Statistics and Economics (E-Journal) / Статистика и Экономика
Not a member yet
1231 research outputs found
Sort by
Перспективы применения искусственных нейронных сетей для прогнозирования объемов грузоперевозок в транспортных системах
Get PDFThe purpose of research – to identify the prospects for the use of neural network approach in relation to the tasks of economic forecasting of logistics performance, in particular of volume freight traffic in the transport system promiscuous regional freight traffic, as well as to substantiate the effectiveness of the use of artificial neural networks (ANN), as compared with the efficiency of traditional extrapolative methods of forecasting. The authors consider the possibility of forecasting to use ANN for these economic indicators not as an alternative to the traditional methods of statistical forecasting, but as one of the available simple means for solving complex problems.Materials and methods. When predicting the ANN, three methods of learning were used: 1) the Levenberg-Marquardt algorithm-network training stops when the generalization ceases to improve, which is shown by the increase in the mean square error of the output value; 2) Bayes regularization method - network training is stopped in accordance with the minimization of adaptive weights; 3) the method of scaled conjugate gradients, which is used to find the local extremum of a function on the basis of information about its values and gradient. The Neural Network Toolbox package is used for forecasting. The neural network model consists of a hidden layer of neurons with a sigmoidal activation function and an output neuron with a linear activation function, the input values of the dynamic time series, and the predicted value is removed from the output. For a more objective assessment of the prospects of the ANN application, the results of the forecast are presented in comparison with the results obtained in predicting the method of exponential smoothing.Results. When predicting the volumes of freight transportation by rail, satisfactory indicators of the verification of forecasting by both the method of exponential smoothing and ANN had been obtained, although the neural network showed the best result (the average relative forecast error was 8.97% for ANN and 11.21% for the method of exponential smoothing, respectively). This can explained by the fact that the temporal dynamic range of the values of the volumes of cargo transportation by this type of transport, for the period under review, has a nonlinear but uniformly changing character. In the case of forecasting the volumes of cargo transportation by road, the time series of initial values for the reporting period is simultaneously non-linear and unevenly changing. This explains the large values of forecasting errors by the method of exponential smoothing (the average relative forecast error of 47.47% for methods of exponential smoothing ); the forecast error with ANN was 13.97%, therefore the results of the prediction obtained by the method of exponential smoothing are considered unsatisfactory, and for ANN – satisfactory.The conclusion. The results of the study confirm the feasibility of using trained artificial neural networks in forecasting the volumes of freight traffic with different cargo flows that have the initial statistical data of which have an uneven nonlinearly changing character in the time dynamic series. A sufficiently high verification in the application of ANN for difficult-to-forecast indicators of the transport process confirms the practical significance of the application of this method in the modeling of the logistics network. Цель исследования – выявить перспективы применения нейросетевого подхода применительно к задачам экономического прогнозирования транспортно-логистических показателей, в частности объемов грузовых перевозок в транспортной системе разноструктурных региональных грузопотоков, а также обосновать эффективность применения искусственных нейронных сетей (ИНС) в сравнении с эффективностью традиционных экстраполятивных методов прогнозирования. Возможность прогноза с использованием ИНС для данных экономических показателей рассматривается авторами не как альтернатива традиционным методам статистического прогнозирования, а как одно из доступных простых средств для решения сложных задач.Материалы и методы. При прогнозировании ИНС использовались три метода обучения: 1) алгоритм Левенберга-Марквардта – обучение сети останавливается, когда обобщение перестает улучшается, что показывает увеличение средней квадратичной ошибки выходного значения; 2) метод регуляризации Байеса – обучение сети останавливается в соответствии с минимизацией адаптивных весовых коэффициентов; 3) метод масштабированных сопряженных градиентов, который используется для нахождения локального экстремума функции на основе информации о её значениях и градиенте. При прогнозировании использован пакет Neural Network Toolbox – нейросетевая модель состоит из скрытого слоя нейронов с сигмоидальной функцией активации и выходного нейрона с линейной функцией активации, на вход подаются значения временных динамических рядов, с выхода снимается прогнозируемое значение. Для более объективной оценки эффективности и перспектив применения ИНС результаты прогноза представлены в сравнении с результатами, полученными при прогнозировании методом экспоненциального сглаживания.Результаты. При прогнозировании объемов грузовых перевозок железнодорожным транспортом получены удовлетворительные показатели верификации прогнозирования как методом экспоненциального сглаживания, так и ИНС, хотя нейронная сеть показала лучший результат (средняя относительная ошибка прогноза – 8,97% для ИНС и 11,21% для МЭС соответственно). Это объясняется тем, что временной динамический ряд значений объемов грузоперевозок данным видом транспорта, за исследуемый отчетный период, имеет пусть и нелинейный, но равномерно меняющийся характер. В случае прогнозирования объемов грузоперевозок автомобильным транспортом временной динамический ряд исходных значений за отчетный период имеет одновременно и нелинейный, и неравномерный меняющийся характер. Этим объясняется большие значения ошибок прогнозирования методом экспоненциального сглаживания (средняя относительная ошибка прогноза 47,47% для МЭС); ошибка прогноза с применением ИНС составила – 13,97%, следовательно результаты прогнозирования, полученные методом экспоненциального сглаживания, признаем неудовлетворительными, а для ИНС – удовлетворительными.Заключение. Результаты исследования подтверждают целесообразность применения обучаемых искусственных нейронных сетей при прогнозировании объемов грузовых перевозок с разноструктурными грузопотоками, исходные статистические данные которых имеют неравномерный нелинейно меняющийся характер во временном динамическом ряду. Достаточно высокая верификация при применении ИНС для сложнопрогнозируемых показателей транспортного процесса подтверждает практическое значения применения данного метода при моделировании транспортно-логистической сети.
