Разработка и испытание интерактивных статистических методов выявления социально-экономических зависимостей

• Автор: Ыунапуу, Энн Хельге-Тхеодорович
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Таллин
• Количество страниц: 175 c. : ил

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ.

1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ .

1.1. Статистическое исследование зависимостей как элемент системы коглплексного 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 СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКИХ 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 КоббаДугласа .
2.3.2. Адаптивный метод оценки моделей с изменяющимися во времени параметрами
2.4. Пакет программ СТАТОС для анализа социальноэкономических зависимостей.
2.4.1. Общая архитектура и принципы функционирования пакета
2.4.2. Использование системы управления базами данных в пакете
2.5. Испытание алгоритмов методом МонтеКарло
Выводы.
3. ТЕХНОЛОГИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ПАКЕТА СТАТОС ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ
СОЦИАПШОЭКОНОМИЧЕСКИХ 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
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Создаваемое программное обеспечение должно соответствовать единой скоординированной концепции основных принципов, содержания и методов создания унифицировалшого математического обеспечения ЭВМ в области прикладной статистики. В настоящей работе за основу приняты концепции, выдвинутые С. А.Айвазяном, И. С.Енюковшл и Л. Д.Мешалкиным 4, 5. В первой главе дается обзор основных принятых концепций раздел I. I. Далее приводится анализ основных подходов в выборе вода исследуемых зависимостей раздел 1. Поскольку в данной работе при решении практически всех задач в той или иной форме применяется линейный регрессионный анализ, то особое внимание уделено методам оценки линейных уравнений. Анализируется проблема постоянства параметров линейных регрессионных моделей во времени. Названная проблема в настоящее время мало изучена и весьма актуальна. Затем рассматриваются методы оценки и выбора нелинейных моделей, основывающихся на различных преобразованиях анализируемых показателей. Подробное и достаточно объемное изложение преобразований Тьюки и Бокса и Кокса ээ объясняется тем, что эти преобразования используются в разработанном автором методе выявления зависимости между показателями. По мере все расширяющегося практического применения статистических методов в самых различных областях приобретает актуальность проблема стабильности статистических оценок и выводов. В заключительной части первой главы дается общая характеристика поставленных в работе задач и решений раздел 1. Вторая глава посвящена изложению разработанных автором алгоритмов и методик. В первом разделе рассматриваются вопросы автоматизации поиска линеаризующих преобразований. Предлагается комбинированный алгоритм для поиска преобразований. Начальная стадия алгоритма базируется на изучении остатков методами Тьюки 7 , что позволяет осуществить быстрый поиск первого приближения. Далее производится уточнение полученного результата по критерию максимального правдоподобия Бокса и Кокса эв. Чтобы придать разрабатываемому методу устойчивость по отношению к нарушениям предпосылок метода наименьших квадратов перед обработкой проводится сглаживание анализируемой последовательности. В следующих разделах главы методика автоматизированного поиска линеаризующих преобразований применяется для решения различных задач выявления зависимостей. Далее анализируются вопросы программной реализации раздел 2. В третьей главе приводится технология применения разработанных методов для выявления социальноэкономических зависимостей. В начале главы дается общая технологическая схема применения разработанного пакета для выявления зависимостей раздел 3. Затем рассматривается работа алгоритмов и методик на реальных задачах. Методика выявления вида зависимостей между показателями применяется для анализа взаимоотношений показателей качества воды в малых равнинных реках Эстонской ССР раздел 3. Алгоритмы оценки регрессионных зависимостей с изменяющимися параметра Эстонской ССР раздел 3. Задача регрессий с неизвестными точками структурного изменения решается на данных рождаемости и смертности раздел 3. Конечной целью любой науки, в том числе и экономической, является выявление и исследование закономерностей, которым подчиняются изучаемые процессы. Одним из методов, позволяющих выявить закономерности развития социальноэкономических процессов и взаимосвязей между его отдельными элементами, является целенаправленное статистическое изучение массовых явлений. Особенно актуальной является задача конкретного и углубленного изучения основных связей, действующих в народном хозяйстве, в условиях, когда возможности экстенсивного развития экономики оказываются исчерпанными и решающими для поддержания темпов экономического роста становятся факторы интенсификации производства. Для выявления связей между явлениями широко используются методы статистического изучения зависимостей. К ним относятся прежде всего методы регрессионного, корреляционного, дисперсионного и ковариационного анализов, методы анализа временных рядов. В работе изучаются регрессионные зависимости, т.