WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |
  • определять уровень конкурентоспособности и диверсификации экспортной торговли страны в целом и по каждому из 14 выделенных экспортных секторов;
  • служить для оценки выигрыша и потерь страны в долях мирового рынка;
  • высвечивать факторы, являющиеся причинами этих изменений;
  • отслеживать эволюцию экспортной диверсификации продуктов и рыночных партнеров;
  • обеспечивать возможность систематического обзора общей и посекторной экспортной активности стран, их сравнения и конкурентоспособности.

Опишем здесь кратко методологию МТЦ и обсудим те присущие ей, с нашей точки зрения, недостатки, которые и мотивировали необходимость разработки иной методологии и ее экспериментальной апробации.

Общий подход МТЦ можно охарактеризовать следующим образом. Пусть – значения некоторых частных критериальных статистических показателей для страны, характеризующих определенный аспект (латентную синтетическую категорию) внешнеторговой деятельности в году. И пусть, имея значения по всем анализируемым странам и всем показателям данного набора (т.е. ), мы хотим определить порядковое место (ранг) каждой страны в ряду всех стран, упорядоченных по убыванию качества рассматриваемой латентной синтетической категории в году (так что свидетельствует о том, что страна стоит на 1-м месте, т.е. является наилучшей по данной синтетической категории в году ). Предлагаемая МТЦ процедура состоит из трех шагов. На первом шаге вычисляются ранги по каждому из частных критериальных показателей. На втором шаге вычисляются вспомогательные интегральные характеристики в виде взвешенной суммы рангов, т.е.

,

где веса назначаются экспертно без каких-либо пояснений и обоснований. Наконец, на третьем шаге стрны упорядочиваются по возрастанию интегральных характеристик и, тем самым, каждой (-й) стране приписывается свой интегральный ранг, а именно:

если ;

если и т.д.

Описанный выше подход МТЦ имеет, с нашей точки зрения, следующие недостатки:

  1. Веса, которые приписываются рангам по каждому из статистически регистрируемых критериальных показателей при вычислении вспомогательных интегральных характеристик (ТП), (ДТ), так же, как и веса, приписываемые интегральным характеристикам (ТП) и (ДТ) при вычислении общей вспомогательной интегральной характеристики, назначаются чисто экспертным путем, субъективно и не сопровождаются никаким обоснованием.
  2. В рамках подхода МТЦ не предусмотрена возможность вычисления интегральных индикаторов анализируемой синтетической категории (ТП, ДТ) в виде определенной свертки статистически регистрируемых критериальных показателей, характеризующих эту синтетическую категорию. Это же относится и к интегральному индикатору, позволяющему давать сводную (агрегированную) оценку уровня экспортной деятельности страны. А это значит, что мы не располагаем в рамках этого подхода достаточно удобной технологией для проведения сценарных расчетов типа «ЧТО, ЕСЛИ …» («WHAT IF …»), т.е. мы не сможем оперативно отслеживать, как изменится позиционирование страны в межстрановом анализе экспортной активности при планируемых изменениях значений отдельных критериальных показателей.

Предлагаемая в диссертационной работе методология построения интегральных индикаторов, измеряющих различные аспекты уровня внешнеторговой деятельности страны и ее отдельных секторов указанными недостатками не обладает. Методология основана на идеях факторного анализа и является адаптацией и некоторым развитием методологии, предложенной С.А. Айвазяном и нацеленной на построение интегральных индикаторов, измеряющих различные синтетические (латентные) категории качества жизни населения страны, региона, муниципального образования.

Итак, речь идет о решении следующей задачи.

На ряде объектов статистически зарегистрированы значения показателей

, (1)

характеризующих некую анализируемую латентную (т.е. непосредственно не измеряемую) синтетическую категорию (в нашем случае речь идет о синтетических категориях уровня экспортной деятельности страны): требуется на базе информации (1) сконструировать интегральный индикатор (ИИ), измеряющий в определенной условной шкале степень проявления анализируемого синтетического свойства в каждом объекте и позволяющий производить упорядоченные сравнения рассматриваемых объектов по этому свойству.

