WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

УДК 330.4:332.142.6(470.56) Реннер А.Г., Седова Е.Н.

ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет» mme@mail.osu.ru;pallada78@mail.ru ОЦЕНКА ДИНАМИКИ УРОВНЯ ЭКОЛОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА (НА ПРИМЕРЕ ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ) В статье предлагается ряд подходов к анализу динамики уровня эколого экономического риска в городах и районах Оренбургской области на основе аппарата моделей множественного выбора.

Ключевые слова: эколого экономический риск, модели множественного выбора, ранжиро вание, динамика При моделировании эколого экономичес 1 1 ких рисков актуальной является как задача по строения интегрального показателя, так и за = < -1 дача моделирования его динамики. В [1] пред, ложено для моделирования интегрального по казателя эколого экономического риска исполь > -1 зовать модели упорядоченного множественно 1 го выбора. При этом остается непроработанным ряд вопросов. Так, все объекты j го класса обла дают худшим рейтингом и более высоким рис 2 = где ;

ком по сравнению с любым объектом из класса j+1, …k, где k – общее количество классов/гра 3 даций зависимой переменной. В рамках же каж дого класса объекты считаются неразличимы 1 < < < < – пороговые значения;

-1 ми. Между тем, часто такой информации недо – ненаблюдаемая вспомогательная пе статочно, требуется в рамках каждого класса ременная = 1 1 + + + ;

выделить объекты, наиболее приоритетные, – независимо и одинаково распределен например, для реализации управленческих ре ные случайные величины с функцией рас шений по снижению риска, или те, положение пределения, учитывающие влияние F(u) которых неустойчиво и также требует внима неучтенных факторов;

ния со стороны органов власти. Кроме того, при = 1 – значения объясняющих пе анализе динамики рангов объектов известный ременных для i го объекта.

подход, основанный на динамике ранга объек та в ряду других, не позволяет судить о нали В предположении = - и = + общее чии положительных или отрицательных изме выражение для вероятности отнесения объекта нений в состоянии самого объекта. Поэтому ста i к классу {1 } имеет вид [2]:

вятся задачи:

1) построение процедуры, позволяющей { = }= { < }= -1 осуществлять ранжирование объектов в рамках = ( - )- ( - ).

-каждого класса;

На основе модели каждый город/район от 2) построение процедуры, позволяющей ис носится к одному из k классов, каждой группе следовать динамику переходов объектов из клас объектов присваивается групповой рейтинг 1, са в класс, с учетом устаревания информации;

2, …k в зависимости от степени риска. В нашем 3) построение процедуры, позволяющей случае k было принято равным 3.

анализировать динамику ранга каждого При упорядочении объектов в рамках од объекта.

ного класса (группового рейтинга) для объек Перейдем к решению первой задачи. На тов с рейтингами 1 и k можно использовать ран первом этапе предлагаемой процедуры ранжи жирование по убыванию/возрастанию вероят рования оценивается модель упорядоченного ности принадлежности соответствующему клас множественного выбора:

ВЕСТНИК ОГУ №9 (103)/сентябрь`2009 %# Экономические науки су, поскольку это будет соответствовать умень ласти с благополучной обстановкой по риску шению степени проявления анализируемой ла составляли большую часть, почти 60% от обще тентной категории (в нашем случае риска). го числа административно территориальных Для объектов с рейтингами 2,.., k 1 такой под образований области, что было связано с низ ход неправомерен. Рассмотрим объекты l и m с ким уровнем производственно хозяйственной одинаковым рейтингом j. Обозначим векторы ве деятельности, сопутствующей кризису того пе роятностей отнесения объектов в каждый из клас риода. В 2007 году более 60% составляют уже сов через города и районы, характеризующиеся средним l= ( l1 … l -1 l l +1 … l ) 1 -1 +и соот и высоким уровнем риска [1]. Для описания ди = ( … … ) ветственно. Пусть, например,, а намики вероятностей состояний объектов нами l -1 > -. Это означает, что для объекта l можно предлагается модель l +1 < +говорить о возможности перехода в класс с худ ( +1)= ( ) ( ) шим рейтингом j 1, а для объекта m существует где ( ) и ( +1)– векторы вероятностей нахож реальная возможность улучшения своего состо дения в каждом из возможных состояний, яния и перехода в класс с рейтингом j+1. Такие = 1 в момент времени t, получаемые объекты, безусловно, следует различать.

по модели интегрального показателя;

Это можно сделать введением класса эталона, ( ) – искомая матрица переходных веро увеличение вероятности принадлежности к ко ятностей в момент времени t такая, что торому будет свидетельствовать об уменьшении + риска. В ситуациях равных вероятностей отне.

