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 НИУ ВШЭ Отделение статистики, анализа данных и демографии Выпускная квалификационная работа

План презентации 1.Введение. Выбор отрасли, задачи исследования; 2.Основная часть: 1)Задачи и особенности ОБС; 2)Сравнение индикаторной базы ОБС строительства Росстата и международных стандартов; 3)Моделирование отрасли строительства с использованием опережающего индикатора; 3.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 Форма Индикатор Росстат Форма Валовая добавленная стоимость (production) Индекс (по стоимостному показателю), месяц Объем работ по виду деятельности "Строительство" Индекс (по стоимостному показателю), месяц Новые заказы (new orders received); абс. и(или) индекс, месяц Число заключенных договоров процент руководителей, ожидающих увеличения, балансовый метод, квартал Численность работников (number of persons employed); абс. и(или) индекс, месяц Занятое населениеАбс., тыс. чел., месяц Валовый объем заработной платы (gross wages and salaries); абс. и(или) индекс, месяц Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников Абс., руб., год Издержки на заработную плату (wage costs); Индекс, месяц Среднемесячные затраты организаций на рабочую силу Абс., руб., год

Не имеют аналогов в российской статистике: Название индикатораФорма Добавленная стоимость строительства зданий (production of building construction) Индекс (по стоимостному показателю), месяц Добавленная стоимость строительства инженерных сооружений (production of civil engineering); Индекс (по стоимостному показателю), месяц Новые заказы на строительство (new orders received for civil engineering); абс. и(или) индекс, месяц Новые заказы инженерных сооружений (new orders received for building construction); абс. и(или) индекс, месяц Отработанное количество часов (hours worked); абс. и(или) индекс, месяц Валовые издержки (construction costs);Индекс, месяц Материалы, использованные (material costs);Индекс, месяц Разрешения на строительство: количество зданий (building permits: number of dwellings); абсолютное значение, месяц Разрешения на строительство: полезная площадь, кв. м. (building permits: square metres of useful floor area or alternative size measure). абсолютное значение, месяц Основная часть. П.2, Сравнение индикаторной базы.

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

Основная часть. П.3. Данные: База данных Европейской статистической комиссии ( ) Бюро цензов США ( ) В расчётах использовались пакеты MS Excel и EViews Графическое представление

Основная часть. П.3. Страна Метод Равные цены ошибок Повышенная цена ошибочного занижения показателя VEC Адаптивная модель Авторегрессион ная модель VEC Адаптивная модель Авторегрессион ная модель Франция21,45, ,9244,446,837, Германия80,1934, ,47163,2752,8750,62008 Испания16,8415, ,8526,2844,7123,42773 США2, ,612161,843, ,943, 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 Сравнение моделей, выводы

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 Заключение. Выводы и рекомендации.

Спасибо за внимание!