Отзыв из печати статьи Кокорина А.А., Павлуцкая Д.А. Проблемы земельного налогообложения в Республике Бурятия. Статистика и Экономика. 2016;(3):21-25. DOI:10.21686/2500-3925-2016-3-21-25
Get PDFThis article by Anna A. Kokorina, Darya A. Pavlutsky has been retracted (i.e. withdrawn from the press) by the editor with permission of the publisher.Retracted article due to duplicate publication.Статья, опубликованная в научном журнале «Статистика и Экономика» (2016;(3):21-25) под названием «Проблемы земельного налогообложения в Республике Бурятия», авторами которой являются Анна Андреевна Кокорина, Дарья Андреевна Павлуцкая, отзывается из печати редактором с согласия издателя.Статья отозвана в связи с множественной публикацией
Прогнозирование рядов динамики рыночных индикаторов на основе нелинейной авторегрессионной нейронной сети
Get PDFThe modern practice of economic research relies heavily on mathematical models that make it possible to reveal hidden regularities in statistical data and make forecasts on their basis. Linear models based on vector autoregression (VAR) are the most common. However, the relationship between time series in the economy is often difficult to identify, so non-linear autoregressive (NAR) models show more reliable results. Artificial neural networks (ANNs) are usually used for implementation of these models, but ANNs do not provide the possibility of estimating the forecast in the form of mathematical expectation and a standard deviation. Therefore, the model proposed in the article combines two blocks: VAR and NAR. NAR is used to construct a prediction for a given number of points, and VAR for estimating the forecast in the form of a mathematical expectation and a standard deviation. The evaluation of the model was carried out on the daily data: exchange rate USD / RUB and “Brent” oil from 1.01.2016 to 1.03.2017. The average accuracy of forecasting the trend for the dollar was 54.9%, for the oil prices it was 54.0%. In this case, the relative error in predicting the dollar rate was from 1.09% (for the first point) to 2.01% (for the tenth point); the relative error in forecasting oil prices was from 1.28% (for the first point) to 4.58 % (for the tenth point). Thus, the model showed accurate results when predicting dynamic series and can be used to solve other forecasting problems. In particular, it is expedient to use the model as one of the factors when making investment decisions. In addition, the evaluation of forecasts is done on the basis of testing the NAR block of historical data and on the basis of VAR block forecast in the form of mathematical expectation and standard deviation.Современная практика экономических исследований активно полагается на математические модели, позволяющие выявлять в статистических данных скрытые закономерности и строить на их основании прогнозы. Линейные модели прогнозирования рядов динамики, основанные на векторной авторегрессии (VAR) являются наиболее распространенными. Однако связи между рядами динамики в экономике часто имеют сложно идентифицируемый характер, поэтому нелинейные авторегрессионные (NAR) модели показывают более достоверные результаты. Для их реализации обычно используются нейронные сети, которые не предоставляют возможности оценки прогноза в виде математического ожидания и стандартного отклонения. Поэтому предлагаемая в статье модель сочетает в себе два блока: VAR и NAR. NAR используется для построения прогноза на заданное количество точек, а VAR для оценки прогноза в виде математического ожидания и стандартного отклонения. Оценка достоверности модели проводилась на дневных данных валютного курса USD/RUB и цен на нефть марки «Брент» с 1.01.2016 по 1.03.2017. Средняя точность прогнозирования тренда для курса доллара США к рублю составила 54,9%, для цены нефти – 54,0%. При этом относительная ошибка прогнозирования курса доллара составила от 1,09% (для первой точки) до 2,01% (для десятой точки), относительная ошибка прогнозирования цен на нефть составила от 1,28% (для первой точки) до 4,58% (для десятой точки). Таким образом, модель представляет достаточно точные для принятия инвестиционных решений прогнозы, при этом производится оценка прогнозов на основании тестирования NAR блока на исторических данных и на основании прогноза VAR блока в форме математического ожидания и стандартного отклонения
Особенности развития предпринимательства в Хатлонской и Согдийской областях Республики Таджикистан
Get PDFThe article analyzes the state and reveals development features of entrepreneurship in two major regions of Tajikistan – Khatlon and Sughd. The problems of entrepreneurship development in the spheres of industry, agriculture, trade, and services are identified. Special attention is paid to such indicators as the gross regional product, industrial and agricultural production, retail turnover, paid services, etc. The research hypothesis is that the level of entrepreneurship development is heterogeneous in the regions of the Republic of Tajikistan and the existing possibilities are not fully used.The theoretical and information basis of the study served the works of Tajik and foreign scientists in the field of entrepreneurship development, statistical compilations and data of the Agency on Statistics under President of the Republic of Tajikistan for the years 1991–2015. The obtained results allowed revealing a number of development features of