авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< 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 ||

«Наш песочный, песочный век. Новые технологии и бизнес. Филина Н.Н. Введение. Глава 1. Почему песочный? Глава 2. ...»

-- [ Страница 3 ] --

Информационный поток от потребителя через систему Интернет бизнеса поступает на производство и преобразуется в поток товаров, который движется в обратном направлении до потребителя. Денежный поток, проходя через банковскую систему, движется от потребителя к продавцу и на производство.

Пусть G (goods) – поток товаров, M (money) – денежный поток, I ( information) – информационный поток. Схема движения этих потоков показана на рис. Если раньше был товарно- денежный поток, который определялся эквивалентом G = M, то в Интернет- бизнесе он изменяется на G+I=M.

Именно информационный поток формирует новые количественные характеристики новой экономики, управляет потоками товаров и денег, обеспечивает качественные изменения в Интернет бизнесе, связанные с развитием новых технологий.

Другая важная особенность Интернет бизнеса заключается в том, что информация и деньги передаются практически мгновенно, со скоростью света, а поток товаров движется как обычно с конечной скоростью. Передача информации и денег не зависит от географического положения потребителя и времени, то есть I f ( t, z ), M f ( t, z ), Где t – время, z – координата ( географическое положение потребителя).

Результатом таких изменений является многократное увеличение оборотов денег в экономической системе.

Уже сегодня можно привести примеры Интернет магазинов, в которых оборот денег составляет, например, 1,5 млн. $ в час ( http://www.auto-by-tel.com – магазин по продаже автомобилей) и даже 4,5 млн. $ в час ( http://www.dell.com – магазин по продаже компьютеров). Они работают по 24 часа в сутки, так как обслуживают много часовых поясов, расположенных в нескольких частях света. Очевидно, что обычный магазин без использования Интернет технологий и развитой банковской системы не способен обеспечивать такой оборот капитала.

Другой важной особенностью Интернет- бизнеса является то, что благодаря связям с потребителями и значительным уровнем работающего капитала происходит обеспечение и развитие смежных областей.

Производство. Развиваются новая техника и технологии, происходит его модернизация. Вкладываются большие, чем раньше, средства в научные исследования и разработки.

Бизнес. В условиях Интернета легко решаются проблемы маркетинга, изучения рынков. Одновременно можно работать с тысячами покупателей. Повышается спрос на IT-специалистов.

Интернет. Увеличиваются мощности серверов, улучшается качество связи, развиваются опто- волоконные и спутниковые соединения, удешевление трафика, развитие баз данных, объемной графики ( 3D графика), что эффективно для рекламы товаров, новые технологии, такие как голосовое управление компьютнром, телеприсутствие и так далее. Решаются такие проблемы, как несанкционированный доступ к информации, взломы паролей, аварийное отключение электроэнергии.

Банковская система. С увеличением денежных потоков увеличивается быстрота, качество и надежность обслуживания. С помощью банковской системы можно решать проблемы налогооблажения в Интнрнете, осуществляя контроль за платежами.

При моделировании сетевой экономики надо учитывать тот факт, что впервые информация и электронные деньги передаются по сетям практически мгновенно со скоростью света, а потоки товаров – как обычно, с конечной скоростью.

Можно провести физическую аналогию со сверхтекучей жидкостью (или НеII), в которой одна компонента двигается как обычная жидкость, испытывая внутренние трения о стенки каналов, а другая – не обладает вязким трением, имеет нулевую энергию и энтропию. Компоненты двигаются в разные стороны. В He II справедливы законы сохранения: массы, импульса и энергии.

Рис.

Аномальность поведения HeII можно пояснить с помощью рис.. Уровень жидкого гелия во всех трех пробирках устанавливается на одном уровне с жидкостью в сосуде криостата независимо от того, был ли он первоначально выше или ниже этого уровня в - пробирках. Пленки сверхтекучего гелия толщиной порядка 10 мм самопроизвольно перетекают по стенкам пробирок в направлениях, показанных на рисунке стрелками до выравнивания, как в средней пробирке. Никакая другая жидкость не обладает такими свойствами.

В экономических системах действуют законы инновационного развития человечества – от простого к сложному при более высоком интеллекте людей. Этот закон применим ко всему человечеству, в отдельных странах могут быть экономические спады, застой вплоть до их уничтожения. Но в целом вся система развивается по спирали в положительном направлении. Это хорошо видно на примере увеличения ВВП в целом в мире, росте народонаселения на Земном шаре, добыче топливных ресурсов (сейчас возросла роль добычи нефти в связи с остановкой ряда энергетических программ), увеличением количества добываемой нефти в мире и так далее.

Поэтому, если обозначить G, I, M как некоторые суммарные величины товаров, информации и денег в мире, то закон инновационного развития можно записать:

( G / t ) 0, ( I / t ) 0, ( M / t ) 0.

Глава 7. Нанотехнологии.

Нанотехнологии, наряду с компьютерно-информационными технологиями и биотехнологиями, возможно, станут фундаментом научно-технической революции в XXI веке, революцией, сравнимой и даже превосходящей по своим масштабам преобразования в технике и обществе, вызванные крупнейшими научными открытиями всего XX века.

Под термином «нанотехнологии» подразумевают способ обработки и манипуляции частицами, характерный размер которых находится в пределах от одного до ста нанометров (1 нм = 10 - 9 м). А теперь представьте себе 1 мм. Представили? Это – 10-3 м.

Поделите его на 10 частей – это 10-4 м, теперь еще на 10 – это 10-5 и так далее до 9-й степени. Вот это и есть 1 нанометр!

Нанотехнология — совокупность методов и приемов манипулирования веществом на атомном и молекулярном уровнях с целью производства конечных продуктов с заранее заданной атомной структурой. Нанотехнологии обеспечивают возможность контролируемым образом создавать и модифицировать объекты, включающие компоненты с размерами менее 100 нм, имеющие принципиально новые качества и позволяющие осуществлять их интеграцию в полноценно функционирующие системы большего масштаба. Характеристики наносистемной техники кардинальным образом отличаются от показателей систем и устройств аналогичного назначения, созданных по традиционным технологиям.

Само по себе учение о наночастицах молодо даже по меркам современной науки и возникло благодаря двум изобретениям конца ХХ столетия. Первое из них принадлежит физикам, нобелевским лауреатам, Герду Биннигу Генриху Рореру из исследовательской лаборатории IBM, которые в 1981 году сконструировали сканирующий туннельный микроскоп, позволивший распознать отдельные атомы. Второе открытие произошло в 1986 году, когда туннельный микроскоп был модернизирован Биннигом, и позволил не только наблюдать атомы, но и манипулировать ими.

