ОЦЕНКА  ВЛИЯНИЯ  КАЧЕСТВЕННЫХ  ПОКАЗАТЕЛЕЙ  И  УЧЕТ  СЕЗОННЫХ  КОЛЕБАНИЙ  В  ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ  МОДЕЛЯХ  НА  МИКРО  И  МАКРО  УРОВНЕ

Нескородева  Татьяна  Васильевна

канд.  техн.  наук,  доцент  Донецкого  национального  университета,  Украина,  г.  Донецк

E -mail : 

Рябченко  Алексей  Александрович

студент  2  курса  Учетно-финансового  факультета  Донецкого  национального  университета,  Украина,  г.  Донецк

E-mail: 

ASSESSMENT  OF   QUALITY  INDICATORS  AND  SEASONALLY  ADJUSTED  ECONOMETRIC  MODEL  AT  THE  MICRO  AND  MACRO  LEVELS

Neskorodeva  Tatyana

candidate  of  engineering  sciences  associate  professor  of  Donetsk  National  University  Donetsk,   Ukraine,  Donetsk

Ryabchenko  Alexey

student  of  the  2-nd  course  of  the  accounting  and  financial  faculty  of  Donetsk  national  university,   Ukraine,  Donetsk

АННОТАЦИЯ

Целью  данной  работы  являлся  анализ  деятельности  экономических  субъектов  на  микро  и  макро  уровне,  при  котором  возникает  необходимость  оценки  влияния  качественных  показателей  и  сезонных  факторов  на  результирующий  показатель  с  целью  повышения  качества  принимаемых  решений.  Для  расчета  показателей  использовался  метод  наименьших  квадратов.  Результаты  анализа  на  основании  построенных  моделей  позволяют  повысить  качество  и  обоснованность  принимаемых  решений  при  управлении  анализируемыми  показателями.

ABSTRACT

The  aim  of  this  work  was  to  analyze  the  activity  of  economic  agents  at  the  micro  and  macro  level,  in  which  there  is  the  need  to  assess  the  impact  of  quality  indicators  and  seasonal  factors  on  the  resultant  figure  to  improve  the  quality  of  decisions.  For  the  calculation  of  the  indicators  used  by  the  least  squares  method.  Results  of  the  analysis  on  the  basis  of  the  constructed  models  can  improve  the  quality  and  validity  of  decisions  in  the  management  of  the  analyzed  indices.

Ключевые  слова:   индикативные  переменные;  метод  наименьших  квадратов;  прогнозирование;  качественные  показатели. 

Keywords :  indicative  variables;  least  squares  method;  forecasting;  quality  indicators.

При  анализе  деятельности  экономических  субъектов  на  микро  и  макро  уровне  возникает  необходимость  оценки  влияния  качественных  показателей  и  сезонных  факторов  на  результирующий  показатель  с  целью  повышения  качества  принимаемых  решений.  В  настоящее  время  накоплены  большие  объемы  информации  в  базах  данных,  как  на  предприятиях,  так  и  в  официальных  органах  статистики  Украины.  Этот  факт  позволяет  эффективно  использовать  для  анализа  эконометрические  модели  с  индикативными  переменными,  оценка  параметров  которых  осуществляется  методом  наименьших  квадратов  (МНК)  [1].  Для  построения  МНК  модели  адекватной  эмпирическим  данным  необходимо  выполнение  условий  Гаусса-Маркова  относительно  случайной  составляющей  модели,  кроме  того,  объем  выборки  по  анализируемым  показателям  должен  быть  больше  числа  параметров  модели  не  менее  чем  в  7  раз.  Также  для  проведения  статистических  тестов  необходимо,  чтобы  случайный  член  в  модели  имел  нормальное  распределение.  В  случае  если  эти  условия  не  выполняются  необходимо  или  откорректировать  модель  или  применить  обобщенный  МНК.  Проиллюстрируем  это  на  примерах  (на  микро  и  макро  уровне  соответственно).

Пример  1  (Построение  и  анализ  эконометрической  модели  с  индикативными  переменными  на  микроуровне).  Выбор  поставщика  техники  на  основании  анализа  надежности  работы  компьютерной  техники  трех  производителей  [3].

Компьютерный  клуб  в  течении  последних  двух  лет  закупал  технику  трех  производителей  .  Менеджер  клуба  решил  проанализировать  надежность  работы  данной  техники.  Для  этого  он  собрал  данные  о  возрасте  техники    в  месяцах  и  времени    (в  часах)  безаварийной  работы  до  последней  поломки  по  40  единицам  техники.  Менеджеру  необходимо  сформулировать  приоритеты  при  закупке  компьютерной  техники  трех  производителей,  если  единственным  критерием  является  время  ее  безаварийной  работы.

Уравнение  выборочной  регрессии,  зависимости  времени    безаварийной  работы  компьютерной  техники  от  возраста    и  фирмы  производителя  имеет  вид  [1,  с.  207]:

                  (1)

где

с  коэффициентом  детерминации  .  При  этом  все  коэффициенты  уравнения  и  модель  (1)  являются  статистически  значимыми  при  уровне    и  предпосылки  МНК  выполняются.