entrepreneurship in the Khatlon and Sughd regions of Tajikistan. The analysis of the gross regional product shows that its value has increased several times since 2000, which was achieved due to the development of entrepreneurship. In 2015, 60% of the gross regional product was produced in Khatlon and Sughd regions. Despite the increase in the number of operating small enterprises, the number of joint ventures is decreasing. In this direction, it is necessary to intensify the entrepreneurship development through public-private partnerships. There are significant raw material and labor resources in the regions, which are not fully used. This is largely due to the lack of financial resources, the high cost of credit and high taxes. More attention should be given to these issues.It is noted that the entrepreneurship development in the regions of the country primarily depends on the energy development. There are huge hydropower resources in the regions, the use of which will give a significant impulse to the entrepreneurship development. The industries of the Khatlon region, developed in the early 1990s, are practically not working today. The same situation is observed in many branches of industry of the Sughd region. It is necessary to create conditions for the revival of industries.Despite the positive trends in the agriculture, there are different problems in the redistribution of the irrigated land, crop yields and productivity of livestock and poultry.There are still sectoral and regional problems in the more developed sectors of trade and services. Entrepreneurship in the sphere of trade and services is more developed in the Sughd region, as evidenced by the value of retail trade turnover and services rendered. It is necessary to develop a network form of trade in the sphere of trade. It is proposed to pay special attention to the entrepreneurship development in the sphere of tourism.The study shows that, despite the intensification of entrepreneurship development in the regions, there are still many problems. Further analysis of these problems will allow developing more targeted recommendations for the entrepreneurship development in the regions of the Republic of Tajikistan. В статье анализируется состояние, и выявляются особенности развития предпринимательства в двух крупных регионах Республики Таджикистан: Хатлонской и Согдийской областях. Обозначены проблемы и резервы развития предпринимательской деятельности в сферах промышленности, сельского хозяйства, торговли и услуг. Особое внимание уделяется таким показателям, как валовой региональный продукт, производство промышленной и сельскохозяйственной продукции, розничный товарооборот, платные услуги и т. п. Гипотеза исследования заключается в том, что в областях страны уровень развития предпринимательства неоднородная и существующие возможности используются не в полном объеме.Теоретической основой и информационной базой послужили труды таджикских и зарубежных ученых в области развития предпринимательства, статистические сборники и данные Агентства по статистике при Президенте Республики Таджикистан за 1991–2015 годы.Полученные результаты позволили выявить ряд особенностей развития предпринимательства в Хатлонской и Согдийской областях Республики Таджикистан. Анализ валового регионального продукта показывает, что его объем, начиная с 2000 года, вырос в несколько раз, что было достигнуто благодаря развитию предпринимательства. В 2015 году 60% валового регионального продукта было произведено в Хатлонской и Согдийской областях.Несмотря на рост числа действующих малых предприятий, уменьшается число совместных предприятий. В данном направлении необходимо активизировать развитие предпринимательства на основе государственно-частного партнерства. В областях имеются значительные сырьевые и трудовые ресурсы, которые используются не в полной мере. Это во многом связано с дефицитом финансовых ресурсов, дороговизной кредитов и большими налоговыми нагрузками. Этим вопросам необходимо уделить более пристальное внимание.Отмечается, что развитие предпринимательства в регионах республики зависит от развития энергетики. Для этого в областях имеются огромные гидроэнергетические ресурсы, использование которых даст значительный толчок к развитию предпринимательства.Развитые в начале 1990-х годов отрасли промышленности в Хатлонской области сегодня практически не работают. Такая же картина наблюдается во многих отраслях промышленности Согдийской области. Необходимо создать условия для возрождения всех отраслей промышленности.Несмотря на положительные тенденции, в сельском хозяйстве наблюдаются проблемы в перераспределении орошаемых земель, урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности скота и птицы.В более развитых сферах торговли и услуг все еще остаются проблемы отраслевого и регионального характера. Предпринимательство в сфере торговли и услуг более развито в Согдийской области, о чем свидетельствуют объем розничного товарооборота и оказанных услуг. В сфере торговли следует развивать сетевую форму торговли. Особое внимание необходимо уделить развитию предпринимательства в сфере туризма.Исследование показало, что, несмотря на активизацию развития предпринимательства в областях республики все еще остается много проблем. Дальнейший анализ этих проблем позволит разработать более целенаправленные рекомендации для развития предпринимательства в регионах республики.