( )= сения объекта к классу эталону берется второй Оценка матрицы переходных вероятнос эталон. Для каждого j го класса естественными тей, отражающей вероятности перехода из од эталонами являются соседние j+1 и j 1 классы, ной категории эколого экономического риска в хотя их выбор может предопределяться содер другую, более высокую или более низкую, мо жательной постановкой задачи.

жет быть получена на основе построенной выше Таким образом, на втором этапе предлага модели множественного выбора: оценка веро емой процедуры ранжирования для каждого ятности изменения уровня эколого экономичес класса осуществляется выбор одного или двух кого риска с категории j в период времени t в классов эталонов и производится ранжирова категорию k в период времени t+1 находится ние объектов по возрастанию/убыванию вели как средняя арифметическая вероятности на чины – вероятности отнесения объекта i к ходиться в классе k в период времени t+1 по всем классу эталону. При необходимости может быть объектам, характеризующимся в момент време составлен общий рейтинг, однако при его ис ни t эколого экономическим риском категории пользовании следует учитывать качественное j. Нами предлагается, учитывая естественное +различие объектов с рейтингами и, устаревание информации, для получения мат = 1 2 -1, где – количество объектов с рей риц переходных вероятностей производить пос тингом j (при отсутствии связанных рангов).

ледовательную оценку модели интегрального Решение поставленных задач продемонст показателя на ряде последовательных времен рируем на примере городов и районов Орен ных промежутков длительностью 4 года. В ре бургской области по данным, описанным в [1].

зультате получены следующие оценки матриц Полученные с использованием указанной про переходных вероятностей:

цедуры результаты ранжирования городов и 0,729 0,225 0,районов Оренбургской области по степени эко лого экономического риска показали, что пер (2004)= 0,262 0,285 0,вые 11 мест по уровню эколого экономического 0 0,156 0, риска занимают, помимо крупных промышлен ных городов области, такие районы, как Абду 0,330 0,336 0, линский, Бузулукский, Грачевский, Соль Илец (2005)= 0,140 0,533 0, кий, Пономаревский, Тоцкий и Бугурусланский.

Перейдем к решению второй задачи. 0 0,134 0, В 2000 году города и районы Оренбургской об %$ ВЕСТНИК ОГУ №9 (103)/сентябрь`Реннер А.Г., Седова Е.Н. Оценка динамики уровня эколого экономического риска...

Таблица 1. Города и районы Оренбургской области, ранжированные по степени проявления тенденции роста интегрального показателя эколого экономического риска Haзвaниe Oцeнкa кoэфф.paнг. Haбл. ypoвeнь Haзвaниe Oцeнкa кoэфф.paнг. Haбл. ypoвeнь гopoдa/paйoнa кoppeляции Cпиpмeнa знaч. гopoдa/paйoнa кoppeляции Cпиpмeнa знaч.

