Практика применения ИТ в статистике

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  УНИВЕРСИТЕТ

Выпускная работа по 
«Основам информационных технологий» 
11ТПЖ473

Аспирант

кафедры экономической теории

Козловская Виктория Николаевна

Руководители:

к.э.н., доцент Дрозд Николай Минович

ст. преподаватель Кожич Павел Павлович

Минск – 2010 г.

Оглавление

Список обозначений ко всей выпускной  работе

ИПЦ – индекс потребительских цен;

(Ip_ВВП) – дефлятор валового внутреннего продукта;

ИЦ_ППП – индекс цен производителей промышленной продукции;

ИЦ_СМР – индекс цен на строительно-монтажные работы;

ИЦ_СХ – индекс цен реализации продукции сельскохозяйственными предприятиями;

ИЦ_ГП – индекс тарифов на грузоперевозки;

Т_ЗП – темп роста номинальной среднемесячной заработной платы;

РО – индекс объема розничного товарооборота на душу населения;

М₀ – индекс денежного агрегата (наличные деньги);

М₁ – индекс денежного агрегата;

М₂ – индекс денежного агрегата (рублевая денежная масса);

М₃ – индекс денежного агрегата (широкая денежная масса);

(М₁-М₀) – индекс денежного агрегата (переводные рублевые депозиты);

(М₂-М₁) – индекс денежного агрегата (срочные рублевые депозиты и ценные бумаги, выпущенные банками и вне банковского оборота);

(М₃-М₂) – индекс денежного агрегата (валютные депозиты);

(И_РБ) – изменение объемов экспорта в Республику Беларусь;  

(Э_РБ) – изменение объемов импорта из Республики Беларусь;

(К_США) – средневзвешенный курс белорусского рубля к доллару США;

(ИПЦ_РБ) – индекс потребительских цен в Республике Беларусь.

Реферат на тему «Практика применения ИТ в статистике»

Введение

Все процессы жизни человеческого  общества отражаются по средствам информации. Информация - это средство общения  людей, через неё мы получаем сведения об окружающем мире и происходящих в нем процессах.

Одна из наиболее массовых разновидностей информации – экономическая, отражающая процессы производства, распределения, обмена и потребления материальных благ и услуг. Экономическая информация возникает в процессе производственно-хозяйственной деятельности и используется для управления этой деятельностью при осуществлении таких функций как планирование, учет, анализ, контроль и регулирование. Она отражает состояние производственно-хозяйственной и финансовой деятельности объекта (народного хозяйства, отрасли, объединений, предприятий) в числовом виде через систему натуральных и стоимостных показателей. Экономическая информация является предметом машинной обработки [3].

Для экономической информации характерны большие объёмы, многократное повторение циклов её получения и преобразования в установленных временных пределах, многообразие источников и потребителей, децентрализация сбора исходных данных и централизация их обработки, значительный удельный вес логических операций и др.

В условиях все возрастающих темпов развития производства и усложнения функций управления полнота, своевременность и достоверность получаемой информации оказывает большое влияние на действенность принимаемых управленческих решений.

Все это оказывает влияние на необходимость автоматизации статистической информации с целью быстрой её обработки и получения необходимой нам информации.

Весьма актуальной задачей совершенствования  функционирования статистической информационной системы является автоматизация  статистической деятельности на предприятиях и в организациях, что позволит получить необходимую статистическую информацию для их управления, а также существенно сократить затраты на подготовку исходных данных в органах статистики.

Проблема инфляции является одной  из главных как для развитых, так и для стран с переходной экономикой, в том числе и для Республики Беларусь. Переход к рыночной экономике, начавшийся в 90-е годы, сопровождался высокой инфляцией, которая для рассматриваемого периода явление в известной степени новое. По этой причине возникли принципиально новые подходы к регулированию инфляционных процессов и самому ценообразованию. Если в условиях плановой экономики основным видом были государственные цены, и практически отсутствовала инфляция, то в рыночных условиях преобладают свободные цены, устанавливаемые по договоренности продавца и покупателя.

Для примера использования современных  информационных технологий в статистике и решения экономических задач, был проведен статистический анализ развития инфляционных процессов в  Республике Беларусь.