Кластерный анализ факторов, влияющих на инновационное развитие экономики в регионах Российской Федерации
Get PDFThis article provides a statistical description aimed at identifying the factors, which influence on the innovative development in regions of the Russian Federation. Presented article refers to the results of previous research [1, p. 212–218]. On the first stage, there was given a terminology on the concepts of innovations and innovative development, as well as their role in the modern economy was stated. On the next stage, the factors, which may have an influence on the volume of innovative products, activities and services, were chosen. The results received from this article show the cluster analysis of the regions conducted according to three chosen methods. In the course of the research, data was collected from an official web page of Federal State Statistics Service in accordance to previously chosen factors, its’ analysis and conclusions were made, on the current step the cluster analysis was additionally conducted. To analyze the sample rates and to divide regions to the clusters we’ve used a fully integrated line of analytic solutions Statistica [2], for analyzing, visualizing and forecasting. As a result of a statistical analysis and Statistica use regions were divided into clusters according to the three methods: hierarchical classification, Kaverage method and two-input distribution. To make more detailed analysis, linear, power and exponential equations were built for each region. As a result there were drawn two tables: 1) with the Euclidian distances; 2) with the regression models and the meaningful factors. Thereby, regions were grouped. For each group conclusions and recommendations were given. The results of current research will be applicable for analysis and planning of different commercial and governmental market participants.В статье описывается статистическое исследование, направленное на выявление факторов, которые влияют на инновационное развитие экономики Российской Федерации. Данная статья основывается на результатах, полученных на предыдущих этапах изучения эффективности внедрения инноваций [1, с. 212–218]. На первом этапе было дано определение понятия инноваций, инновационного прогресса, а также отмечена их роль в современной экономике. На следующем этапе выбраны факторы, которые могут иметь влияние на объем инновационных товаров, работ и услуг в стране. В ходе работы собраны данные с официального сайта Федеральной службы статистики, сделан выбор предполагаемых факторов влияния, произведен анализ их значимости с аналитическими выводами. Выводы и рекомендации, представленные в данной работе, отражают результаты кластерного анализа регионов по интенсивности внедрения инноваций. Для изучения показателей выборки, а также для разбиения регионов на кластеры использовано программное обеспечение ППП Statistica [2]. В результате выполнения статистического анализа и работы с данными регионы разделены на кластеры согласно трем методам: иерархической классификации, методу К-средних и двухвходовому распределению. Для получения более детальных выводов и рекомендаций для всех регионов РФ были построены регрессионные модели: линейная, степенная и экспоненциальная. В результате исследования составлены две таблицы регионов: таблица, состоящая из евклидовых расстояний между регионами, и таблица, состоящая из регрессионных моделей и значимых факторов. Таким образом, регионы сгруппированы согласно схожим характеристикам и расстояниям. Для каждой группы регионов сделаны отдельные выводы и даны рекомендации. Результаты исследования будут полезны для анализа и планирования инвестиций различными государственными органами федерального и регионального уровней, а также частными инвесторами
Взаимосвязь уровня распространенности самоубийств и продолжительности рабочего времени
Get PDFIt is known that overworking as well as deficiency of work (plenty of free time) are major factors of a suicide on an individual level which allows when passing to the level of a real social group (employees) to suppose of existence of a certain optimum of working time or a parabolic (U-shaped) connection between the suicide rate and an average duration of working time. From the theoretical point of view the supposed parabolic dependence of the level of prevalence of suicides from an average duration of working time of employees is described from the point of view of suicidology: excessive increase of working time is an external tendency which prevents satisfaction of actual needs of an employee and limits physically the space (off-work time) for their realization. Multidirectional tendencies form a life conflict which has crucial significance when transferring to a suicidal phase. The objective of this article consists in a qualitative assessment of an influence of “an average duration of working time” on the level of prevalence of suicides when other things are fixed (economic, social, religious and others) in a relatively stable social situation. For the econometric analysis, reliable and comparable data of the European database of