По существу, речь идет о сведении многокритериальной схемы сравнительного анализа объектов (в нашем случае – стран) по заданной синтетической категории, основанного на частных критериальных показателях (1), к однокритериальной, т.е. к схеме, основанной на интегральном (скалярном) индикаторе, построенном (алгоритмически или аналитически) в форме некоторой функции от.

Необходимый предварительный шаг в решении данной задачи – это унификация измерительных шкал переменных. Для этого к каждой из этих переменных применяется такое преобразование, в результате которого все они будут измеряться в -балльной (безразмерной) шкале. При этом нулевое значение преобразованного показателя будет соответствовать самому низкому качеству, а максимальное (баллов) – самому высокому.

Конкретный выбор унифицирующего преобразования зависит от того, к какому из двух типов принадлежит анализируемый показатель.

а) Если исходный показатель (частный критерий) связан с анализируемым интегральным свойством монотонно-возрастающей зависимостью (т.е. чем больше значение, тем выше качество), то значение соответствующей унифицированной переменной подсчитывается по формуле:

(2)

где и – соответственно, наименьшее (самое худшее) и наибольшее (самое лучшее) значения исходного показателя.

б) Если исходный показатель (частный критерий) связан с анализируемым интегральным свойством монотонно-убывающей зависимостью (т.е. чем больше значение, тем ниже качество), то значение соответствующей унифицированной переменной подсчитывается по формуле:

(3)

В зависимости от характера структуры статистических связей, существующих между показателями, решение данной задачи, т.е. вид индикатора, будет иметь форму линейной или нелинейной функции от этих переменных.

И в том, и в другом случае в основе построения искомого интегрального индикатора лежат два известных положения теории главных компонент:

а) если имеются значения ряда показателей, измеренные на объектах (т.е. ), и если мы хотим найти такой характеризующий эти объекты скалярный показатель, по значениям которого можно максимально точно (в смысле минимума суммы средних квадратов ошибок) восстановить с помощью парных линейных регрессий по значениям, то таким скалярным показателем является 1-я главная компонента переменных .

б) информативность переменной тем выше, чем выше вариабельность (т.е. чем больше дисперсия) ее значений, измеренных на анализируемых объектах.

Однако если в составе набора частных критериев имеется определенное количество взаимно слабо коррелированных переменных, причем, каждая из них вносит существенный вклад в описание и интерпретацию анализируемой синтетической категории, то 1-я главная компонента переменных, хотя и остается наилучшим в смысле (а) решением задачи, но дает, тем не менее, неудовлетворительную точность восстановления значений этих переменных.

Поэтому далее мы рассмотрим отдельно два случая.

Случай А. Существует решение задачи, в котором искомый интегральный индикатор имеет форму линейной функции от, т.е.

, (4)

причем, и, так что, учитывая, что все могут меняться от нуля (наихудшая ситуация по анализируемой синтетической категории) до (наилучшая ситуация), и значения интегрального индикатора меняются в том же диапазоне с той же интерпретацией.

Эмпирически установленное условие, обеспечивающее возможность построения интегрального индикатора в форме линейной свертки (4), имеет вид:

, (5)

где — собственные значения ковариационной матрицы унифицированных критериальных переменных, расположенные в порядке убывания, т.е. значения определяются как решения алгебраического уравнения -й степени вида, где ()-й элемент матрицы подсчитывается по формуле:

,

- единичная матрица, а — определитель матрицы.

Итак, при соблюдении условия (5) искомый интегральный индикатор имеет вид (4), где весовые коэффициенты () определяются по формуле:

,

а компоненты вектора определяются как решения системы уравнений, т.е. вектор является собственным вектором ковариационной матрицы, соответствующим наибольшему собственному значению этой матрицы. Полученный таким образом интегральный индикатор (4) несколько отличается от 1-й главной компоненты, а потому называется модифицированной 1-й главной компонентой.

Случай Б. Искомый интегральный индикатор имеет форму нелинейной функции от.

Если условие (5) не выполняется, то снижение размерности многокритериальной схемы от до единицы производится в два этапа (см. рис.1).

