Специфика экономических измерений

Специфические особенности экономических данных можно свести к 5 группам:

1. Измеряться могут только операционально определенные данные. При этом экономические измерения подвержены сильному влиянию теоретических представлений о данных величинах.

2. Неэкспериментальный характер данных и короткие ряды наблюдений, которые ставят под сомнение адекватность полученных результатов.

3. Экономические данные, как правило, являются косвенными. При этом первичные измерения зачастую не носят никакого экономического характера.

4. Изменчивость единиц измерения.

5. Остро стоит проблема влияния инструмента измерения на сам объект изучения.

6. Любые измерения содержат ошибки. Точные величины суть не более чем теоретические абстракции. Это происходит отчасти в силу случайного характера величин. Исследователи располагают выборочными значениями величин и могут лишь приблизительно судить об их истинных значениях в генеральной совокупности.

В целом экономические методы анализа:

использование системы показателей, всесторонне характеризующих хозяйственную деятельность, изучение причин изменения этих показателей, выявление и измерение взаимосвязи между ними в целях повышения социально-экономической эффективности.

 

Как и в любой науке, методы экономического анализа можно разделить на общенаучные и конкретнонаучные. К первым относятся методы, свойственные всем наукам. Они связаны с наблюдением, сравнением, детализацией, абстрагированием, моделированием, экспериментом. Также к общенаучным методам относятся анализ и синтез.

 

Качественные (эвристические) методы:

 

 функционально-стоимостной анализ (ФСА, Activity Based Costing, АВС - это технология, позволяющая оценить реальную стоимость продукта или услуги безотносительно к организационной структуре компании. Как прямые, так и косвенные расходы распределяются по продуктам и услугам в зависимости от объема ресурсов, требуемых на каждом из этапов производства. Действия, производимые на этих этапах, в контексте метода ФСА называются функциями (activities). Цель ФСА состоит в обеспечении правильного распределения средств, выделяемых на производство продукции или оказание услуг, по прямым и косвенным издержкам. Это позволяет наиболее реалистично оценивать расходы компании)

 метод построения матриц (пример - построение матрицы конкурентоспособности; матрица = математический объект, записываемый в виде прямоугольной таблицы чисел (или элементов кольца) и допускающий алгебраические операции (сложение, вычитание, умножение и др.) между ним и другими подобными объектами. Обычно матрицы представляются двумерными (прямоугольными) таблицами. Иногда рассматривают многомерные матрицы или матрицы непрямоугольной формы)

 свод-анализ

 метод элиминирования

 мозговой штурм

 метод коллективного блокнота

 деловые игры

 метод социологического тестирования анализа и контроля

 

Эвристические методы анализа представляют особые приемы сбора и обработки информации, опирающиеся на логическое обоснование и профессиональное суждение группы специалистов.

Используются прежде всего на этапе отбора данных, применяются для конвертации сложного экономико-математического языка в более адекватный и понятный.

 

Количественные (расчетные) методы:

 

 эконометрические методы (вопрос 39)

 статистические

 метод интервальной шкалы *иногда выделен отдельно*

 метод пропорциональной шкалы *иногда выделен отдельно*

 

Расчетные методы, использующие строгие правила логики, предназначены для получения числовых значений и опираются на экономико-математическое моделирование и вычислительные операции, производимые над экономическими показателями.

Среди них выделяются методы сравнения, упорядочения и моделирования.

 

 

Большая часть перечисленных расчетных методов входит в традиционный инструментарий технико-экономического анализа, детально демонстрируется на примере решения конкретных задач. Расчетные методы хорошо разработаны, вычисления в соответствии с ними включены в современное программное обеспечение.

Также существуют т.н.комплексные методы:



7. · Интерполяция (в вычислительной математике способ нахождения промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений.)

1. · Экстраполяция (в статистике — распространение установленныx в прошлом тенденций на будущий период (экстраполяция во времени применяется для перспективныx расчетов населения); распространение выборочныx данныx на другую часть совокупности, не подвергнутую наблюдению (экстраполяция в пространстве). Методы экстраполяции во многиx случаяx сxодны с методами интерполяции.)

· · Метод математического моделирования (опосредованное практическое или теоретическое исследование объекта, при котором непосредственно изучается не сам интересующий нас объект, а некоторая вспомогательная искусственная или естественная система)

 

Для решения конкретных задач применяются в сочетании и интерпретации расчетные и эвристические методы.

Начальная стадия: упорядочение тех или иных исходных данных с использованием таких методов, как

 группировка

 агрегирование

 детализация

 балансирование

 выявление слабых мест и ведущих звеньев в изучаемом объекте

 

Следующая стадия: анализ при помощи следующих методов сравнения

 структурному

 временному

 динамическому

 пространственному

 базисному

 рейтинговому

 

Для выявления связей в анализируемых явлениях и процессах применяют

 метод элиминирования

 

Стохастическое моделирование с целью выявления влияния факторов на результатный показатель осуществляется с использованием таких методов экономико-математического моделирования, как

 корреляция

 регрессия

 дисперсия и прочие приемы

 

Для прогнозного анализа, составляющего основу стратегических решений, возможно применение

 методов оценки альтернатив (целевой, балльный, экспертный, ранжирования, парного сравнения, типологии и пр.)