detailed mortality data of the World Health Organization and Eurostat are used for 22 European countries for the period from 1998 till 2012. Based on analysis of a dynamics of the studied variables different hypothesis have been made: 1) about existence of statistically significant linear or logarithmic dependence of the level of prevalence of suicides from an average factual duration of working time inside a country 2) about existence of a parabolic (U-shaped) dependence of the level of prevalence of suicides from an average factual duration of working time between countries. A set of panel unit root tests and stationarity testify that the examined variables are unsteady variables with integratedness order I(1). The results of Pedroni panel cointegration tests show that the studied variables are likely cointegrated. The models of panel regression of linear, logarithmic and parabolic specifications are actualized: namely the model for mean values, the model with fixed effects and the model with random effects. As a result of econometric analysis it was determined that the difference in the level of prevalence of suicides of employees in timing inside one country is best explained by a logarithmic dependence from an average factual duration of working time by using a model with fixed effects and a difference between countries – by U-shaped dependence by using a model with random effects. As a result it was established that using the minimal solution of the equation of the parabolic model with random effects, the optimal value of the average actual duration of the working week (38,7 hours) is determined, at which the minimum of suicides is reached. Existence of a best value of working time opens up opportunities for scientifically proven regulation of working time towards optimum in order to reduce the number of suicides.Известно, что переработка, равно как и недостаток работы (избыток свободного времени) являются факторами явления самоубийства на индивидуальном уровне, что при переходе к уровню реальной социальной группы (работающих по найму) позволяет предполагать наличие некоего оптимума рабочего времени, или параболической (U-образной) связи между уровнем самоубийств и средней продолжительностью рабочего времени. Теоретически предполагаемая параболическая зависимость уровня распространенности самоубийств от средней продолжительности рабочего времени работающих по найму описывается с позиции суицидологи: чрезмерное увеличение рабочего времени выступает внешней тенденцией, препятствующей удовлетворению актуальных потребностей работающего по найму, физически ограничивая пространство (внерабочее время) для их реализации. Из разнонаправленных тенденций образуется жизненный конфликт, имеющий решающее значение для перехода в суицидальную фазу. Цель данной работы заключается в количественной оценке влияния фактора «средняя продолжительность рабочего времени» на уровень распространенности самоубийств при прочих фиксированных факторах (экономических, социальных, религиозных и др.) в относительно стабильной общественной ситуации. Для эконометрического анализа используются достоверные и сопоставимые данные Европейской базы детализированных данных о смертности Всемирной организации здравоохранения и Евростата для 22 европейских стран за период с 1998 по 2012 год. На основе анализа динамики изучаемых переменных выдвигаются рабочие гипотезы: 1) о существовании статистически значимой линейной или логарифмической зависимости уровня распространенности самоубийств от средней фактической продолжительности рабочего времени внутри стран; 2) о существовании параболической (U-образной) зависимости уровня распространенности самоубийств от средней фактической продолжительности рабочего времени между странами. Набор панельных тестов на единичный корень и стационарность свидетельствует о том, что изучаемые переменные можно считать нестационарными переменными с порядком интегрированности I (1). Результаты панельных тестов Педрони на коинтеграцию свидетельствуют о том, что изучаемые переменные с большой вероятностью коинтегрированы. Анализируются модели панельной регрессии линейной, логарифмической и параболической спецификаций: модель для средних значений, модель с фиксированными эффектами и модель со случайными эффектами. В результате эконометрического анализа установлено, что различие в уровне распространенности самоубийств работающих по найму во времени внутри одной страны наилучшим образом объясняется логарифмической зависимостью от средней фактической продолжительности рабочего времени при помощи модели с фиксированными эффектами, а различие между странами – U-образной зависимостью при помощи модели со случайными эффектами. В результате решения на минимум уравнения параболической модели со случайными эффектами определено оптимальное значение средней фактической продолжительности рабочей недели (38,7 часа), при котором достигается минимум самоубийств. Наличие оптимального значения рабочего времени открывает возможности для научно обоснованного регулирования рабочего времени в направлении оптимума для снижения количества самоубийств от этого фактора.
