Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Статистический анализ трансформации экономики России тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Цыпин, Александр Павлович
Место защиты	Оренбург
Год	2005
Шифр ВАК РФ	08.00.12

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ трансформации экономики России"

На правах рукописи

ЦЫПИН Александр Павлович

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТРАНСФОРМАЦИИ ЭКОНОМИКИ РОССИИ

Специальность: 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Оренбург-2005

Работа выпонена на кафедре статистики и экономического анализа ФГОУ ВПО Оренбургский государственный аграрный университет

Научный руководитель:

кандидат технических наук, профессор Шепель Вячеслав Николаевич

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Балаш Владимир Алексеевич кандидат экономических наук, доцент Сивелькин Виталий Алексеевич

Ведущая организация: ФГОУ ВПО Самарская государственная сельскохозяйственная академия

Защита диссертации состоится л ь /// 2005 г. в {С часов на

заседании диссертационного совета ДМ 220.051.05 в ФГОУ ВПО Оренбургский государственный аграрный университет по адресу: 460795, г.Оренбург, ул. Ленинская, 63, экономический факультет, 313 ауд.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО Оренбургский государственный аграрный университет

Автореферат разослан л аы. 1 у 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного сов кандидат экономических наук, доцент

В.С.Левин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Происходящие в нашей стране реформы, связанные с переходом страны к рыночной экономике, характеризуются достаточно серьезными изменениями во всех сферах жизни общества. Данные реформы обозначили малоизученные закономерности развития экономики с недостаточно четкими представлениями о внутренних механизмах развития этих процессов и отсутствием исследования новых их проявлений в функционировании экономики страны. Все это привело к проблемам применения прежнего багажа знаний для построения адекватных макроэкономических моделей и получения на их основе надежных прогнозных оценок.

В связи с этим особую значимость для разработки и принятия управленческих решений по эффективному ведению национальной экономики приобретает статистическое исследование трансформации экономики России.

Различные аспекты проблем, связанные с трансформацией экономки России, находились в центре внимания таких ученых и специалистов-практиков, как Л.И.Абакин, Т.А.Агапова, В.А.Бессонов, Е.Е.Гавриленков, Ю.Н.Иванов, В.Елаховский, И.И. Елисеева, Н.Д.Кондратьев, В.В.Лисицын, Г.Остапкович, А.Н.Понаморев, С.И.Смирнов, В.М.Симчера и др.

Отдельные вопросы статистического анализа макроэкономических процессов нашли отражение в работах В.А.Балаша, Т.А.Дубровой, Ю.П.Лукашина, В.П.Носко, Г.Г.Конторовича, Б.Т. Рябушкина, А.А.Френкеля, B.Fischer, D.A Dickey., W.A.Fuller, P. Perron и др.

Однако научно-методические обоснования их решений в экономической литературе представлены не системно из-за отсутствия приемов и методов позволяющих дать объективную статистическую оценку.

В связи с этим проблема статистического анализа трансформации экономки России обусловила выбор темы диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования. Основной целью исследования является разработка методики статистического анализа трансформации экономики России через макроэкономические показатели.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

Х исследование существующих теоретических и практических подходов статистического анализа трансформации экономики России;

Х разработка методики статистического анализа переходной экономики;

Х исследование структурных изменений в экономике России за годы проводимых реформ;

Х статистическая оценка влияния основных факторов на динамику валового внутреннего продукта (ВВП) России в условиях переходной эко-

Х выявление особенности анализа макроэкономических рядов в условиях переходной экономики;

номики;

Х проведение сравнительного анализа переходных процессов в постсоветских странах;

Х прогнозирование развития основных макроэкономических показателей переходной экономики России.

Объект и предмет исследования. Предметом исследования являются методические вопросы статистического анализа и прогнозирования макроэкономических показателей в условиях переходной экономики страны на основе статистических и эконометрических агоритмов. Объектом исследования выступают макроэкономические процессы России, протекающие в условиях переходной экономики.

Методология и методы исследования. Теоретической и методологической основой исследований послужили труды отечественных и зарубежных ученых по статистике и экономике, а также исследования научных учреждений, материалы из всемирной сети Интернет.

В исследовании использовася комплекс методов: табличный, графический, монографический, статистических группировок, многофакторный корреляционно-регрессионный анализ, главных компонент, адаптивные методы прогнозирования и др.

Информационное обеспечение работы составили данные Федеральной службы государственной статистики, Статистического комитета СНГ, Всемирного банка, Статистические органы (службы) системы ООН (The United Nations Statistics Division), Высшей школы экономики.

Подготовка и обработка статистических данных проводилась с использованием текстового редактора Ms Word ХР, табличного редактора Ms Excel ХР, статистико-эконометрических и математических пакетов прикладных программ Statistica 6.0, Mathcad 2001, Stata 6.0 и Eviews 4.1.

Научная новизна диссертационной работы заключается в разработке методики комплексного статистического исследования трансформации экономики России. К числу наиболее существенных научных результатов относятся:

Х методика проведения статистического анализа трансформации экономики России на основе изученного теоретического и практического материала;

Х результаты исследования структурных изменений в экономики России за годы проводимых реформ с применением показателей структурных сдвигов и различий, а также непараметрических коэффициентов корреляции;

Х основные факторы, оказывающие влияние на динамику ВВП России в условиях переходной экономики на основе корреляционно-регрессионного анализа;

Х на основе изучения особенностей моделирования динамики макроэкономических рядов в условиях переходной экономики, сформулирована схема проведения статистического анализа и проведено прогнозирование основных макроэкономических показателей;

Х проведен сравнительный статистический анализ переходных процессов в постсоветских странах на основе многомерных статистических методов и выпонена классификация типов переходных экономик.

Практическая значимость исследования состоит в возможности использования разработанных методических подходов статистической оценки трансформации экономики в работе федеральных и региональных органов управления в процессе разработки социально-экономических программ.

Результаты диссертационной работы могут быть использованы в высших и средних специальных учебных заведениях экономического профиля при изучении дисциплин Макроэкономическая статистика, Анализ временных рядов, Эконометрика, Многомерные статистические методы.

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на международной научно-практической конференции Экономическое развитие отраслей народного хозяйства в рыночных условиях (г.Киров, 2004г.), международной конференции Россия как трансформирующееся общество: экономика, культура, управление (региональный аспект) (г.Москва, 2004г.), I Всероссийской научно-практической конференции Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабах (г.Пенза, 2004г.), XIII Международной научно-технической конференции Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании (г.Пенза, 2004г.), IX Международной научно-практической конференции НАЭКОР. Состояние и эффективность использования ресурсов АПК (г.Оренбург, 2005г.).

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, в которых приведены информационно-справочные материалы, илюстрирующие и допоняющие основное содержание исследования. Диссертационная работа изложена на 166 страницах машинописного текста, содержит 33 рисунка и 44 таблицы. Список литературы включает 129 наименований работ отечественных и зарубежных авторов. Приложения представлены на 33 страницах.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, дана характеристика состояния разработанности проблемы, изложены цель и задачи, определены объект и предмет, методы исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе Содержание переходных процессов экономической системы и их моделирование рассмотрены исторические аспекты в формировании изучаемой категории, теоретические основы изучения и основные методологические подходы анализа переходных процессов.

Во второй главе Статистический анализ этапов трансформации экономики России определены этапы трансформации экономики страны в результате перехода от плановой экономики к рыночной. Выявлены структурные изменения в макроэкономических показателях. На основе статистико-эконометрических методов определены основные факторы, оказывающие влияние на динамику ВВП России. На основе многомерных статистических методов проведена классификация постсоветских стран по типам переходных экономик. На основе эконометри-ческих методов были выявлены особенности развития макроэкономических показателей России в условиях переходной экономики.

В третьей главе Методы статистического прогнозирования и моделирования трансформации экономики России на основе построенных статистических моделей проведено прогнозирование основного макроэкономического показателя России - ВВП, прогнозирование развития переходного периода в постсоциалистических странах, построены прогнозы макроэкономических показателей России с учетом особенностей переходной экономики.

