Методология статистического анализа и прогнозирования развития промышленности Российской Федерации

• Автор: Дуброва, Татьяна Абрамовна
• Шифр специальности: 08.00.12
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 320 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
ГЛАВА 1. Комплексный статистический анализ структурных сдвигов в промышленном производстве Российской Федерации.
1.1. Проблемы развития промышленного производства и анализ его динамики в отраслевом разрезе
1.2. Экономикостатистический анализ структурных изменений в промышленном производстве с использованием порядковой шкалы.
1.3. Исследование структурных сдвигов в промышленном производстве с использованием шкалы отношений.
ГЛАВА 2. Экономикостатистический анализ состояния и основных тенденций развития российской промышленности.
2.1. Исследование современных тенденций развития промышленности и ее отраслевая сегментация
2.2. Производственный аппарат промышленности России основные характеристики и перспективы использования.

2.3. Экономикостатистический анализ инвестиционных процессов в промышленности.

ГЛАВА 3. Методологические основы создания системы прогнозной информации о деятельности промышленного комплекса российской экономики
3.1. Общая концепция построения и реализации системы прогнозной информации о развитии промышленности Российской Федерации.
3.2. Современные направления в развитии передовых информационных технологий храпения и аналитической обработки статистических данных
3.3. Исследование основных классов систем интеллектуального анализа данных и место в них статистических систем обработки информации
ГЛАВА 4. Совершенствование методологии статистического анализа динамики и прогнозирования производства важнейших видов промышленной продукции
4.1. Аналитический обзор современных статистических методов прогнозирования.
4.2. Разработка методологических подходов к прогнозированию производства важнейших видов промышленной продукции на примере продукции топливноэнергетических отраслей.
4.3. Разработка модели прогнозирования годовых уровней производства на основе комбинирования частных прогнозов
ГЛАВА 5. Развитие и использование многомерных статистических методов для анализа деятельности промышленных предприятий
5.1. Совершенствование методологии предварительной обработки исходных данных.
5.2. Многомерная классификация крупнейших предприятий электроэнергетики.
5.3. Разработка методологических принципов построения временной факторной модели деятельности крупнейших предприятий электроэнергетики.
Заключение.
Список литературы


Применение порядковой шкалы позволяет осуществить градацию значений признака, однако при этом не учитывается величина различий между ними, поскольку практический интерес представляет не само числовое значение признака, а лишь порядковый номер его места ранг. Таблица 1. Вес интервальные переменные, которые имеют абсолютную нулевую точку, относятся к шкале отношений. Как правило, переменные, относящиеся к интервальной шкале, имеют и шкалу отношений. Для исследования изменений в промышленном производстве с использованием порядковой шкалы было проведено ранжирование отраслей в зависимости от их вклада в общепромышленное производство за период с по г. Ранги возрастают в порядке уменьшения доли отрасли в суммарном объеме производства. Структура производства анализировалась как в фактически действовавших ценах, так и в сопоставимых ценах г. Значения объемов производства в фактически действующих ценах формируются под воздействием двух факторов изменения цен и изменения объемов продукции в физическом исчислении. Поэтому переход к сопоставимым ценам позволяет элиминировать влияние ценового фактора, что позволяет более глубоко исследовать динамику производства, оцепить его реальный рост или спад. Пересчет в сопоставимые цены осуществлялся на основе использования общепромышленных и отраслевых индексов производства. Для исследования тесноты взаимосвязи между рейтингами отраслей по их вкладу в общепромышленное производство в сопоставимых и фактически действовавших ценах были рассчитаны значения коэффициента ранговой корреляции Спирмена табл. Анализ показал, что все коэффициенты являются значимыми при а 0,, а ослабление связи между рейтингами наблюдалось в начале х годов, что в большой степени было вызвано либерализацией цен, а также в кризисном г. Очевидно, что происходящие межотраслевые сдвиги могут приводить к увеличению или уменьшению доли отрасли, сопровождающемуся как изменением ее ранга, так и его постоянством. Например, доля машиностроения и металлообработки в г. В то же время доля легкой промышленности снизилась менее чем на , но ранг отрасли существенно изменился с третьего места отрасль переместилась на последнее десятое место. Таблица 1. В гг. В дальнейшем за период до г. Электроэнергетика и топливная промышленность, начиная уже с г. В гг. Устойчивым выглядело положение пищевой промышленности, вернувшейся в гг. При исследовании структуры промышленного производства в сопоставимых цепах в г. Состав лидеров оставался неизменными на всем исследуемом временном интервале. При этом в г. Ранги отраслей в гг. Проведенный анализ показал, что ранжирование отраслей по их вкладу в общепромышленное производство, носило более устойчивый характер для структуры производства в сопоставимых цепах. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена при попарном сравнении структур промышленного производства за все соседние годы был значимым и не опускался ниже 0,8. При сравнении с базисной структурой г. Спирмена 0,2 приходилось на кризисный г. При проведении аналогичных расчетов для структуры производства в фактически действовавших ценах коэффициент ранговой корреляции Спирмена при попарном сравнении структур промышленного производства за все соседние годы также был значимым, однако его значения были ниже. При сравнении с базисной структурой г. Спирмена оказались значимыми лишь для г. Рис. В последующие годы ранги отраслей существенно отличались от дореформенного периода, значения коэффициента ранговой корреляции изменялись с г. Таким образом, изменение отраслевой структуры промышленного производства в фактически действовавших ценах было настолько сильным, что привело к ослаблению, а затем и нарушению взаимосвязей между структурой производства в базисном г. Причем, в большой степени, выявленные структурные сдвиги были вызваны изменением цен. Резкое снижение доли продукции электроэнергетики в гг. Таблица 1. По сравнению с предыдущим годом По сравнению с г. Подчеркнуты значимые коэффициенты при а 0,. Например, в топливной промышленности индекс цен производителей в г.