Аннотация

В развитие методологии стохастической границы предложен способ проверки гипотезы о независимости случайных составляющих стохастической производственной функции при оценке технической эффективности. Возможная зависимость описана с помощью нормальной копула-функции. Приводятся результаты экспериментальной проверки гипотезы на смоделированных данных с зависимыми случайными составляющими стохастической производственной функции. Оценки параметров модели получены двумя способами: с помощью пакета Stata 10.0 в предположении о независимости компонентов ошибки и с помощью написанной в MS Excel программы, позволяющей учесть эту зависимость. Показано, что использование необоснованной предпосылки о независимости случайных составляющих стохастической производственной функции может приводить к ошибочным результатам при оценке технической эффективности.

Аннотация

Исследование посвящено разработке макроэконометрических моделей ключевых индикаторов экономик России и Армении: ВВП, инфляции, экспорта и импорта, средней заработной платы и др. Выбор предикторов эконометрических зависимостей осуществляется в соответствии с теоретическими моделями, изложенными в первой части работы. Методология эконометрического исследования для нестационарных временных рядов основана на двухэтапной процедуре построения эконометрических зависимостей. На первом этапе строится динамическая модель, предназначенная для теоретического описания эволюции важнейших структурных секторов экономики. Эта модель помогает понять важнейшие структурные взаимосвязи, присущие современной экономике России и Армении. На втором этапе строится макроэконометрическая модель, предикторы которой выбираются с учетом результатов и выводов теоретического моделирования экономик России и Армении.

Аннотация

Работа представляет результаты первой части большого исследования, посвященного анализу особенностей макроэкономической ситуации в Российской Федерации и Республике Армении (в период 1995–2011 гг.) и разработке агрегированных макроэконометрических моделей национальных экономик этих двух стран. Используется двухэтапная процедура построения эконометрических зависимостей. На первом этапе строятся динамические модели, предназначенные для теоретического описания эволюции важнейших секторов экономики, а на втором строится эконометрическая модель национальной экономики, содержащая как коинтегрированные и регрессионные зависимости, так и балансовые соотношения между ключевыми экономическими показателями (результаты второго этапа будут опубликованы в следующем номере журнала). Система полученных уравнений позволяет проанализировать, с одной стороны, объективные долгосрочные тренды, а с другой, краткосрочные и среднесрочные эффекты макроэкономических «шоков» – так называемые макроэкономические проекции.

Аннотация

В развитие методологии стохастической границы введено понятие достижимого производственного потенциала, обобщающее понятие граничного производственного потенциала. Построена модель достижимого производственного потенциала, учитывающая возможности управления факторами неэффективности и затраты на управление. Получена оценка условной технической эффективности производства относительно достижимого производственного потенциала. Предложены формальное описание мероприятия, направленного на управление факторами неэффективности производства, способы оценивания его технической и экономической эффективности. Приводятся результаты экспериментальных расчетов.

Аннотация

Статья посвящена методологии макроэкономического моделирования российской экономики 1990—2000-х годов с учетом современных тенденций макроэкономической и эконометрической теории. Особенностью предложенной методологии эконометрического моделирования является двухэтапная процедура построения эконометрических зависимостей. На первом этапе строится дезагрегированная динамическая модель, предназначенная для теоретического описания эволюции важнейших структурных секторов российской экономики: экспортно-ориентированного, внутренне-ориентированного, газового и сектора естественных монополий, а также денежно-кредитного, бюджетно-налогового сектора и сектора доходов и расходов населения. На втором этапе строится эконометрическая модель, содержащая как коинтеграционные и регрессионные эконометрические зависимости, так и балансовые соотношения между важнейшими макроэкономическими показателями. Система полученных уравнений решается совместно, что позволяет, с одной стороны, исследовать полученные решения на устойчивость и соответствие реальным макроэкономическим показателям, а с другой стороны, анализировать краткосрочные и среднесрочные эффекты макроэкономических «шоков» так называемые макроэкономические проекции.

Аннотация

В статье предложена методология измерения, мониторинга и анализа основных синтетических категорий качества жизни населения (КЖН) территории (страны, региона, муниципального образования). Демонстрируется реализация этой методологии на данных, характеризующих Самарскую область и ее муниципальные образования. Показано, как может быть использована эта методология в задачах выявления ключевых направлений совершенствования социально-экономической политики региональных органов власти. Специальный раздел работы посвящен аналитическому обзору основных теоретических концепций качества жизни и соответствующего им международного опыта измерения КЖН.

Аннотация

Предлагаемая в данном номере журнала консультация посвящена так называемому байесовскому подходу в эконометрическом анализе, основанному на субъективно-вероятностном способе операционализации принципа максимального использования (наряду с исходными статистическими данными) априорной информации об исследуемом процессе. Байесовские методы широко распространены в теории и практике эконометрического анализа и являются обязательной составной частью современных учебных программ магистерского уровня по эконометрике в ведущих университетах мира. Особенно заметные преимущества (по сравнению с классическими методами) с точки зрения точности получаемых статистических выводов они имеют в условиях относительно малых выборок, что весьма характерно для эконометрического моделирования.

Аннотация

В статье описываются метод и результаты оценки экономической эффективности рекламных мероприятий, осуществляемых коммерческим банком. Целью рекламных мероприятий является увеличение объемов кредитования населения. Основное внимание уделяется автокредитованию, т. е. выдаче целевых кредитов физическим лицам на покупку автомобиля. Проводится также оценка объемов кредитования, достижимых в результате проведения рекламных мероприятий. В основе исследований лежит подход к оценке мероприятий, направленных на повышение эффективности производства. Этот подход изложен в работе [Айвазян, Афанасьев (2009)] и основан на методологии стохастической границы.

Аннотация

В развитие концепции стохастической границы приводятся оценки ожидаемого увеличения объема производства при переходе к достижимому производственному потенциалу. Прогнозируется ожидаемый экономический эффект мероприятия по повышению эффективности производства. Приводится распределение экономического эффекта, позволяющее анализировать риски, связанные с реализацией мероприятия.

Аннотация

Предложена общая схема решения некоторых вопросов спецификации трехфакторных стохастических моделей производственного потенциала компании, учитывающих факторы эффективности использования интеллектуального капитала. Представленная формализованная схема, основанная на использовании нестандартных критериев проверки статистических гипотез, а также информации об адекватных целям исследования факторах эффективности, позволяет сделать обоснованный выбор подходящего варианта внутри анализируемого класса моделей. Апробация предложенного метода спецификации проводится на выборочных данных по американским компаниям в отрасли «Biotechnology and Drugs» и российским компаниям в отраслях «Производство основной фармацевтической продукции» и «Разработка программного обеспечения». Показано, что необоснованная спецификация модели может приводить к значительным искажениям оценок эффективности производства. Выполнена проверка ряда гипотез относительно возможности использования в модели производственного потенциала различных оценок интеллектуального капитала.