Разработка и испытание интерактивных статистических методов выявления социально-экономических зависимостей тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Ыунапуу, Энн Хельге-Тхеодорович
- Место защиты
- Таллин
- Год
- 1984
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.13
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Ыунапуу, Энн Хельге-Тхеодорович
ВВЕДЕНИЕ.
1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ СОЩШГШО-ЭКОНОМИ-ЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ.
1.1. Статистическое исследование зависимостей как элемент системы комплексного статистического анализа
1.2. Основные подходы в выборе вида исследуемых зависимостей
1.3. Проблема стабильности в задачах исследования зависимостей.
1.4. Общая характеристика поставленных в работе задач и решений.
Выводы
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ
2.1. Метод выявления зависимостей, базирующийся на линеаризующих преобразованиях.
2.1.1. Общая характеристика метода.
2.1.2. Автоматический метод поиска линеаризующих преобразований.
2.2. Алгоритмы оценки регрессионных моделей с неизвестными точками структурного изменения.
2.2.1. Характеристика задачи.
2.2.2. Комбинаторный алгоритм, базирующийся на динамическом программировании
2.2.3. Эвристический алгоритм.
2.3. Методы оценки моделей с изменяющимися во времени параметрами.
2.3.1. Метод оценки динамической производственной функции Кобба-Дутласа
2.3.2. Адаптивный метод оценки моделей с изменяющимися во времени параметрами.
2.4. Пакет программ СТАТОС для анализа социально-экономических зависимостей
2.4.1. Общая архитектура и принципы функционирования пакета.
2.4.2. Использование системы управления баз шли данных в пакете.
2.5. Испытание алгоритмов методом Монте-Карло.
Выводы.
3. ТЕХНОЛОГИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ПАКЕТА СТАТОС ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ.
3.1. Выявление зависимостей при помощи разработанного пакета.
3.1.1. Предмодельный этап анализа
3.1.2. Этап выявления модели зависимости
3.2. Выявление зависимостей при моделировании развития экономики республики (на примере Эстонской ССР)
3.2.1. Проблемы построения производственных функций как основного аппарата моделирования
3.2.2. Кусочная аппроксимация кривых рождаемости и смертности.
3.3. Применение пакета программ СТАТОС для исследования взаимоотношений показателей качества воды в малых равнинных реках (на примере Эстонской ССР) .,,.
Выводы.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка и испытание интерактивных статистических методов выявления социально-экономических зависимостей"
В одиннадцатой пятилетке в еще большей мере повысится роль науки в решении экономических и социальных задач советского общества. Наряду с разработкой теоретических проблем большое внимание уделяется решению практических задач, -На это было обращено внимание на ШТ съезде КПСС ( [1] стр. 20-24). Выдвинутые ХШ съездом КПСС задачи обеспечения дальнейшего экономического прогресса общества на основе ускорения научно-технического прогресса, интенсификации общественного производства, повышения его эффективности требуют совершенствования экономико-математических моделей планирования и прогнозирования. В частности, большое значение с точки зрения научно-прикладной актуальности приобретают статистические методы изучения количественных закономерностей, наблюдаемых в экономической жизни.
Несмотря на то, что методы и методология статистического анализа взаимосвязей между социально-экономическими явлениями разработаны достаточно хорошо и нередко успешно используются в научных и практических работах, в этой области имеется ряд проблем, которые пока еще не получили радикального решения.