В современных условиях актуальность исследования изменения уровня цен  весьма велика, так как, инфляционные процессы влекут за собой значительные экономические, социальные и политические последствия. Поэтому информация об уровне цен, анализ закономерностей и тенденций их развития имеет большое значение и для производителей, и для потребителей, и для общества в целом. Следовательно, уровень цен (инфляции) выступает в качестве одного из ориентиров развития экономики.

4.1 Обзор литературы

Применению ИТ в статистике посвящено множество публикаций. Невозможно представить современную статистику без использования компьютеров, громоздкие вычисления, которые ранние проводились статистами вручную запрограмированны и снабжены удобным интерфейсом лидерами являются пакет EVIEWS пакет GRATL, SPSS.

Также в качестве пакетов прикладных программ, получивших в настоящее время широкое распространение, можно назвать пакеты, связанные с подготовкой и обработкой статистических отчетов для решения регламентных задач, пакеты «Мезозавр», «SPSS», STATISTICA, DSTAT и др. для решения задач экономического анализа [3].

4.2 Методика исследования

В работе использовались  методы диалектической материалистической философии: анализ и синтез, индукция и дедукция, диалектического отрицания и другие.

В работе также используются такие статистические и эконометрические методы: - метод  группировки  и  классификации экономических процессов; -метод корреляционно-регрессионного анализа в динамических рядах.

Корреляционно-регрессионный анализ применяется для измерения связей в случаях их неполного соответствия, когда одному значению признака-фактора соответствует несколько значений признака-результата. Неполнота связей между результативным и факторными признаками возникает потому, что кроме выделенных факторов на результативный оказывают влияние и другие факторы, действующие в разных направлениях. Задача статистики заключается в том, чтобы элиминировать влияние прочих факторов, с тем, чтобы влияние исследуемого фактора было бы четко обозначено. Подобную задачу можно решить только на основе обобщения данных, т.е. используя метод группировки и классификации по совокупности качественно-однородных явлений.

Таким образом, под регрессионным анализом понимают зависимость среднего значения (математического ожидания) случайной величины (Y) от величины (Х). Величина Х при этом представляет значение факторных признаков, определяющих изменение результативного признака (Y). Если Х – одномерная величина, то такая регрессия будет называться парной, если Х – величина многомерная Х = (Х1, Х2…Хm), то регрессия множественная [8].

Как правило, регрессионному анализу предшествует анализ корреляционной зависимости переменных, который позволяет установить наличие связи между анализируемыми переменными, оценить ее тесноту и определить направление. Кроме того, в ходе корреляционного анализа происходит отбор существенных факторов, включаемых в уравнение регрессии [7].

При решении многофакторной регрессионной модели по программе STATISTICA необходимо:

представить матрицу исходных данных, в которой  в первом столбце приводятся значения признака-результата, в последующих  столбцах матрицы исходных данных приводятся значения признаков-факторов;

при решении многофакторной регрессионной  модели выдается протокол, в котором приведена следующая информация: матрица исходных данных; выдаются результаты средних значений признака-результата и признаков-факторов,  дисперсии и среднеквадратическое отклонение, коэффициенты вариации, коэффициенты эксцесса и ассиметрии, числовые значения параметров уравнения регрессии; приводятся критерии Стьюдента для оценки значимости коэффициентов регрессии, приводится матрица парных коэффициентов корреляции во всевозможных сочетаниях, значение множественного коэффициента корреляции, множественный коэффициент детерминации.

С помощью реализованных в системе STATISTICA мощных языков программирования, снабженных специальными средствами поддержки, легко создаются законченные пользовательские решения и встраиваются в различные другие приложения или вычислительные среды. Очень трудно представить себе, что кому-то могут понадобиться абсолютно все статистические процедуры и методы визуализации, имеющиеся в системе STATISTICA, однако опыт многих людей, успешно работающих с пакетом, свидетельствует о том, что возможность доступа к новым, нетрадиционным методам анализа данных помогает находить новые способы проверки рабочих гипотез и исследования данных.

4.3 Основные результаты

Инфляция является сложным многофакторным экономическим явлением, поэтому осуществление ее эффективного регулирования и планирования невозможно без проведения соответствующего анализа ее факторов. Удобным инструментом оценки количественных связей соответствующих показателей выступает эконометрическое моделирование [5].

