Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Эконометрика

  Все выпуски  

Эконометрика - выпуск 19


Служба Рассылок Subscribe.Ru проекта Citycat.Ru

Здравствуйте, уважаемые подписчики!

   Этот номер рассылки от 4 декабря 2000 г. является завершающим в теме "Эконометрические методы - инструмент современного менеджера" и содержит в себе окончание изложения содержания курса лекций по эконометрике, читаемого в МГТУ им.Баумана, а также список литературы.
   Автор материалов рассылки и статей на сайте http://antorlov.nm.ru - профессор А.И.Орлов. Поддержка рассылки осуществляется А.А.Орловым.
   Все вышедшие выпуски Вы можете посмотреть в Архиве рассылки по адресу http://www.subscribe.ru/archive/science.humanity.econometrika.

*      *      *

Эконометрические методы - инструмент современного менеджера

11. Примерное содержание эконометрики как учебного предмета (окончание)

   11.7. Эконометрические методы классификации. Классификация и прогнозирование. Триада: построение классификаций - анализ классификаций - использование классификаций. Лемма Неймана-Пирсона и непараметрический дискриминантный анализ на основе непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы. Линейный дискриминантный анализ Р.Фишера. Многообразие параметрических и непараметрические методов классификации (распознавания образов). Группировки и кластер-анализ. Методы оценки качества алгоритмов классификации.

   Хотя теория классификации несколько менее популярна среди научно-технических работников, количество посвященных ей работ измеряется десятками тысяч. Активно работавшая в 1980-е годы Комиссия по классификации ВСНТО охватывала около 1000 специалистов. Однако классификация как область эконометрики еще не достигла достаточной внутренней стройности. Слишком много отдельных подходов и методов, не связанных друг с другом. О том же свидетельствует и разнобой в терминологии. Построение классификаций называют также распознаванием образов без учителя, автоматической классификацией, кластерным анализом. Использование классификаций - дискриминантным анализом, диагностикой, распознаванием образов с учителем. Тем не менее, представляется целесообразным познакомить студентов с основными идеями в области классификации, с алгоритмами кластер-анализа (прежде всего иерархическими агломеративными алгоритмами "ближнего соседа", средней связи, "дальнего соседа"), параметрическими (линейный дискриминантный анализ Р.Фишера) и непараметрическими (на основе непараметрических оценок плотностей, построенных по обучающим выборкам) алгоритмами использования классификаций. Используется также теория принятия статистических решений (при известной матрице потерь из-за ошибочной классификации). Анализ классификаций (разбиений) рассматривается позже, как одна из задач статистики объектов нечисловой природы. Важное место в теме занимают методы оценки качества алгоритмов классификации, в том числе метод пересчета на модель линейного дискриминантного анализа, позволяющий проверять обоснованность использования линейных прогностических индексов. Тема связана как с курсом "Теория вероятностей и математическая статистика" (лемма Неймана-Пирсона), так и с курсом "Статистика" (построение группировок).
   Другие многомерные эконометрические методы (многомерное шкалирование, целенаправленное проецирование, метод главных компонент, факторный анализ, канонические корреляции, анализ структуры связей и др.) целесообразно рассмотреть при условии увеличения объема преподавания эконометрики..

   11.8. Современная теория измерений. Шкалы наименований, порядка (ранговая), интервалов, отношений, абсолютная. Проблема адекватности эконометрического вывода. Средние величины, результат сравнения которых инвариантен относительно допустимых преобразований шкалы. Применения к расчету рейтингов.

   Рассматриваются основы репрезентативной теории измерений: определения, примеры, группы допустимых преобразований для основных типов шкал (наименований, порядка, интервалов, отношений, абсолютной). В качестве основного для эконометрики выдвигается требование устойчивости статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал. Сравниваются три вида средних (среднее арифметическое, мода, медиана) для зарплаты работников предприятия. Дается определение средних по Коши. Обсуждается "теорема о медиане" - описание средних величин, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале. Рассматриваются применения "теоремы о медиане" к рейтингам. Вводятся ассоциативные средние по Колмогорову и дается описание средних, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений. Рассматриваются иные применения теории измерений к выбору адекватных методов анализа экономических данных.