Социально-экономические явления и взаимосвязи между ними отличаются динамичностью. Объясняется это особой природой социально-экономических процессов и явлений, в центре которых находится человек, активно воздействующий на окружающий мир. Динамичность социально-экономических явлений выражается не только в постоянном изменении их объема и уровня в непрерывном процессе развития, но и в изменении самого характера взаимосвязей между явлениями. В этом и состоит принципиальное отличие социально-экономических взаимосвязей от взаимосвязей явлений, исследуемых в технических науках. Этим обуславливается и целый ряд трудностей, возникающих при применении методов корреляционного и регрессионного анализа, где для моделирования взаимосвязей такого рода используются классические модели с постоянной структурой.^
Успешное применение методов статистики для анализа социально-экономических явлений зависит не только от наличия адекватных методов моделирования, но и от решения вопросов их реализации на ЭВМ, а также от того, насколько совершенна технология использования соответствующих разработок. : Квалифицированная реализация методов на ЭВМ при этом приобретает все большую важность, поскольку ЭВМ в настоящее время используется не только как быстрый вычислитель, но и как активный ассистент человека.
Объективная необходимость создания адекватных методов для моделирования динамических взаимосвязей привела к создауЛ
1 Структуру экономико-статистической модели определяют набор входных и выходных переменных, вид взаимосвязи между переменными и параметры модели. нию методов оценки математико-статистических моделей с переменной структурой. В этом направлении существенный вклад внесли работы Е.М.Левицкого, Б.Б.Розина и М.А.Ягольницера, Д.Пуарье и др. Но следует отметить, что эти методы до настоящего времени не получили необходимого развития. Недостаточность теоретической и практической проработки вопросов моделирования динамических социально-экономических взаимосвязей с использованием моделей с переменной структурой и современной вычислительной техники определяет актуальность темы диссертации.
Основной целью работы является исследование и разработка интерактивных статистических методов изучения и прогнозирования социально-экономических процессов на основе динамических рядов. При этом главное внимание уделяется случаю, когда в исследуемом процессе происходят структурные изменения. Разработанные методы реализуются в виде пакета программ для ЭВМ ЕС, включающего комплекс средств для интерактивного анализа данных. Основные положения настоящей работы применимы в следующих направлениях:
1) для практического проведения прогнозного анализа реальных динамических социально-экономических процессов;
2) для решения ряда задач, возникающих при комплексном моделировании развития региона.
Для достижения основной цели были поставлены и решены следующие задачи:
I. Выработка методики для выявления вида зависимости между параш показателей.
2. Разработка методов оценки моделей с изменяющимися во времени параметрами.
3. Выработка методов оценки регрессионных моделей с неизвестными точками структурных изменений.
4. Испытание предложенных алгоритмов методом Монте
Карло.
5. Разработка архитектуры пакета программ для выявления социально-экономических зависимостей.
6. Реализация выработанных методов в виде гибкого и удобного для использования пакета программ для ЭВМ ЕС.
7. Использование предложенных алгоритмов для решения практических задач.
Решение перечисленных задач выносится автором на защиту.
Объектом исследования в данной работе служит моделирование динамических социально-экономических процессов на основе данных временных рядов. Изучаются проблемы выбора вида регрессионных зависимостей и моделирования структурных изменений, происходящих в изучаемом процессе.
На конкретной экономической информации по Эстонской ССР в диссертации построена и исследована народнохозяйственная производственная функция, характеризующая зависимость между основными производственными фондами, численностью занятых в материальном производстве и произведенным национальным доходом. Кроме того изучены кривые рождаемости и смертности, исследованы взаимоотношения показателей качества води в малых равнинных реках республики.
Методологическую основу исследования составляют положения марксистско-ленинской экономической теории, решений партии и правительства по вопросам совершенствования хозяйственного механизма системы народнопроизводственного планирования.
Методы исследования« применяемые в настоящей работе основываются на трудах советских экономистов [28, 69, 80, 66, 92 ], а также советских и зарубежных авторов в области статистического моделирования экономических и демографических процессов [2, 8, II, 16, 17, 29, 31, 43, 60, 85, 129] , имитационного моделирования [33, 34, 57] , теории вероятностей и математической статистики [31, 37, 45, 65, 115, 123, 126 ] , методов классификации [з, 105, 123] , методов оптимизации [l3, 55, 62, 81] , теории программирования и банков данных [9, 35, 36, 48, 59, 77, 82] . Более тесно настоящая работа связана с направлением, основы которого разработаны С.А.Айвазяном, И.С.Енюковым и Л.Д.Мешалкиным 5].