Инвестиции в основной капитал и амортизация основных средств: теоретические и практические аспекты изучения и анализа
Get PDFIt is indicated that domestic economy is experiencing a shortage of investment.The acceleration of the processes of import substitution is one of the most important challenges facing the domestic economy at present.Investments, especially capital investments and related investment relations constitute the basis for the development of the national economy and improving the efficiency of social production as a whole. A problem of formation of the amortization fundremains actual at the moment. In the modern scientific and educational literature amortization fund means the fund, including the use of funds to complete the restoration and repair of the fixed assets. This paper makesthe analysis of the situation in the area of investment in the fixed capital, which has developed in Russia for the past severalyears. The aim of this paper is to study the investment climate in the country based on the analysis of investments in the fixed capital by the sources of financing and types of the economic activity. The work is based on dynamic and structural analysis of analytical and statistical information on the processes occurring in this field.As a result, it can be noted that in spite of a number of efforts being made, in general, there are low growth rates in industry, there is a deficit of investments in the fixed assets. Most of the investments in fixed assets are carried out at the expense of the organizations’ own funds. A significant number of economic entities do not have the means, necessary for the technological renewal. Unfortunately, the regulatory framework in the field of accounting for the fixed assets and accrual of depreciation does not imply the use of a special account for the accumulation, and, most importantly, for the purposeful control of the use of the depreciation fund.First of all, it is necessary for companies with state participation and monopoly organizations. The lack of control over the targeted use of the depreciation fund led to a deterioration in the dynamics of indexes, characterizing the state and movement of the fixed assets, as evidenced by data on relevant indexes. Accelerated depreciation, used in tax accounting, should be monitored. However, at present, this only leads to an increase in costs. The article proposes accounting entries for the formation of an amortization fund and information on its intended use. In IFRS standards, information on the amount of accrued depreciation on fixed assets is generated in the reporting, which should also be shown in the financial statements of domestic organizations (especially with the state participation). Ambiguity in the interpretation of legislative and regulatory acts in the field of accounting for the fixed assets, accrual of depreciation and the formation of an amortization fund does not contribute to improving the investment climate in the country and leads to significant wear and tear in virtually all sectors of the economy. The article concludes that there is a significant underinvestment of the domestic economy, especially for manufacturing organizations.Ускорение процессов импортозамещения является одной из важнейших задач, стоящих перед отечественной экономикой в настоящее время. Инвестиции, особенно капитальные вложения и связанные с ними инвестиционные отношения представляют собой основу для развития национальной экономики и повышения эффективности общественного производства в целом. Остается в настоящее время актуальной и проблема формирования амортизационного фонда. В современной научной и учебной литературе под амортизационным фондом понимается фонд, предполагающий целевое использование средств на полное восстановление и ремонт основных средств. В работе осуществлен анализ ситуации в области инвестиций в основной капитал, сложившейся в России за ряд последних лет. Целью работы является изучение инвестиционного климата в стране на основе анализа инвестиций в основной капитал по источникам финансирования и видам экономической деятельности. В основу работы положен динамический и структурный анализ аналитической и статистической информации о происходящих в этой области процессах. В результате можно отметить, что несмотря на ряд предпринимаемых усилий в целом отмечаются невысокие темпы роста в промышленности, сохраняется дефицит инвестиций в основной капитал. Большая часть инвестиций в основной капитал осуществляется за счет собственных средств организаций. Значительное количество хозяйствующих субъектов не обладает средствами, необходимыми для технологического обновления. К сожалению нормативная база в области бухгалтерского учета основных средств и начисления амортизации не предполагает использование специального счета для накопления, а, главное, для контроля для целевым назначением использования амортизационного фонда. В первую очередь это необходимо для компаний с государственным участием и организаций-монополистов. Отсутствие контроля за целевым использованием амортизационного фонда привело к ухудшению динамики показателей, характеризующих состояние и движение основных средств, о чем свидетельствуют данные по соответствующим показателям. Ускоренная амортизация, используемая в налоговом учете, должна контролироваться. Однако в настоящее время это приводит только к росту затрат. В статье предложены бухгалтерские проводки по формированию амортизационного фонда и информации по целевому его использованию. В МСФО в отчетности формируется информация о сумме начисленной амортизации по основным средствам, что также необходимо показывать в финансовой (бухгалтерской) отчетности отечественных организаций (особенно с государственным участием). Неоднозначность толкования законодательных и нормативных актов в области учета основных средств, начисления амортизации и формирования амортизационного фонда не способствует улучшению инвестиционного климата в стране и ведет к их значительному износу практически во всех отраслях экономики. В статье сделан вывод о значительной недоинвестированности отечественной экономики, особенно это касается организаций обрабатывающей промышленности