В заключении даются выводы и предложения по результатам проведенного исследования.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА

Методика проведения статистического анализа переходной экономики

В ходе изучения теоретического материала было выяснено, что применительно к исследованию переходной экономики невозможно ограничиться одним методом или моделью. Каждому этапу исследования дожны быть присущи свой набор методов, агоритмов и моделей.

Были сформулированы следующие особенности применения методов при проведении исследования переходной экономики:

1. В условиях реформирования экономики при построении модели необходимо помимо детерминированной составляющей учитывать и стохастическую составляющую.

2. Переходность экономики накладывает ограничения на горизонт прогнозов по модели. Так как в условиях стабильной экономики отклонения динамики макроэкономических показателей от их договременных тенденций незначительны, то соответственно горизонт прогноза может быть достаточно велик, т.е. можно говорить о прогнозах на догосрочную перспективу. Однако для экономики переходного периода, с ее резко меняющейся структурой, прогноз на догосрочную перспективу ввиду больших ошибок прогноза неприемлем.

3. Учитывая интенсивность происходящих в переходной экономике процессов, для анализа необходимо использовать данные с наименьшим интервалом времени.

4. При рассмотрении переходных процессов необходимо отказаться от использования статических моделей, так как они в принципе не способны от-

ражать всю глубину и многообразие изменений, происходящих в процессах, характеризующих современные тенденции в развитии экономических систем. На современном этапе развития экономики необходимо использовать модели, основанные на адаптивных агоритмах, способных приспосабливаться к быстротекущим процессам переходной экономики.

На основе изученных методов и агоритмов моделирования и прогнозирования экономических процессов, согласно рассмотренным выше ограничениям, накладываемым переходной экономикой, была разработана методика проведения статистического анализа трансформации экономики России (рисунок 1).

Определение объекта, цели и задач статистического анализа трансформации экономики

Статистическое изучение различий в динамике макроэкономических показателей переходной и стабильной экономики

Статистическое изучение структурных изменений в основных макроэкономических процессах

Статистический анализ основных макроэкономических показателей в условиях переходной экономики

Построение моделей, отражающих влияние на ВВП внешних и внутренних факторов

Статистический анализ переходных процессов постсоветских стран

Метод сравнения Анализ временных рядов

Графический метод

Показатели сгруктурных сдвигов и различий Непараметрические коэффициенты корреля-

Детерминированкые методы факторного анализа

Корреляционно-регрессионный метод

Адаптивные методы прогнозирования Изучение составляющих динамического ряда (сезонная корректировка) Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования

Кластерный анализ Факторный анализ Методы временной периодизации Применение кривых роста Метод объединенного прогноза Анализ панельных данных

Выводы о величине структурных преобразований в экономике России и стадии переходного периода

Рисунок 1 - Схема проведения статистического анализа трансформации экономики России

На каждой стадии проведения работы предложенная схема допонялась частными схемами, отвечающими тем или иным задачам отдельного этапа статистического анализа переходной экономики.

Результаты исследования структурных изменений в экономики России за годы проводимых реформ

В результате изучения уточненных макроэкономических данных было установлено, что экономический кризис начала 90-х годов ХХ-го столетия был не случаен, т.к. уже начиная с середины 70-х годов ХХ-го столетия наблюдается снижение темпов прироста ВВП СССР (рисунок 2).

ЧЧТемп прироста ВВП СССР / России, %

Прогнозные значения по прямой для темпа прироста ВВП СССР на период 1991-1993гт Ч~ Нижняя и верхняя доверительные границы прогноза

Рисунок 2 - Темп прироста ВВП СССР/России за период 1961 -2003гг., %

(Источник данных до 1990 г - А Н Пономаренко, после 1990г - Всемирный банк)

В ходе анализа динамики темпов прироста ВВП была построена модель прямой. Проведенное прогнозирование позволило сделать вывод о том, что прогноз по модели прямой для темпа прироста ВВП СССР несостоятелен в силу значительных отклонений прогнозных значений от фактических. При этом значение коэффициента расхождения Тейла равно 1,914, соответственно полученный прогноз по модели неадекватно отражает происходящие изменения.

Данные выводы получены в силу того, что экономика России является развивающейся системой, что создает допонительные трудности межвре-

менных сопоставлений имеющихся показателей с показателями СССР. Эта проблема возникает из-за сопоставления разных экономических систем по ряду причин:

Х несоответствие в стабильности развития;

Х различие в территориальных границах СССР и России;

Х потери части производства в результате распада СССР;

Х различия во внешних и внутренних взаимосвязях СССР и России.

В результате использования индекса Салаи и коэффициента Кендэла-Тау применительно к основным макроэкономическим процессам были выявлены различия в структуре производства ВВП.

Таблица 1 - Значение индекса Салаи и коэффициента Кендэла-Тау для структуры производства ВВП

Годы Индекс Салаи Коэффициент Кендэла-Тау р-уровень

1990/1991 0,438 0,813 0,000

1990/1992 0,541 0,684 0,001

1990/ 1993 0,495 0,735 0,000

1990/1994 0,501 0,735 0,000

1990/1995 0,479 0,684 0,001

1990/ 1996 0,467 0,710 0,001

1990/ 1997 0,478 0,710 0,001

1990/ 1998 0,492 0,658 0,002

1990/1999 0.477 0,606 0,004

1990 / 2000 0,482 0,606 0,004

1990 / 2001 0,512 0,452 0,032

1990/2002 0,528 0,477 0,023

1990/2003 0,533 0,477 0,023

Данные, представленные в таблице, свидетельствуют о значительных изменениях в структуре ВВП, произошедших за рассматриваемый период. Так, динамика индекса Салаи по отношению к 1990г. указывает на тот факт, что чем больше времени проходит с момента начала реформ, тем больше становятся различия между структурами ВВП России и СССР. Снижение коэффициента Кендэла-Тау со временем свидетельствует о том, что чем больше времени проходит с момента начала реформ, тем все больше структура ВВП 1990г. отличается от последующих структур ВВП.

Расчет индекса Салаи и коэффициента Кендэла-Тау применительно к структуре экспорта и импорта РФ позволяет утверждать об отсутствии существенных изменений. Так, в структуре экспорта России, так же как и в СССР значительную часть занимает экспорт сырья (нефти и нефтепродуктов, газа и электроэнергии). В импорте - продукция машиностроения и продовольствен-

ные товары, что свидетельствует о неконкурентоспособности российских товаров и общем упадке производства в России.

Основные факторы, оказывающие влияние на динамику ВВП России в условиях переходной экономики на основе корреляционно-регрессионного анализа

На основе изученного теоретического материала была сформулирована схема этапов проведения статистического анализа динамики ВВП и факторов, влияющих на нее (рисунок 3).

Рисунок 3 - Схема этапов проведения статистического анализа факторов, влияющих на динамику ВВП России

Данные, полученные на основе детерминированной модели, указывают на то, что снижение реального ВВП в последние годы происходит за счет снижения фондоотдачи, фондовооруженности и увеличения среднегодовой численности занятых в экономике, что указывает на значительную изношенность основных фондов в стране. В результате исследования было выявлено,

что применение детерминированных моделей в условиях трансформации экономики не дает желаемых результатов из-за неспособности данных моделей отражать стохастические взаимосвязи и соответственно учитывать быс-тропротекающие процессы в переходной экономике.

Применение корреляционно-регрессионного анализа позволило из значительного числа различных макроэкономических показателей, оказывающих согласно теоретическим положениям непосредственное влияние на ВВП, выявить показатели, оказывающие решающее воздействие. Таковым оказася объем промышленного производства России {XI).

При разработке регрессионной модели были построены три варианта уравнения, отражающих влияние объема промышленного производства на ВВП России. На базе коэффициента расхождения Тейла было выявлено, что наиболее адекватной является третий вариант модели. При этом модель имеет вид:

у, =-54,245 + 1,498-XI + 4,328-t, (-3,004) (38,734) (3,931) где: XI - объем промышленного производства;

t - момент времени. Для построения прогнозных оценок ВВП на период 1 квартал 2004 - 4 квартал 2004 гг. на базе адаптивных методов было проведено прогнозирование объема промышленного производства России. Результаты построения модели представлены на рисунке 4.