   11.9. Статистика нечисловых данных. Различные виды нечисловых данных, связи между ними. Люсианы. Нечеткие множества и их связь со случайными. Метрики (показатели различия), эмпирические и теоретические средние, медиана Кемени, асимптотическое поведение решений экстремальных статистических задач, законы больших чисел непараметрические оценки плотности в произвольных пространствах.

   В 1970-х годах стала очевидной большая роль в эконометрике экономических данных ранее слабо изучавшихся видов - нечисловых данных, или объектов нечисловой природы. В литературе имеется достаточно подробное описание различных пространств нечисловых данных, а также связей между ними [8,15, 28-30]. К нечисловым данным относятся, как уже говорилось, результаты измерений по качественным шкалам (в шкалах наименований и порядка), бинарные отношения (ранжировки (упорядочения), разбиения (отношения эквивалентности), толерантности), последовательности из 0 и 1, множества, нечеткие множества и др. Основные связи между перечисленными видами нечисловых данных были установлены еще в 1970-е годы [8]. Позже была развита теория люсианов (конечных последовательностей испытаний Бернулли с, вообще говоря, различными вероятностями успеха, дающая вероятностную основу для анализа последовательностей из 0 и 1.
   Рассматриваются основы теории нечеткости. Даются определения нечетких множеств и операций над ними. Разбираются примеры нечетких множеств, в частности, нечеткие ответы экспертов, и свойства операций над нечеткими множествами.. Анализируется связь нечетких множеств со случайными.
   Вводятся метрики (показатели различия) в пространствах произвольной природы - основа методов статистики нечисловых данных. Дан оптимизационный подход к определению эмпирических и теоретических средних в пространствах произвольной природы, проведено сравнение со свойствами среднего арифметического, математического ожидания, теоретической и выборочной медианы. Эмпирическое среднее предлагается рассматривать как агрегирование мнений экспертов. Обсуждается формулировка законов больших чисел в пространствах произвольной природы.
   В качестве эконометрических данных рассматриваются бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности). Разбирается их связь с матрицами из 0 и 1 и введение расстояния Кемени между бинарными отношениями. Изучается медиана Кемени, ее асимптотика и свойства при малых объемах выборок и различных предположениях о распределении ранжировок. Вводятся изотропные распределения и устанавливается единственность среднего (медианы). Интерпретация законов больших чисел для нечисловых данных может быть дана в терминах теории экспертного опроса. Устанавливается связь метода средних рангов с коэффициентом ранговой корреляции Спирмена и линейная зависимость расстояния Кемени от коэффициента ранговой корреляции Кендалла. Разбирается метод "идеальной точки" с использованием средних рангов на примере сравнения математических моделей испарения жидкости.
   Вводятся расстояния, теоретические и эмпирические средние в пространстве подмножеств конечного множества. Построение эмпирического среднего (итогового мнения комиссии экспертов) проводится по правилу большинства. Вводятся различные расстояния между нечеткими множествами и применяются для усреднения нечетких ответов экспертов.
    Полученные результаты применяются для изучения асимптотического поведения решений экстремальных статистических задач. Предлагается использовать непараметрические оценки плотности в пространствах произвольной природы, в частности, для дискретных пространств. Обсуждается применение статистики объектов нечисловой природы при построении новой хронологии и значение полученных выводов для современных социально-экономических проблем.

   11.10. Статистика интервальных данных. Погрешности измерения и интервальные данные. Нотна - максимально возможное отклонение, вызванное интервальностью статистических данных. Рациональный объем выборки. Их расчет для ряда задач оценивания, проверки гипотез, регрессионного, кластерного и дискриминантного анализов.

   Необходимость учета в эконометрических методах погрешностей измерения, как уже обсуждалось выше, приводит к введению в теорию и практику статистического анализа интервальных данных. Вводятся операции над интервальными числами и дается обоснование правил приближенных вычислений. Сравниваются по точности две формулы для выборочной дисперсии. Обсуждается основная модель интервальной статистики. Вводятся основополагающие понятия нотны - максимально возможного отклонения, вызванного интервальностью статистических данных, и асимптотической нотны (при малой абсолютной погрешности). Дается алгоритм расчета асимптотической нотны для квадратичных функций второго порядка. Изучение влияния интервальности дисконт-факторов на величину NPV (чистой приведенной стоимости, net present value) приводит к признанию интервальности самой величину NPV и необходимости использования экспертных оценок при оценке и сравнении инвестиционных проектов.
   Разбираются основные результаты статистики интервальных данных, в том числе второе основополагающее понятие - рациональный объем выборки. Проводится расчет асимптотической нотны, рационального объема выборки и доверительных интервалов при оценивании математического ожидания и дисперсии, а также расчет основных показателей статистики интервальных данных для ряда задач оценивания, проверки гипотез, регрессионного, кластерного и дискриминантного анализов.