Научная новизна работы заключается в том, что на основе проведенного анализа существующих методов и в результате систематизации и обобщения коллективного опыта проведения статистического анализа данных разработаны новые алгоритмы анализа социально-экономических зависимостей. Конкретно это выражается в следующем:
1) на основе обобщения опыта применения линеаризующих преобразований Бокса-Кокса и Тыши разработана методика выявления вида зависимости между параш показателей;
2) для оценки моделей с неизвестными точками структурного изменения (проблема кусочно-нелинейной аппроксимации кривых) разработаны два алгоритма - комбинированный, базирующийся на динамическом программировании, и эвристический, Особенность постановки задачи состоит в том, что кроме поиска точек структурного изменения проводится поиск вида аппроксимирующей кривой;
3) на основе анализа моделей с изменяющимися во времени параметрами предложена модификация, в которой изменения параметров характеризуются явными функциями. Разработана ж обоснована процедура поэтапной идентификации названной модели. Разработана методика для оценки динамической производственной функции Кобба-Дугласа;
4) разработан пакет программ СТАТОС для ЭВМ ЕС, Новизна реализации заключается в многоуровневой архитектуре пакета и в использовании в пакете системы управления базами данных. Это позволяет заметно расширить по сравнению с существующими пакетами возможности комплексного статистического анализа социально-экономических зависимостей;
5) созданы имитационные машинные алгоритмы и методика для испытания разработанных в диссертации алгоритмов по методу Монте-Карло;
6) предложенные в работе методы применены для анализа соответствующих данных по Эстонской ССР.
Практическое значение работы подтверждается тем, что разработанные в рамках данной диссертации методы реализованы автором в виде пакета программ для ЭВМ типа ЕС и нашли применение для решения ряда практических задач. Реализация комплекса средств для интерактивного анализа социально-экокомических данных (пакет программ СТАТОС) проводилась в русле научного направления, развиваемого в соответствии с планом важнейших научных исследований по естественным и общественным наукам на 1981-1985 годы АН СССР, ГКНГ и Госплана теш № 4.2.2,6.3 "Вычислительные системы, применяемые для проведения экономических и социально-экономических исследований".
Основные положения диссертации опубликованы автором в четырнадцати научных работах [б, 10, 23, 24, 25, 44, 54, 56, 86, 87, 88, 89, 90, 91] общим объемом 3,5 печатных листа.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на Всесоюзной научной конференции "Автоматизированные системы управления" (Тбилиси, 1976), на Всесоюзной научной конференции "Основные направления повышения эффективности и качества создания и функционирования АСУ ВШ" (Таллин, 1977); на Всесоюзном семинаре по методам синтеза модульных систем обработки данных (Москва, Звенигород,1981); на П Всесоюзной научной конференции "Системное моделирование социально-экономических процессов" (Таллин, 1983), а также на республиканских научных конференциях и семинарах.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы (129 наименовании) и 7 приложений. Текст диссертации изложен на 148 страницах.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Ыунапуу, Энн Хельге-Тхеодорович
Выводы
1. В данной главе рассмотрены вопросы применения разработанных в диссертации методов. Выработана общая методика использования разработанного пакета для анализа социально-экономических зависимостей. Приводятся результаты применения разработанных методов для анализа конкретных задач.
2. Ориентация методики использования пакета на применение базы данных придает исследованию новое качество. Заметно облегчается реализация цикла научного познания: постановка проблемы - выдвигание гипотезы - проверка гипотезы на данных.
3. В результате анализа экономики Эстонской ССР посредством динамической производственной функции Кобба - Дугласа выяснилось, что в экономике республики в начале семидесятых годов произошел структурный сдвиг, который характеризуется стабилизацией отраслевой структуры производства и роста населения.