Области применения нанотехнологий Перечислить все области, в которых эта глобальная технология может существенно повлиять на технический прогресс, не представляется возможным. Ниже – только их краткий перечень:

элементы наноэлектроники и нанофотоники (полупроводниковые транзисторы и * лазеры;

фотодетекторы;

солнечные элементы;

различные сенсоры);

устройства сверхплотной записи информации;

* телекоммуникационные, информационные и вычислительные технологии;

* суперкомпьютеры;

видеотехника - плоские экраны, мониторы, видеопроекторы;

* молекулярные электронные устройства, в том числе, переключатели и электронные * схемы на молекулярном уровне;

нанолитография и наноимпринтинг;

* топливные элементы и устройства хранения энергии;

* устройства микро- и наномеханики, в том числе, актюаторы и трансдукторы, * молекулярные моторы и наномоторы, нанороботы;

нанохимия и катализ, в том числе, управление горением, нанесение покрытий, * электрохимия и фармацевтика;

авиационные, космические и оборонные приложения;

* устройства контроля состояния окружающей среды;

* целевая доставка лекарств и протеинов, биополимеры и заживление биологических * тканей, клиническая и медицинская диагностика, создание искусственных мускулов, костей, имплантация живых органов;

биомеханика;

геномика;

биоинформатика;

биоинструментарий;

* регистрация и идентификация канцерогенных тканей, патогенов и биологически * вредных агентов;

безопасность в сельском хозяйстве и при производстве пищевых продуктов.

По данным Lux Research, 2004 год стал поворотной точкой в развитии нанотехнологий. Это касается не только технологической сферы — поправилась финансовая составляющая: за последний год инвестиции государств и корпораций в исследования и разработки в области нанотехнологий возросли в несколько раз.

Таблица. Финансирование наноразработок в мире в 2004 году.

Страна Объем финансирова ния в 2004 г., млн. долл.

США Федеральный бюджет Частный бизнес Европейский Правительственное Союз финансирование Частный бизнес Страны Азии Правительственное финансирование Частный бизнес Россия Все Несколько правительственные десятков млн.

каналы долл.

(Минпромэнерго, Минобрнауки, РАН, РФФИ и другие) Необходимо отметить быстрый рост вложений в нанотехнологии в период 1997-2004 годах, обусловленный осознанием фактического прогресса этой области исследований и разработок.

Таблица. Динамика бюджетных инвестиций в наноразработки за период с 1997 по годы.

Страна/объем 1998 1999 2000 2001 2002 2003 финансирования, млн. долл.

США 116 140 165 270 422 604 710 ЕС 126 140 165 200 270 400 1085 Япония 70 - - 245 465 650 - Top10 нанопродуктов 2004 года Компания NanoBillboard.com опубликовала список 10 лучших на сегодня продуктов, созданных с помощью нанотехнологий. Критериями отбора продуктов были популярность на рынке, применение продукта в повседневной жизни.

1) Органические светоизлучающие диодные дисплеи (Organic Light Emitting Diode OLED Displays) — это ультратонкие дисплеи. Они тоньше и легче современных LCD-дисплеев, поэтому практически идеально подходят к применению в мобильных телефонах, карманных компьютерах, цифровых камерах и фотоаппаратах. Эти дисплеи собраны из нескольких слоев нанопленок, содержащих матрицы электродов, и расположенного между ними светоизлучающего органического полимера. Изображения на дисплее можно рассматривать под разными углами без потери качества.

2) Наноэмульсии и антибактериальные нанопокрытия.

3) Нанокапсулы — это «контейнеры для лекарств», которые созданы искусственно и имеют размеры от 100 до 600 нанометров.

4) Наножидкостные системы, имеющие каналы диаметром в несколько десятков и сотен нанометров, смогут проводить экспресс-анализы ДНК, белков, и других биомолекул.

Биочипы представляют из себя матрицу —пластинку со стороной 5–10 миллиметров, на которую можно нанести до нескольких тысяч различных микротестов (платформой).

Чаще всего используют стеклянные или пластиковые платформы, на которые наносятся биологические макромолекулы (ДНК, белки, ферменты), способные избирательно связывать вещества, содержащиеся в анализируемом растворе. Это необычное устройство позволяет за короткое время определять несколько тысяч различных биологически активных веществ и даже генетических дефектов. Технология белковых биочипов, заменяющих целые иммунологические лаборатории, дает возможность в тысячи и десятки тысяч раз увеличить производительность большинства диагностических методов и резко снизить себестоимость анализов. В зависимости от вида используемых макромолекул, выделяют различные виды биочипов для разных целей. Основная доля производимых в настоящее время биочипов приходится на ДНК-чипы (94%), т.е. матрицы, несущие молекулы ДНК, 6% — белковые чипы.

5) Наноэлектронные устройства с тактовой частотой 1ГГц. В 2004 году был сделан ряд важных исследований, по результатам которых стало возможным создание рабочих наномеханических и наноэлектронных систем с тактовой частотой около 1 ГГц. Это разнообразные осцилляторы, модули механопамяти нанометровых размеров, датчики на основе нанотрубок и т.п. В основном эти устройства изготовлены на кремниевых подложках методами электронно-лучевой литографии.

6) Нанокатализаторы для автотранспорта, они уже применяются при обработке сырой нефти.

7) Устройства на основе нанотрубок. Нанотрубки уже зарекомендовали себя как универсальный стройматериал наноэлектроники. С их применением получаются и осцилляторы, и диоды, и транзисторы, и наножидкостные устройства. Нанотрубками сегодня даже убивают бактерий. Со временем, когда технология их производства и применения будет отточена, они займут 1-е место по продажам на рынке нанотехнологий.

Примеры их современных применений велики — от дисплеев на нанотрубках, до велосипедов, в которых нанотрубки обеспечивают жесткость материала.

8) Нанокристаллы. Их получают методами испарения и конденсации металлов.

Полученные нанокристаллы размерами в несколько нанометров в диаметре обладают уникальными характеристиками.

9) Наноэлектромеханические системы (НЭМС). В отличие от микроэлектромеханических систем, которые появились в 1980-х, НЭМС находятся на ранних стадиях развития. Но наноэлектромеханические системы развиваются столь быстро благодаря новым научным открытиям и появлению их технических применений. Механические устройства уменьшаются в размерах, при этом снижается их масса, увеличивается резонансная частота и уменьшаются их константы взаимодействия. Используя НЭМС-технологию, можно ожидать появления высокофункциональных сенсоров и сверхъемких устройств для хранения информации.

10) Бытовые продукты, улучшенные с помощью нанотехнологий.

В обычных микроэлектронных транзисторах переносится около 100 тыс. электронов для того, чтобы обеспечить состояние 1 или 0. В новом электромеханическом транзисторе эту роль выполняет один электрон. Преимущества нового устройства — в отсутствии тепловых шумов, так как сток и исток физически разделены. Также уменьшится энергопотребление устройства, собранного на этих транзисторах.

Прогноз развития нанотехнологий Компьютерная техника и электроника, вероятно, одними из первых получат реальную возможность использования нанотехнологий на практике. Уже в недалеком будущем произойдет многократное повышение производительности систем передачи, обработки и хранения информации. Отдельные вычислительные компьютерные и сетевые системы трансформируются в глобальную информационную сеть огромной производительности. Симбиоз био-, нано- и компьютерных технологий может сделать реальностью для каждого человека непосредственный доступ головного мозга и органов Появятся ДНК – компьютеры, чувств к мировым вычислительным ресурсам.

самореализующиеся нанороботы, искусственный интеллект, сверхбыстродействующие системы, средства объемного хранения данных и многое другое.