   11.11. Проблема устойчивости статистических процедур по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок модели. Робастные методы статистики. Общая схема устойчивости. Метод складного ножа Кенуя. Бутстреп Эфрона и его критика. Размножение выборок как эффективный способ интенсивного применения вычислительной техники в эконометрике.

   Необходимость изучения устойчивости статистических выводов по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок модели обоснована выше. Обсуждаются различные робастные методы и модели статистики и эконометрики, в том числе модель Тьюки-Хубера засорения экономических данных резко выделяющимися наблюдениями и модель Ю.Н.Благовещенского отклонений, имеющих быть на всей числовой оси. Согласно [8] дается формулировка общей схемы изучения устойчивости и разбираются примеры ее применения.
    Рассматриваются методы размножения выборок (различные варианты бутстрепа): метод складного ножа Кенуя, бутстреп Эфрона [31] (и его критика). Размножение выборок выдвигается как эффективный способ интенсивного применения вычислительной техники в эконометрике. Рассматриваются различные варианты применения метода размножения выборок в эконометрических исследованиях..

   11.12. Эконометрические методы экспертных исследований. Примеры и основные этапы применения методов экспертных оценок. Формирование экспертной комиссии. Метод "снежного кома". Различные виды экспертных процедур (с взаимодействием или без, одно- и многотуровые и др.). Метод средних рангов и метод медиан. Согласование кластеризованных ранжировок. Применение коэффициентов ранговой корреляции, теории люсианов, медианы Кемени и иных методов статистики нечисловых данных.

   Тема посвящена эконометрическим методам проведения экспертных исследований и анализа оценок экспертов. Обосновывается необходимость проведения экспертных исследований, особенно в ситуациях быстрого изменения, когда нет возможности опираться на длинные временные ряды статистических данных. Основными представлениями о теории и практике экспертного оценивания должен владеть каждый инженер, экономист, менеджер. Примерами процедур экспертных оценок являются методы оценки техники и артистичности фигуристов, успешности команд КВН, целесообразности финансирования научно-технических проектов, анализируемых в Республиканском исследовательском научно-консультативном центре экспертизы (РИНКЦЭ) на основе методических документов РИНКЦЭ. Они используются на соревнованиях, при выборе, распределении финансирования, при экологических экспертизах, в частности, согласно Закону РФ "Об экологических экспертизах". Другие методы экспертных исследований: метод Дельфи, мозговой штурм, метод средних рангов, метод медиан, метод сценариев.
   Планирование и организация экспертного исследования как один из видов деятельности менеджера. Сравнение ролей лиц, принимающих решения (ЛПР), и специалистов (экспертов) в процедурах экспертиз и принятия решений. Зоны ответственности Рабочей Группы и Экспертной Комиссии. Основные этапы проведения экспертного исследования как основа деятельности менеджера, организующего экспертное исследование. Экономические вопросы проведения экспертного исследования - часть знаний менеджера.
   Цели экспертного исследования можно поставить по-разному: сбор информации для ЛПР и/или подготовка проекта решения для ЛПР и др. Используется ряд методов формирования состава экспертной комиссии: методы списков (реестров), "снежного кома", самооценки, взаимооценки. Важна проблема априорных предпочтений экспертов. Достоинства и недостатки процедур, используемых при отборе экспертов, заслуживают подробного обсуждения, равно как и. различные варианты организации экспертного исследования, различающиеся по числу туров (один, несколько, не фиксировано), порядку вовлечения экспертов (одновременно, последовательно), способу учета мнений (с весами, без весов), организации общения экспертов (без общения, заочное, очное с ограничениями ("мозговой штурм") или без ограничений).
   Методы анализа экспертных оценок основаны на статистике нечисловых данных, а также на применении непараметрической статистики (коэффициентов ранговой корреляции). Бинарные отношения на конечном множестве часто возникают как способы описания ответы экспертов. Бинарные отношения находятся во взаимнооднозначном соответствии с матрицами из 0 и 1. При анализе мнений экспертов важны такие свойства бинарных отношений, как рефлексивность, симметричность, транзитивность, и соответствующие им подпространства бинарных отношений - подпространства ранжировок (упорядочений), разбиений (отношений эквивалентности), толерантностей. Аксиоматическое введение расстояния Кемени между бинарными отношениями дает возможность применить методы статистики объектов нечисловой природы для анализа ответов экспертов. Применение теории люсианов, вычисление медианы Кемени и использование иных методов статистики нечисловых и интервальных данных - основа работы специалиста по анализу экспертных данных. Согласование кластеризованных ранжировок (ГОГ-метод) рассматриваем на примере сравнения 8 математических моделей испарения жидкости по экспериментальным данным (при создании банка математических моделей с целью оценки последствий аварий при экологическом страховании).
   Обобщенный показатель (полезность) объекта экспертизы строится как функция частных показателей. Разработан ряд методов построения обобщенного показателя. В частности, есть два подхода к определению весовых коэффициентов линейной функции полезности. Один из них - линейная свертка с коэффициентами, которые оценивают эксперты. Критику такого подхода даем на основе анализа реальных предложений по процедуре выбора технологии уничтожения химического оружия. Недостатки экспертных методов непосредственного определения коэффициентов весомости имеют причиной то, что эксперту свойственно работать в порядковой шкале, а не в количественных шкалах. Рассматривается экспертно-статистический метод и его реализация с помощью метода наименьших квадратов.

