Организация решения задач экономического анализа

 

Задачи экономического анализа решаются на основе информационных технологий, называемых аналитическими комплексами. С их помощью организуется постоянное и всестороннее изучение развития в динамике различных отраслей экономики страны и отдельных ее регионов.

В состав программных средств, применяемых в аналитических комплексах, входят такие широко используемые отечественные программные продукты, как " Олимп" (электронная система статистического анализа и прогнозирования) и " Мезозавр" (система статистического анализа временных рядов) и др.

Пакет прикладных программ " Олимп". Пакет " Олимп" предназначен для автоматизации обработки данных статистическими методами. Пользоваться па­кетом могут как новички, так и эксперты в области статистики. В настоящее время " Олимп" - один из лучших отечественных пакетов, предназначенных для статистического анализа и прогнозирования данных.В состав пакета помимо основной программы входят:

· электронная таблица МNСАLС;

· программа подготовки и ввода анкет ПСИ (прикладные социоло­гические исследования).

Пакет " Олимп" позволяет организовать полный цикл исследований по статистическому анализу и прогнозированию данных, начиная с ввода исходных данных, их проверки и визуализации и заканчивая проведением расчетов и анализом результатов на основе широкого набора современ­ных методов прикладной статистики.

С функциональной точки зрения в пакет входят: редактор данных, средства графического отображения и утилиты преобразования данных, а также программы реализации методов статистического анализа.

Редактор данных обеспечивает ввод, просмотр и редактирование исходных данных (в том числе пропущенных оператором наблюдений).

Средства графического отображения данных позволяют выводить на экран различные графики, а также сохранять их на диске для дальнейшего использования.

Утилиты преобразования данных выполняют арифметические преобразования данных (унарные и бинарные), различные виды сортировки (в том числе по нескольким переменным), агрегирование (объединение по одному признаку) и фильтрование данных (отбор по одному признаку).

Программами пакета «Олимп» реализуются следующие методы статистического анализа: корреляционный, регрессионный, дисперсионный, дискриминантный, факторный и компонентный, анализ таблиц сопряжен­ности рядов и другие методы.

Для анализа и прогнозирования динамических данных используются:

· модели динамической регрессии;

· модели прогнозирования на основе линейной регрессии;

· модели гармонического, спектрального анализа и частотной фильтрации.

Каждая из перечисленных выше моделей может управляться пользователем с помощью набора параметров, характеризующих модель. Такой подход позволяет постепенно осваивать заложенные в программе возможности и облегчает работу с ней.

С помощью корреляционного анализа рассчитывается матрица парных корреляций, матрица частных корреляций, а также коэффициенты множественной корреляции.

На основе регрессионного анализа решается задача установления форм зависимости: линейная, положительная, отрицательная, нелинейная.

Компонентный и факторный анализы — два принципиально различных статистических метода. В программе они объединены в единый блок, поскольку такое объединение оправдано с вычислительной точки зрения. Компонентный анализ служит для определения структурной за­висимости между случайными переменными. С его помощью получается сжатое описание явления, несущее почти всю информацию, содержа­щуюся в исходных данных. Факторный анализ представляет собой бо­лее общий метод преобразования исходных переменных по сравнению с компонентным анализом. Задачами факторного анализа являются: оп­ределение числа общих факторов, определение оценок общих и специ­фических факторов.

Анализ временных рядов включает в себя расчет статистических ха­рактеристик, анализ кривых роста по 16 функциям и некоторые адаптивные параметрические модели для анализа одномерных временных рядов.

Анализ автокорреляции динамического ряда выполняется с помощью графика автокорреляции.

Расчет кривых роста рассматривается как построение парной регрессии, в которой основной переменной является время.

Углубленный анализ предполагает применение адаптивных и сезонных методов прогнозирования. Для решения задач частотного анализа могут быть использованы методы частотной фильтрации, гармонического анализа, спектрального анализа.

Информационная технология МNСАLС основана на применении таб­личного процессора, сходного по своим функциональным возможностям с пакетами Lotus 1-2-3 или SuperCalc 5.

С точки зрения пользователя пакета " Олимп" база данных МNCALC представляет собой таблицу, каждый столбец которой является переменной, а строки содержат значения переменных.

Преимущество МNСАLС по сравнению со стандартным редактором пакета " Олимп" состоит в том, что он позволяет отображать и редактировать сразу весь набор данных. Кроме того, в ячейках таблицы могут находиться формулы, с помощью которых можно формировать новые переменные на основе существующих. Ячейки таблицы могут содержать различную текстовую информацию, позволяющую именовать переменные и комментировать наборы данных.

Программное средство «Прикладные социологические исследования (ПСИ)» предназначено для формирования структуры анкет и ввода данных по этим анкетам. Данные вводятся в типовые формы с клавиатуры. ПСИ содержат пять стандартных типов вопросов, наиболее часто встречающихся в анкетах. Введенные данные сохраняются на диске в Формате ВВР.