Благодаря нанотехнологиям существенно изменится конструирование машин и механизмов — многие части упростятся вследствие новых технологий сборки, многие станут ненужными. Это позволит конструировать машины и механизмы, ранее недоступные человеку из-за отсутствия технологий сборки и конструирования.

С помощью механоэлектрических нанопреобразователей можно будет преобразовывать любые виды энергии с большим КПД и создать эффективные устройства для получения электроэнергии из солнечного излучения с КПД около 90%. Утилизация отходов и глобальный контроль за системами позволит существенно увеличить сырьевые запасы человечества. Станут возможными глобальный экологический контроль, погодный контроль благодаря системе взаимодействующих нанороботов, работающих синхронно.

В области сырьевой проблемы для постройки большинства объектов нанороботы будут использовать несколько самых распространенных типов атомов: углерод, водород, кремний, азот, кислород, сера, и др. в меньшем количестве. С освоением человечеством других планет проблема сырьевого снабжения будет решена.Память на механотранзисторах может превысить плотность хранения информации около 100 гигабит на квадратный дюйм.

На нанотехнологии делает ставку и электроника. Ведущие производители чипов рассчитывают за счет нанотехнологий преобразовать ныне использующуюся оптическую технологию изготовления интегральных микросхем так, чтобы элементы схем имели уже не микронные, а нанометровые размеры. Параллельно начинает развиваться принципиально новое направление электронной индустрии - наноэлектронные квантовые устройства различного назначения: компьютерные процессоры, устройства для хранения данных и др. Элементами их электронных схем будут специально сконструированные наноструктуры. Прототип такой квантовой памяти уже разработала фирма IBM. По данным компании, плотность записи у этого устройства оказалась в 20 раз выше, чем у традиционных, а энергопотребление в 50 раз ниже.

Медицина с помощью нанотехнологий начинает осваивать точечную терапию особые наночастицы-носители будут доставлять необходимые препараты непосредственно к больным клеткам организма. Ученые заняты также разработкой нанопокрытий для имплантируемых тканей, препятствующих их отторжению. Еще два перспективных направления нанобиотеха - создание искусственных биологических тканей, например заменителей кожи (первые образцы такой "нанокожи" уже существуют), и разработка нанобиосенсоров, способных отслеживать нарушения в работе организма. С появлением последних основной задачей медицины станет не лечение, а предупреждение заболеваний. Нанотехнологии должны помочь также в расшифровке генетических кодов, что позволит сделать диагностику и лечение значительно более эффективными.

Кроме всего прочего, нанотехнологии открывают путь к созданию принципиально нового вида оружия - достаточно мощного и при этом "чистого". Такое нанооружие будет действовать по принципу вакуумной бомбы. Возможность создать такую бомбу обусловлена тем, что наночастицы вследствие огромной поверхностной энергии обладают гигантской химической активностью.

Корпорация General Motors начала использовать в производстве своих автомобилей нанокомпозитные материалы - они позволили снизить вес автомобилей на 7 10%. Американские медицинские центры уже применяют наносеребро для лечения ожогов, а компания Nanogate используeт нанотехнологии для изготовления особых покрытий для сантехники, не позволяющих въедаться грязи и ржавчине, и смазки для лыж, которая сама адаптируется к погодным условиям. Компания LSI Logic, производитель микрочипов, в этом году начала осваивать производство новых накопителей данных, созданных с использованием нанотехнологий.

У России cильные позиции в первую очередь в сфере наноприборостроения: наши инженеры всегда умели конструировать простые и функциональные приборы на основе нестандартных идей и подходов. Поэтому сегодня мы вполне конкурентоспособны в области разработки наноинструментария - приборной базы, которая позволяет работать с нанообъектами.

Самый большой успех наших технократов на этом направлении - сканирующие зондовые микроскопы (СЗМ) зеленоградской компании NT-MDT. Они позволяют увидеть отдельные атомы и молекулы.

Компания NT-MDT разрабатывает и изготавливает зонды (зондом может служить, например, металлическая игла, толщина острия которой - несколько атомов, или оптоволокно, которое заканчивается площадкой диаметром всего в 30 нанометров), а также "мозги" микроскопа - программное обеспечение, позволяющее управлять манипуляциями зонда и анализировать "снятую" им с объекта информацию.

Нанотехнологии способны существенно повлиять на экономику, технику, производство, здравоохранение, экологию, образование, оборону и безопасность государства.

Глава 13. Эконометрика Эконометрика – сравнительно молодая наука, возникшая в начале XX века. Она связана с измерением, анализом и прогнозированием экономических явлений. Сейчас это бурно развивающееся научное направление, результаты которого используются на микроуровне (поведение индивидуумов, домохозяйств, фирм) и на макроуровне (экономика государств, регионов).

Эконометрика состоит из экономической теории, статистики и математики, вычислительной техники и всемирного информационного пространства Интернета.

Основные задачи эконометрики - на основании качественного анализа экономических явлений определить вид связи между параметрами (что от чего зависит), построить математическую модель (записать одно или несколько уравнений, связывающих зависимые и независимые параметры) и использовать ее для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов.

Термин «эконометрика» был впервые введен бухгалтером П. Цьемпой (Австро-Венгрия,1910 г.) («эконометрия» — у Цьемпы). Он считал, что если к данным бухгалтерского учета применить методы алгебры и геометрии, то будет получено новое, более глубокое представление о результатах хозяйственной деятельности. Это употребление термина, как и сама концепция, не прижилось, но название «эконометрика» оказалось весьма удачным для определения нового направления в экономической науке, которое выделилось в 1930 г.

В основе эконометрического метода лежит так называемая высшая статистика методы парной и множественной регрессии, парной, частной и множественной корреляции, выделение тренда и других компонентов временного ряда, статистическое оценивание.

Располагая современными вычислительными средствами (компьютерами), таблично-графическим редактором Excel, массивами информации по различным областям человеческой деятельности (в том числе и в Интернет) можно глубже понять сущность процессов, в ряде случаев создавать математические модели и на их основании строить аналитические прогнозы развития экономических процессов.

В эконометрике используются цифры и факты в расчте национального дохода, налогообложения, денежного обращения, международной торговли и финансов – это проблемы макроэкономики. Но Вы можете и на своем рабочем месте увидеть, например, что объемы продаж напрямую связаны с ценами, может быть с сезонностью и другими факторами. Занимаясь каким-то делом, Вы невольно сталкиваетесь с ситуацией, когда определенные экономические показатели складываются в систему. Прикладное назначение эконометрики как раз в том и заключается, чтобы выявить – есть ли общая закономерность в Ваших наблюдениях, а если есть, то определить основные факторы, их взаимосвязь и составить прогноз развития.

Эконометрические исследования начинаются с теории, устанавливающей связь между явлениями.

Надо выделить наиболее существенно влияющие факторы.

Если есть доминирующий фактор - то достаточно парной регрессии.

Если определяющих факторов несколько – то используют множественную регрессию.

При описании более сложных процессов используют системы уравнений.