4. Анализ кривых смертности мужчин и женщин выделил пять основных групп (младенческого»детского, юношеского, зрелого и старческого возраста), каждая из которых т.теет свою структуру и аппроксимируется своей кривой.
5. В результате исследования взаимоотношений показателей качества воды в малых равнинных реках Эстонской ССР выявлены самые информативные показатели и их взаимосвязи. В дальнейшем это позволит контролировать качество воды измерением существенно меньшего количества показателей.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящей диссертации проведен анализ методов изучения социально-экономических зависимостей. Определены место и роль методов исследования зависимостей между показателями в комплексном статистическом анализе. Затронуты вопросы программной реализации методов статистического анализа. Предложены новые методы для решения задач изучения социально-экономических зависимостей. Большое внимание уделено имитационному испытанию предлагаемых алгоритмов и их применению для анализа реальных данных.
Теоретические и практические результаты диссертационного исследования сводятся к следующему:
1. В диссертации проведен анализ методов изучения социально-экономических зависимостей. Показано, что особенности социально-экономических процессов затрудняют непосредственное применение традиционных методов математической статистики для исследования зависимостей между социально-экономическими показателями. Поскольку главной особенностью социально-экономических процессов является их динамичность, то модели с переменной структурой является адекватным средством их моделирования.
2. Разработаны новые методы для моделирования социально-экономических зависимостей, в частности:
- методика выявления вида зависимости между парами показателей;
- методы для оценки моделей с неизвестными точками структурного изменения. Предложены два алгоритма - комбинированный, базирующийся на динамическом программировании, и эвристический;
- обобщенная модификация моделей с измешшцимися во времени параметрами, в которой изменения параметров характеризуются явными функциями. Предложена процедура поэтапной идентификации названной модели;
- методика оценки динамической производственной функции Кобба-Дугласа.
3. Предложенные в диссертации методы реализованы в виде пакета программ СТАТОС для ЭВМ ЕС. Многоуровневая архитектура пакета программ, наличие в пакете системы управления базами данных и соответствующих средств для ввода, корректировки и манипулирования данными, а также удобный язык общения с пакетом позволяют в известной мере компенсировать для пользователя техническую сложность реализации методов.
4. Разработанная в рамках диссертации методика поиска линеаризующих преобразований испытана методом Монте-Карло. Испытания продемонстрировали хорошие качества созданной процедуры и позволили получить информацию для принятия решений при выборе среди альтернативных вариантов реализации.
5. Разработана общая технологическая схема применения пакета программ СТАТОС для анализа социально-экономических зависимостей.
6. На основе данных ЭССР проведен анализ нескольких социально-экономических зависимостей. По результатам анализа можно утверждать, что предлагаемые в диссертации модели адекватно отражают реальность и могут быть применены для решения практических задач.
На основе практического анализа реальных экономических задач были сделаны следующие выводы.
1. Разработанные в диссертации методы выявления социально-экономических зависимостей полностью отвечают экономическому содержанию рассмотренных задач.
2. Проведенные исследования показывают, что обобщенная модификация моделей с изменяющимися во времени параметрами, где изменения последних характеризуется явными функциями, является эффективной и целесообразной. Такая модификация позволяет учитывать и измерять новые важные аспекты динамической структуры социально-экономических показателей, что невозможно при традиционных подходах.
3. При программной реализации математико-статистических методов на ЭВМ прежде всего необходимо учитывать удобство их использования. В пакете программ СТАТОС, который является результатом диссертации, это достигается за счет использования системы управления базами данных и соответствующих средств для ввода, корректировки и манипулирования данными, простого и удобного языка общения с пакетом и методов визуализации результатов обработки.
В целом молено сказать, что разработанные в диссертации методы значительно расширяют возможности содержательного анализа социально-экономических процессов по сравнению с традиционными методами. Становится возможным выявление и учет структурных изменений в развитии изучаемого процесса, что позволяет анализировать совокупности неоднородных данных.