Программа ПСИ разработана для подготовки данных с целью их последующей обработки при помощи пакета " Олимп", но может быть с успехом использована и при подготовке данных для других программных продуктов.

В ПСИ реализован оригинальный пользовательский интерфейс, кото­рый дает возможность быстро и легко осваивать работу с ним.

Новым шагом в развитии пакета " Олимп" явилось создание версии программы OLIMP для работы в среде Windows версии 3.0 и выше.

Пакет прикладных программ «Мезозавр». Пакет работает на персо­нальных компьютерах IВМ РС ХТ/АТ в интерактивном режиме. Его ос­новное назначение - проведение разведочного анализа временных рядов. Имеются в виду ситуации, когда необходимо исследовать имеющуюся числовую информацию по усмотрению пользователя, применяя различ­ные методы обработки и анализируя получающиеся при этом результаты и их адекватность. Благодаря пакету подобные исследования проходят весьма оперативно и эффективно. Пакет «Мезозавр» используется для ана­лиза временных рядов умеренной (не более нескольких тысяч наблюде­ний) длины. Диалог ведется по желанию пользователя на русском или анг­лийском языке. Управление осуществляется с помощью меню, клавиш «быстрого доступа».

Под «временным рядом» понимается последовательность наблюдений за некоторой числовой характеристикой, сделанных с постоянным шагом во времени (например, ежегодно, ежемесячно, каждые 5 мин и т.п.). В экономике примерами подобных данных на макроэкономическом уровне могут служить ежегодные, ежеквартальные, ежемесячные и т.п. объемы производства, поставок, перевозок, потребления, индексы цен и другие макроэкономические показатели, на уровне предприятия - объемы выпус­ка продукции, затраты, расход ресурсов, эволюция характеристик качества и др.

Пакет «Мезозавр» обладает рядом преимуществ по вводу и хранению информации: имеет свой стандарт файлов данных, ввод информации в которые осуществляется через встроенный редактор данных типа электронной таблицы; предоставляет возможность сохранения в стандартных файлах любых данных, полученных в ходе анализа; до­пускает экспорт и импорт информации из текстовых АSСII-файлов и dbf-файлов.

Предельная длина одного анализируемого временного ряда равна 16 тыс. значений, однако возможности анализа такого ряда будут весь­ма ограничены, поэтому наиболее эффективно можно работать с ряда­ми, имеющими 2-3 тыс. значений. Одновременно можно анализиро­вать до 256 рядов, однако их суммарная длина не должна превышать 60 тыс. чисел (при объеме оперативной памяти 640 Кбайт). При этом можно пользоваться либо реальными временными шкалами (шаг по времени, начиная от 1 мин до любого (целого) числа лет), либо услов­ной временной шкалой.

Редактирование данных осуществляется с помощью встроенного таб­личного редактора или же в графическом режиме, а их преобразование -с помощью интерпретатора формул, оснащенного большим набором встро­енных функций, а также с помощью дополнительного меню преобразова­ний более специального характера. Кроме того, есть возможность не­посредственно указать предварительное преобразование данных, кото­рое далее учитывается в процессе анализа. При всех арифметических операциях над рядами учитывается совместимость временных шкал.

Пакет реализует следующие основные процедуры по анализу времен­ных рядов: сглаживание, фильтрацию, а также построение различных рег­рессионных зависимостей. Все процедуры снабжены мощной графиче­ской поддержкой с большим числом интерактивных возможностей, та­ких, как возможность установки различных шкал, увеличения любого куска графика и т.д.

Вопросы для самопроверки

 

1. Назовите основные задачи органов государственной статистики.

2. Какие требования предъявляют к статистической информационной системе как к сложной системе?

3. Как функционирует система Госкомстата России на федеральном уровне?

4. Приведите классификацию задач и информационных технологий их автоматизированного решения.

5. Определите особенности применения информационных технологий при решении задач информационного обслуживания.

6. Каких пользователей обслуживает банк данных по показателям?

7. Какие базы данных в среде БДП используются на федеральном уровне?

8. Как обеспечивается защита данных в БДП?

9. Сформулируйте назначение банка готовых документов.

10. Назовите особенности применения АК для решения задач экономического анализа.

11. Определите состав и назначение ППП " Олимп".

12. Назовите основные функции ППП " Олимп".

13. Сформулируйте основное назначение и особенности ис­пользования ППП " Мезозавр".

Литература

1. Божко В.П. Организационно-методологические основы по­строения АСИС. - М.: МЭСИ, 1992.

2. Информатика: данные, технология, маркетинг / Под ред. А.Н. Романова. - М.: Финансы и статистика, 1991.

3. Информатика в статистике: словарь-справочник. - М.: Фи­нансы и статистика, 1994.

4. Информационные технологии в статистике / Под ред. А.Н. Романова и В.П. Божко. - М.: АО «Финстатинформ», 1995.