Многофакторный анализ и прогнозирование показателей

1) Без учета данных по Чеченской Республике.

Российский статистический ежегодник - 2009г.

Для выделения однородных регионов использовать кластерный анализ.

Решение

Для проведения классификаций методами кластерного анализа будем использовать программу статистической обработки данных Stadia 6.2. Из инструментов, предложенных данной программой, выберем кластерный анализ. Расчет матрицы (таблицы) расстояний проводится по функции евклидова расстояния.

   (1)      (2)      (3)      (4)      (5)      (6)      (7)      (8)      (9)     (10)

(  2)     3481

(  3)     3704    301,7

(  4)    492,2     3959     4187

(  5)     1452     2043     2255     1940

(  6)     3197    313,1    605,3     3670     1773

(  7)     1212     4688     4905    770,7     2650     4407

(  8)     2736    767,8    968,3     3220     1287      547     3937

(  9)    892,7     2594     2812     1381    559,4     2316     2095     1844

( 10)     1697     1810     2015     2185    246,6     1549     2890     1049    804,8

( 11)     3360    162,4    463,7     3834     1932    165,3     4570    683,3     2477

          1705

( 12)     1328     4802     5017      888     2763     4522    117,5     4050     2209

          3003     4685

( 13)     2513    969,3     1198     2993     1075    701,8     3719    251,7     1625

         847,1    858,4     3833

( 14)     3246    364,8    467,2     3732     1795    397,6     4443    514,9     2354

          1553    395,1     4555    758,2

                          К л а с т е р ы:

                 (список объектов) -> расстояние

(12,7) --> 117,5

(11,2) --> 162,4

(11,6,2) --> 165,3

(10,5) --> 246,6

(13,8) --> 251,7

(11,3,6,2) --> 301,7

(14,11,3,6,2) --> 364,8

(4,1) --> 492,2

(14,13,8,11,3,6,2) --> 514,9

(10,9,5) --> 559,4

(12,4,1,7) --> 770,7

(14,10,9,5,13,8,11,3,6,2) --> 847,1

(14,12,4,1,7,10,9,5,13,8,11,3,6,2) --> 892,7

Mожно провести следующий анализ.

В ходе классификации было получено пять объединений, то есть административно-территориальные единицы федерального округа были объединены  в пять групп. Выделение кластеров проводилось по значительным скачкам расстояний.

1)12,7-Самарская область и Пермский край;

2)11,6,2-Пензенская область и Республики Чувашская и Марий Эл.

3)13,8-Кировская и Саратовская области;

4)1,4-Республики Башкортостан и Татарстан;

5)10,9-Нижегородская и Оренбургская области;

На первых итерациях идет объединение областей и автономных округов с плавным изменением расстояния между ними.

На первом шаге кластеризации Самарская область объединилась со Чувашской республикой с расстоянием 117,5 условных единиц. Это означает, что выбранные показатели данных субъектов схожи. Затем объединяются  Пензенская область, республики Марий Эл и Чувашская.

Скачок наблюдается при объединении Кировской и Саратовской области . Расстояние между этими субъектами изменилось от 117,5 до 251,7 условных единиц. Поэтому можно выделить два отличных друг от друга кластера.

Следующий резкий скачок – при объединении Республики Башкортостан и Татарстан. Расстояния между этими кластерами изменилось до 492,2, что позволяет рассматривать их как ещё два отличных друг от друга кластера.

Затем мы можем объединить Нижегородскую и Оренбургскую области, расстояние между этими кластерами изменилось до 559,4 условных единиц.

Так, например, Чувашская республика и Самарская область отличаются высоким показателем начисления реальной зарплаты. В то же время в этих областях наблюдается низкий показатель начисления среднемесячной зарплаты.

Задание 7.

  По объёму товарооборота с 2000-2009 гг. Построить статистическую модель на основе метода колебательных процессов, определить ошибку аппроксимации. Спрогнозировать значение показателей на 2010 год. Данные приведены в таблице

Решение:

1.      Построим статистическую модель следующего вида:

Коэфициенты находим по следующим зависимостям:

Таким образом, получаем:

Модель имеет вид:

2.      Найдём ошибку аппроксимации по формуле (10):

Ошибка аппроксимация равна 5,36%.

Так как ошибка аппроксимации < 10%, то сделаем прогноз на 2010 год по полученной модели.

3.      Спрогнозируем значение показателей на 2010 год:

Вывод: Учитывая прогнозное значение на 2010 год, найденное по модели на основе метода колебательных процессов, выявлено, что показатель по объёму товарооборота вырос на 1,687.