На  основании  модели  (1)  можно  сделать  вывод,  что  приоритеты  при  закупке  компьютерной  техники  трех  производителей  должны  быть  следующие:  в  первую  очередь  следует  покупать  технику  производителя  ,  во  вторую  —  производителя    и  в  последнюю  —  производителя  . 

Пример  2.  (Построение  и  анализ  эконометрической  модели  с  индикативными  переменными  на  макроуровне).  Анализ  динамики  среднемесячной  заработной  платы  в  Украине  по  видам  промышленной  и  экономической  деятельности.

Для  сравнительного  анализа  динамики  среднемесячной  заработной  платы  по  6-ти  основным  видам  промышленной  деятельности  (табл.  1)  на  основании  статистических  данных  по  заработной  плате  в  Украине  [2]  за  период  1995—2011  гг.  методами  корреляционно-регрессионного  анализа  была  построена  модель  многофакторной  регрессии  с  индикативными  переменными. 

Таблица  1.

Виды   промышленной  деятельности

Модель  динамики  заработной  платы  с  учетом  вида  промышленной  деятельности  примет  вид:

,  (2)

где:    —  номер  периода  (  для  1995),

Анализируя  построенную  модель  (2)  делаем  вывод,  что  ежегодно  среднемесячная  заработная  плата  за  данный  период  возрастала  в  среднем  на  185,43  грн  по  6-ти  основным  видам  промышленной  деятельности.  При  этом  самый  низкий  уровень  заработной  платы  наблюдался  в  металлургическом  производстве  (на  228,18  грн.  ниже  среднего  по  промышленности),  самый  высокий  в  добывающей  промышленности  (на  242  грн.  выше  среднего  по  промышленности).

Для  сравнительного  анализа  динамики  среднемесячной  заработной  платы  по  10-ти  основным  видам  экономической  деятельности  (табл.  2)  на  основании  статистических  данных  [2]  за  период  1995—2011  гг.  методами  корреляционно-регрессионного  анализа  была  построена  модель  многофакторной  регрессии  с  индикативными  переменными. 

Модель  динамики  заработной  платы  с  учетом  вида  экономической  деятельности  примет  вид:

,             (3)

где:    —  номер  периода  (  для  1995),

Таблица  2.

Виды  экономической  деятельности

Анализируя  построенную  модель,  делаем  вывод,  что  ежегодно  среднемесячная  заработная  плата  за  данный  период  возрастала  в  среднем  на  158,32  грн  по  10-ти  основным  видам  экономической  деятельности.  При  этом  самый  низкий  уровень  заработной  платы  наблюдался  в  сельском  хозяйстве  (на  247,84  грн.  ниже  среднего  по  экономике),  самый  высокий  в  финансовой  деятельности  (на  1030,27  грн.  выше  среднего  по  экономике).

Пример  3.  Анализ  сезонных  колебаний  финансовых  показателей.   Выявление  и  анализ  сезонных  колебаний  в  изменении  экономических  показателей  можно  выполнить  с  помощью  эконометрической  модели  с  сезонными  переменными.  Например,  модель  спроса  на  потребительские  кредиты  или  другие  финансовые  услуги,  учитывающая  сезонные  колебания  будет  иметь  вид: 

                             (4)

где

Модели  спроса  для  различных  сезонов  будут  иметь  вид:

При  этом  если  в  результате  проверки  значимости  коэффициентов  будет  сделан  вывод,  что,  например  коэффициент    статистически  незначим,  т.  е.    то  это  значит,  что  между  летними  и  осенними  сезонами  различие  в  спросе  несущественно.  Если  ,  то  отсутствует  различие  между  спросом  на  потребительские  кредиты  зимой,  весной  и  т.  д.

При  наличии  достаточного  объема  статистических  данных  и  выполнении  предпосылок  МНК  результаты  анализа  на  основании  построенных  моделей  позволят  повысить  качество  и  обоснованность  принимаемых  решений  при  управлении  анализируемыми  показателями.

Список  литературы:

1.Елисеева  И.И.  Эконометрика:  учебник  М:  «Финансы  и  статистика»,  2003.  —  344  с.

2.Офіційний  сайт  Державного  комітету  статистики  України.  —  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  http://ukrstat.gov.ua/

3.Экономико-математические  методы  и  модели:  практика  применения  в  курсовых  и  дипломных  работах:  учебное  пособие  /  В.В.  Христиановский,  Т.В.  Нескородева,  Ю.Н.  Полшков;  под  ред.  В.В.  Христиановского  –  Донецк:  ДонНУ,  2012.  —  325  с.  —  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  http://ec.donnu.edu.ua/sites/default/files/u141/hristianovskiy_v.v._neskorodeva_t.v._polshkov_yu.n._emmim_praktika_primeneniya_v_kurs._i_dipl._rabotah.pdf