Непараметрический метод вычисления величины условной напряженности при наличии риска
Get PDFWe consider the Value at Risk (VaR) of a portfolio under stressed conditions. In practice, the stressed VaR (sVaR) is commonly calculated using the data set that includes the stressed period. It tells us how much the risk amount increases if we use the stressed data set. In this paper, we consider the VaR under stress scenarios. Technically, this can be done by deriving the distribution of profit or loss conditioned on the value of risk factors. We use two methods; the one that uses the linear model and the one that uses the Hermite expansion discussed by Marumo and Wolff (2013, 2016). Numerical examples shows that the method using the Hermite expansion is capable of capturing the non-linear effects such as correlation collapse and volatility clustering, which are often observed in the markets.Рассматривается оценка рисковой стоимости в условиях напряженности. На практике напряженная величина риска обычно рассчитывается с использованием набора данных, включающего напряженный период. Это говорит о том, насколько возрастает риск, если мы используем данные в условиях напряженности. В данной работе мы рассматриваем величину риска (VaR) при напряженных сценариях. Технически это можно сделать, получив распределение прибыли или убытка, обусловленное величиной факторов риска. Мы используем два метода: один, который использует линейную модель, и другой, который использует распределение по Эрмиту, рассмотренный Марумо и Вольфом (2013, 2016). Численные примеры показывают, что метод распределения по Эрмету способен фиксировать нелинейные эффекты, такие как корреляционный коллапс и кластеризация волатильности, которые часто наблюдаются на рынках
Структурно-динамический анализ демографических процессов Республики Марий Эл
Get PDFModern regional economic development is inseparably linked with the development of the human potential of the region under study, the main contribution to the formation of which is made by the demographic processes of the region. The study of these processes, their dynamics, development trends, factors of their formation is necessary for presenting a contemporary picture of the mutual influence of social, demographic and economic processes. The relevance of this study is related to the increasing role of demographic processes in the social and economic development of the region. The review of domestic and foreign studies related to the study of economic and demographic processes made it possible to identify the need for a more detailed analysis of forming the population age structure, the various development types of which may have different effects on the processes of shaping the labor resources of the region. The purpose of the study is a statistical analysis of the dynamics of indicators of the demographic development of the Republic of Mari El and the identifi cation of major socio-economic trends that affect the formation of the age and sex structure of the population. To achieve this goal, a number of tasks were accomplished: the indicators of the demographic development of the Republic of Mari El for 2000-2017 were collected and processed; the qualitative changes in the demographic structure of the Republic were defi ned; the factors of change in the sex and age structure of the population were determined; the role of demographic trends in various stages of forming labor resources of the Republic of Mari El was outlined; the conclusions were drawn about the nature of the dynamics of natural growth and the role of the age structure in the change in the birth rate and mortality of the region under study; the forecast of the dynamics of the number of population age cohorts in the Republic of Mari El up to 2056 was made; the conclusions were drawn on the type of reproduction of the Republic of Mari El population. The collection of indicators reflecting the structure and dynamics of the population, migration trends, birth rate, mortality, health and other demographic characteristics in terms of the age structure of the population and the type of residence made it possible to draw conclusions about the main factors of the demographic development of the Republic of Mari El. First, it is the population structure that forms the Republic’s reproductive and labor potential, as well as the migration behavior of the Republic of Mari El population. Secondly, the incidence rate, affecting both the mortality rate in the region, and the birth rate. Thirdly, the way of life, which is the catalyst for many socio-demographic processes taking place in the Republic. Fourthly, the standard of living, which includes both the material living conditions and the infrastructure of the Republic. This factor, combined with the way of life, forms the conditions for reducing mortality and increasing the birth rate in the Republic; it determines migration trends: a region with a high standard of living is easier to attract immigrants, fewer inhabitants of a competitive region will want to leave it. Detailing the process of forming the demographic potential allowed to make a forecast of the future size and sex-age structure of the population of the Republic of Mari El. Using the age-shifting method, the following indicators were obtained: total population, working-age population, demographicburden factors, etc. Each indicator was presented in three variants of the forecast: high, low and medium, which allowed drawing conclusions about the future trends of socio-economic development under the infl uence ofvarious factors.