   11.13. Эконометрические методы управления качеством, сертификации и классификации продукции. Сертификация и статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Планы контроля. Оперативная характеристика. Приемочный и браковочный уровни дефектности. Предел среднего выходного уровня дефектности. Применение Центральной предельной теоремы теории вероятностей. Статистический приемочный контроль по количественному признаку. Применение статистики люсианов. Всегда ли нужен выходной контроль? Контрольные карты Шухарта и кумулятивных сумм.

   Сертификат качества - необходимый атрибут при маркетинге и сбыте товара. В договорах купли-продажи, создания научно-технической продукции и иных договорах между предприятиями практически всегда имеется раздел "Правила приемки и методы контроля". Эти разделы, как и правила сертификации, часто основаны на статистическом приемочном контроле. Под статистическим приемочном контролем понимают выборочный контроль, основанный на эконометрической теории. Его необходимость связана с применением разрушающих методов контроля и с экономической эффективностью, основанной на сокращении затрат на контроль (в машиностроении они составляют в среднем 10% от стоимости продукции).
   Планы контроля по альтернативному признаку разнообразны. Наиболее простым является одноступенчатый контроль. Основной инструмент анализа и синтеза планов контроля - это оперативная характеристика, т.е. функция, определяющая вероятность приемки партии в зависимости от входного уровня дефектности. С помощью оперативной характеристики определяются приемочный и браковочный уровни дефектности, соответствующие заданным рискам поставщика и потребителя. Расчеты наиболее просты для плана (n,0).
   Если применяется контроль с разбраковкой, то находят средний выходной уровень дефектности и его предел (ПСВУД), т.е. максимально возможное значение. Нетрудно рассчитать ПСВУД для плана (n,0). Выбор плана контроля на основе ПСВУД целесообразен в ситуации, когда потребитель должен быть защищен от проникновения в поставляемую ему партию продукции доли брака, превышающей заданную.
   .Если поставщик и потребитель по-разному оценивают качества продукции в партии, поступившей от поставщика к потребителю, то возникает арбитражная ситуация. Арбитражная характеристика задает вероятность возникновения арбитражной ситуации. Для уменьшения числа споров предложен принцип распределения приоритетов. Расчет планов контроля поставщика и потребителя на основе принципа распределения приоритетов отличается тем, что приемлемый уровень качества выступает для поставщика в качестве браковочного, а для потребителя - в качестве приемочного.
   При достаточно большом объеме выборки (несколько десятков единиц продукции) расчет приемочного и браковочного уровней дефектности для одноступенчатого плана с помощью теоремы Муавра-Лапласа теории вероятностей. Выбор одноступенчатого плана контроля по заданным приемочным и браковочным уровням дефектности также может быть проведен на основе асимптотических соотношений, вытекающих из теоремы Муавра-Лапласа.
   Ограниченность возможности использования экономических показателей при статистическом контроле основана на том, что последствия отказов изделий типа гибели людей нельзя по этическим соображениям описывать в экономических терминах. Поэтому математические модели типа модели Хальда, учитывающие все виды затрат - затраты на контроль, убытки от излишнего забракования и потери от пропуска брака, - остаются теоретическими.
   Основной парадокс теории статистического контроля состоит в том, что чем лучше качество и меньше дефектность, тем больший объем контроля требуется. Поэтому естественно поставить вопрос: всегда ли нужен выходной контроль? Сравнение экономической эффективности сплошного контроля и увеличения объема партии; сплошного контроля и замены дефектных единиц продукции в системе гарантийного обслуживания приводит к выводу о целесообразности во многих случаях отказаться от выходного контроля.
   Обычно выделяют следующие виды статистических методов управления качеством (обеспечения, повышения качества): статистический анализ точности и стабильности технологических процессов (методами прикладной статистики), статистический приемочный контроль по альтернативному и количественному признаку., статистическое регулирование технологических процессов (контрольные карты Шухарта и кумулятивных сумм), планирование экспериментов (в том числе экстремальное, с целью добиться максимального выхода полезного продукта), надежность и испытания. При контроле по нескольким альтернативным признакам полезно применение статистики люсианов - одного из разделов статистики объектов нечисловой природы. Используют наглядные диаграммы Парето и диаграммы причин и результатов (известные также как диаграммы типа "рыбий скелет", или диаграммы Исикава).
   Проблемы управления качеством рассматриваются не только на уровне предприятия, но и на отраслевом, государственном и межгосударственном уровнях. Можно указать на проблемы сертификации производства (отдельной партии продукции, конкретного технологического процесса, всего производства в целом) согласно международным стандартам серии ИСО 9000. На всех одиннадцати этапах жизненного цикла продукции (по международному стандарту ИСО 9004-87) необходимо использование эконометрических методов. В настоящее время наблюдается переход от систем контроля качества, основанных на допусках (системы Тейлора) к системам контроля качества, основанных на функциях потерь (системы Тагути).
   Организационные вопросы управления качеством делятся на вопросы, решаемые государством (стандартизация, аттестация, сертификация), и вопросы, решаемые общественностью (кружки качества, защита прав потребителей). Развиваются комплексные системы управления качеством продукции, используется серия международных стандартов ИСО серии 9000 и лозунг тотального (всеобщего) управление качеством. Статистические методы управления качеством могут использоваться также при решении экологических задач мониторинга, контроля, управления, других экологических проблем на предприятиях и в регионах, при аудите (контроле массива документов), мониторинге социально-экономического положения и в других нетрадиционных областях.

   11.14. Анализ и прогноз временных рядов. Методы выделения трендов. Спектральный анализ. Оценивание периода. Модели авторегрессии. Системы эконометрических уравнений.

   Рассматриваются методы восстановления временных зависимостей на основе наименьших квадратов и наименьших модулей. Среди них важное место занимают модели линейной (по параметрам) регрессии. Большое значение приобретает задача оценивание необходимой степени полинома. Полезны модели авторегрессии, в том числе простейшая эмпирическая модель экспоненциального сглаживания. Оценка длины периода может быть сделана на основе методов статистики объектов нечисловой природы путем минимизации в функциональном пространстве. Выделение циклов во временных рядах имеет давнюю историю. Рассматриваются типичные системы эконометрических моделей и примеры их практического применения [32].

   11.15. Эконометрика прогнозирования и риска. Статистические и экспертные прогнозы. Неопределенности и риски, их моделирование в эконометрике. Диверсификация и страхование. Принятие решений в условиях неопределенности. Необходимость применения экспертных оценок при оценке и сравнении инвестиционных проектов.