Парная регрессия - это уравнение связи двух переменных y и x.

y=f (x), y - зависимая переменная (результативный признак);

x - независимая переменная или объясняющая (признак- фактор).

Множественная регрессия - это регрессия результативного признака с двумя и большим числом факторов, то есть модель вида y = f (x1,x2, … xi).

Например, спрос y в зависимости от цены x описывается уравнением y =7000 12x, то есть с ростом цены на 1 денежную единицу спрос в среднем уменьшается на денежных единиц. Получено простое линейное уравнение, связывающее два параметра.

Ну и что? Во-первых, выявлены основные факторы, а во-вторых, Вы можете заглянуть вперед и составить прогноз спроса.

Как я говорю студентам, когда уловите основную закономерность, составите прогноз, да еще и с оптимальным диапазоном, в котором надо работать – не сразу говорите начальству – уволят!

Покажите сначала мне.

Другая понятная задача – внесение удобрений в почву. Сначала явный положительный эффект от этого – повышается урожайность, до некоторого определенного количества вносимых удобрений в зависимости от выращиваемой культуры, почвы, района и т.д. После этого дальнейшее увеличение количества вносимых удобрений приведет к ухудшению ситуации и уменьшению урожайности. Установлено, что это квадратичная зависимость с ветвями параболы вниз. Ваша задача – работать в режиме оптимальной урожайности. Аналогичной зависимостью связаны, например, возраст работника и его квалификация. Известно много процессов, описываемых так называемыми кривыми насыщения. Это рост численности народонаселения, процессы в страховом деле, выпуск новых товаров.

Основные этапы ЭКМ исследований включают в себя следующее.

1. Постановка проблемы (формулировка задачи).

2. Получение статистических данных, анализ их качества.

3. Построение эконометрической модели.

4. Определение параметров модели, оценка надежности результатов.

5. Анализ полученных результатов, составление прогнозов.

Структура практического курса эконометрики представлена на рис. Это – Парная регрессия и корреляция, Множественная регрессия и корреляция, Системы эконометрических уравнений, Временные ряды. Все эти разделы эконометрики связаны между собой и с микро- и макроэкономикой.

Парная регрессия и корреляция Множественная регрессия и корреляция Микро- и макро экономика Система экономических уравнений Временные ряды в эконометрике Рис.. Структура экономики и ее связь с микро- и макроэкономикой.

Математическая запись структуры курса показана на рис.. Все разделы курса связаны между собой, дополняют друг друга, на рисунках это показано стрелками.

y f (x) y f ( x1, x2, x3...xi ) dy dt f11( x1, x2...xn ) Микро и dy2 f ( x, x...x ) y1 f1 ( x1, x2...xn ) y f ( x, x...x ) макро 12 1 2 m dt 2................................

2 1 2 m экономика.............................

dyi f ( x, x...x ) yi f i ( x1, x2...x j ) dt 1i 1 2 j y f (t ) Рис.. Математическая запись структуры курса.

Ряд нобелевских премий в области экономики были присуждены за разработки эконометрических моделей: 1969 г. - Р. Фриш и Я. Тинберген, разработка математических методов анализа экономических процессов;

1980 г. Л. Клейн, создание эконометрических моделей и их использование при анализе эконометрических колебаний и экономической политике;

1989 г. - Т. Хаавельмо, разработка вероятностных основ эконометрики, анализ одновременных экономических структур;

2000 г. - Дж. Хекман, теория селективных выборок, Д. Макфадден, теория дискретных выборок.

Для примера рассмотрим премию Банка Швеции в области экономических наук имени Альфреда Нобеля за 2000 г. Джеймс Хекман (Heckman) и Дэниел Мак-Фадден (McFadden) разработали теорию и методы, которые широко используются в статистическом анализе поведения индивидуумов и семейных хозяйств как в экономике, так и в других общественных науках.

Микроэконометрика располагается на стыке экономики и статистики. Она включает экономическую теорию и статистические методы, которые используются для анализа микроэкономических данных, т.е. экономической информации об индивидуумах, семейных хозяйствах и фирмах. За последние три десятилетия область распространения микроэконометрики быстро расширилась благодаря созданию крупных баз данных, содержащих многочисленную информацию. Большая доступность микроэкономических данных и увеличение мощности компьютеров открыли совершенно новые возможности для эмпирической проверки эконометрической теории. Исследователи получили возможность исследовать много новых проблем на уровне отдельных людей. Например:

какие факторы определяют, предпочтет ли человек работать, а если он предпочтет работать, то сколько часов? Как экономические стимулы влияют на выбор человеком образования, занятия или места жительства? Каково влияние различных программ профориентации и повышения квалификации на доход и занятость индивидуума?

Джеймс Хекман внес много нового и значительного в теорию и методологию эконометрики, изучая проблемы селективности данных. Они возникают, когда доступная исследователям выборка не репрезентативна в вероятностном смысле по отношению ко всему населению (генеральной совокупности). Селективность выборки может быть результатом правил сбора данных или результатом поведения самих экономических агентов. Например, заработная плата и продолжительность работы могут наблюдаться только для тех людей, которые работают;

заработки людей, получивших высшее образование, могут наблюдаться только у тех, кто уже закончил свое обучение, и т.д.

Отсутствие информации о зарплате человека, которую он получал бы, если бы сделал другой выбор, создает проблемы во многих эмпирических исследованиях.

Основополагающий вклад Мак-Фаддена состоит в разработке им так называемого условного логит-анализа в 1974. Чтобы описать эту модель, предположим, что каждый индивидуум в населении стоит перед выбором из ряда (скажем, J) альтернатив.

Обозначим через X характеристики, связанные с каждой альтернативой, а через Z — характеристики индивидуумов, данными о которых обладает исследователь. Например, при изучении выбора способа передвижения альтернативами могут быть автомобиль, автобус или метро. В X тогда входила бы информацию о времени и издержках для данного способа передвижения, в то время как Z мог бы включать данные о возрасте, доходах и образовании. Но отличительные особенности индивидуумов и альтернатив, не отраженные в X и Z, хотя они могут быть и неизвестны исследователю, тоже влияют на то, какой выбор индивидуума принесет ему максимальную полезность. Такие характеристики представлены случайной "ошибкой". Мак-Фадден предполагал, что эти случайные ошибки имеют определенное вероятностное распределение (известное под названием распределение экстремального значения). Он показал, что при этих условиях (плюс некоторые технические предположения) вероятность того, что индивидуум i выберет альтернативу j, можно записать в виде:

Эта модель называется мультиномиальный логит, e — это основание натурального логарифма, и — это параметры (векторы параметров). В своей базе данных исследователь может найти информацию о переменных X и Z, а также о том, какую из альтернатив индивидуум реально выбрал. В результате, он может оценить параметры, используя хорошо известные статистические методы. Хотя модель логит использовалась и прежде, однако способ, которым Мак-Фадден ее вывел, был совершенно новым и был признан фундаментальным достижением.

