
- •4. Чему равны коэффициент фондов и коэффициент Джини и как ведет себя функция Лоренца в следующих ситуациях:
- •8. Опишите общую проблему типологии потребления: её информационное обеспечение; основные задачи, решаемые в рамках этой проблемы; конечная прикладная цель.
- •9. С помощью каких методов и на базе каких исходных данных решается задача выявления основных типов потребительского потребления.
- •11. Синтетические категории и интегральные индикаторы.
- •Источники: статистический ежегодник рф
- •15. Процесс унификации измерительных шкал анализируемого набора частных критериев.
- •16. В Вашем распоряжении результаты обследования стран по 3 показателям, характеризующим уровень их социально-экономического развития:
- •23. Что такое коэффициент Джини?
- •24. Конкретные прикладные цели, решаемые с помощью макромоделей экономики.
- •25. Что такое система одновременных эконометрических уравнений? Чем она отличается от набора регрессионных уравнений?
- •26. В чем заключается этап спецификации эконометрической модели, представленной в виде системы одновременных уравнений (соу)?
- •27. Описать процедуры подбора объясняющих переменных в каждом из уравнений соу с учетом условий идентифицированности уравнения и с использованием теста причинно-следственной связи Гренжера.
- •30. Специфика работы с временными рядами, используемыми в регрессионном анализе. Описать критерий Дика-Фуллера проверки гипотезы о нестационарности регрессионных остатков.
9. С помощью каких методов и на базе каких исходных данных решается задача выявления основных типов потребительского потребления.
Ответ:
Имеются данные о структуре и объемах потребительских расходов n-российских семей в виде выборки y1, y2, … , yn.
Исходная информация для задачи:
1) бюджеты домашних хозяйств;
2) RLMS – данные бюджетов 4 тыс. семей за 199602000 гг.
Пусть имеется выборка из генеральной совокупности семей объемом n, законы распределения которой описываются смесью как нормальных законов, причем k-неизвестных с функцией плотности вида:
,
где известный вектор θ включает все неизвестные параметры модели: θ (k, π1, … πk-1, а(1), …, а(к), ∑(1), … , ∑(к)).
Требуется
по выборке Vn
получить наилучшие оценки
вектора θ,
а также предложить такое правило
классификации
,
которая позволила бы классифицировать
имеющиеся n-наблюдений
по
-типов
потребительского поведения с наименьшей
вероятностью ошибки классификации. При
этом предполагается, что каждый тип
потребительского поведения описывается
многомерным нормальным распределением
с параметрами (а(j);
∑(j)).
Эта задача известна в многомерном статистическом анализ как задачи классификации, основанные на смеси нормальных распределений.
11. Синтетические категории и интегральные индикаторы.
Ответ:
Синтетические категории:
-
Качество жизни населения
-
Уровень благосостояния
-
Качество социальной сферы
-
Экологическая ниша
-
Природно-климатические условия
Интегральный индикатор Y:
Y = f ( x(1) , x(2) , …., x(p) )
Y(1) = f1 (x(1) , x(2) , …., x(p) ) x (j) → x~(j) – унифицированный показатель
Y (k) = fk (x(1) , x(2) , …., x(p) )
- значение j-показателя,
соответствующего наилучшему значению
-
связан с качеством жизни населения, монотонно возрастающая зависимость
-
частный случай общей формулы
-
связан с качеством жизни населения, монотонно убывающая зависимость
-частный
случай общей формулы
-
связан с немонотонно зависимостью
Примеры:
-
сравнительный межотраслевой, межрегиональный анализ социально-экономического развития
источник: WCY – ежегодник мировой конкурентоспособности ( 49 стран, 250 показателей)
-
оценка эффективности проведения социально-экономической политики
-
формирование социально-экономической политики, измерители уровня социальной напряженности в обществе – коэффициент фондов – 10% бедных / 10% богатых
-
социально-экономическое развитие, обладающее свойством с условием гарантированного поколения, Y – индикатор устойчивого развития страны по частным критериям, отражающий ситуацию в стране в будущем
,
x(j)
–измеряется
в одних и тех же шкалах
-
– условный и ограниченный в пространственных и временных рамках
-
– четкая прикладная направленность исследования, в рамках которой мы собираемся использовать индикаторы.