   Среди пяти основных функцией менеджмента первая - прогнозирование и планирование. Необходимость для менеджера владеть различными методиками прогнозирования не вызывает сомнения. Из различных видов прогнозов выделим статистические и экспертные, качественные и количественные. К частным видам прогнозирования относятся прогнозы невозможности, самоосуществляющиеся прогнозы. Прогнозирование является основой планирования.
   Вопрос о целях предприятия непрост. Неопределенность выражения "максимизация прибыли" без указания интервала времени показывает это. Полезно прогнозирование экономической (и не только!) ситуации методом сценариев. Выделены этапы процесса планирования работы отрасли и предприятия, практически на всех нужны те или иные прогнозы.. Часто используется иерархия: миссия и ценности - стратегические цели - задачи - конкретные задания, что соответствует этапам планирования, основанного на прогнозировании: разработка стратегии, бизнес планирование и оперативное планирование.
   Неопределенности и риски сопровождают менеджера постоянно. Различные виды рисков в работе предприятия перечислить трудно, но необходимо. Разработаны методы декомпозиции риска, в частности, используются деревья причин и результатов (диаграммы типа "рыбий скелет" - см. выше).
   Разработаны различные методы описания неопределенностей, прежде всего, вероятностно-статистические (наиболее распространенные), основанные на теории нечетких множеств и на статистике интервальных данных. Вероятностно-статистические методы описания риска широко используются, тесно связаны с теорией надежности, с вероятностным анализом безопасности (в атомной энергетике). Выделяют риск события (когда риск состоит в осуществлении нежелательного события) и риск ущерба (количественный). Есть ряд вариантов количественной оценки риска: по среднему ущербу (математическому ожиданию), по медиане ущерба, по квантилю, близкому к 1, по линейной комбинации среднего ущерба и среднего квадратического отклонения, по функции потерь и даже по дисперсии. Плата за риск может быть выявлена при наблюдении за поведением людей, которые обычно стремятся уменьшить риск, например, путем страхования. Плату за риск можно оценить, вычитая из средней цены акций цену гарантированных государством облигаций (в США). Один из приемов уменьшения риска - диверсификация деятельности, в том числе диверсификация при управлении пакетом ценных бумаг в условиях риска. Дается понятие о вероятностных моделях страхования, в том числе экологического.
   Имеются различные подходы к принятию решений в условиях неопределенности: подход пессимиста, основанный на максимизации выигрыша в наихудшей ситуации (это - подход теории антагонистических игр), подход оптимиста (максимизация выигрыша в наилучших условиях), подход на основе среднего выигрыша (возможно, дополненный оценкой доверительного интервала), подход, основанный на минимизации упущенной выгоды, и др. При несовпадении рекомендаций, даваемых различными подходами, необходимо применение оценок экспертов. В частности, имеются различные подходы к оценке эффективности и выбору инвестиционных проектов. С чисто финансовой точки зрения сравнение инвестиционных проектов сводится к сравнению потоков платежей. Очевидна необходимость изучения устойчивости (чувствительности) выводов по отношению к отклонениям коэффициентов дисконтирования и величин платежей. Столь же очевидна необходимость использования метода экспертных оценок в случае получения противоречивых рекомендаций после проведения анализа чувствительности, например, когда интервалы для используемых характеристик потоков платежей перекрываются...