Такие модели весьма полезны, и использование их при изучении спроса на городской транспорт стало обычным явлением. Их можно использовать в планировании пассажиропотока, исследуя эффективность различных политических мер, а также влияние изменений в социальной сфере и в состоянии окружающей среды. Например, эти модели могут объяснять, как изменения в ценах, большая доступность или изменения в демографическом составе населения влияют на относительные доли использования того или иного вида транспорта. Модели также годятся для использования во многих других областях, например, в изучении выбора жилища, места жительства или образования. Мак Фадден применил свои методы для анализа множества социальных проблем, например, спроса на энергию со стороны населения, телефонных услуг и снабжения жильем.

Условные логит-модели имеют ту характерную особенность, что относительные вероятности выбора из двух альтернатив, скажем, поездки на машине или на автобусе, не зависят от цены и качества для других видов транспорта. Это свойство, известное под названием независимость от посторонних альтернатив (НПА) в некоторых приложениях не реалистично. Мак-Фадден не только сформулировал статистические критерии для проверки того, что условие НПА выполнено, но и разработал более общие модели, в частности, так называемую вложенную логит-модель. В ней предполагается, что индивидуум делает выбор в определенном порядке. Например, при изучении решений, касающихся места жительства и типа жилья, предполагается, что человек сначала выбирает место жительства, а лишь после этого тип жилья.

Помимо анализа дискретного выбора, Мак-Фадден внес важный вклад также в некоторые другие области. В 1960-х годах он придумал эконометрические методы для оценки производственных технологий и исследования факторов, лежащих в основе спроса фирм на капитал и рабочую силу. В 1990-х годах, Мак-Фадден внес вклад в экономику окружающей среды по методам условной оценки определения ценности природных ресурсов. Самый яркий пример — изучение им потерь благосостояния из-за загрязнения окружающей среды на побережье Аляски, вызванного нефтяным пятном от танкера Exxon Valdez в 1989 году. Это еще один пример блестящего умения Мак-Фадден использовать совместно экономическую теорию и эконометрические методы в эмпирических исследованиях важных общественных проблем.

В 2002 году Нобелевскую премию в области экономики получил психолог Дэниэл Канеман. Это, по меньшей мере, удивительно, чтобы высшую награду по экономике получил не экономист, а психолог. Подобное было только дважды, когда премию по экономике получили математики Леонид Канторович (в 1974 году) и Джон Нэш (1994).

Канеман пришел к интересному выводу. Оказывается, человеческими поступками (следовательно, экономическими тенденциями, а, следовательно - и всей Историей человечества) руководит не только и не столько разум людей, сколько их глупость, так как великое множество поступков, совершаемых людьми, нерациональны. То есть в жизни заправляет человеческая глупость.

Конечно, мысль не нова. То, что люди - с гонором и придурью - было известно во все времена, но Канеман экспериментально доказал, что нелогичность поведения людей закономерна и показал, что масштабы ее неправдоподобно велики. Нобелевский комитет признал, что этот психологический закон находит прямое отражение в экономике. По мнению Нобелевского комитета, Канеман "с достаточным основанием поставил под сомнение практическую применяемость фундаментальных постулатов экономической теории".

Экономисты согласились, что наивысшая награда по экономике присуждена психологу вполне справедливо, и, таким образом, нашли в себе смелость признаться, что со времен Смита и Рикардо они упрощали и идеализировали нашу жизнь, считая, что люди в своих товарно-денежных поступках действуют разумно и взвешенно.

В экономических прогнозах не учитывали фактор человеческой глупости - влияние страстей и эмоций на принятие решений. И то, что люди, наконец, признали совещательный голос собственной глупости в принятии деловых решений, является серьезным прорывом их разума.

Вопросы экономики Попадались ли вам на экзамене по экономике (если вам приходилось его сдавать) примерно такие вопросы:

- Как сексуальные пристрастия Клинтона отразились на дефиците госбюджета США?

- Как домыслы и предрассудки в замороченных мозгах участников торгов на фондовой бирже влияют на котировки акций?

- Сколько паникеров мирового валютного рынка Форекс бездумно бросятся конвертировать доллары в фунты стерлингов, если рухнет Белый Дом (заметьте - не вся Америка, а только Белый Дом)?

Мне тоже не попадались. А знаете, почему? Потому что такие вопросы до недавнего времени считались очень несерьезными - как будто вышеперечисленных факторов влияния и не было вовсе. Заслуга Канемана в том, что он заставил серьезных мужей серьезно задуматься над влиянием подобных "несерьезных", но весомых факторов.

Эксперименты профессора Канемана В своих работах: "Психология прогнозирования" (1973), "Принятие решений в условиях неопределенности" (1974), "Теория перспектив: анализ принятия решений в условиях риска" (1979), "Принятие решений и психология выбора" (1981) и других, Дэниэл Канеман и его покойный коллега Амос Тверски описали простые остроумные эксперименты, проливающие свет на человеческую неадекватность восприятия. Вот некоторые из них.

Закон чашки. Представьте себе:

Посетителя, входящего в кафе, встречает официантка примерно такими возгласами:

Наконец-то к нам пожаловал тысячный посетитель! И вот вам за это торжественный приз - чашечка с голубой каемочкой! Посетитель принимает дар с натянутой улыбкой без явно выраженных признаков восторга (И зачем мне чашка? - думает он). Заказывает бифштекс с луком и молча жует, тупо глядя на ненужный подарок и размышляя про себя, куда его пристроить. Но, прежде чем он успевает отхлебнуть киселя, к нему подбегает та же самая официантка в фартуке и извиняющимся тоном говорит, что, дескать, простите, обсчитались - оказалось, что вы у нас - 999-й, а тысячный - вон тот вошедший инвалид с клюшкой. Хватает чашку и убегает с криками: Кого вижу!- и так далее. Видя такой оборот, посетитель начинает беспокоиться: Э! ЭЭ!! ЭЭЭ!!! Ты куда?! Вот, безобразие! его раздражение нарастает до уровня бешенства, хоть чашка нужна ему не больше, чем весло.


Вывод: степень удовлетворения от приобретения (чашки, ложки, поварешки, жены, любого имущества) меньше степени огорчения от адекватных потерь. Например, во время переговоров вас никто не тянул за язык, и вы на радостях пообещали оппоненту дополнительную скидку, то обратной дороги, как правило, нет - иначе, переговоры могут зайти в тупик или рухнуть совсем. Ведь человек таков, что обычно воспринимает уступки как должное, и если вы одумаетесь, захотите переиграть и вернуть "вс, как было" - то он это воспримет как бессовестную попытку воровства его законной собственности. Поэтому, планируйте предстоящие переговоры, четко знайте, чего вы от них хотите и почем. Можно при минимальных затратах заставить оппонента быть довольным, (на это есть психология общения), а можно затратить массу времени, нервов и денег и проиграть. Будьте мягкими к личности оппонента и жесткими к предмету переговоров.

При принятии решений выбор людей не всегда продиктован трезвым рассудком, но зачастую инстинктами, эмоциями или тем, что принято называть интуицией (выводами на недостаточных основаниях). Как правило, когда люди в жизни принимают интуитивные решения на недостаточных основаниях, то если угадывают - то запоминают их и ставят себе в заслугу, а если ошибаются - то валят на обстоятельства и забывают. А потом говорят: я всегда полагаюсь на интуицию, и она меня никогда не подводит!