2500 ----------------г 150

1 1 1'2 3 j-4-l 112.13 ' j 1 i I 1 i 1 4 1 2l3 4 1 2,3|4 1 1 2 3,4 12 III!) 3 4 1,2,3)4 1234 i ; i 1,2,314 1 1 I 1 1|2|3|4,

1994 | 1995 1 1996 1 1997 1998 1999 j 2000 2001 2002 2003 j

- Объем промышленного производства в текущих ценах

- Модельные данные Отклонения

Рисунок 4 - Модель объема промышленного производства в текущих ценах,

мрд. руб.

Прогнозирование ВВП на базе двухфакторной линейной модели дало возможность получить значения, представленные в таблице 2.

Таблица 2 - Прогнозное значение ВВП РФ, мрд. руб.

Год/квартал г, XI Фактические значения ВВП Точечный прогноз Нижняя дов. граница Верхняя дов. граница

20041 41 2330,185 3527,7 3614,657 3575,578 3653,737

II 42 2414,808 3938,2 3745,781 3704,374 3787,188

III 43 2499,431 4589,6 3876,904 3833,136 3920,672

IV 44 2584,054 4723,3 4008,028 3961,871 4054,185

2005 I 45 2668,677 - 4139,151 4090,582 4187,721

II 46 2753,301 - 4270,276 4219,273 4321,279

1П 47 2837,924 - 4401,400 4347,946 4454,854

IV 48 2922,547 - 4532,523 4476,603 4588,444

Расчет коэффициента Тейла (значение равно 0,122) на основе оценочных данных и прогнозных значений показал, что полученные прогнозы ВВП на базе предложенной модели являются адекватными действительности.

Особенностей моделирования динамики макроэкономических рядов в условиях переходной экономики

Высокая интенсивность изменений в российской переходной экономике привносит существенную специфику в задачу идентификации составляющих динамики.

Во-первых, интенсивность переходного процесса не оставляет возможности при анализе краткосрочных тенденций ограничиться исследованием данных лишь годовой периодичности, вынуждая использовать месячные данные, которые, как правило, искажены значительными календарными, сезонными и нерегулярными составляющими.

Во-вторых, все составляющие динамики экономических временных рядов в рассматриваемых условиях подвержены значительной эволюции. Для трендовой составляющей это выражается в высоких темпах спада или роста (неестественно больших с точки зрения стабильных экономик); для сезонной составляющей - в интенсивной эволюции ее амплитуды; для нерегулярной составляющей - в непостоянстве масштаба и наличии выбросов. Календарная составляющая может также значительно эволюционировать в силу изменения состава праздников и правил переноса праздничных дней, совпадающих с выходными.

Поэтому для проведения статистического анализа макроэкономических рядов в условиях переходной экономики на основе тестирования нескольких

методик сезонной корректировки ряда и построения динамических моделей была разработана схема, представленная на рисунке 5.

Визуализация динамического ряда

Выявление наличия сезонной составляющей

Эволюционирующая сезонная составляющая

Использование десезонирующих процедур исчисление индексов сезонности, Х-11, Фурье гармоники

Использование десезонирующих процедур TRAMO, Х-12, BV4, ES

Тестирование на структурную нестабильность с применением теста Чоу

Применение процедуры Перрона для причисления ряда к Тв или 05 классу

Применение расширенного критерия Дики-Фулера для причисления ряда к ТБ или ОЯ классу

Применение адаптивных методов для построения прогнозной модели (подход Брауна, Бокса-Дженкинса)

Проверка адекватности модели

Прогноз по модели

Рисунок 5 - Схема построения динамической модели макроэкономических показателей в условиях переходной экономики

В результате применения разработанной методики анализа макроэкономических рядов в условиях переходной экономики к 19 рядам макроэкономических показателей РФ было выявлено, что 13 рядов можно отнести к TS (trend stationary) классу и 6 - к DS (difference stationary), при этом в 10 случаях была выявлены сезонные составляющие ряда и в 18 случаях структурные скачки в 1998 году.

Построенные прогнозы на основе данных моделей указывают на значительный рост показателей на интервале 2004-2006гг.

Сравнительный статистический анализ переходных процессов в постсоциалистических странах на основе многомерных статистических методов

Для достижения поставленной задачи была разработана методика, направленная на статистический анализ переходных процессов в постсоциалистических странах (рисунок 6).

Рисунок 6 - Методика статистического анализа трансформации экономик постсоциалистических стран

В соответствии с предложенной методикой был проведен статистический анализ, позволивший сделать ряд выводов.

В результате проведенной иерархической кластерпроцедуры (Объединения (древовидная кластеризация)) было выявлено, что из анализируемой совокупности постсоциалистических стран явно выделяются страны Центральной и Юго-Восточной Европы, образовавшие / кластер (рисунок 7).

Данная группа включает страны, имеющие наиболее быстрые темпы продвижения к рыночной системе, что обусловлено рядом факторов: основами рыночной экономики до поворота к административно-командной системе, тесными экономическими и историческими связями с Западной Европой, относительной сбалансированностью структуры национального хозяйства или

небольшим объемом диспропорций, солидарностью всех слоев населения в отношении необходимости перехода к рыночной системе.

Метод Варда Евклидово расстояние

Венгрия Словения Словакия Чехия Польша Румыния Эстония Хорватия БЮР/Македония Узбекистан Абания Богария Латвия Армения Сербия/Черногория Грузия Литва Беларусь Киргизская Азербайджан Таджикистан Модова Казахстан Россия Украина 1 уркменистан Босния/Герцеговина

Рисунок 7 - Горизонтальная древовидная диаграмма групп стран по типам переходной экономики

Вторую группу образовали страны СНГ, а также Сербия/Черногория, Латвия и Литва. Подробное рассмотрение данной группы позволило выявить различия в этапах трансформации переходных экономик и разделить кластер на три отдельные группы. В первую вошли - Азербайджан, Таджикистан, Беларусь, Киргизия, Литва, Модова. Во вторую - Казахстан, Россия, Украина, Туркменистан. В третью - Армения, Латвия, Грузия, Сербия/Черногория.

Для выделения этапов трансформации экономик при помощи факторного анализа для трех групп второго кластера было определено то, что особенностями развития экономик стран первой группы является быстрое преодоление спада и быстрое начало роста в период 1994-1999г. с последующей стабилизацией экономики.

Для стран второй группы стабилизация протекает в периоде 1997-2002гг, а снижение темпов наблюдается в 2003г. Особенность динамики стран третьей группы заключается в стабилизации кризиса, начиная с 1994г.

Для прогнозирования этапов трансформации переходных экономик были рассмотрены нетрадиционные методы анализа временных рядов: полиномы высоких степеней; кубические сплайны; сглаживание адаптивным агоритмом; применение методик теории автоматического управления.

Таблица 3 - Периодизация трансформации экономики для II кластера

ГОДЫ 1 кластер 2 кластер 3 кластер

1989г стабильность стабильность стабильность

1990г снижение/нестабильность стабильность снижение/нестабильность

1991г снижение/нестабильность снижение/нестабильность снижение/нестабильность

1992г. снижение/нестабильность снижение/нестабильность снижение/нестабильность

1993г снижение/нестабильность снижение/нестабильность снижение/нестабильность

1994г рост снижение/нестабильность стабильность

1995г. рост снижение/нестабильность стабильность

1996г. рост снижение/нестабильность стабильность

1997г. рост стабильность стабильность

1998г. рост стабильность стабильность

1999г рост стабильность стабильность

2000г стабильность стабильность стабильность

2001г. стабильность стабильность стабильность

2002г стабильность стабильность стабильность

2003г. стабильность снижение/нестабильность стабильность

На основе методики объединения прогнозов, был построен объединенный прогноз для каждой группы стран.

