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 |   ...   | 4 | 5 || 7 |

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

-- [ Страница 6 ] --

Аналогичное исследование, нацеленное на анализ позиционирования Вьетнама на мировом рынке, охватывающем весь спектр экспортируемых товаров, было проведено и в рамках подвыборки стран, включающей лишь страны «той же весовой категории», что и Вьетнам, т.е. страны, однотипные с Вьетнамом по валовым объемным характеристикам экспорта (класс 4 в типологизации стран по объемным характеристикам экспорта; он содержит 51 страну).

При анализе позиционирования Вьетнама на заданном сегменте мирового экспортного рынка (нас интересовал сектор рыбного хозяйства) было проведено аналогичное исследование в рамках подвыборки стран, включающей страны, однотипные с Вьетнамом по уровню приоритетности этого сектора в структуре своей национальной экономики (класс 3 в типологизации стран по уровню специализации сектора «Рыбное хозяйство», он содержит 4 стран).

Параллельно проведенный анализ внутриэкономических процессов производства и распределения продукции рыбного хозяйства Вьетнама, включавший макроэконометрическое моделирование и прогноз значений ключевых индикаторов, характеризующих состояние и развитие этого сектора, позволил сформулировать ряд предложений по совершенствованию организации работ в данном секторе экономики и по оптимизации экспортной деятельности страны на данном сегменте внешнеторговой деятельности.

Попробуем, в заключение, ответить на следующие два вопроса:

(10) Представленный в данной работе многоаспектный анализ позиционирования страны на мировом экспортном рынке и его отдельных сегментах, помимо чисто описательных (рейтинговых) целей, – может ли он что-то дать в задачах социально-экономического управления и индикативного планирования?

(20) Как оценить преимущества предложенной в работе методологии позиционирования стран в области внешней торговли по сравнению с методологией, разработанной и используемой МТЦ?

Отвечая на вопрос (10), следует подчеркнуть следующее:

Во-первых, отслеживание поведения интегральных индикаторов и во времени (т.е. анализ динамики позиционирования страны) дает возможность выявлять основные тенденции в различных аспектах внешнеторговой деятельности страны, а использование знания конкретных зависимостей этих индикаторов от статистических показателей позволяет находить конкретные объяснения этим тенденциям.

Во-вторых, подобное исследование экспортной деятельности страны в сочетании с анализом внутриэкономических процессов производства и распределения благ дает полезную информацию для решения задачи оптимизации стратегии и тактики внешнеторговой деятельности.

Наконец, в третьих, знание зависимостей значений интегральных индикаторов от значений критериальных статистических показателей позволяет проигрывать различные сценарии возможного (или планируемого в будущем) позиционирования страны на мировом рынке экспорта и его отдельных сегментов, т.е. предсказывать, как изменится это позиционирование при планируемых изменениях отдельных критериальных показателей.

Теперь по поводу вопроса (20) о преимуществах нашей методологии перед методологией МТЦ.

Заметим, что вся история теории и практики построения целевых функций и интегральных индикаторов свидетельствует, что даже имея высококвалифицированных экспертов и получая от них достаточно высоко согласованные оценки по парным и множественным предпочтениям между объектами по некоторому латентному синтетическому свойству, мы, как правило, не можем добиться от них адекватного и согласованного «расщепления» своих интегральных оценок на составляющие по отдельным факторам, т.е. – приписывания этим факторам объективно обусловленных весов. Другими словами, мы имеем очень мало оснований доверять экспертным оценкам, если они касаются взвешивания факторов, по которым строятся затем интегральные оценки или интегральные рейтинги. Но именно такой подход принят в методологии МТЦ.

В нашей методологии веса автоматически подбираются в результате решения вполне осмысленной оптимизационной задачи, а именно: мы строим в качестве интегрального индикатора такую линейную комбинацию исходных показателей , по которой наиболее точно можно восстановить значения всех исходных показателей. При этом восстановление значения исходного показателя по значению интегрального индикатора производится в рамках модели парной регрессии по , а мера точности восстановления по определяется средним квадратом ошибки этой аппроксимации.

Заметим, что когда такая задача, имея решение, не дает удовлетворительных результатов (что возможно!), предлагается модификация этой процедуры, приводящая к нелинейным зависимостям от .

