авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |

Эконометрическое моделирование рынка внешней торговли вьетнама (на примере экспорта рыбной продукции вьетнама)

-- [ Страница 3 ] --
  1. Веса , которые приписываются рангам по каждому из статистически регистрируемых критериальных показателей  при вычислении вспомогательных интегральных характеристик (ТП), (ДТ), так же,-25 при вычислении вспомогательных интегральных характеристик (ТП), (ДТ), так же, как и веса, приписываемые интегральным характеристикам (ТП)-26(ТП), (ДТ), так же, как и веса, приписываемые интегральным характеристикам (ТП) и-27(ДТ), так же, как и веса, приписываемые интегральным характеристикам (ТП) и (ДТ) при вычислении общей вспомогательной интегральной характеристики,-28(ТП) и (ДТ) при вычислении общей вспомогательной интегральной характеристики,-29(ДТ) при вычислении общей вспомогательной интегральной характеристики , назначаются чисто экспертным путем, субъективно и не сопровождаются никаким обоснованием.
  2. В рамках подхода МТЦ не предусмотрена возможность вычисления интегральных индикаторов анализируемой синтетической категории (ТП, ДТ) в виде определенной свертки статистически регистрируемых критериальных показателей, характеризующих эту синтетическую категорию. Это же относится и к интегральному индикатору, позволяющему давать сводную (агрегированную) оценку уровня экспортной деятельности страны. А это значит, что мы не располагаем в рамках этого подхода достаточно удобной технологией для проведения сценарных расчетов типа «ЧТО, ЕСЛИ …» («WHAT IF …»), т.е. мы не сможем оперативно отслеживать, как изменится позиционирование страны в межстрановом анализе экспортной активности при планируемых изменениях значений отдельных критериальных показателей.

Предлагаемая в диссертационной работе методология построения интегральных индикаторов, измеряющих различные аспекты уровня внешнеторговой деятельности страны и ее отдельных секторов указанными недостатками не обладает. Методология основана на идеях факторного анализа и является адаптацией и некоторым развитием методологии, предложенной С.А. Айвазяном и нацеленной на построение интегральных индикаторов, измеряющих различные синтетические (латентные) категории качества жизни населения страны, региона, муниципального образования.

Итак, речь идет о решении следующей задачи.

На ряде объектов статистически зарегистрированы значения показателей

, (1)

характеризующих некую анализируемую латентную (т.е. непосредственно не измеряемую) синтетическую категорию (в нашем случае речь идет о синтетических категориях уровня экспортной деятельности страны): требуется на базе информации (1) сконструировать интегральный индикатор (ИИ), измеряющий в определенной условной шкале степень проявления анализируемого синтетического свойства в каждом объекте и позволяющий производить упорядоченные сравнения рассматриваемых объектов по этому свойству.

По существу, речь идет о сведении многокритериальной схемы сравнительного анализа объектов (в нашем случае – стран) по заданной синтетической категории, основанного на частных критериальных показателях (1), к однокритериальной, т.е. к схеме, основанной на интегральном (скалярном) индикаторе , построенном (алгоритмически или аналитически) в форме некоторой функции от .

Необходимый предварительный шаг в решении данной задачи – это унификация измерительных шкал переменных . Для этого к каждой из этих переменных применяется такое преобразование, в результате которого все они будут измеряться в -балльной (безразмерной) шкале. При этом нулевое значение преобразованного показателя будет соответствовать самому низкому качеству, а максимальное (баллов) – самому высокому.

Конкретный выбор унифицирующего преобразования зависит от того, к какому из двух типов принадлежит анализируемый показатель.

а) Если исходный показатель (частный критерий) связан с анализируемым интегральным свойством монотонно-возрастающей зависимостью (т.е. чем больше значение , тем выше качество), то значение соответствующей унифицированной переменной подсчитывается по формуле:

(2)

где и – соответственно, наименьшее (самое худшее) и наибольшее (самое лучшее) значения исходного показателя.

б) Если исходный показатель (частный критерий) связан с анализируемым интегральным свойством монотонно-убывающей зависимостью (т.е. чем больше значение , тем ниже качество), то значение соответствующей унифицированной переменной подсчитывается по формуле:

(3)

В зависимости от характера структуры статистических связей, существующих между показателями , решение данной задачи, т.е. вид индикатора , будет иметь форму линейной или нелинейной функции от этих переменных.

И в том, и в другом случае в основе построения искомого интегрального индикатора лежат два известных положения теории главных компонент:

а) если имеются значения ряда показателей , измеренные на объектах (т.е. ), и если мы хотим найти такой характеризующий эти объекты скалярный показатель , по значениям которого можно максимально точно (в смысле минимума суммы средних квадратов ошибок) восстановить с помощью парных линейных регрессий по значениям , то таким скалярным показателем является 1-я главная компонента переменных .

б) информативность переменной тем выше, чем выше вариабельность (т.е. чем больше дисперсия) ее значений , измеренных на анализируемых объектах.

Однако если в составе набора частных критериев имеется определенное количество взаимно слабо коррелированных переменных, причем, каждая из них вносит существенный вклад в описание и интерпретацию анализируемой синтетической категории, то 1-я главная компонента переменных , хотя и остается наилучшим в смысле (а) решением задачи, но дает, тем не менее, неудовлетворительную точность восстановления значений этих переменных.

Поэтому далее мы рассмотрим отдельно два случая.

Случай А. Существует решение задачи, в котором искомый интегральный индикатор имеет форму линейной функции от , т.е.

, (4)

причем, и , так что, учитывая, что все могут меняться от нуля (наихудшая ситуация по анализируемой синтетической категории) до (наилучшая ситуация), и значения интегрального индикатора меняются в том же диапазоне с той же интерпретацией.