Таблица 4 - Результаты объединенного прогноза для темпов прироста ВВП в трех группах //кластера, %

Период прогнозирования Первая группа стран Вторая группа стран Третья группа стран

2004г. 7,680 7,208 6,333

2005г. 8,466 3,505 -1,996

2006г. 7,872 1,647 -3,968

По результатам таблицы первой группе стран, согласно данным объединенного прогноза, присуще замедление темпов прироста ВВП, в среднем по группе в 2004-2006гг. Для второй группы стран, в которую входит и Россия, -значительное снижение темпов прироста в 2005-2006гг. Для третьей группы стран - кризисное состояние в 2005-200бгг.

В результате разработки модели, на основе панельных данных было выявлено, что наибольшее влияние на развитие экономики переходного периода постсоциалистических стран оказывают доля сельского хозяйства в ВВП (Х4'), экспортно-импортные операции (Х5 и Х6) и иностранные инвестиции (Х7). При этом наилучшей была признана модель с фиксированными эффектами:

Уи= 439,741 -10,230-Х^0,018-Х5Д+0,0373-Хб1(+0,158-Х7Д

(-3,660) (5,532) (10,389) (4,971) (5,706) Результат, полученный на основе данной модели позволил утверждать, что существует значительное отставание стран с переходной экономикой от развитых стран, в которых основное влияние на развитие экономики оказывает не вышеперечисленные факторы, а развитие промышленного производства.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОЗВОЛИЛИ СДЕЛАТЬ СЛЕДУЮЩИЕ ВЫВОДЫ:

1. Развитие экономики переходного периода коренным образом отличается от развития стабильной рыночной экономики. В связи с этим классические методы, применяемые для анализа развития экономики, в данном случае не работают. В целях совершенствования качества статистического анализа была разработана методика проведения статистического анализа переходной экономики.

2. На основе проведенного статистического анализа стран с переходной экономикой на базе многомерных статистических методов был сделан вывод о том, что страны с переходной экономикой развиваются не по одному сценарию. Построенные модели динамики индекса ВВП позволили утверждать, что переходный период в анализируемых странах подходит к заключительной фазе, и намечается стабилизация экономики. Построенная на основе панельных данных модель указывает на то, что процессы, протекающие в странах с переходной экономикой, не совпадают с процессами в странах с рыночной экономикой.

3. Анализ структуры на основе макроэкономических данных России показывает значительное изменение в структуре производства и использования ВВП по сравнению с 1990г., и отсутствия изменения в экспортно-импортных операциях.

4. Корреляционно-регрессионный анализ динамики ВВП России позволяет говорить о значительном влиянии на его динамику промышленного производства.

5. Анализ динамики основных макроэкономических рядов позволил утверждать, что классические методы анализа временных рядов в условиях переходной экономики не действуют и необходимо прибегать к использованию адаптивных агоритмов построения моделей. Построенные прогнозы указывают на рост основных макроэкономических показателей в будущем.

Основные положения диссертационного исследования нашли V

отражение в следующих публикациях:

1. Цыпин А. П. Анализ методик моделирования структурных изменений индексов рынка ценных бумаг // Научный вестник Оренбургского государственного института менеджмента: Сборник статей международной конференции Россия как трансформирующееся общество: экономика, культура, управление (региональный аспект). Ч. 2-я. - М.: Логос, 2004. (0,21 п.л.)

2. Цыпин А. П. Проблема прогнозирования динамики объема промышленного производства // Экономическое развитие отраслей народного хозяйства в рыночных условиях. Сборник материалов Международной научно-практической конференции: // Под. ред. И. В. Скопиной. - Киров: Изд-во ВятГУ, 2004. (0,09 п.л.)

3. Цыпин А. П. Проблемы диагностики кризисов в экономике переходного периода // Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабах: Сборник материалов I Всероссийской научно-практической конференции. - Пенза: РИО ПГСХА, 2004. (0,16 п.л.)

4. Цыпин А. П. Фазовый анализ динамики макроэкономических показателей // Математические методы и информационные технологии в экономике,

социологии и образовании: Сборник статей XIII Международной научно-технической конференции. - Пенза, 2004. (0,08 п.л.)

5. Цыпин А. П. Проблемы классификации типов переходных экономик // Труды IX Международной научно-практическая конференции НАЭКОР Состояние и эффективность использования ресурсов АПК - Оренбург, 2005. Т 3. (0,27 п.л.)

6. Цыпин А. П. Построение модели переходной экономики на основе панельных данных // Труды IX Международной научно-практическая конференции НАЭКОР. Состояние и эффективность использования ресурсов АПК - Оренбург, 2005. Т 3. (0,19 п.л.)

ЦЫПИН Александр Павлович

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТРАНСФОРМАЦИИ ЭКОНОМИКИ РОССИИ

Специальность: 08.00.12 Ч Бухгатерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Подписано в печать 02.09 2005 Формат 60х 84/8 Уел печ. л 1. Печать оперативная Бумага офсетная Заказ №2175 Тираж 130 экз.

Издательский центр ОГАУ 460795, г. Оренбург, ул Челюскинцев 18 Тел ' (3532)77-61-43

Отпечатано в Издательском центре ОГАУ

РНБ Русский фонд

2006-4 15975

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Цыпин, Александр Павлович

Введение

Глава 1. Содержание процессов трансформации экономической системы и их моделирование

1.1 Сущность, классификация и формы переходных процессов в экономических системах

1.2 Информационное и программное обеспечение анализа трансформа- 16 ции экономических систем

1.3 Классификация методов моделирования трансформации экономиче- 26 ских системы

Глава 2.Статистический анализ этапов трансформации переходной экономи- 35 ки России

2.1 Статистический анализ этапов трансформации российской эконо- 35 мики

2.2 Статистический анализ факторов, влияющих на динамику ВВП Рос- 59 сии

2.3 Статистический анализ динамики макроэкономических рядов в ус- 77 ловиях переходной экономики России

2.4 Сравнительный анализ трансформации экономики постсоциалисти- 99 ческих стран

Глава 3. Методы статистического прогнозирования трансформации эконо- 132 мики России и странах СНГ

3.1 Прогнозирование динамики ВВП России на основе многофакторной 132 модели

3.2 Прогнозирование макроэкономических процессов в условиях пере- 142 ходной экономики

3.3 Прогнозирование развития трансформации переходной экономики в России 146 и странах СНГ

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ трансформации экономики России"

Происходящие в нашей стране реформы, связанные с переходом страны к рыночной экономике, характеризуются достаточно серьезными изменениями во всех сферах жизни общества. Данные реформы обозначили малоизученные закономерности развития экономики с недостаточно четкими представлениями о внутренних механизмах развития этих процессов и отсутствием исследования новых их проявлений в функционировании экономики страны. Все это привело к проблемам применения прежнего багажа знаний для построения адекватных макроэкономических моделей и получения на их основе надежных прогнозных оценок.

В связи с этим особую значимость для разработки и принятия управленческих решений по эффективному ведению национальной экономики приобретает статистическое исследование трансформации экономики России.

Различные аспекты проблем, связанные с трансформацией экономки России, находились в центре внимания таких ученых и специалистов-практиков, как Л.И.Абакин, Т.А.Агапова, В.А.Бессонов, Е.Е.Гавриленков, Ю.Н.Иванов, В.Елаховский, И.И. Елисеева, Н.Д.Кондратьев, В.В.Лисицын, Г.Остапкович, А.Н.Понаморев, С.И.Смирнов, В.М.Симчера и др.

Отдельные вопросы статистического анализа макроэкономических процессов нашли отражение в работах В.А.Балаша, Т. А. Дубровой, Ю.П.Лукашина, В.П.Носко, Г.Г.Конторовича, Б.Т. Рябушкина, А.А.Френкеля, B.Fischer, D.A Dickey., W.A.Fuller, P. Perron и др.

Однако научно-методические обоснования их решений в экономической литературе представлены не системно из-за отсутствия приемов и методов позволяющих дать объективную статистическую оценку.