Так, для построения эконометрической модели динамики инфляции в Республике Беларусь на основании экономико-теоретического анализа были отобраны следующие экзогенные переменные в % к предыдущему месяцу:

1) Дефлятор ВВП (IpВВП); 2) индекс цен производителей промышленной продукции (ИЦППП); 3) индекс цен на строительно-монтажные работы (ИЦСМР); 4) индекс цен реализации продукции сельскохозяйственными предприятиями (ИЦСХ); 5) индекс тарифов на грузоперевозки (ИЦГП); 6) темп роста номинальной среднемесячной заработной платы (ТЗП); 7) индекс объема розничного товарооборота на душу населения (РО); 8) индекс денежного агрегата (М0) (наличные деньги); 9) индекс денежного агрегата (М1); 10) индекс денежного агрегата (М2) (рублевая денежная масса); 11) индекс денежного агрегата (М3) (широкая денежная масса); 12) индекс денежного агрегата (М1-М0) (переводные рублевые депозиты); 13) индекс денежного агрегата (М2-М1) (срочные рублевые депозиты и ценные бумаги, выпущенные банками и вне банковского оборота); 14) индекс денежного агрегата (М3-М2) (валютные депозиты); 15) изменение объемов экспорта в Республике Беларусь (ИРБ); 16) изменение объемов импорта из Республики Беларусь (ЭРБ); 17) средневзвешенный курс белорусского рубля к доллару США, руб. (КСША) 18) индекс потребительских цен в Республике Беларусь (ИПЦРБ). Исходные данные для анализа инфляционных процессов приведены из статистического ежегодника Республики Беларусь [9].

Включение в уравнение множественной регрессии  того или иного набора факторов связано, прежде всего, с представлением о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими показателями. Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям:

1) быть количественно измеримы; 2) не  должны быть коррелированны между собой, и тем более находится в точной функциональной связи.

Если  между показателями существует высокая  корреляция, то нельзя определить их изолированное  влияние на результативный показатель, и параметры уравнения регрессии  оказываются не интерпретируемыми [10].

Несмотря  на то, что теоретически регрессионная  модель позволяет учесть любое число  факторов, практически в этом нет  необходимости. Поэтому отбор факторов обычно проводится в две стадии: на первой отбираются факторы исходя из сути проблемы;  на  второй – на основе матрицы показателей  корреляции и определения t – статистики для параметров регрессии.

Используя отобранные факторы за период с 2004 – 2009 гг., можно построить матрицу парных коэффициентов корреляции, используя при этом программу STATISTICA.

Можно выделить  группы факторов, которые  влияют на уровень инфляции, но не находятся  в тесной взаимосвязи между собой. Так, в первую группу следует отнести: дефлятор ВВП; индекс цен производителей промышленной продукции; индекс цен  реализации продукции сельскохозяйственными предприятиями; индекс потребительских цен в Республики Беларусь и индекс денежного агрегата М2 (рублевой денежной массы). Во вторую группу следует отнести следующие показатели: индекс цен на строительно-монтажные работы; индекс цен реализации продукции сельскохозяйственными предприятиями; индекс цен на грузовые перевозки; индекс потребительских цен в Республике Беларусь; индекс денежного агрегата М2 (рублевой денежной массы) и индекс (М3-М2) валютных депозитов. Третья группа показателей состоит из: индекса цен производителей промышленной продукции; индекса цен реализации продукции сельскохозяйственными предприятиями; индекса потребительских цен в Республики Беларусь и индекс денежного агрегата М2 (рублевой денежной массы). И, наконец, в четвертую группу следует отнести - дефлятор валового внутреннего продукта; индекса цен реализации продукции сельскохозяйственными предприятиями; индекс цен в Республики Беларусь; индекс денежного агрегата М2 (рублевой денежной массы) и индекс (М3-М2) валютных депозитов. Следует иметь в виду, что данная группировка, является условной.

Исходя из этого, и используя  пакет STATISTICA уравнения множественной регрессии для отобранных факторов будут иметь вид (приложение А, рисунок А. 2– А. 13):

(1)

          ^{(0,769389)        (0,000732)     (0,000000)             (0,014215)        (0,118509)       (0,578238)}

R²=0,90969,DW=0,9476

    (2)

^{(0,009881)    (0,000000)         (0,096049)         (0,013561)      (0,000002)          (0,009583)                (0,708565)}