Нельзя не упомянуть Василия Васильевича Леонтьева (1906–1999), американского экономиста русского происхождения, удостоенного в 1973 Нобелевской премии по экономике. Родился в Санкт-Петербурге 5 августа 1906. Получил домашнее образование. В 1925 окончил Ленинградский университет, в 1924 работал на кафедре экономической географии, продолжил учебу в Берлине, в 1928 получил степень доктора наук. Работал экономическим советником правительства Китая в Нанкине, затем в Институте мирового хозяйства в Кильском университете. В 1931 переехал в США для работы в Национальном бюро экономических исследований, стал профессором Гарвардского университета. Возглавлял созданный им в 1948 «Гарвардский проект экономических исследований». В 1970 был избран президентом Американской экономической ассоциации. С 1975 работал в Нью-Йоркском университете, был директором Института экономического анализа при университете до 1986. В 1970-х годах руководил работами по прогнозированию мирового экономического развития до 2000. В последние годы жизни посвятил себя исключительно науке. В 1988 был избран иностранным членом АН СССР. Неоднократно приезжал в Россию, встречался с экономистами и политиками. В 1993 в Петербурге был учрежден Леонтьевский фонд, призванный содействовать развитию экономической науки в России.

Главным достижением ученого стала разработка теоретических основ метода «затраты – выпуск» (метода межотраслевого баланса), одного из направлений эконометрики – в котором впервые в истории экономической науки к анализу обширных статистических данных были применены электронно-вычислительные машины. Для этого Леонтьев представил экономику в виде системы отраслей, изображая ее как таблицу наподобие шахматной, а затем применив к исходному табличному расположению данных методы линейной алгебры. Решение системы линейных уравнений выглядело как матрица (обратная матрица Леонтьева). Метод Леонтьева нашел применение в экономическом планировании и прогнозировании во многих странах мира, сам Леонтьев в 1970-х годах начал применять его к анализу мировой экономики, разделенной им на регионы (на одном из этапов работы их было выделено 15), пытаясь оценить потребности в основных видах сырья, товарах и капиталах.

Рис. Цена нефти в мире с 1970 года (доллар за барель).

Поскольку экономика охватывает разнообразные сферы человеческой деятельность, то в рамках практической эконометрики можно рассматривать разнообразные задачи. Например, добыча нефти в мире и по странам является важной и актуальной проблемой. Сейчас цена нефти самая высокая в мире за последние 35 лет и достигла рекордной отметки в 50 долларов за барель.

Барель- единица измерения объема нефти и нефтепродуктов. 1 барель равен 42 американским галлонам или примерно 159 литрам ( в зависимости от удельного веса нефти, который зависит от положения месторождения), 7,3 бареля приблизительно равны 1 тонне.

На рис. покозаны колебания этой цены, взятые с сайта www.eia.doe.gov. Каждой цифре на рисунке дается пояснение в связи с какими международными событиями формировалась эта цена. Так например, пик 23-24 был связан с Ирано- Иракской войной, 43- операция Буря в пустыне, проведенная США в Ираке и т.д. На сайте даны подробные комментарии.

Из рисунка видно, что цена на нефть в мире складывается под действием многочисленных факторов от политических событий до разведки новых нефтяных месторождений и носит случайный характер (слишком много участников системы, влияющих на цену). Поэтому в данном случае нецелесообразно построение эконометрических моделей, учитывающих основные факторы. Но вот добыча нефти в мире и вряде стран может прогнозироваться, т.к. это более плавный, законометный процесс (рис. ).

Россия США 200 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 1960 1970 1980 1990 2000 Саудовская Аравия Ирак 100 0 1960 1970 1980 1990 2000 2010 1960 1970 1980 1990 2000 Китай Итого в мире 180 160 20 0 1960 1970 1980 1990 2000 2010 1960 1970 1980 1990 2000 Рис. Добыча нефти по ряду стран по годам в млн.тонн Лидерами добычи нефти в мире являются Саудовская Аравия, США, Россия. В странах, входивших в СССР, наблюдается неустойчивая тенденция - спады, подъемы - в связи с переходом к рыночной экономике (конец 80-х, начало 90-х годов). В США - спад в добыче своей нефти, которая является практически невосполнимым источником энергии.

Спад связан с консервацией запасов нефти и ее импортом в страну. Саудовская Аравия занимает первое место в мире по добыче нефти. Особенностью нефтедобычи в этой стране является резкое снижение в начале 80-х годов в связи с Ирано- Иракской войной.

Тогда в феврале 1981г. цена нефти стала максимальной с 1970 г. и достигла 39 долларов за баррель.

Добыча нефти в Ираке после 80-х годов носит случайный, непредсказуемый характер, связанный с политическими событиями в стране. Построение надежных эконометрических моделей невозможно. Китай с 1965 г. наращивает добычу нефти, поэтому возможно получить надежную аппроксимирующую зависимость, описывающая динамику добычи нефти в Китае.

Тенденция добычи нефти в мире носит нарастающий характер - человечество потребляет все больше энергии, одним из источников которой сегодня является нефть. С надежностью 97,8 % добычу нефти на ближайшие десятки лет можно описать уравнением y = -1,0942x2 + 4387,5x - 4*106, млн.т.


И оно будет справедливо, если не случатся крупные дестабилизирующие политические события, природные катаклизмы и не появятся альтернативные источники энергии (к сожалению, на сегодня заморожены все крупные проекты по получению ядерной энергии в ускорителях элементарных частиц и в токамаках, но это уже совсем другая история).

Множественная регрессия.

Каждый из нас тратит деньги и статей расходов достаточно много. Но можно выделить несколько главных -–это затраты на еду, жилье, одежду и т.д., все очень индивидуально. Существуют ли общие закономерности и если да, то как их получить и практически использовать при экономическом планировании.

Для решения этой задачи надо располагать достаточным объемом статистических данных по статьям расходов за длительный период желательно стабильного развития государства или региона, области, семьи. Такие данные на сегодня предоставляет в Интернете Бюро экономического анализа Америки по адресу www.bea.doc.gov в таблицах NIPA (Nation Income and Product Account), сайт бесплатный и предоставляет статистические данные с 1929 года.

В Tabl.2.5.5. Personal Consumption показаны 113 статей расходов (!). Давайте попробуем составить уравнение множественной регрессии для частных расходов и расходов на жилье, питание и т. д. ( всего 8 параметров) за период наиболее стабильного развития США - с 1959г. по 2003г. (окончилась Вторая мировая война, у Америки не было войн на ее территории и т.д.). Составим прогнозы и оценим ошибку прогнозирования по реальным известным величинам.

Используя Tabl.2.5.5. NIPA (рис.) проведем отбор восьми факторов для составления линейного уравнения множественной регрессии с помощью пакета прикладных программ (ППП) графического редактора Excel, имеющегося на каждом компьютере ( Пакет анализа / Анализ данных / Регрессия ), рис..