В связи с этим проблема статистического анализа трансформации экономки России обусловила выбор темы диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования. Основной целью исследования является разработка методики статистического анализа трансформации экономики России через макроэкономические показатели.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

Х исследование существующих теоретических и практических подходов статистического анализа трансформации экономики России;

Х разработка методики статистического анализа переходной экономики;

Х исследование структурных изменений в экономике России за годы проводимых реформ;

Х статистическая оценка влияния основных факторов на динамику валового внутреннего продукта (ВВП) России в условиях переходной экономики;

Х выявление особенности анализа макроэкономических рядов в условиях переходной экономики;

Х проведение сравнительного анализа переходных процессов в постсоветских странах;

Х прогнозирование развития основных макроэкономических показателей переходной экономики России.

Объект и предмет исследования. Предметом исследования являются методические вопросы статистического анализа и прогнозирования макроэкономических показателей в условиях переходной экономики страны на основе статистических и эконометрических агоритмов. Объектом исследования выступают макроэкономические процессы России, протекающие в условиях переходной экономики.

Методология и методы исследования. Теоретической и методологической основой исследований послужили труды отечественных и зарубежных ученых по статистике и экономике, а также исследования научных учреждений, материалы из всемирной сети Интернет.

В исследовании использовася комплекс методов: табличный, графический, монографический, статистических группировок, многофакторный корреляционно-регрессионный анализ, главных компонент, адаптивные методы прогнозирования и др.

Информационное обеспечение работы составили данные Федеральной службы государственной статистики, Статистического комитета СНГ, Всемирного банка, Статистические органы (службы) системы ООН (The United Nations Statistics Division), Высшей школы экономики.

Подготовка и обработка статистических данных проводилась с использованием текстового редактора Ms Word ХР, табличного редактора Ms Excel ХР, статистико-эконометрических и математических пакетов прикладных программ Statistica 6.0, Mathcad 2001, Stata 6.0 и Eviews 4.1.

Научная новизна диссертационной работы заключается в разработке методики комплексного статистического исследования трансформации экономики России. К числу наиболее существенных научных результатов относятся:

Х методика проведения статистического анализа трансформации экономики России на основе изученного теоретического и практического материала;

Х результаты исследования структурных изменений в экономики России за годы проводимых реформ с применением показателей структурных сдвигов и различий, а также непараметрических коэффициентов корреляции;

Х основные факторы, оказывающие влияние на динамику ВВП России в условиях переходной экономики на основе корреляционно-регрессионного анализа;

Х на основе изучения особенностей моделирования динамики макроэкономических рядов в условиях переходной экономики, сформулирована схема проведения статистического анализа и проведено прогнозирование основных макроэкономических показателей;

Х проведен сравнительный статистический анализ переходных процессов в постсоветских странах на основе многомерных статистических методов и выпонена классификация типов переходных экономик.

Практическая значимость исследования состоит в возможности использования разработанных методических подходов статистической оценки трансформации экономики в работе федеральных и региональных трансформации экономики в работе федеральных и региональных органов управления в процессе разработки социально-экономических программ.

Результаты диссертационной работы могут быть использованы в высших и средних специальных учебных заведениях экономического профиля при изучении дисциплин Макроэкономическая статистика, Анализ временных рядов, Эконометрика, Многомерные статистические методы.

Практическая значимость исследования состоит в возможности использования разработанных методических подходов статистической оценки трансформации экономики в работе федеральных и региональных органов управления в процессе разработки социально-экономических программ.

Результаты диссертационной работы могут быть использованы в высших и средних специальных учебных заведениях экономического профиля при изучении дисциплин Макроэкономическая статистика, Анализ временных рядов, Эконометрика, Многомерные статистические методы.

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на международной научно-практической конференции Экономическое развитие отраслей народного хозяйства в рыночных условиях (г.Киров, 2004г.), международной конференции Россия как трансформирующееся общество: экономика, культура, управление (региональный аспект) (г.Москва, 2004г.), I Всероссийской научно-практической конференции Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабах (г.Пенза, 2004г.), ХШ Международной научно-технической конференции Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании (г.Пенза, 2004г.), IX Международной научно-практической конференции НАЭКОР. Состояние и эффективность использования ресурсов АПК (г.Оренбург, 2005г.).

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, в которых приведены информационно-справочные материалы, илюстрирующие и допоняющие основное содержание исследования. Диссертационная работа изло

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Цыпин, Александр Павлович

Выводы, полученные в результате проведенные в пункте 2.1 разведочного анализа, необходимо учесть для проведения следующего, более глубокого, этапа анализа переходной экономики. Согласно разработанной методике (см. глава 1) этим этапом является построение моделей отражающих развитие экономики. Поэтому в данной части проведем построение детерминированных и стохастических моделей характеризующих динамику основного макроэкономического показателя Ч валового внутреннего продукта (ВВП).

В экономических исследованиях наиболее часто используются два вида факторных моделей117:

1. детерминированные, представляют собой модели связи факторов результативным показателем, при этом связь носит функциональный характер, то есть результативный показатель может быть представлен в виде произведения, частного или агебраической суммы факторов.

2. стохастические (вероятностные, корреляционные) - представляют собой модели, в которых влияние факторов на результативный показатель является непоной, вероятностной. Если при функциональной зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель.

На основе приведенной классификации моделей применительно к данному этапу исследования переходных, процессов предложим частную методику проведения данного этапа (рисунок 2.7).

В детерминированном анализе для определения величины влияния отдельных факторов на изменение результативных показателей используются следующие способы: цепной подстановки, индексный, пропорционального деления, интегральный и логарифмирования.

Выбор факторов для построения моделей

Построение детерминированной факторной модели в качестве предварительного анализа

Х Индексный метод

Х Балансовый

Рисунок 2.7 - Схема этапов проведения статистического анализа факторов влияющих на динамику ВВП РФ

Из перечисленных методов построения детерминированных моделей наибольшую популярность имеет метод цепных подстановок и индексный метод. Сущность способа цепных подстановок состоит в последовательном рассмотрении влияния отдельных факторов на общий результат. При этом последовательно заменяют базисные или плановые показатели фактическими и сравнивают новый результат, полученный после замены, с прежним. Индексный метод основывается на относительных показателях, выражающих отношение уровня данного явления к его уровню или к уровню аналогичного явления, принятому в качестве базы. Применение индексного факторного анализа позволяет дать статистическую оценку влияния различных факторов на результативный показатель.

Используем данный метод для оценки влияния факторов на величину ВВП. Согласно работе Б.И. Башкатова67, на величину ВВП оказывают влияние два показателя: численность занятых в экономике (или численность экономически активного населения, К) и производительность труда, рассчитанную как отношение результативного показателя к средней численности занятых (или отработанному времени, W).

Поэтому объем ВВП можно представить в виде следующего произведения:

Y=KW где YЧ стоимость валового выпуска, ВВП или национального дохода,

Общий прирост результата (АУобщ) будет состоять из следующих компонентов:

AY^AYk+AY где AYK и AYW Чприрост за счет численности работников и производительности труда соответственно.

Величина приростов определяется по следующим формулам:

AYK=(KrK0)-W0 AYv=(WrW0)'K1

В качестве данных для расчета модели используем материалы

Государственного комитета по статистике " . При этом в целях снижения влияния инфляционных процессов предварительно скорректируем данные на индекс ВВП и индекс основных фондов. В качестве метода переоценки в постоянные цены используем метод экстраполяции (подробно изложенный в

125 работе Ю.Н. Иванова ). Эта процедура расчета описывается с помощью следующего равенства:

ZqoPolq = Zqipo где q0po Ч показатели в базисном периоде в текущих ценах базисного периода;

Iq Ч индекс физического объема;

ZqiPo Ч показатель в текущем периоде в постоянных цена (ценах базисного периода).

Воспользуемся рассмотренными моделями применительно к данным приведенными в приложении 9 и проведем детерменированный анализ ВВП России. Результаты расчета индексов представлены в таблице 2.12.