38. Экономические методы в комплексном регионоведении: эвристические и расчетные

1. Качественные методы экономического исследования (эвристические):

• метод построения матриц (анализ конкурентоспособности)

• метод функционально-стоимостного анализа

2. Количественные методы экономического исследования (расчетные):

• эконометрические методы:

o дисперсионный анализ

o ковариационный анализ

o корреляционный анализ

o многомерное шкалирование

3. Комплексные методы экономического исследования:

• интерполяция / экстраполяция

• математическое моделирование

 

Все аналитические методы можно разделить на две группы: расчетные и эмпирические. Расчетные методы, использующие строгие правила логики, предназначены для получения числовых значений и опираются на экономико-математическое моделирование и вычислительные операции, производимые над экономическими показателями. Среди них выделяются методы сравнения, упорядочения и моделирования.

Эвристические методы анализа представляют особые приемы сбора и обработки информации, опирающиеся на логическое обоснование и профессиональное суждение группы специалистов.

 

Качественные методы

• построение матриц

Матрица — математический объект, записываемый в виде прямоугольной таблицы чисел (или элементов кольца) и допускающий алгебраические операции (сложение, вычитание, умножение и др.) между ним и другими подобными объектами. Обычно матрицы представляются двумерными (прямоугольными) таблицами. Иногда рассматривают многомерные матрицы или матрицы непрямоугольной формы.

• Функционально-стоимостной анализ (ФСА, Activity Based Costing, АВС) - это технология, позволяющая оценить реальную стоимость продукта или услуги безотносительно к организационной структуре компании. Как прямые, так и косвенные расходы распределяются по продуктам и услугам в зависимости от объема ресурсов, требуемых на каждом из этапов производства. Действия, производимые на этих этапах, в контексте метода ФСА называются функциями (activities).

Цель ФСА состоит в обеспечении правильного распределения средств, выделяемых на производство продукции или оказание услуг, по прямым и косвенным издержкам. Это позволяет наиболее реалистично оценивать расходы компании.

Эконометрические методы (по Диденко):

• Шкалирование – процесс создания последовательного ряда чисел или других символов, на котором располагаются характеристики измеряемых объектов или процессов.

 

• Дисперсионный и ковариационный анализ – метод изучения различий между выборочными средними для двух или нескольких выборок.

 

• Корреляционный анализ – один из методов статистического анализа взаимозависимости нескольких признаков.

 

• Регрессионный анализ – оценка величины случайной переменной через определение значений фиксированных/заданных/неслучайных переменных, влияющих на искомую

• Анализ временных рядов – изучение объекта (данных по объекту) во временной динамике. Выявление на временной основе закономерностей изменения/развития объекта исследования.

• Дискриминантный анализ – классификация в соответствии с определенным критерием.

• Факторный анализ – на основе сравнения переменных проводятся попытки выявить третью переменную, т.е. фактор влияющий на взаимоотношение 1. и 2. переменной.

• Кластерный анализ – Классификация переменных относительно какого-либо характерного признака для конкретного кластера (сегмента)

 

 

Комплексные методы

• Интерполяция -- в вычислительной математике способ нахождения промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений.

• Экстраполяция (от экстра… и лат. polio — приглаживаю, выправляю, изменяю) в статистике — распространение установленныx в прошлом тенденций на будущий период (экстраполяция во времени применяется для перспективныx расчетов населения); распространение выборочныx данныx на другую часть совокупности, не подвергнутую наблюдению (экстраполяция в пространстве). Методы экстраполяции во многиx случаяx сxодны с методами интерполяции.

• Метод математического моделирования

Определение модели по А. А. Ляпунову: Моделирование — это опосредованное практическое или теоретическое исследование объекта, при котором непосредственно изучается не сам интересующий нас объект, а некоторая вспомогательная искусственная или естественная система (модель):

1. находящаяся в некотором объективном соответствии с познаваемым объектом;

2. способная замещать его в определенных отношениях;

3. дающая при её исследовании, в конечном счете, информацию о самом моделируемом объекте.

39. Пределы применимости эконометрических методов в региональном исследовании.

Эконометрические методы:

А. Дисперсионный анализ - для анализа результатов наблюдений зависящих от различных одновременно действующих факторов. Применяется когда количественная оценка эффективности затруднена.

В плане регионоведения: к примеру, можно выяснить действительно ли страны с разным уровнем показателя GEM (gender empowerment measure – представительство женщин в органах власти) различаются уровнем ВВП на душу населения.