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Ыунапуу, Энн Хельге-Тхеодорович, Таллин
1. Основные направления экономического и социального развития СССР на 1.8I-I985 годы и на период до 1990 года, 2 марта 198I г. - К.: Политиздат, 1981. - 95 с.
2. Дцирим И.Г., Янов Я.А. Система моделей регионального прогнозирования. М.: Экономика, 1977. - 176 с.
3. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.Б. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. - 240 с.
4. Амбразене л.II. Количественные взаимоотношения микроорганизмов и их использование для оценки загрязненности речных вод. Журнал общей биологии, 1976, Т. ХХХУД, № 3, с. 416-426.
5. Басалаева H.A. Моделирование демографических процессов и трудовых ресурсов. IL: Наука, 1978. - 87 с.
6. Берестовая С.Н., Перевозчикова ОЛ., Романов В.М., Ющенко ЕЛ. Конструирование систем программирования обработки данных. /Под общей редакцией Ющенко ЕЛ. М.: Статистика, 1979. - 269 с.
7. Болч Б.У., Хуань К.Д. Многомерные статистические методы для экономики. Пер. с английского. М.: Статистика, 1979. - 317 с.
8. Борисевич В.Ф., Варапай П.Б., Ковалевич Э.В. Система разделения времени ЕС ЭВМ. Финансы и статистика, 1982. -239 с.
9. Браверман Э.М. Математические модели планирования и уравнения в экономических системах. М.: Наука, 1976. - 368 с.
10. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. - 447 с.
11. Вальнер Х.А., Саава А.Э. 0 надежности прогнозов сбросных вод и санитарного состояния водоемов. В кн.: Сб. докл. по методу прогнозирования качества воды водоемов при спуске в них сточных вод. СЭВ. М., 1976, с. 190-198.
12. Венецкий И.Г. Математические методы в демографии. М.: Статистика, 1971. - 296 с.
13. Венецкий И.Г. Вероятностные методы в демографии. М.: Финансы и статистика, 1981. - 224 с.
14. Всесоюзная школа "Программно-алгоритмическое обеспечение прикладного многомерного статистического анализа". (18-28сентября 1979 г.) Тез. докл. /Академия наук СССР. Вычислительный центр Госплана Армянской ССР, Ереван,'1979. 326 с.
15. Всесоюзный семинар по методике синтеза модульных систем обработки данных. (1-3 июня 1981 г.): Тез. докл. /Национальный комитет по автоматизации проектирования систем управления. Ордена Ленина Институт проблем управления, Звенигород, 1981. 24 с.
16. Выханду Л.К. Об исследовании многопризнаковых биологических схем. Применение математических методов в биологии, Л.: Изд. ЛГУ, 1964, с. 19-21.
17. Выханду Л.К., Лучковский Т.Ф., Тепанди Я.Я. Система хранения и обработки дискретной информации (СХОДИ). Труды Таллинского политехнического института, 1978, № 482, с. 49-59.
18. Выханду Л.К., Лучковский Т.Ф., Микли Т.И., Тепанди Я.Я. Система хранения и обработки дискретной информации. Управляющие системы и машины, 1981, № I, с. 99-102.
19. Выханду Л.К., Ыунапуу Э.Х.-Т. Обработка социально-экономических показателей в диалоговом режиме. Труды Таллинского политехнического института, 1980, № 482, с. 113-120.
20. Выханду Л.К., Ыунапуу Э.Х.-Т. Графические методы обработки социально-экономических показателей. Труды Таллинского политехнического института, 1981, № 511, с. 101-110.
21. Выханду Л.К., Ыунапуу Э.Х.-Т. Опыт применения робастных методов при реализации пакета программ статистического анализа. В кн.: Математическая статистика и ее приложения. Выпуск IX - Томск: Изд. Томского университета, 1983, с. 4851.
22. Гельфанд P.E., Торф И.С. Метод программного определения эмпирических формул. Известия ВНИИГ им. Б.Е.Веденеева.