Заключение

На основе проведенного статистического анализа переходных процессов переходной экономики РФ были сформулированы следующие выводы.

Проведенный статистический анализ структурных преобразований в формировании и использовании ВВП России, преобразований коснувшиеся экспортно-импортных операций, позволил нам выдвинуть ряд следующих утверждений.

При рассмотрении макроэкономической динамики России данные, имеющиеся за период существования СССР, не пригодны для построения динамической модели из-за несопоставимости показателей.

Использование индекса Салаи и коэффициента Кендэла-Тау для выявления различий в структуре основных макроэкономических процессов позволил выявить значительные различия в структуре таких макроэкономических показателей, как производство и использование ВВП РФ. Вместе с тем рассчитанные показатели не обнаружили существенных изменений в структуре экспорта и импорта. Так в структуре экспорта России, так же как и в СССР, значительную долю занимает экспорт сырья (нефти и нефтепродуктов, газа и электроэнергии). В импорте значительную долю занимает продукция машиностроения и продовольственные товары, что свидетельствует о низком уровне развития (упадке) данных отраслей в стране.

По прежнему, движущей силой подъема российской экономики, выступают сырьевые отрасли. Обеспечивая существенный вклад в промышленный рост, они стимулируют развитие предприятий, обслуживающих инвестиционные и производственные потребности.

Расширение внешнего спроса на российские сырьевые товары выступает основным фактором ускорения роста российской экономики в 2003 г., что свидетельствует в пользу ее выраженной экспортно-сырьевой структуры.

Проведенный статистический анализ факторов, влияющих на величину ВВП России в условиях переходной экономики позволяет сформулировать следующие выводы:

Результаты, полученные на основе применения детерминированных моделей к динамике ВВП позволяют выявить, что до 1998 г. наблюдается: снижение ВВП по сравнению с 1990 г., что соответствует глубокому трансформационному спаду в экономике, при этом значительно снижение происходит как под влиянием снижения численности работников, так и под влиянием производительности труда. После 1998 г. произошли значительные изменения в сторону прироста ВВП по сравнению с 1990 г., при этом прирост складывася под влиянием значительного снижения численности рабочих и значительного увеличения производительности труда. Х

Рассмотрение трех факторной детерминированной модели позволило утверждать, что снижение значений реального ВВП в последние годы происходит за счет снижения фондоотдачи и фондовооруженности, а также увеличения среднегодовой численности, занятых в экономике.

При разработке регрессионной модели были построены три варианта уравнений, отражающих влияние объема промышленного производства на ВВП России (приложением 7). На базе коэффициента расхождения Тейла, построенного на основе имеющихся оценочных данных за 2004 год и значений полученных на основе модели, было выявлено, что наиболее адекватной является третий вариант модели, на базе которой в последствии был проведено прогнозирование значений ВВП России (приложение 7). Полученные прогнозные значения позволили утверждать, что в предстоящем периоде при сохранении имеющихся экономических условий будет наблюдаться рост ВВП.

Проведение статистического анализа макроэкономических рядов позволяет утверждать следующее:

1. классические методы анализа временных рядов не приемлемы в условиях переходной экономики, т.к. они способны выявлять только детерминированные составляющие ряда;

2. как показали результаты исследования в связи с быстрым протеканием процессов в переходной экономики, сезонная составляющая сильно изменяется с течением времени (зарождении (затухание) сезонной воны, смена пиков и т.д.) в связи с этим необходимо использовать адаптивные агоритмы выявления сезонной составляющей ряда;

3. адаптивные механизмы также применимы и для построения моделей динамики макроэкономических рядов. При этом было выявлено, что наиболее приемлемыми, в связи со значительными структурными изменениями тенденций ряда, являются модели, основанные на кусочно-линейном механизме построения.

В результате применения разработанной методики анализа макроэкономических рядов в условиях переходной экономики к 19 рядам макроэкономических показателей РФ было выявлено (приложение 11), что 13 рядов можно отнести к TS классу и 6 к DS, при этом в 10 случаях были выявлены сезонные составляющие ряда и в 18 случаях структурные скачки в 1998 году. Построенные прогнозы на основе данных моделей указывают на значительный рост показателей на интервале 2004-2006 гг.

В результате проведенной кластер процедуры было определено, что из совокупности постсоциалистических стран явно выделяются страны центральной и юго-восточной Европы, образовавшие I кластер. Данная группа включает страны, имеющие наиболее быстрые темпы продвижения к рыночной системе, что обусловлено рядом факторов: существованием основ рыночной экономики до поворота к административно-командной системе, тесными экономическими и историческими связями с Западной Европой, относительной сбалансированностью структуры национального хозяйства или небольшим объемом диспропорций, консенсусом всех слоев населения в отношении необходимости перехода к рыночной системе.

Вторую группу образовали страны СНГ, а также Латвия и Литва. Подробное рассмотрение, данной группы позволило выявить различия в этапах трансформации переходных экономик и разделить данный кластер на три отдельные группы.

Для выделения этапов трансформации экономик при помощи факторного анализа для трех групп второго кластера были выявлено, что особенностью развития экономик стран первой группы (Литва, Киргизская республика, Азербайджан, Таджикистан и Беларусь) является быстрое преодоление спада и начало роста в период 1994-1999 гг. с последующей ее стабилизацией. Для стран второй группы (Россия, Казахстан, Украина, Туркменистан) стабилизация протекает на периоде 1997-2002 гг., со снижением темпов в 2003 г. Динамика стран третьей группы (Грузия, Армения, Латвия и Сербия) характеризуется стабилизацией кризиса начиная с 1994 г.

Для прогнозирования этапов трансформации переходных экономик, были рассмотрены нетрадиционные методы анализа временных рядов. На базе рассмотренных методов для каждой группы стран были построены 4 варианта моделей. На основе данных моделей был рассчитан коэффициент аппроксимации, который у всех моделей получен достаточно высоким, что свидетельствует о хорошем качестве подгонки моделей.

В результате разработки модели на основе панельных данных было установлено, что наибольшее влияние на развитие экономики переходного периода оказывают экспортно-импортные операции, иностранные инвестиции и доля сельского хозяйства в ВВП. Что позволило интерпретировать результат как отставание стран с переходной экономкой от развитых стран, в которых основное влияние на развитие экономики оказывает развитие промышленности.

Итак, в результате проделанной работы, на основе изученного теоретического и практического материала была разработана методика статистического анализа трансформации экономики России. На базе данной методики был проведен статистический анализ, который подтвердил значимость методики.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Цыпин, Александр Павлович, Оренбург

1. Абакин Л.И. Курс переходной экономики. М.: Финстатинрорм, 1997.

2. Абрамов А.П., Бессонов В.А., Никифоров Л.Г., Свириденко К.С. Исследование динамики макроэкономических показателей методом производственных функций. Препринт ВЦ АН СССР Ч М.: ВЦ АН. 1986. -69 с. www.iet.ru

3. Агапова Т.А., Юзбашев М.М. Показатели интенсивности изменения ВВП. // Вопросы статистики, № 4, 1995.

4. Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976, -756 с.

5. Анчишкин А.И. Методы факторного прогноза экономического роста / Проблемы применения макроэкономических моделей в планировании. Ч М.: Прогресс, 1972. с.89-97.

6. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы статистика. 2001. - 228с.

7. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ. М.: Мир. 1982. - 48 с.

8. Балаш В.А., Балаш О.С. Модели линейной регрессии для панельных данных, М.: 2002.

9. Бендат ДЖ., Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа. М.: Мир, 1979. - 331 с.

10. Бессонов В.А. О проблемах измерения в условиях кризисного развития российской экономики // Вопросы статистики. 1996. №7. с. 18-32.

11. Бессонов В.А. О трансформационных структурных сдвигах российского промышленного производства // Экономический журнал ВШЭ. 2000. Т.4. №2. с. 184-219.

12. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Выпуск 1.-М.: Мир, 1974.

13. Большее Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983.-416 с.