Возьмем, например, числовые данные по следующим строкам ( из 113 позиций в таблице, все величины в млрд. долларов ) за период времени с 1959 г. по 2003 г. :

y №1 - персональные расходы ( Personal consumption expenditures), №2 - продовольствие и табак ( Food and tobacco), x №11 одежда, принадлежности и драгоценности x2 (Clothing, accessories, and jew.), x3 №23 - жилье ( Housing ), x4 №28 - обслуживание дома (Household operation ), №44 - медицинское обслуживание (Medical care ), x №68 - транспортные расходы ( Transportation), x №86 - отдых ( Recreation ), x №104 - расходы на образование ( Education and research ).

x Результаты вычислений по ППП показаны на рис.

Очень важный момент: Вам не надо даже вникать в математические тонкости и подробности вычислений, в особенности и сложности регрессионного анализа, знать каким методом и по какому алгоритму происходят вычисления – это сделает выбранный ППП. Вот польза от вычислительной техники. Ваша задача – увидеть и сформулировать проблему, используя некоторый статистический материал.

Расчет всех параметров проводится с помощью выбора пунктов меню, а при заполнении параметров входного интервала x надо указывать все столбцы, содержащие факторные признаки. В данной задаче это массив из 8 чисел (x1 - x8) на 44 (с 1959г. по 2003 г.).

В полученных результатах (рис. ) коэффициенты при переменных x1-x определяют искомое уравнение множественной регрессии. Рассчитывается и его достоверность R- квадрат. В наших результатах достоверность составляет 99,99%. Для проверки полученного уравнения y = f ( x1,x2,...x8 ) можно подставить текущие xi за ряд лет (табл. ) и определить y расчетные. Сравнение результатов впечатляет и погрешность расчетов не превышает 0,42%.

Рис.2.1а. Подключение надстройки Пакет анализа.

Рис.2.1б.Диалоговое окно ввода параметров инструмента Регрессия.

ППП Регрессия В главном меню надо выбрать Сервис/ Надстройки и установить галочку Пакет анализа ( рис.2.1а.). Далее выбираем Сервис/ Анализ данных/ Регрессия и открывается диалоговое окно ввода параметров инструмента Регрессия ( рис.2.1б.).В нем надо указать входной интервал y и входной интервал x, содержащий все значения факторного признака.

Персональны Продовол Одежда, Жилье Обслужи Медицинс Транспорт Отдых Расходы е расходы ьствие и принадл вание кое ные на табак ежности дома обслужива расходы образован драгоце ние ие Personal cons Food and t Clothing, Housing Househol Medical Transporta Recreatio Education umption expen obacco accesso d care tion n and resear ditures ries, and operation ch jewelry № строки в 1 2 11 23 28 44 68 86 табл.2.5.5.

Года y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x 1959 317,6 87,2 32,0 45,0 45,0 20,6 40,7 17,7 4, 1960 331,7 89,2 32,7 48,2 46,7 22,2 42,8 18,5 4, 1961 342,1 91,1 33,5 51,2 48,2 23,9 41,5 19,3 4, 1962 363,3 93,3 35,0 54,7 51,0 26,5 46,4 20,8 5, 1963 382,7 95,7 36,0 58,0 54,0 28,7 50,2 22,4 5, 1964 411,4 101,1 39,1 61,4 58,4 32,3 53,3 24,6 6, 1965 443,8 108,8 41,4 65,4 62,1 34,7 59,4 26,9 7, 1966 480,9 117,8 45,5 69,5 67,2 38,0 62,2 30,9 8, 1967 507,8 121,4 47,8 74,1 70,8 41,4 64,5 33,1 8, 1968 558,0 131,6 52,5 79,8 76,3 47,7 73,9 36,7 10, 1969 605,2 141,3 56,2 86,9 81,1 54,2 80,4 40,0 11, 1970 648,5 154,6 57,6 94,1 84,8 61,3 81,5 43,1 12, 1971 701,9 161,0 61,8 102,8 90,1 68,5 94,5 46,0 13, 1972 770,6 173,6 67,1 112,6 99,5 76,7 105,1 51,5 15, 1973 852,4 192,9 74,7 123,3 111,4 85,3 115,8 57,6 16, 1974 933,4 215,9 79,3 134,8 123,6 95,5 119,7 63,4 18, 1975 1034,4 238,3 85,6 147,7 135,7 109,9 132,4 70,5 20, 1976 1151,9 259,3 93,7 162,2 152,0 124,7 156,8 78,2 22, 1977 1278,6 279,6 102,8 180,2 170,5 142,1 179,1 85,5 24, 1978 1428,5 307,8 115,1 202,4 189,6 162,3 196,7 96,1 26, 1979 1592,2 343,9 123,4 227,3 212,0 183,3 219,6 108,9 29, 1980 1757,1 376,8 132,3 256,2 233,3 209,6 238,9 117,5 33, 1981 1941,1 406,3 143,8 289,7 254,5 245,2 264,0 130,8 37, 1982 2077,3 427,7 147,0 315,2 271,9 274,8 270,0 140,9 41, 1983 2290,6 451,3 161,1 341,0 296,7 310,0 300,7 156,9 45, 1984 2503,3 476,6 175,8 374,5 322,8 343,7 339,9 174,8 49, 1985 2720,3 498,4 188,3 412,7 343,6 376,4 377,7 189,7 53, 1986 2899,7 524,2 204,1 448,4 359,6 407,4 385,2 206,9 58, 1987 3100,2 549,8 218,9 483,7 376,3 447,6 401,3 226,8 63, 1988 3353,6 588,2 235,7 521,5 398,6 505,0 431,1 251,7 70, 1989 3598,5 630,3 252,5 557,4 423,2 561,9 455,9 272,4 77, 1990 3839,9 677,8 261,5 597,9 433,3 635,1 471,7 290,2 83, 1991 3986,1 699,9 263,5 631,1 444,3 692,9 447,3 302,0 89, 1992 4235,3 717,3 280,9 658,5 466,0 761,1 483,2 321,3 96, 1993 4477,9 740,6 293,4 683,9 497,5 809,0 520,8 351,0 101, 1994 4743,3 767,9 306,3 726,1 529,6 853,3 567,3 383,4 107, 1995 4975,8 790,1 314,5 764,4 553,5 905,0 594,6 418,1 114, 1996 5256,8 820,1 327,2 800,1 586,6 950,7 641,8 448,4 122, 1997 5547,4 850,0 337,4 842,6 616,2 1002,8 685,2 474,5 129, 1998 5879,5 888,7 356,3 894,6 641,8 1069,4 718,0 505,8 140, 1999 6282,5 944,8 379,6 948,4 675,2 1130,8 785,0 546,1 150, 2000 6739,4 1003,7 397,0 1006,5 719,3 1218,3 853,4 585,7 163, 2001 7055,0 1052,0 397,1 1073,7 740,3 1327,3 872,4 604,0 178, 2002 7376,1 1095,0 404,4 1144,8 746,0 1444,9 877,5 628,3 190, 2003 7760,9 1152,6 412,3 1188,4 779,6 1557,2 925,5 660,7 201, Продовольствие и табак Жилье Отдых Медицинское обслуживание Рис.