Конечно, не существует какого-то одного безусловного критерия, руководствуясь которым мы могли бы выбрать из этих двух методологий более предпочтительную. Но остается критерий практики. Так что, если какая-то из предложенных методологий относительно часто приводит к трудноинтерпретируемым (или даже – неинтерпретируемым) результатам, то целесообразность и правомерность ее практического использования ставится под сомнение. Именно такие результаты присутствуют, с нашей точки зрения, в рейтинговании по методу МТЦ. Так, например, вряд ли специалисты согласятся, что наиболее активной и успешной страной в области экспорта рыбной продукции в пятилетии 2000-2004 годы среди 62 анализируемых стран была Польша, а явным аутсайдером (62-е место) Россия.

В третьей главе «Моделирование и прогноз ключевых показателей производства и экспорта рыбной продукции Вьетнама» автор занимается моделированием, анализом и прогнозом ключевых показателей производства и экспорта рыбной продукции Вьетнама, исследованием их зависимостей от основных факторов производства по данным официальной статистики.

При моделировании и прогнозе производства и экспорта рыбной продукции Вьетнама будем использовать 9 ключевых показателей.

В качестве анализируемых результирующих переменных рассматриваются:

– объем произведенной рыбной продукции в натуральном выражении;

– объем произведенной рыбной продукции в денежном выражении;

– объем экспорта рыбной продукции в натуральном выражении;

– объем экспорта рыбной продукции в денежном выражении;

– общий экспорт страны в денежном выражении;

В роли анализируемых объясняющих переменных рассматриваются:

– численность работников, занятых в рыбном хозяйстве;

– общие инвестиции в рыбное хозяйство;

– среднегодовой курс американского доллара по отношению к вьетнамскому донгу;

– валовый внутренний продукт.

По большинству переменных доступна вся информация за 1990-2005 годы, но для некоторых показателей: и есть данные только за 1997-2005 годы, а – за 1995-2004 годы. Это лишает нас возможности корректного использования современных методов коинтеграционного анализа при построении искомых регрессионных зависимостей.

В третьей главе решаются следующие такие задачи:

Задача 1: Моделирование и прогноз отдельно каждого из 9 анализируемых временных рядов.

Пусть имеется временной ряд . Требуется подобрать и идентифицировать (т.е. провести статистический анализ модели и статистическое оценивание неизвестных параметров модели) модель для временного ряда , , построить краткосрочный прогноз на 1,2 года (), основанный на этой модели и дать ex-poste (ретроспективные) оценки точности полученного прогноза.

Задача 2: Построение регрессионных моделей зависимости каждой из результирующих переменных от объясняющих (предикторов) по имеющимся временным рядам и использование этих моделей для прогнозных и сценарных расчетов.

Пусть , – значения результирующей переменной, зарегистрированные в моменты времени , а , , – временные ряды, описывающие соответствующие значения объясняющих переменных . Требуется подобрать и идентифицировать регрессионную зависимость =. Построить краткосрочный прогноз на 1,2 года (), основанный на данной модели и дать ex-poste (ретроспективную) оценку точности полученного прогноза. Провести сценарные расчеты, основанные на данной модели.

Решение задачи 1:

Опишем методы и дадим результаты расчетов по оценке параметров двух типов (для каждой из 9 ключевых показателей):

Первый тип: детерминированный тренд плюс остаток.

Имеется . Для каждой из 9 переменных подбирается свое семейство и параметры оцениваются с помощью метода наименьших квадратов (МНК) в пакете «Мезозавр».

Выбор функции тренда для каждого из анализируемых показателей в однофакторных моделях производился из следующих 6 вариантов:

  1. Линейная: ;
  2. Экспоненциальная: ;
  3. Параболическая: ;
  4. Логарифмическая: ;
  5. Логистическая: ;
  6. Степенная: .

По каждому из этих 6 типов тренда были построены оценки ретроспективного прогноза на 1-2 шага вперед для каждого из 9 анализируемых показателей, выбран конечный тип тренда из условия, чтобы ретроспективные оценки среднего значения из абсолютных величин относительных погрешностей были минимальными. В итоге, получаем такие оценки точности для наилучшей из моделей (таблица 7):

Таблица 7

Оценки точности ретроспективного прогноза для одномерных моделей

Переменные

На 1 шаг вперед (%)

На 2 шага вперед (%)

Годы

Тип тренда

0,6

0,8

1990–1999

Экспоненциальный

3,9

4,1

1990–1999

Экспоненциальный

3,0

0,6

1997–2002

Линейный

2,6

3,5

1997–2002

Логарифмический

9,2

9,1

1990–1999

Логистический

9,3

9,3

1990–1999

Параболический

23,1

26,8

1995–1999

Логарифмический

2,8

3,0

1990–1999

Параболический

1,7

1,3

1990–1999

Степенной



Pages:     | 1 |   ...   | 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.