Эмпирически установленное условие, обеспечивающее возможность построения интегрального индикатора в форме линейной свертки (4), имеет вид:

, (5)

где — собственные значения ковариационной матрицы унифицированных критериальных переменных , расположенные в порядке убывания, т.е. значения определяются как решения алгебраического уравнения -й степени вида , где ()-й элемент матрицы подсчитывается по формуле:

,

- единичная матрица , а — определитель матрицы .

Итак, при соблюдении условия (5) искомый интегральный индикатор имеет вид (4), где весовые коэффициенты () определяются по формуле:

,

а компоненты вектора определяются как решения системы уравнений , т.е. вектор является собственным вектором ковариационной матрицы , соответствующим наибольшему собственному значению этой матрицы. Полученный таким образом интегральный индикатор (4) несколько отличается от 1-й главной компоненты, а потому называется модифицированной 1-й главной компонентой.

Случай Б. Искомый интегральный индикатор имеет форму нелинейной функции от .

Если условие (5) не выполняется, то снижение размерности многокритериальной схемы от  до единицы производится в два этапа (см. рис.1). На первом этапе сначала-94 до единицы производится в два этапа (см. рис.1).

На первом этапе сначала производится разбиение исходного набора частных критериев на групп (блоков) таким образом, чтобы принадлежность частных критериев к одной группе определялась тремя требованиями: (а) они должны характеризовать какой-то один аспект анализируемой синтетической категории: (б) они должны иметь относительно высокий уровень взаимной коррелированности; (в) переменные, принадлежащие разным группам (блокам) должны быть относительно слабо взаимнокоррелированы. После этого по унифицированным частным критериальным показателям каждого (-го) блока в отдельности строится блочный интегральный индикатор (в виде модифицированной 1-й главной компоненты этих переменных. Таким образом, на финише первого этапа мы будем иметь интегральных индикаторов (в форме блочных модифицированных 1-х главных компонент), где – число блоков, на которые разбился анализируемый набор частных критериев.

Поясним, как реализуется первый этап.

Число групп (блоков) переменных определяется из условия:

.

Разбиение переменных на блоков основано на сочетании содержательного социально-экономического и математико-статистического анализов. Последний осуществляется с помощью одной из известных оптимизационных процедур (метода экстремальной группировки признаков, метода Лумельского и т.п.).

На втором этапе строится сводный интегральный индикатор анализируемой синтетической категории. Его значения для каждого (-го) объекта вычисляются по значениям блочных интегральных индикаторов следующим образом.

На первом шаге вычисляется взвешенное евклидово расстояние  от -го объекта до эталона в пространстве блочных ИИ, а именно (см. рис. 2):,-110 от -го объекта до эталона в пространстве блочных ИИ, а именно (см. рис. 2):, -111-го объекта до эталона в пространстве блочных ИИ, а именно (см. рис. 2):, (6) где нормированные-112в пространстве блочных ИИ, а именно (см. рис. 2):

, (6)

где нормированные (неотрицательные) веса определяются пропорционально выборочным дисперсиям:

(), т.е. ();

Отметим, что значимость переменной определяется пропорционально ее вариабельности в соответствии с постулатом (б) (см. выше);

На втором шаге значение сводного интегрального индикатора анализируемой синтетической категории для объекта определяется по формуле:

. (7)

Из построения следует, что все определенные таким образом ИИ (и блочные, и сводный) измеряются в -балльной шкале, причем, нулевое значение ИИ свидетельствует о наихудшей ситуации, а -балльное – о наилучшей.

 Описанная выше методология позволяет избежать недостатков (i) и (ii),-126

Описанная выше методология позволяет избежать недостатков (i) и (ii), присущих методологии МТЦ. В частности, подбор весов в линейных свертках вида (4) подчинен решению вполне определенной оптимизационной задачи, обеспечивающему наибольшую информативность конструируемому интегральному индикатору. Кроме того, мы получаем интегральные индикаторы, являющиеся, в конечном счете, функциями от значений анализируемых (и статистически регистрируемых) критериальных переменных .

В качестве главного источника информационного обеспечения проведенного нами эмпирического исследования была использована упомянутая выше информационная система «COMTRADE», содержащая характеристики внешнеторговой активности около 200 стран мира как в целом по стране, так и по каждому из 14-ти рассматриваемых секторов за 1998–2003 годы. Данные за 2004 год мы заимствовали из других источников или восстанавливали с помощью подходящих математико-статистических методов.

В нашем анализе мы выделили в качестве главного объекта исследования экспортную деятельность Вьетнама, а в качестве интересующего нас сектора – сектор «Рыбное хозяйство». Поскольку такого сектора нет в числе тех 14-ти, которые предусмотрены в системе «COMTRADE», мы сформировали его из следующих четырех позиций:

  • рыба свежая, охлажденная, замороженная;
  • ракообразные, моллюски;
  • рыба сушенная, соленая, копченная;
  • обработанная рыбная продукция.

Первые две позиции взяты из сектора «Свежее продовольствие», а вторые две – из сектора «Обработанные продовольственные продукты». Система «COMTRADE» содержит данные по экспорту и импорту каждого из этих четырех видов рыбной продукции по 175 странам за 2000–2004 годы. Соответственно, нам пришлось оставить в списке анализируемых стран те 62 страны, по которым имелось наличие исходных статистических данных за 2000–2004 годы по 15-ти анализируемым показателям, включая данные по экспорту и импорту выделенных нами четырех видов рыбной продукции (перечень стран и перечень анализируемых показателей приведены в таблицах 1 и 2 соответственно).



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.