Источники: статистический ежегодник рф
12. Интегральный индикатор синтетической категории социально-экономического развития или качества жизни как свертка статистически регистрируемых социально-экономических показателей (частных критериев анализируемой синтетической категории). Какие статистически регулируемые социально-экономические показатели Вы включили бы в набор частных критериев при построении интегральных индикаторов (линейных сверток) для каждой из следующей синтетических категорий: качества населения; уровня благосостояния населения; качества социальной сферы; уровня образования населения; качества экологической ниши?
Ответ:
Один из эффективных и подходов к описанию и анализу поведения хозяйствующего субъекта (индивидуума, домашнего хозяйства, фирмы и т.д.) связан с построением соответствующей целевой функции, которая по существу является некоторой сверткой ряда частных поклей его поведения. Аналогичные задачи возникают при построении и анализе комплексных, агрегатных показателей какого-либо сложного свойства – качества населения, качества жизни, научно-производственного уровня производственной системы и т.п.
Качество жизни населения
Объект – субъекты, регионы РФ
Частные критерии
– статистические показатели ():
-
ожидаемая продолжительность жизни
-
младенческая смертность
-
характеристика естественного прироста
-
характеристики смертности (от основных причин)
-
% людей с высшим образованием в экономике
– скалярный ИИКЖ
(интегральный индикатор качества жизни)
–
мультикритериальная
схема
- ?
Способы определения:
-
-
прямая экспертная оценка
(вся ответственность на эксперте)
-
=> оценка
при наличие экспертного "обучения"
=> оценка
без "обучения"
13. Описать основные формы так называемого "обучения" как части информационного обеспечения задачи построения интегральных индикаторов (ИИ) социально-экономического развития или качества жизни населения. Каковы методы построения ИИ в условиях наличия "обучения".
Ответ:
Формы "обучения":
-
Идеальный случай. Наиболее информативный – наиболее трудный для экспертов.
Оценка каждого веса (интегрального свойства) известна.
Регрессия y
на
по МНК:
–
регрессионные
остатки
,
-
N
наихудш. качество наилучш. качество
-
Экспертная информация. Упорядоченные (по анализируемым синтетическим категориям) группы объектов.
Самая детальная информация – приписывание рангов каждому объекту.
i-ый объект => Ri=2
y:
-
– лидеры, если i-ый объект в 1 группе
-
– середняки, если i-ый объект во 2 группе
-
– аутсайдеры, если i-ый объект в 3 группе
Оценка параметров модели множественного выбора – анализ логит-моделей.
-
Парные сравнения объектов.
Самый простой способ. Не обязательно сравнивать все объекты.
могут быть заполнены
не все элементы
;
l=1,2,…,k il, jl =1,2,…,k
14. Почему 1-я главная компонента, построенная по набору частных критериев анализируемой синтетической категории, может быть хорошим решением в задаче построения интегрального индикатора этой синтетической категории в условиях отсутствия "обучения"? Описать процедуру построения 1-й главной компоненты по исходным статистическим данным.
Ответ:
z
b минимизируют ошибки прогнозов (подобраны по принципу НК)
пусть
- 1ая главная
компонента
1ая главная компонента – интегральный индикатор качества жизни
Унифицированные
исходные данные:
1 свойство 1ой совокупности – по первому признаку можно сказать о всех.
Центрированная
матрица Х:
упорядочено
по величине собственных значений
p – количество собственных значений
1ая
главная компонента:
Так как нас волнует
только
,
то можно перейти к унифицированным
компонентам
Чтобы интегральный показатель мерился по той же шкале.
Эту задачу нельзя решить с помощью 1го скалярного показателя, т.к. информативность 1ой главной компоненты измеряется долей дисперсии, которую она измеряет в общей доле дисперсии.
,
т.е. если
,
то не надо переходить к другим, т.е. то,
что построили – верно.
При
следует
строить больше 1 индикатора качества
жизни.