12. Заключение

   Подведем итоги. Продемонстрирована необходимость обучения будущих менеджеров, экономистов, инженеров эконометрическим методам. Рассмотрено место курса эконометрики в системе высшего технического образования: опираясь на курсы "Теория вероятностей и математическая статистика" и "Статистика", он призван довести знания студентов до уровня современности. Указаны связи курса эконометрики со многими иными учебными предметами - менеджментом, маркетингом, экологией, стандартизацией, метрологией и управлением качеством, инвестиционной, инновационной, контрольной и контроллинговой деятельностью, оценкой финансового состояния предприятия, прогнозированием и технико-экономическим планированием, экономико-математическим моделированием производственных систем и др.
   Разработано содержание основного курса эконометрики, который реализован в нескольких конкретных вариантах. Есть перспективы для его развертывания при увеличении количества часов, о чем подробнее сказано выше. Особенно важным представляется развертывание наиболее современных разделов эконометрики - статистики нечисловых и интервальных данных.
   Ориентация курса эконометрики на последние научные достижения имеет свои отрицательные стороны, в частности, отсутствует методическое обеспечение. Первым шагом здесь может быть издание методических материалов по расчетным (лабораторным) работам. Один тип материалов должен включать примеры решения задач и варианты в количестве, обеспечивающем индивидуальную работу студентов. Другой тип, предназначенный для преподавателя - ответы по всем вариантам, что предполагает предварительный просчет по всем этим вариантам, но зато обеспечивает автоматическую проверку студенческих работ. В дальнейшем целесообразен перевод выполнения лабораторных работ на компьютерную основу. Видимо, для этого понадобится разработка специального программного продукта, поскольку распространенные диалоговые статистические системы Statistica, SPSS, Statgraphics и др. не содержат ряда современных методов эконометрики.
   В настоящее время по эконометрике отсутствуют не только учебники и учебные пособия, но и фундаментальные монографии. Это проявляется, например, в большом количестве ссылок на журнальные статьи в списке литературы к настоящей главе. Очевидно, необходимо издание фундаментальной монографии по эконометрике, обобщающей кратко описанные выше конкретные идеи, подходы и результаты. При этом окажутся полезными научные результаты, полученные в ходе выполнения группой исследователей - сотрудников и аспирантов кафедры "Экономика и организация производства" - госбюджетной научно-исследовательской работы "Разработка новых эконометрических методов управления промышленным предприятием". Многие разделы этой фундаментальной монографии могут быть составлены на доступном студентам факультета "Инженерный бизнес и менеджмент" уровне, а потому использоваться в качестве временной замены учебника по эконометрике.
   Следующий шаг - подготовка учебника либо учебного пособия, непосредственно адресованного студентам, а затем и задачника, обеспечивающего проведение практических занятий.
   Выполнение описанной выше программы по внедрению эконометрики как учебного предмета позволит перейти к тиражированию курса, как внутри МГТУ им. Н.Э.Баумана, так и в других технических университетах и вузах, имеющих экономические факультеты. Среди них МГТУ им. Н.Э.Баумана имеет в настоящее время приоритет в области преподавания эконометрики. Реализовать преимущества этого приоритета - наша задача.

Профессор А.И.Орлов

Цитированная литература

   1. Орлов А.И., Фалько С.Г. Методология преподавания эконометрики на экономических факультетах технических вузов. - Международная научно-методическая конференция "Методология преподавания статистики, эконометрики и экономико-математических дисциплин в экономических вузах". Тезисы докладов (2-6 февраля 1999 г., Москва, МЭСИ). - М.: Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики, 1999. - С.108-109.
   2. Орлов А.И. Что дает прикладная статистика народному хозяйству? // Вестник статистики. 1986, No 8. С.52 - 56.