Cyщecтвeнный pocт ypoвня экoлoгo-экoнoмичecкoгo pиcкa Hoвocepгиeвcкий - 0,89 0,00 г. Opeнбypг - 0,70 0,Cвeтлинcкий - 0,87 0,00 г. Hoвoтpoицк - 0,64 0,Oктябpьcкий - 0,84 0,01 Aбдyлинcкий - 0,63 0,Maтвeeвcкий - 0,83 0,01 Кypмaнaeвcкий - 0,61 0,Coль-Илeцкий - 0,82 0,01 Бeляeвcкий - 0,59 0,Copoчинcкий - 0,81 0,01 aйcкий - 0,59 0,Toцкий - 0,78 0,02 Aлeкcaндpoвcкий - 0,58 0,Квapкeнcкий - 0,78 0,02 Caкмapcкий - 0,57 0,Бyзyлyкcкий - 0,77 0,03 г. Opcк - 0,57 0,Opeнбypгcкий - 0,73 0,04 Aкбyлaкcкий - 0,48 0,Hecyщecтвeннoe измeнeниe ypoвня экoлoгo-экoнoмичecкoгo pиcкa Ceвepный - 0,42 0,30 Hoвoopcкий - 0,14 0,Кpacнoгвapдeйcкий - 0,32 0,43 epвoмaйcкий - 0,01 0,Aceкeeвcкий - 0,26 0,54 Илeкcкий 0,00 1,Aдaмoвcкий - 0,24 0,56 г. Meднoгopcк 0,00 1,Дoмбapoвcкий - 0,23 0,59 Шapлыкcкий 0,02 0,oнoмapeвcкий - 0,18 0,67 Tюльгaнcкий 0,07 0,Яcнeнcкий - 0,15 0,73 Taшлинcкий 0,28 0,paчeвcкий - 0,14 0,73 Hoвoopcкий - 0,14 0,Умeньшeниe ypoвня экoлoгo-экoнoмичecкoгo pиcкa Capaктaшcкий 0,43 0,29 Бyгypycлaнcкий 0,68 0,Кyвaндыкcкий 0,63 0,10 epeвoлoцкий 0,86 0,Перейдем к решению третьей задачи. В оп 0,980 0,020 ределенной степени о положительной или от (2006)= 0,204 0,741 0,рицательной динамике в поведении i го объек 0,038 0,200 0, та можно судить, определив его ранг в момент времени t по показателям, характеризующим 0,824 0,176 этот объект в момент времени t+j, причем в на (2007)= 0,094 0,797 0,шем случае j=1,…7. Обозначим полученные ран 0 0,272 0, = 1 2 = ги – временной ряд ран Их анализ показывает, что к концу иссле гов i го объекта, i=1, 2,…n, n=39. В этом случае дуемого периода существенно снизились воз проверка гипотезы о несущественности ухудше можности перехода объектов в классы с более ния/улучшения ситуации в i ом городе/районе высоким рейтингом, перехода в новый класс сводится к проверке гипотезы об отсутствии в через состояние за 1 период времени. Это связа ряду тренда. Одним из непараметричес rangi но с тем, что ранее разрыв в уровне риска был ких критериев проверки такой гипотезы явля сравнительно невысок и для улучшения состо ется критерий, основанный на проверке значи яния административно территориального об мости коэффициента ранговой корреляции разования было достаточно отдельных мероп Спирмена между значениями исследуемого вре риятий. Сейчас уровень риска в районах суще менного ряда и значениями последовательнос ственно увеличился, и его снижение, необходи =1 2 ти [3, c. 369 370]. Для тех городов/рай мое для перехода в класс меньшего риска, тре онов области, в которых происходило ухудше бует, по видимому, длительного периода време ние ситуации (уменьшение значений ), rangi ни. Для объектов первого и второго классов уве коэффициент ранговой корреляции будет зна личились вероятности объектов остаться в сво чим, близок к 1; в которых имело место улуч их классах. Для объектов третьего класса (низ шение ситуации – значим и близок к 1; случаи кого риска) эта вероятность снизилась за счет стабильной обстановки по риску или наличия в увеличения вероятности перехода объектов течение исследуемого периода существенных класса 3 в класс более низкого рейтинга 2.

колебаний, не позволяющие сделать вывод об ВЕСТНИК ОГУ №9 (103)/сентябрь`2009 %% Экономические науки улучшении/ухудшении ситуации, дадут не эффициентов имело смысл использовать бо значимое небольшое по абсолютной величи лее высокий, чем обычно, уровень значимос не положительное или отрицательное значе ти. Результаты представлены в таблице 1.

ние коэффициента. Использование такой про Таким образом, применение предлагаемых цедуры позволит выяснить тенденцию изме подходов позволило выявить в рамках каждого нения уровня риска для каждого исследуемо из классов эколого экономического риска наи го объекта, что представляется более обосно более ярко выраженных его представителей, ванным, нежели выводы по анализу измене выявить города/районы, сходные по тенденции ний за отдельные годы. Для объектов, изме изменения уровня эколого экономического рис нения рангов которых отсутствуют, коэффи ка, а также то, что в 90% административно тер циент ранговой корреляции Спирмена при риториальных образований области не про нят равным нулю. Из за малой длины вре изошло уменьшения уровня эколого экономи менных рядов при проверке значимости ко ческого риска.

Список использованной литературы:

1. Седова Е.Н. Модели бинарного и множественного выбора в задачах управления эколого экономическими рисками // «Вестник ОГУ», 2008. – №8. – с 100 2. Greene, W.H. Econometric Analysis. 5th ed. – Prentice Hall, 2002. – 1026 p.

3. Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. – Новосибирск: СО РАН, 2005. — 744 с.

Renner A.G., Sedova E.N.

AN ESTIMATION OF THE ENVIRONMENTAL RISK LEVEL DYNAMICS (ON AN EXAMPLE OF THE OREN BURG REGION) Annotation: Some approaches to the analysis of the environmental risk level dynamics with reference to Orenburg region districts are proposed. Two stage rating procedure based on ordered response models is de scribed.

Key words: environmental risk, ordered response model, rating, dynamics Информация об авторах:

Реннер А.Г., заведующий кафедрой математических методов и моделей в экономике ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет», кандидат технических наук, доцент, 460018, г. Оренбург, пр т Победы, 13, к.




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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.