14. Боровиков В.П. STATISTICS: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. Ч СПб.: Питер, 2001. Ч 656 с.

15. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2000. - 384с.

16. Боровиков В.П. Программа STATISTICA для студентов и инженеров. 2-е изд. - М.: КомпьютерПресс, 2001. - 301с.

17. Брилиндж Д. Временные ряды. Ч М.: Мир, 1980. 536 с.

18. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Пер. с нем. СПб.: ООО Диа Софт ЮП, 2001. - 608 с.

19. Вавенко И.Н., Кузин И.А. Неоднозначность роли индикаторов ВВП в оценке экономического развития России. // Вопросы статистики, №3, 2002.

20. Вайну Я. Коррекция рядов динамики. М.: Статистика, 1977.

21. Венцель Е.С. Исследование операций задачи, принципы, методология. Ч М.: Наука, 1980.

22. Воробьева В.А. Анализ основных макроэкономических показателей Нижегородской области и России за 1994-2000гг. // Вопросы статистики, №12, 2001.

23. Всемирный банк Ссыка на домен более не работаетeca/rus.nsf

24. Высшая школа экономики Ссыка на домен более не работаетhse/index.html

25. Гавриленков Е.Е. Экономический рост и догосрочная стратегия развития России / Российская экономика: опыт трансформации 1990-х годов и перспективы развития. М.: ГУ-ВШЭ, 2000. с.55-78.

26. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002. - 241 с.

27. Горчаков А.А., Орлова И.В. Компьютерные экономико-математические модели: Учеб. пособие /ВЗФЭИ. -М.: Экономическое образование, 1994.

28. Горчаков А.А., Скучалина Л.М. Математические рекомендации по проведению экономико-математического анализа структурных сдвигов в экономике РФ. М.: 1993.

29. Горчаков А.А., Орлова И.В., Половников В.А. Методы экономико-математического моделирования и прогнозирования в новых условиях хозяйствования. Ч М.: ВЗФЭИ, 1991.

30. Губанов В.А., Ковальджи А.К. Выделение сезонных колебаний на основе вариационных принципов. // Экономика и математические методы, 2001, том 37, №1, с. 91-102

31. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1971.

32. Джонстон Д.Ж. Эконометрические методы. М.: Финансы и статистка, 1960.

33. Доугерти К. Введение в эконометрику: пер.с англ. М.: ИНФРА-М, 2001. -402 с.

34. Дрейнер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2-х кн. Пер. с англ. М.: Финансы статистика, 1986. Ч 366 с.

35. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. Ч М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.-206 с.

36. Елаховский В. О качестве официальной макроэкономической статистики // Рынок ценных бумаг. № 10, 1999.

37. Ершов М.В. Валютно-финансовые механизмы в современном мире: кризисный опыт 90-х. Ч М.: Экономика, 2000. Ч 319 с.

38. Жданов С.А. Экономические модели и методы в управлении. М.: Дело и сервис, 1998.

39. Журнал Эксперт www.expert.ru40.3амков О.О., Тостопятко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. Ч М.: ДИС, 1997.

40. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. Ч М.: Наука, 1979.-304 с.

41. Иванов Ю.Н. О некоторых вопросах теории и методологии международных сопоставлений ВВП. // Вопросы статистики, №2, 1999.

42. Иванов Ю.Н., Хоменко Т.А. Применение СНС в странах с переходной экономикой. // Вопросы статистики, №2, 1995.

43. Иващенко Н.Н. Автоматическое регулирование. Теория и элементы систем. М.: Машиностроение, 1978. Ч 736 с.

44. Институт экономики переходного периода www.iet.ru

45. Камаев В.А. Математическая экономика. М.: ЮНИТИ, 1998.

46. Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Савельева Т.И. Математические методы и модели в планировании. М.: Экономика, 1987.

47. Кендэл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. -М.: Наука, 1975.

48. Кендэл М. Временные ряды. / Пер. с англ. и предисл. Ю. П. Лукашина. Ч М.: Финансы и статистика, 1981. Ч 199 с.

49. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. Ч М.: Статистика, 1973.

50. Кирянов Д.В. Самоучитель Mathcad 12. СПб.: БХВ-Петербург, - 2004. -576 с.

51. Конторович Г.Г Анализ временных рядов. Ссыка на домен более не работаетhse/index.html

52. Костюков В.И. Многофакторные кусочно-линейные модели. Ч М.: Финансы и статистика, 1984.

53. Кремлев Н.Д. Некоторые проблемы освоения системы национального счетов в регионе. // Вопросы статистики, № 9, 1999.

54. Криченко Н. Первый кризис новой экономики // Эксперт, № 41, 2000.

55. Кулаичев А.П. Проблемы изучения прикладной статистики на компьютере // Компьютеры в учебном процессе, № 4, 1996.

56. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. Радио, 1975.

57. Лисицын В.В. Валовой продукт и его измерение. М.: Экономика, 1998. Мочанов Д.И. Квартальные национальные счета. // Вопросы статистики, №9, 1999.

58. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. Ч М.: Наука, 1984.-392 с.

59. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. Ч М.: Финансы и статистика, 2003. Ч 416 с.61 .Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 336 с.

60. Марпл-мл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990.-584 с.

61. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2004.

62. Межгосударственный статистический комитет СНГ -Ссыка на домен более не работаетrus

63. Международное сопоставление ВВП стран СНГ // Вопросы статистики. № 9, 2000.

64. Моисеев С., Курилец И. Экономико-математические модели валютного кризиса // Мировая экономика и международные отношения. № 4, 2000.

65. Национальное счетоводство: Учебник / Под ред. Б.И. Башкатова. 2-е изд. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 608с.

66. Национальные счета России в 1996-2003 годах: Стат. сб./Федеральная служба государственной статистики. -М.: 2004. 173с.

67. Никитин Я.Ю. Асимптотическая эффективность непараметрических критериев. М.: Физматлит, 1995. Ч 240 с.

68. Носко В.П. Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. Ссыка на домен более не работаетmipt/2/text/curseconomerics lectures.htm

69. Орлова И.В., Половников В.А. Федосеев В.В. Курс лекций по экономико-математическому моделированию. Ч М.: Экономическое образование, 1993.

70. Основные социально-экономические показатели по Российской Федерации за 1997-2002гг. (по материалам Госкомстата России). // Вопросы статистики, № 6, 2002.

71. Основные социально-экономические показатели по Российской Федерации за 1997-2002гг. (по материалам Госкомстата России). // Вопросы статистики, № 12, 2002.

72. Основные социально-экономические показатели по РФ за 1998-2003гг. // Вопросы статистики, № 9, 2003.

73. Основные экономические показатели стран Содружества Независимых государств в 1997-2002гг. // Вопросы статистики, № 4, 2002.

74. Остапкович Г. О системе индикаторов цикличности экономики. // Вопросы статистики, № 12, 2000.

75. Очерки экономической политики посткоммунистической России (1991 -1997). М: ИЭПП, 1998. Ссыка на домен более не работаетp>

76. Пересмотренные исторические ряды макроэкономической статистики дореформенной России (1961-1990) А.Н. Понаморев // Вопросы статистики, № 9, 2000.

77. Плис А.И., Сливина Н.А. Mathcad 2000. математический практикум для экономистов и инженеров. Ч М.: Финансы и статистика. 2000. Ч 256 с.

78. Полард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики. М.: Финансы и статистика, 1982. Ч 344 с.81 .Половников В.А. Анализ и прогнозирование транспортной работы морского флота. -М.: Транспорт, 1983.

79. Пономаренко А.Н. Ретроспективные национальные счета России: 19611990. М.: Финансы и статистика, 2002. - 256 с.

80. Попов В., Френкель А. Индекс деловой активности для российской экономики. // ЭКО, № 10, 1996.

81. ПРАЙМ-ТАСС Ссыка на домен более не работаетmacro/index.aspx

82. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов; В 2-т. 2-е изд., испр. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

83. Производство и использование ВВП в странах СНГ в 90-е годы (по материалам Статкомитета СНГ) // Вопросы статистики, № 9, 2000.