23. Сборник научных трудов, 1979, т. 129, с. 96-100.
24. Головач A.B., Ерина A.M., Трофимов Б.II. Критерии математической статистики в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1973. - 136 с.
25. Дадаян B.C. Экономические законы социализма и оптимальные решения. М.: Мысль, 1970. - 328 с.
26. Джонстон Дж. Эконометрические методы. Перевод с английского. М.: Статистика, 1980. - 444 с.
27. Ершов A.A. Стабильные методы оценки параметров (Обзор). -Автоматика и телемеханика, 1978, № 8, с. 66-100.
28. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. Перевод с английского. М.: Статистика, 1980. - 438 с.
29. Кархин Г.И., Чесноков A.C. 0'методологии измерения структурных сдвигов. Экономика и математические методы, 1983, том XIX, вып. 2, с. 251-258.
30. Клейнен Дк. Статистические методы в имитационном моделировании. Выпуск I. М.: Статистика, 1978. - 222 с.
31. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Выпуск 2. №.: Статистика, 1978. - 336 с.
32. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т. I. Основные алгоритмы. Пер. с английского. К.: Мир, 1977. - 735 с.
33. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 2. Долучис-ленные алгоритмы. Пер. с английского. М.: Мир, 1977. -724 с.
34. Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероятностей. -2-ое изд. М.: Наука, 1974. - 119 с.
35. Крахт В.А., Выханду Л.К., Ыунапуу Э.Х.-Т. и др. Базовая система для создания АИС ВШ Эстонской ССР. М.: Отдел научной информации, 1976. - 32 с.
36. Лааст-Лаас Ю.Г. 0 проектировании логической структуры баз данных экономического анализа. Труды Таллинского политехнического института, 1980, № 482, с. 63-80.
37. Лааст-Лаас Ю.Г. Проблема мифологического проектирования структур данных для комплекса управленческих задач. -Труды Таллинского политехнического института, 1981, № Ы1, с. 3-14.
38. Левицкий S.M. Адаптивные экономические модели. Новосибирск: Наука, 1981. - 222 с.
39. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М-: Статистика, 1979. - 2Ь4 с.
40. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. Выпуск I. Перевод с французского. М.: Статистика, 1975. - 423 с.
41. Мартин йк. Организация баз данных в вычислительных системах. Пер. с английского. М.: Мир, 1978. - 617 с.
42. Математическое обеспечение ЕС ЭВМ. Минск: изд. Института математики АН БССР, вып. 2, 1973.
43. Математическое обеспечение ЕС ЭВМ. Минск: изд. Института математики АН БССР, вып. 10, 1976.
44. Математическое обеспечение ЕС ЭВМ. Минск: изд. Института математики АН БССР, вып. 14, 1977. - 329 с.
45. Математическое обеспечение ЕС ЭВМ. Минск: изд. Института математики АН БССР, вып. 16, 1978.
46. Математическое обеспечение ЕС ЭВМ. Пакет прикладных программ по статистической обработке биомедицинской информации. Минск: изд. Института математики АН БССР, вып. 25, ч. I, 1980. - 202 с.
47. Микли Т.И., Симанова Х.Ф., ь1унапуу Э.Х.-Т. Ввод данных в информационный банк и язык генератора ввода иерархических данных в ЭВМ "Минск-32". Труды Таллинского политехнического института, 1975, № 38b, с. 3-9.
48. Моисеев H.H., Иванилов Ю.Н., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978. - 352 с.
49. Мучник И.Б., Ыунапуу Э.Х.-Т. Проблемы оценки параметров производственных функций по данным рядов динамики. Труды Таллинского политехнического института, 1981, № 506, с. 69-94.
50. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975. - 500 с.
51. ОТЭКС: обработка таблиц экспериментальных данных. Пакет прикладных программ (версия 2.1). Обзор. Новосибирск, 1978.59