   3. Комаров Д.М., Орлов А.И. Роль методологических исследований в разработке методоориентированных экспертных систем (на примере оптимизационных и статистических методов). - В сб.: Вопросы применения экспертных систем. - Минск: Центросистем, 1988. С.151-160.
   4. Орлов А.И. Распространенная ошибка при использовании критериев Колмогорова и омега-квадрат // Заводская лаборатория, 1985, т.51, No1, с.60-62.
   5. The teaching of statistics / Studies in mathematical education, vol.7. - Paris, UNESCO, 1991. - 258 pp.
   6. Долан Э.Дж., Линдсей Д.Е. Рынок: микроэкономическая модель. - СПб: СП "Автокомп", 1992. - 496 с.
   7. Орлов А.И. О перестройке статистической науки и её применений // Вестник статистики, 1990, No.1, с.65 - 71.
   8. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
   9. Тутубалин В.Н. Границы применимости (вероятностно-статистические методы и их возможности). - М.: Знание, 1977. - 64 с.
   10. Орлов А.И. О развитии прикладной статистики. - В сб.: Современные проблемы кибернетики (прикладная статистика). М.: Знание, 1981, с.3-14.
   11. Орлов А.И. Сертификация и статистические методы // Заводская лаборатория. 1997. Т.63. No 3. С.55-62.
   12. Орлов А.И. О современных проблемах внедрения прикладной статистики и других статистических методов. //Заводская лаборатория. 1992. Т.58. No1. С.67-74.
   13. Орлов А.И. Нечисловые экономические величины и управление инвестиционным процессом. - Современный менеджмент в условиях становления рыночной экономики в России. Тезисы докладов Всероссийской научно-практической конференции 28-29 мая 1998 г. - М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 1998. С.74-76.
   14. Жихарев В.Н., Орлов А.И., Цупин В.А. Анализ динамики цен на продовольственные товары в Москве и Московской области. - Научные труды Рижского института мировой экономики. Вып.2. - Рига: РИМЭ, 1997, с.19-25.
   15. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. - М.: Знание, 1980. -64 с.
   16. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. - М.: СИНТЕГ-ГЕО, 1997. - 188 с.
   17. Леонтьев В. Экономические эссе. Теория, исследования, факты и политика: Пер. с англ. - М.: Политиздат, 1990. - 415 с.
   18. Моргенштерн О. О точности экономико-статистических наблюдений. - М.: Статистика, 1968. - 324 с.
   19. Орлов А.И. Экспертные оценки. // Заводская лаборатория. 1996. Т.62. No 1. С.54-60.
   20. Математическое моделирование процессов налогообложения (подходы к проблеме) / Коллективная монография под ред. Н.Ю.Ивановой, А.И.Орлова и др. - М.: ЦЭО Минобразования, 1997. - 232 с.
   21. Карминский А.М., Оленев Н.И., Примак А.Г., Фалько С.Г. Контроллинг в бизнесе. Методологические и практические основы построения контроллинга в организациях. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 256 с.
   22. Орлов А.И. Современная прикладная статистика // Заводская лаборатория, 1998, т.64, No 3, с.52-60.
   23. Орлов А.И. Часто ли распределение результатов наблюдений является нормальным? // Заводская лаборатория, 1991, т.57, No 7, с.64-66.
   24. Орлов А.И. Неустойчивость параметрических методов отбраковки резко выделяющихся наблюдений // Заводская лаборатория, 1992, т.58, No 7, с.40-42.
   25. Орлов А.И. Какие гипотезы можно проверять с помощью двухвыборочного критерия Вилкоксона? // Заводская лаборатория, 1999, т.65, No 1, с.51-55.
   26. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. - М.: Мир, 1980. - 456 с.
   27. Математическая теория планирования эксперимента / Под ред. С.М.Ермакова. - М.: Наука, 1983. - 392 с.
   28. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы (Обзор) // Заводская лаборатория. 1990. Т.56. No 3. С.76-83.
   29. Орлов А.И. Объекты нечисловой природы // Заводская лаборатория, 1995, т.61, No 3, с.43-52.
   30. Орлов А.И. Вероятностные модели конкретных видов объектов нечисловой природы // Заводская лаборатория, 1995, т.61, No 5, с.43-51.
   31. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 263 с.
   32. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. - М.: Мир, 1975. - 500 с.