84. Российский статистический ежегодник 1997. Стат. сб. / Госкомстат России. М.: 1997, - 749 с.

85. Российский статистический ежегодник 2003. Стат. сб. / Госкомстат России.-М.: 2003,-705 с.

86. Российский статистический ежегодник 2004. Стат. сб. / Госкомстат России. М.: 2004, - 725 с.

87. Рубцов Б. Чему учат кризисы // Эксперт. №1-2, 2002.

88. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. Современный подход. М.: Финансы и статистика, 1982. - 198 с.

89. Русскоязычный сайт ООН Ссыка на домен более не работаетrussian

90. Рябушкин Т.В., Френкель А.А. Методологические проблемы анализа и прогноза краткосрочных процессов М.: Статистика, 1979.

91. Седов В.В. Экономическая теория: Ч. 3. Макроэкономика: Учеб. пособие / Челяб. гос. ун-т. Челябинск.: 2002. Ч 115 с.

92. Семенов Н.А. Программы регрессионного анализа и прогнозирования временных рядов. Пакеты ПАРИС И МАВР. Ч М.: Финансы и статистика, 1990.- 1111 с.

93. Смирнов. С. Система опережающих индикаторов для России // Вопросы экономики, №3, 2001.

94. Социальная статистика: Учебник / под ред. И.И. Елисеевой М.: Финансы и статистика, 2002. Ч 480 с.

95. Справочник по прикладной статистике. / Под ред. Э.лойда, М.: Финансы и статистика, 1989, 1990.

96. Статистическое моделирование и прогнозирование. / Под ред. А.Г. Гранберга ЧМ.: Финансы и статистика, 1990.

97. Сулицкий В.Н. Методы статистического анализа в управлении. Ч М.: Дело, 2002.-250 с.

98. Тихомиров Н.П. и Дорохина Е.Ю. Эконометрика. Ч М.: Издательство Экзамен, 2003 . Ч 512с.

99. Федеральной службы государственной статистики РФ Ч www.gks.ru

100. Федосеев В.В. Экономико-математические методы и модели в маркетинге. Ч М.: Финанстатинформ, 1996.

101. Френкель А.А. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда. М.: Экономика, 1972.

102. Френкель А.А. Прогноз развития России на 2002-2003 годы. // Вопросы статистики, № 9, 2002.

103. Френкель А.А. Прогнозирования производительности труда: методы и модели. М.: Экономика, 1989. Ч 214 с.

104. Хаджиев В., Мочанов И.Н.Статистическое программное обеспечение: тенденции и особенности развития. // Вопросы статистики, № 1, 2001.

105. Холендер М., Вульф Д. Непараметрические методы статистики. М.: Финансы и статистика, 1983. Ч 518 с.

106. Центр статистических технологий Ссыка на домен более не работаетanalysis/links.php

107. Центр макроэкономического анализа и прогнозирования www.forecast.ru/mainframe.asp Х111. Центробанк РФ www.cbr.ru

108. Чернявская Г. Национальные счета в экономической статистике развитых стран // Российский экономический журнал. № 9, 1993.

109. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. Ч М.: Финансы и статистика, 1979.

110. Шаттес Т. Современные эконометрические методы. М.: Статистика, 1975.

111. Швырков В.В., Швыркова Т.С. Моделирование внутригодичных колебаний спроса. Ч М.: Статистика, 1973.

112. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 367 с.

113. Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: ИНФРА-М, 2002.

114. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении. М.: Дело, 2000.

115. Шокаманов Ю. К. Анализ динамики ВВП в странах СНГ в 1990-2000 годах // Вопросы статистики, № 12, 2001.

116. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елиссевой. 2-е изд., перераб. и доп. Ч М.: Финансы и статистика, 2005. Ч 576 с.

117. Экономика переходного периода: Очерки экономической политики посткоммунистической России. 1998-2002. М.: Дело, 2003. - 832 с.

118. Экономика переходного периода: Сборник избранных работ. 1999-2002.- М.: Дело, 2003. 960 с.

119. Экономико-математические методы и прикладные модели. Под ред. Федосеева В.В. -М.: ЮНИТИ, 2002. 391с.

120. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб-метод. Пособие. / В.А. Половников, И.В. Орлова, А.Н. Гармаш, В.В. Федосеев. Ч М.: Финансы и статистка. 1997.

121. Экономическая статистика. 2-е изд. Учебник / Плод ред. Ю.Н. Иванова.- М.: ИНФРА-М, 2002. 480с.

122. Юзбашев М.М., Мансиля А.И. Статистический анализ тенденции и колеблемости. М.: Финансы и статистика, 1983.

123. Fischer В. Decomposition of Time Series Comparing Different Methods in Theory and Practice. Eurostat working group document. Version 2.1, March/April 1995.Ссыка на домен более не работаетen/comrn/eurostat/research/noris4/documents/decomp.pdf

124. Dickey D.A. and Fuller W.A. Determining the Order of Differencing in Autoregressive Process // Journal of Business and Economic Statiatics. 1987. vol. 5. p 455-461

125. Perron P. The Great Crash, the Oil Price Shock, and Unit Root Hypothesis // Econometrica. 1989. 57. p. 1361-1401.

126. Математические модели, используемые в экономике

127. Макроэкономические индикаторы РФ

128. Показатели 1990г. 1991г. 1992г. 1993г. 1994г. 1995г. 1996г. 1997г. 1998г. 1999г. 2000г. 2001г. 2002г. 2003г.

129. ВВП, % к предыдущему году 97 95 85,5 91,3 87,3 95,9 96,4 101,4 94,7 106,4 110 105,1 104,7 107,3к 1989 г. 97 92,2 78,8 71,9 62,8 60,2 58 58,8 55,7 59,3 65,2 68,5 71,7 76,9

130. Продукция промышленности, % к предыдущему году 99,9 92 82 85,9 79,1 96,7 95,5 102 94,8 111 111,9 104,9 103,7 107к 1989 г. 99,9 91,9 75,4 64,8 51,3 49,6 47,4 48,3 45,8 50,8 56,8 59,6 61,8 66,1

131. Продукция сельского хозяйства, % к предыдущему году 96,4 95,5 90,6 95,6 88 92 94,9 101,5 86,8 104,1 107,7 106,8 101,5 101,5к 1989 г. 96,4 92,1 83,4 79,7 70,1 64,5 61,2 62,1 53,9 56,1 60,4 64,5 65,5 66,5

132. Инвестиции в основной капитал, % к предыдущему году 100,1 84,5 60,3 88,3 75,7 89,9 81,9 95 88 105,3 117,4 110 102,6 112,5к 1989 г. 100,1 84,6 51 45 34,Г 30,6 25,1 23,8 20,9 24,5 28,8 31,7 32,5 36,6

133. Оборот розничной торговли,% к предыдущему году 112,4 95,3 100,3 101,6 100,2 93,8 100,3 104,9 96,8 94,2 109 111 109,3 108,4к 1989 г. 112,4 107,1 107,4 109,1 109,3 102,5 102,8 107,8 104,4 98,3 107,1 118,9 130 140,9

134. Источники: Госкомстат, Министерство экономического развития и торговли, Банк Россииак>

135. Структура производства валового внутреннего продукта, в % к итогу100 90 80 70 60 ^50 40 30 20 10 0k.uuuu^i-.t-iuui-uuu O'-^tNm-rj'trivDE^OGGNO^fNf'i ^ONOVCNO4. OONOC^O О О О О1. OOvC^O^ONONO^^tJv^OOOO0 а ; в FF d1. И н

Похожие диссертации

• Структурные сдвиги в экономике России переходного периода
• Маркетинг и его роль в согласовании интересов хозяйствующих субъектов в период рыночной трансформации экономики России
• Государственное регулирование естественных монополий в условиях трансформации экономики России
• Методические основы определения эффективности инвестиционно-строительных проектов в условиях трансформации экономики России
• Статистический анализ демографического развития России в условиях рынка