На первом этапе сначала производится разбиение исходного набора частных критериев на групп (блоков) таким образом, чтобы принадлежность частных критериев к одной группе определялась тремя требованиями: (а) они должны характеризовать какой-то один аспект анализируемой синтетической категории: (б) они должны иметь относительно высокий уровень взаимной коррелированности; (в) переменные, принадлежащие разным группам (блокам) должны быть относительно слабо взаимнокоррелированы. После этого по унифицированным частным критериальным показателям каждого (-го) блока в отдельности строится блочный интегральный индикатор (в виде модифицированной 1-й главной компоненты этих переменных. Таким образом, на финише первого этапа мы будем иметь интегральных индикаторов (в форме блочных модифицированных 1-х главных компонент), где – число блоков, на которые разбился анализируемый набор частных критериев.

Поясним, как реализуется первый этап.

Число групп (блоков) переменных определяется из условия:

.

Разбиение переменных на блоков основано на сочетании содержательного социально-экономического и математико-статистического анализов. Последний осуществляется с помощью одной из известных оптимизационных процедур (метода экстремальной группировки признаков, метода Лумельского и т.п.).

На втором этапе строится сводный интегральный индикатор анализируемой синтетической категории. Его значения для каждого (-го) объекта вычисляются по значениям блочных интегральных индикаторов следующим образом.

На первом шаге вычисляется взвешенное евклидово расстояние от -го объекта до эталона в пространстве блочных ИИ, а именно (см. рис. 2):

, (6)

где нормированные (неотрицательные) веса определяются пропорционально выборочным дисперсиям:

(), т.е. ();

Отметим, что значимость переменной определяется пропорционально ее вариабельности в соответствии с постулатом (б) (см. выше);

На втором шаге значение сводного интегрального индикатора анализируемой синтетической категории для объекта определяется по формуле:

. (7)

Из построения следует, что все определенные таким образом ИИ (и блочные, и сводный) измеряются в -балльной шкале, причем, нулевое значение ИИ свидетельствует о наихудшей ситуации, а -балльное – о наилучшей.

Описанная выше методология позволяет избежать недостатков (i) и (ii), присущих методологии МТЦ. В частности, подбор весов в линейных свертках вида (4) подчинен решению вполне определенной оптимизационной задачи, обеспечивающему наибольшую информативность конструируемому интегральному индикатору. Кроме того, мы получаем интегральные индикаторы, являющиеся, в конечном счете, функциями от значений анализируемых (и статистически регистрируемых) критериальных переменных.

В качестве главного источника информационного обеспечения проведенного нами эмпирического исследования была использована упомянутая выше информационная система «COMTRADE», содержащая характеристики внешнеторговой активности около 200 стран мира как в целом по стране, так и по каждому из 14-ти рассматриваемых секторов за 1998–2003 годы. Данные за 2004 год мы заимствовали из других источников или восстанавливали с помощью подходящих математико-статистических методов.

В нашем анализе мы выделили в качестве главного объекта исследования экспортную деятельность Вьетнама, а в качестве интересующего нас сектора – сектор «Рыбное хозяйство». Поскольку такого сектора нет в числе тех 14-ти, которые предусмотрены в системе «COMTRADE», мы сформировали его из следующих четырех позиций:

  • рыба свежая, охлажденная, замороженная;
  • ракообразные, моллюски;
  • рыба сушенная, соленая, копченная;
  • обработанная рыбная продукция.

Первые две позиции взяты из сектора «Свежее продовольствие», а вторые две – из сектора «Обработанные продовольственные продукты». Система «COMTRADE» содержит данные по экспорту и импорту каждого из этих четырех видов рыбной продукции по 175 странам за 2000–2004 годы. Соответственно, нам пришлось оставить в списке анализируемых стран те 62 страны, по которым имелось наличие исходных статистических данных за 2000–2004 годы по 15-ти анализируемым показателям, включая данные по экспорту и импорту выделенных нами четырех видов рыбной продукции (перечень стран и перечень анализируемых показателей приведены в таблицах 1 и 2 соответственно).

В качестве программного обеспечения в данном исследовании был использован программный продукт, созданный Д.С. Жидко в рамках проекта, посвященного конструированию и анализу интегральных индикаторов качества жизни населения Самарской области и ее муниципальных образований.

Таблица 1

Перечень стран, включенных в межстрановой эконометрический анализ
внешнеторговой деятельности

Страна

Страна

Страна

Страна

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»