Задачи исследования

НИУ ВШЭ
Отделение статистики, анализа данных и демографии
Выпускная квалификационная работа
Статистический анализ
оперативных бизнес-индикаторов
для оценки состояния и
тенденций развития экономики
Выполнила
Студентка 4 курса гр. С42
Юльякшина Айгуль Ураловна
Научный руководитель
Зав. Кафедрой бизнес-статистики, к.э.н.,
Луппов Артур Борисович
План презентации
1.
2.
Введение. Выбор отрасли, задачи исследования;
Основная часть:
1)
2)
3)
3.
Задачи и особенности ОБС;
Сравнение индикаторной базы ОБС строительства Росстата
и международных стандартов;
Моделирование отрасли строительства с использованием
опережающего индикатора;
Заключение. Выводы и рекомендации.
Введение. Задачи исследования, выбор отрасли
Строительство:
• 6,2% ВВП (2009)
• Фундамент будущего роста экономики
• Эндрю Лоуренс, 1999, «Кризисы и небоскрёбы»
Задачи исследования:
• Подробное описание международных стандартов ОБС
отрасли строительства;
• Методологическое сравнение охвата индикаторов,
формируемых Росстатом, с международными
стандартами;
• Выявление прогнозной силы показателя «выданные
разрешения на строительство»
Основная часть. П.1
Задачи и особенности ОБС
ЕС:
• Цель – отслеживание бизнес-циклов;
• Индикативный характер;
• Упрощенная методология и охват по сравнению с СНС;
• Индексы или абсолютные значения;
• Публикация не реже 2 раз в год;
• Корректировка:
• Тренд
• Сезонность
• Продолжительность рабочей недели
Основная часть. П.2, Сравнение индикаторной базы.
Индикатор ЕС
Валовая добавленная
стоимость (production)
Новые заказы (new
orders received);
Форма
Индекс (по
стоимостному
показателю), месяц
абс. и(или) индекс,
месяц
Численность работников
абс. и(или) индекс,
(number of persons
месяц
employed);
Валовый объем
абс. и(или) индекс,
заработной платы (gross
месяц
wages and salaries);
Издержки на заработную
Индекс, месяц
плату (wage costs);
Индикатор
Росстат
Объем работ по виду
деятельности
"Строительство"
Число заключенных
договоров
Занятое население
Форма
Индекс (по
стоимостному
показателю), месяц
процент руководителей,
ожидающих увеличения,
балансовый метод,
квартал
Абс., тыс. чел., месяц
Среднемесячная
номинальная
Абс., руб., год
начисленная заработная
плата работников
Среднемесячные
затраты организаций на Абс., руб., год
рабочую силу
Основная часть. П.2, Сравнение индикаторной базы.
Не имеют аналогов в российской статистике:
Название индикатора
Форма
Добавленная стоимость строительства
Индекс (по стоимостному показателю), месяц
зданий (production of building construction)
Добавленная стоимость строительства
инженерных сооружений (production of civil Индекс (по стоимостному показателю), месяц
engineering);
Новые заказы на строительство (new orders
абс. и(или) индекс, месяц
received for civil engineering);
Новые заказы инженерных сооружений (new
абс. и(или) индекс, месяц
orders received for building construction);
Отработанное количество часов (hours
абс. и(или) индекс, месяц
worked);
Валовые издержки (construction costs);
Индекс, месяц
Материалы, использованные (material costs);
Индекс, месяц
Разрешения на строительство: количество
зданий (building permits: number of dwellings);
Разрешения на строительство: полезная
площадь, кв. м. (building permits: square metres
of useful floor area or alternative size measure).
абсолютное значение, месяц
абсолютное значение, месяц
Основная часть. П.3.
Моделирование выпуска отрасли
«Строительство».
Вопросы:
• Улучшает ли введение показателя разрешений на
строительство прогнозы деловой активности
(выпуска) отрасли строительства?
• Какие методы необходимо использовать при
прогнозировании с использованием опережающих
показателей?
Основная часть. П.3.
Рекомендации по прогнозированию с
использованием опережающих индикаторов:
• Прогнозирование pseudo ex-ante
• Сравнение с моделями авторегрессии
• Адаптирующиеся коэффициенты/асимметричная
реакция
Модели:
• Модель векторной коррекции ошибок VEC
• Авторегрессия
• Адаптивная модель Хольта
Основная часть. П.3
Модели: краткое описание
VEC:
• Коинтегрированные временные ряды (Тест Йохансена)
• Коинтегрирующий вектор:
• Краткосрочная адаптация
Авторегрессия
Адаптивная модель Хольта
Прогнозирование pseudo ex-ante:
Обучающий период – первые 50 мес.
Основная часть. П.3.
Графическое представление
Данные: База данных Европейской статистической комиссии (01.01-12.11)
Бюро цензов США (01.93-12.10)
В расчётах использовались пакеты MS Excel и EViews
Основная часть. П.3.
Сравнение моделей, выводы
Метод
Повышенная цена ошибочного занижения
показателя
Равные цены ошибок
Страна
VEC
Адаптивная
модель
Авторегрессион
ная модель
VEC
Адаптивная
модель
Авторегрессион
ная модель
Франция
21,4
5,966894
4,92
44,44
6,83
7,833182
Германия
80,19
34,60402
33,47
163,27
52,87
50,62008
Испания
США
16,84
2,569162
15,83621
2,61216
28,85
1,84
26,28
3,774752
44,71
2,94
23,42773
3,634131
• В большинстве случаев авторегрессионная модель предпочтительнее
адаптивной;
• Ни в оном из случаев использование опережающего показателя не
улучшает прогноз по сравнению с однопараметрической моделью.
Возможные причины:
1. Неверная спецификация объясняющей модели на уровне выбора факторных
признаков (к примеру, зависимость строительной активности от уровня
процентных ставок);
2. Особенности подсчётов самих показателей;
3. Структура остатков, не удовлетворяющая условиям нормальности, отсутствия
автокорреляции и гомоскедастичности, несостоятельные оценки
Заключение. Выводы и рекомендации.
Выводы
• Несогласованность индикаторной базы ОБС строительства в РФ с
международными стандартами:
a. Перечень;
b. Периодичность;
c. Шкала;
• Отсутствие доказанного улучшения прогнозной модели при введении
опережающего показателя разрешений на строительство:
a. Замечено в специализированной литературе для случая прогнозирования
роста ВВП:
b. Экспериментально доказано и для отрасли строительства.
• Однако отсутствие улучшения прогноза не умаляет необходимости расчёта
показателя выданных разрешений на строительство, а также и остальных
проблемных показателей ОБС Строительства
Дальнейшее изучение темы: работа с остатками и факторными переменными
Прогнозирование поворотных точек циклов
Спасибо за внимание!