Современное региональное экономическое развитие неразрывно связано с развитием человеческого потенциала изучаемого региона, основной вклад в формирование которого вносят демографические процессы региона. Изучение этих процессов, их динамики, тенденций развития, факторов их формирования необходимо для представления актуальной картины взаимного влияния социальных, демографических и экономических процессов. Актуальность настоящего исследования связана с возрастающей ролью демографических процессов в социально-экономическом развитии региона. Обзор отечественных и зарубежных исследований, связанных с изучением экономико-демографических процессов позволил выявить необходимость в более детальном анализе формирования возрастной структуры населения, различные типы развития которой могут по-разному влиять на процессы формирования трудовых ресурсов региона. Целью исследования является статистический анализ динамики показателей демографического развития Республики Марий Эл и выявление основных социально-экономических тенденций, оказывающих влияние на формирование возрастно-половой структуры населения. Для достижения поставленной цели был решен ряд задач: собраны и обработаны показатели демографического развития Республики Марий Эл за 2000–2017 гг.; выявлены качественные изменения в демографической структуре республики; определены факторы изменения половозрастной структуры населения; обозначена роль демографических тенденций в различных этапах формирования трудовых ресурсов РМЭ; сделаны выводы о характере динамики естественного прироста и роли возрастной структуры в изменении рождаемости и смертности изучаемого региона; сделан прогноз динамики численности возрастных когорт населения Республики Марий Эл до 2056 гг.; сделаны выводы о типе воспроизводства населения РМЭ. Сбор индикаторов, отражающих структуру и динамику численности населения, миграционные тенденции, рождаемость, смертность, здоровье и другие демографические характеристики в разрезе возрастной структуры населения и типа проживания позволил сделать выводы об основных факторах демографического развития Республики Марий Эл. Во-первых, это структура населения, формирующая репродуктивный и трудовой потенциал республики, а также миграционное поведение населения РМЭ. Во-вторых, уровень заболеваемости, воздействующий на как на уровень смертности в регионе, так и на уровень рождаемости. В-третьих, образ жизни, являющийся катализатором многих социально-демографических процессов, протекающих в республике. В-четвертых, уровень жизни, включающий как материальные условия жизни, так и инфраструктуру республики. Этот фактор в комплексе с образом жизни формирует условия снижения смертности и повышения рождаемости в республике; определяет миграционные тенденции: в регион с высоким уровнем жизни лег легче привлечь иммигрантов, меньшее число жителей конкурентоспособного региона захотят его покинуть. Детализация процесса формирования демографического потенциала позволила сделать прогноз будущей численности и половозрастной структуры населения Республики Марий Эл. При помощи метода передвижки возрастов были получены следующие показатели: общая численность населения, численность населения трудоспособного возраста, коэффициенты демографической нагрузки и др. Каждый показатель был представлен в трех вариантах прогноза: высоком, низком и среднем, что позволило сделать выводы о будущих тенденциях социально-экономического развития под влиянием различных факторов
Перспективы применения нейронных сетей для сложнопрогнозируемых показателей логистического потенциала
No full textВ статье рассмотрены перспективы применения обучаемых искусственных нейронных сетей (ИНС) для статистического прогнозирования объемов грузовых перевозок в транспортной системе разноструктурных региональных грузопотоков. Для более объективной оценки перспектив применения ИНС результаты прогноза представлены в сравнении с результатами, полученными при прогнозировании методом экспоненциального сглаживания. При прогнозировании ИНС использовались три метода обучения: алгоритм Левенберга-Марквардта – обучение сети останавливается, когда обобщение перестает улучшается, что показывает увеличение средней квадратичной ошибки выходного значения; метод регуляризации Байеса – обучение сети останавливается в соответствии с минимизацией адаптивных весовых коэффициентов и метод масштабированных сопряженных градиентов, который используется для нахождения локального экстремума функции на основе информации о её значениях и градиенте. При прогнозировании использован пакет Neural Network Toolbox – нейросетевая модель состоит из скрытого слоя нейронов с сигмоидальной функцией активации и выходного нейрона с линейной функцией активации, на вход подаются значения временных динамических рядов, с выхода снимается прогнозируемое значение. Полученные результаты подтверждают целесообразность применения обучаемых искусственных нейронных сетей в случае сложнопрогнозируемых показателей грузоперевозок, имеющих неравномерный нелинейно меняющийся характер во временном динамическом ряду