1959 Х Х Х Года Х 1989 1994 1999 Обслужживание дома Одежда Расходы на образование Транспортные расходы x Х x x 1999 Изменение ряда статей расходов в США по годам в млрд. долларов Коэффи Стан t- Нижни Верхни Нижни Верхние P циенты дарт стати Значен е 95% е 95% е 95,0% 95,0% ная стика ие оши бка Y-пересечение 7,464324 5,879 1,270 0,212 -4,458 19,387 -4,458 19, Переменная X 1 0,826233 0,175 4,732 0,000 0,472 1,180 0,472 1, Переменная X 2 0,72736 0,240 3,032 0,004 0,241 1,214 0,241 1, Переменная X 3 1,623007 0,198 8,189 0,000 1,221 2,025 1,221 2, Переменная X 4 0,801321 0,381 2,102 0,043 0,028 1,575 0,028 1, Переменная X 5 0,929937 0,147 6,335 0,000 0,632 1,228 0,632 1, Переменная X 6 1,393294 0,225 6,202 0,000 0,938 1,849 0,938 1, Переменная X 7 1,417991 0,331 4,279 0,000 0,746 2,090 0,746 2, Переменная X 8 1,390096 1,507 0,922 0,362 -1,666 4,446 -1,666 4, Уравнение множественной регрессии y = 7,464+0,826*x1 + 0,727*x2 + 1,623*x3 + 0,801*x4 + 0,929*x5 + 1,393*x6 + + 1,390*x8, млрд. $.

1,417*x Года y расч. Ошибка y % 1993 4477,9 4458,17 0, 1994 4743,3 4744,31 0, 1995 4975,8 4994,98 0, 1996 5256,8 5276,23 0, 1997 5547,4 5556,85 0, 1998 5879,5 5873,82 0, 1999 6282,5 6273,39 0, 2000 6739,4 6715,66 0, 2001 7055,0 7055,19 0, 2002 7376,1 7384,43 0, 2003 7760,9 7768,00 0, Выводы. 1. Для анализа сруктуры и динамики потребления США за последние лет по статистическим данным, взятым из Интернет( www.bea.doc.gov, NIPA, Tabl. 2.5.5.), составленно линейное уравнение множественной регрессии от 8-и переменных y=f(x1,x2,x3…x8), т.е.

y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + a4x4 + a5x5 + a6x6 + a7x7 + a8x8, и решено с помощью пакета прикладних программ ( ППП ) Регрессия методом наименьших квадратов ( МНК ).

В уравнении получены все коэффициенты a1 –a8 при x1- x8.

2. Результаты проверены с помощью прогнозов на 1993 - 2003 года. Получено хорошее совпадение. Ошибка не превышает 0,44%, при этом все текущие xi ( i=1,...8 ) брались из Интернет.

Хорошие результаты объясняются тем, что использовался большой объм 3.

наджных статистических данных за длительный период времени в достаточно стабильный период развития экономики страны.

С помощью данного уравнения можно строить надежные прогнозы 4.

потребления в стране при условии стабильности экономической ситуации.

Другим важнейшим экономическим показатем является ВВП страны. Если Вы посетите сайт www.bea.doc.gov (Bureau of Economic Analysis of the U.S. Department of Commerce), то на нем бесплатно предоставят значительное количество различных статистических данных США с 1929 года. Правда вся информация на английском, но в сети есть замечательные переводчики (например, www.translate.ru, тоже бесплатный).

На рис. показана таблица, где в первой линии приведен ВВП США (Gross domestic product). Графически эти значения показаны на рис., из которого видно, что в середине 70-х годов в экономике страны наблюдается тенденция к усилению экономического роста и увеличение темпов роста ВВП. Однако, анализ микроколебаний экономики (дельта - это отношение разницы ВВП за два года к ВВП предыдущего года) говорит о циклических изменениях в экономике страны. Самый большой по амплитуде цикл совпадает с великой депрессией 30-х годов. Сглаживание этих колебаний в 1990-2000 годах говорит о стабилизации экономики, на которую оказало благотворное влияние развитие сетевых технологий и Интернет бизнеса, когда, практически, все взрослое население страны стало пользователями (мы говорили об этом в главе 5).

ВВП США, млрд. долл.

Дельта ВВП США, % - - - - Года Рис. ВВП США и дельта ВВП с 1929 года.

Составление эконометрических моделей позволяет глубже понять сущность экономических процессов и составлять их аналитические прогнозы.

Официальный сайт Госкомстата В России есть статистический сайт Госкомстата www.gks.ru. Правда, он не содержит таких же обширных данных по экономике страны за длительный период времени, но и сетевые технологии у нас только развиваются на фоне смены политической и экономический системы.

Навигация.

Все функциональные кнопки находятся справа.

1. О Федеральной службе гос. статистики.

2. Новости 3. Каталог публикаций 4. Банк готовых документов 5. Картографический материал 6. Стандарт (ССРД МВФ) 7. Распространение 8. Поиск 9. Ссылки 10. Структура 11. Контакты 12. E-MAIL Состав разделов.

Положение о Федеральной службе государственной статистики Общие положения, основные задачи, функции и права Организационная структура Федеральной службы государственной статистики Центральный аппарат, территориальные органы, подведомственные организации Федеральная программа статистических работ на 2004 год История статистики России Цель создания сайта – это удовлетворение потребностей органов власти и управления, средств массовой информации, населения, научной общественности, коммерческих организаций и предпринимателей, международных организаций в разнообразной, объективной и полной информации - главная задача Федеральной службы государственной статистики. Для ее решения действует система государственной статистики, объединяющая районный, областной и федеральный уровни, а также Москву и Санкт-Петербург, а это 89 территориальных комитетов и 2,2 тысячи районных отделов. В системе Федеральной службы государственной статистики трудится в общей сложности более 20 тысяч сотрудников.

Международная экспертиза признала статистические данные Федеральной службы государственной статистики надежными.

Новости.

Католог публикаций.

2004 год Периодические издания Статистические сборники Статистические бюллетени Сборники с итогами Всероссийской переписи населения 2002 года Архив Банк готовых документов.

Картографический материал.

Социально-экономическое положение России за январь-сентябрь 2004 года Уровень жизни населения Величина прожиточного минимума Средняя начисленная заработная плата Просроченная задолженность по заработной плате Денежные доходы в расчете на душу населения Цены Стоимость минимального набора продуктов питания Рынок труда Численность безработных Правонарушения Число зарегистрированных преступлений Ссылки.

Национальные статистические службы Международные организации Международные организации European Union European Central Bank Eurostat (the statistical Office of the European Communities) International Energy Agency (IEA) International Statistics Institute (ISI) Inter-American Development Bank Interstate Statistical Committee of the Commonwealth of Independent States (CIS) Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) World Tourism Organisation (WTO) World Trade Organisation (WTO) Заключение Наша жизнь похожа на прекрасную мозаику: каждый камушек имеет свою форму и свой цвет, но место каждого строго определено и все вместе они складываются в картину.

Получается целое полотно с единым замыслом, содержанием и стилем.

Так же и все перечисленные вопросы складываются в единую картину, имя которой ПЕСОЧНЫЙ ВЕК.



Pages:     | 1 | 2 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

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.