Б. Ковариационный анализ – тесно связанный с дисперсионным анализом статистический метод, в к-ром зависимая переменная статистически корректируется на основе связанной с ней дополнительной информ., с тем чтобы устранить вносимую извне изменчивость и т. о. повысить эффективность анализа.В.

Корреляционный анализ – изучение взаимосвязей между различными переменными, выявление связи и оценка тесноты этой связи.В регионоведении может применяться для самого широкого спектра исследований, к примеру, нахождение взаимозависимости между показателями стран региона: ВВП на одного рабюотающего, удельный вес заработной платы в ВВП и т.д.

Г. Регрессионный анализ – используется после того, как с помощью корреляционного анализа выявлено наличие статистически значимых связей между переменными и оценена степень их тесноты. Здесь применяются мудреные экономические формулы, черт рога сломает, короче вряд ли истинные регионоведы в это въедут. =) В плане регионоведения: тупо следующий этап статистико-математического систематизирования данных.

Д. Анализ временных рядов – изучение объекта (данных по объекту) во временной динамике. Выявление на временной основе закономерностей изменения/развития объекта исследования. Пример: т. Больших циклов, да и всех остальных циклов тоже. Цели анализа: выявление тренда, т.е. в каком направлении движется изучаемое явление; выявление причины вариации, выявление зависимости показателей, характеризующих явление от факторов влияющих на вариацию этого явления. В плане регионоведения это, прежде всего, теория больших циклов Кондратьева. Т.е. изучение экономической динамики страны/региона во времени основываясь на продолжительности циклов, тем самым появляется возможность сделать краткосрочные и долгосрочные прогнозы.

Е. Дискриминантный анализ – классификация в соответствии с определенным критерием. В плане регионоведения: к примеру, с помощью дискриминантного анализа можно провести классификацию стран мира по уровню технологического развития. Введем три переменные: экспорт высокотехнологичных товаров более 25% - высоко технологически развитые страны, от 10 до 25 – технологически развитые, меньше 10 – технологически неразвитые. С помощью этого метода можно выявлять и систематизировать любые значимые различия между странами. Ж. Факторный анализ – Совокупность методов для сокращения числа переменных или их обощения. Используется прежде всего для определения основных факторов объясняющих связи в перечне показателей. Применение в регионоведение: экономическое развитие стран определяется набором показателей. Эти показатели подвергаются факторному анализу для расчета основных факторов развития. Также примером может служить исследование «латентных факторов, влияющих на развитие экономики страны», или определение основных факторов объясняющих связи в перечне показателей экономического развития страны.

З. Кластерный анализ – Классификация переменных относительно какого-либо характерного признака для конкретного кластера (сегмента) Другими словами, это совокупность методов применяемая для классификации объектов или событий в однородные группы, называемые кластерами. Кластерный анализ также называют классификационным анализом или численной таксономией.

Кластерный анализ может успешно применяться в региональных исследованиях. Классическми примерами применения кластерного анализа в региональных исследованиях являются всевозможные классификации стран по кластерам в зависимости от определенных исходных параметров, как, например, классификация стран по показателям развития и факторам, влияющим на развитие, классификация стран по показателям предпринимательской сферы.

И. Многомерное шкалирование – изучение переменных, отталкиваясь от их графического изображения на установленных шкалах. Эти геометрические изображения называются пространственными картами.

Цель многомерного шкалирования – выявление структуры исследуемого множества объектов. Под этим понимается выделение набора основных факторов, по которым различаются эти факторы и описание каждого их объектов в терминах этих факторов.

Положительные стороны: получение объективной, логичной картины в случае возможности обоснованного переноса объективной и субъективной информации на графические шкалы, что не всегда возможно.

Отрицательные стороны: результат в значительной мере зависит от вида шкал и проблемы выбора масштаба, в результате чего возникает неоднородность измерения исходных данных и как следствие неточности результатов / выводов.

Примером применения метода многомерного шкалирования может служить исследование фондовых бирж региона (скажем Европы) посредством данного метода. В этом случае собирается необходимая информация о фондовых биржах и показателях их деятельности, преобразовывается и стандартизируется для дальнейшего перенесения на шкалы, производится нахождение различий между биржами с помощью т.н. «евклидова расстояния» (хз что это), определение геометрической размерности шкал, собственно шкалирование, а затем интерпретация полученных результатов и графическое представление фондовых бирж относительно друг друга. В результате – наглядная понятная картинка/график.

 

Таким образом, пределом применения эконометрических методов является наличие информации, как объективной (числовой, статистической), так и субъективной (речи, высказывания, личные интерпретации) которую возможно конвертировать в те методологические единицы, которые применяются в эконометрических методах. В регионоведении данные методы наилучшим образом подходят для выявления статистически и логически обоснованных закономерностей экономического и социального развития региона, общества, государства, где исходными данными преимущественно служат объективные статико-экономические числовые показатели.