                                      Заключение

В исследовании будущего применяется обширный и многообразный арсенал научных методов, специальных методик, логических и технических средств познания. Австрийский футуролог Эрих Янг насчитывает их около 200, и его перечень не является исчерпывающим. Однако основные методы социального прогнозирования сводятся к следующим пяти (остальные же являются их различными сочетаниями и вариациями): 1) экстраполяция; 2) историческая аналогия; 3) компьютерное моделирование; 4) сценарии будущего; 5) экспертные оценки. Каждый из этих методов предвосхищения будущего имеет свои достоинства и недостатки. Точность экстраполяции, например, резко убывает по мере продвижения в будущее, которое никак не может быть простым количественным продолжением настоящего. Весьма ограниченна применимость к предвидению будущего исторической аналогии, ибо будущее человечества никак не может в своих основных чертах свестись к повторению прошлого. Это прекрасно понимал еще Гегель, который остроумно писал: Правителям, государственным людям и народам с важностью советуют извлекать поучения из опыта истории.
Но опыт и история учат, что народы и правительства никогда ничему не научились из истории и не действовали согласно поучениям, которые можно было бы извлечь из нее. В каждую эпоху оказываются такие особые обстоятельства, каждая эпоха является настолько индивидуальным состоянием, что в эту эпоху необходимо и возможно принимать лишь такие решения, которые вытекают из самого этого состояния.
Ведущие страны рыночной экономики большое внимание уделяют эффективному функционированию таких отраслей, как образование, культура, здравоохранение, туризм и отдых, жилищно-коммунальное хозяйство, экология. Совокупность этих отраслей обычно определяется как социальная сфера. По мере развития рыночной экономики значение социальной сферы постоянно возрастает. Обоснование направлений социально-экономического прогнозирования заключается в том, что бы, с одной стороны, выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, руководствуясь реальными экономическими процессами, сформировать цели развития, а с другой способствовать выработке оптимальных планов, опираясь на составленный прогноз и оценку принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.
Актуальность данной темы заключается в том, что в стране еще не достаточно полно на практике отражаются те социальные гарантии, о которых говорит Конституция. Современные условия хозяйствования требуют максимального расширения сферы и совершенствования методов прогнозирования и планирования. Чем выше качество прогнозов и планов, тем более весомым будет их вклад в общественное развитие. Важными задачами, которые обычно ставятся перед исполнителями при прогнозировании и планировании, разработке соответствующей концепции, программы, мероприятия, является сохранение и развитие высокоэффективной структуры экономики, достаточного уровня доходов и социальной защищенности населения, поддержание имеющихся и налаживание новых многообразных экономических связей в масштабах региона, государства и с внешним миром.
Обоснование направлений социально-экономического прогнозирования заключается в том, что бы, с одной стороны, выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, руководствуясь реальными экономическими процессами, сформировать цели развития, а с другой способствовать выработке оптимальных планов, опираясь на составленный прогноз и оценку принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.
Современные условия хозяйствования требуют максимального расширения сферы и совершенствования методов прогнозирования и планирования. Чем выше качество прогнозов и планов, тем более весомым будет их вклад в общественное развитие.
Важными задачами, которые обычно ставятся перед исполнителями при прогнозировании и планировании, разработке соответствующей концепции, программы, мероприятия, является сохранение и развитие высокоэффективной структуры экономики, достаточного уровня доходов и социальной защищенности населения.
 

                   Список используемой литературы

1. Российский статистический ежегодник 2009: Стат.сб. / Росстат. – М., 2007. – 826 с.

2. Бородич С.А Эконометрика. – Минск: Новое знание, 2004. – 407 с.

3. Деркаченко В.Н., Зубков А.Ф. Методы социально-экономического прогнозирования: Учебник. – Пенза: Пенз. гос. технол. акад., 2008. – 192 с.

4. Зубков А.Ф., Деркаченко В.Н. Методология построения прогнозных моделей, кластерные технологии в социально-экономических исследованиях: Монография. – Пенза: Пенз. гос. технол. акад., 2005. – 196 с.

5. Зубков А.Ф., Деркаченко В.Н. Статистика: Учеб. пособие. – Пенза: Пенз. гос. технол. акад., 2004. – 197 с.

6. Козлов А.Ю., Шишов В.Ф. Пакет анализа MS Excel в экономико-статистических расчётах.: Учеб. пособие для вузов / Под ред.проф. В.С.Мхитаряна. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.-199с.

7. Козлов А.Ю., Мхитарян В.С, Шишов В.Ф. Статистические функции MS Excel в экономико-статистических расчётах.: Учеб. пособие для вузов/Под ред.проф. В.С.Мхитаряна.-М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.-231с.

8.  Колемаев  В.А. Эконометрика: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2007. – 160 с.: ил.

9.  Луговская Л.В.  Эконометрика в вопросах и ответах: Учеб. пособие. – М.: Проспект, 2005. – 208 с.

10. Шишов В.Ф., Колесникова С.В., Череватенко М.В. Математико-статистические таблицы: Учебное пособие. – Пенза: Пенз. гос. технол. акад., 2004. – 60 с.

11. Яковлев В.Б. Статистика. Расчеты в Microsoft Excel. – М.: КолосС, 2005. – 392 с.: ил.

12. Яновский Л.П., Буховец А.Г. Введение в эконометрику. – М.: КНОРУС, 2007. – 256 с.

13.  Курс социально-экономической статистики: Учебник / Под ред М.Г. Назарова. – М.: Омега-Л, 2007. – 984 с.: ил.

14. Статистика: Учебник / Под ред. В.С. Мхитаряна. – М.: Экономистъ, 2005.

15.  Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.: ил.

16 Экономико-математические  методы и прикладные модели: Учебное пособие для вузов / Под ред. В.В. Федосеева. – М.: ЮНИТИ, 2005. – 304 с.

17.  Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванов. – М.: ИНФРА-М, 1998. - 480 с.

- 19 -