*      *      *

   На сайте http://antorlov.nm.ru или его зеркале http://www.newtech.ru/~orlov Вы также можете найти полезные макросы для Microsoft Word 97/2000, могущие помочь Вам в работе, например, макросы для создания книжек размером в половину листа, обьединения множества файлов в один, создания каталогов своих файлов или для извлечения из недр Word'а красивых значков. Также представлен учебник профессора А.И.Орлова по менеджменту, статьи А.И.Орлова по актуальным вопросам статистики и экономики. Имеется лекция об устройстве ядерных реакторов.
   Страница рассылки - http://antorlov.nm.ru/ivst.htm или http://www.newtech.ru/~orlov/ivst.htm.
   Если Вы живете в Москве, то для доступа к сайту www.newtech.ru/~orlov Вы можете воспользоваться бесплатным демо-доступом компании NewTech. Телефоны: (095)234-94-49, (095)956-37-46. Login: demo. Password: test. Вход под этим логином абсолютно бесплатный и открыт круглосуточно. Сеанс связи неограничен. Одновременно возможен вход не более 5 пользователей по демо-доступу. Если Вы видите сообщение об отказе в авторизации, значит, Вы - 6-й пользователь, входящий под этим логином, - повторите попытку позже. Доступ с использованием программы Netscape Navigator требует указания DNS: Primary DNS: 212.16.0.1, Secondary DNS: 193.232.112.1. В последнее время увеличилась загрузка бесплатных линий, так что для дозвона рекомендуется использовать какую-нибудь автоматическую программу вроде EDialer. Отказ сервера в принятии пароля не должен служить основанием для прекращения озвона.
    На сайте http://karamurza.euro.ru представлена книга видного современного философа и политолога С.Г.Кара-Мурзы "Опять вопросы вождям", которая является глубоким научным исследованием современных проблем западного и российского общества. Данная книга может серьезно повысить образовательный уровень интересующихся политологическими и социологическими проблемами.

Удачи Вам и счастья!



http://subscribe.ru/
E-mail: ask@subscribe.ru
Поиск

В избранное