы, которые известны, остальные нам не известны
Имеем интегральный показатель y, т.е. знаем wj wl = известно
Можно сформулировать матрицу парных сравнений i,j – yi – yj =
Если это >0, то это лучшее качество
Вычислим
Евклидова нормальная матрица А и В (одинаковой размерности).
Подберем веса так, что веса в матрица наименьшим образом расходились.
А = аi,j , В = bi,j
Возьмем ту часть матрицы W, которая равна матрице γ
Тогда находим вектор , чтобы парные сравнения, полученные от экспертов, минимально отличались от весов.
Этот метод – экспертно – статистический метод. При наличии двух типов информации: 1) информация, которая статистически записывается; 2)информация от экспертов
14. В Вашем распоряжении результаты обследования стран по 3 показателям, характеризующим уровень их социально-экономического развития:
-
по x(1)$/чел. в год – ВВП на душу с учетом паритета покупательной способности местной валюты;
-
по x(2) раз – коэффициенту фондов;
-
по x(3) тяжких преступлений/100 тыс. населения в год – уровню преступности в стране.
Опишите подробно построения интегрального индикатора социально-экономического развития страна в виде линейной свертки трех унифицированных исходных показателей (под унифицированностью понимается такое его преобразование к десятибалльной шкале измерения, при котором значения 10 и 0 определяют, соответственно, наихудшее и наилучшее качество по рассматриваемому показателю).
Ответ:
Имеется x(1),x(2),x(3) – надо -> y=f(x(1),x(2),x(3)), где y-скалярный интегральный показатель качества жизни. Его мультикритериальная схема выглядит следующим образом:
wj (веса) необходимо определить.
Существует две возможности подсчета: исходя из того, что каждый показатель значим одинаково (1/3) и исходя из экспертных оценок. Т.к. имеется возможность бальной оценки, то будем использовать второй способ. Этот способ наиболее информативный, но и наиболее трудный.
Этапы:
1. Эксперты по 10 бальной шкале оценивают показатели социально-экономического развития. Имеем y1 эксп, y2 эксп… yN эксп , где N – число обследуемых стран.
2. Можем определить веса, т.к. для каждого i имеем x(1)i x(2)i x(3)i для i от 1 до n
3. Можем построить регрессию y от x(1),x(2),x(3) МНК.
yi эксп = β0+β1x(1)i+β2x(2)i+β3x(3)i+εi
Введя обозначения, имеем:
=>
yi эксп можно привести к log шкале -> ввести Тогда 0<y<N.
Но вообще говоря – это довольно редкий случай, т.к. интегральную оценку получить легче, чем оценку весов.
15. Известна функция плотности f(x) распределения всего населения региона по величине среднедушевого дохода ξ (тыс. руб.). Требуется вывести (в терминах f(x)) функцию плотности распределения только бедного населения, т.е. населения, среднедушевые доходы которого не превышают x0=2.5 тыс.руб.
Ответ:
Для бедного населения
Теперь по функции распределения перейдем к функции плотности
, где
16. Известна функция плотности f(x) распределения всего населения России по величине среднедушевого дохода. Требуется вывести в терминах f(x) функцию плотности распределения только богатого населения.
Ответ:
17. Распределение богатого населения по величине среднедушевых доходов описывается законом Парето.
Ответ:
Дано:
Доля населения с доходами > 20 тыс.руб. равна 8%.
Решение:
где g=32
=20
18. Что такое функция Лоренца?
Ответ:
Функция Лоренца – оценка степени концентрации доходов.
L(q) – доля доходов, которые распределены доля для беднейшего населения.
0A – полная уравниловка.
0CA – кривая Лоренца.
k – полная дифференциация, сосредоточение средств в одних руках
Функция плотности:
19. Что такое коэффициент фондов? Выведите его выражение в терминах функции плотности f(x) распределения населения анализируемой территории по среднедушевым доходам.
Вычислите значения коэффициента фондов:
1) в условиях полной уравниловки (все население с одинаковым среднедушевым доходом);
2) в условиях экстремальной дифференциации (весь доход территории сосредоточен в одних руках);
3) при равномерном (на отрезке [0;100000руб.] и на отрезке [0;10000руб.]) распределении населения по величине среднедушевого дохода.
Ответ:
При равномерном:
для социально благополучных стран должен быть равен 8.
20. Пусть - черта бедности, N- общая численность населения региона и f(x) – функция плотности распределения населения этого региона по величине среднедушевого дохода. Вывести сумму S адресной помощи бедным, необходимую для полного устранения бедности в регионе.
Ответ:
- для помощи бедным.
Доля бедных -
Глубина бедности -
S – сумма, необходимая для полного устранения бедности. Каждому i-ому бедному с доходами должны выплатить сумму (доход станет =b)
N – общая численность.
q(b) – доля бедных.
- сумма, которую получит бедный с доходом x из общей суммы
Способ распределения социальной помощи:
- плотность распределения.
Глубина бедности -
Решение:
относ. b’