Книги, главы из книг для написания диплома, курсовой работы, реферата по предмету Экономика: Стратегии бизнеса: аналитический справочник / Под общей редакцией Г.Б. Клейнера - 3. Основные типы исходных данных -"Электив"

3. Основные типы исходных данных

Речь идет о той форме представления исходных данных, в которой они подаются на «вход» статистического анализа и процедуры прогнозирования анализируемых показателей.

Динамическая таблица «объект–свойство» (панельные данные) является наиболее общим типом представления исходных данных. Для пространства показателей, приведенного в табл. 1, динамическая таблица «объект–свойство» может быть представлена в виде временной последовательности матриц

, (1)

где – векторы-строки значений соответственно поведенческих, статусных, внешних (гео-социо-экономико-демографических) и результирующих показателей, характеризующих -ю обследованную фирму (компанию, предприятие) в -й временной такт, а внешний индекс Т означает операцию транспонирования вектора или матрицы. Очевидно, количество строк матриц будет определяться числом статистически обследованных фирм , а число столбцов – общим числом анализируемых показателей (под p, k, l и m подразумеваются количества, соответственно,поведенчских, статусных, внешнихи результирующих показателей). Наиболее распространенными формами исходных данных являются два частных случая динамической таблицы «объект–свойство» вида (1), а именно, статическая таблица «объект–свойство» и многомерный временной ряд.

Статическая таблица «объект–свойство» (cross-section data) является частным случаем данных типа (1) при N = 1, т.е. она соответствует ситуациям, когда исходные данные регистрировались только «в пространстве», но не во времени. В этом случае вместо временнoй последовательности матриц (1) мы имеем единственный «временной срез» вида

. (1’)

П р и м е р. В работе [3] приведены значения восьми показателей (т.е. p + k + l + m = 8) для 266 крупных американских компаний (n = 266). Соответственно матрица M вида (1'), представляющая эти данные, будет иметь размерность . В качестве анализируемых показателей были рассмотрены:

x(1) – капитальные вложения за год (млн. долл.);

x(2) – годовой фонд оплаты труда (млн. долл.);

x(3) – расходы на нематериальные активы за год (млн. долл.);

x(4) – годовые расходы на рекламу и маркетинг (млн. долл.);

x(5) – годовые расходы на исследования и развитие (млн. долл.);

z – численность работников ( тыс. чел.);

y(1) – объем продаж за год ( млн. долл.);

y(2) – себестоимость проданного товара ( млн. долл.).

Многомерный временн?ой ряд является частным случаем данных типа (1) при n = 1. Это соответствует ситуации, когда регистрируются значения анализируемых показателей только на одной фирме (компании, предприятии), но в течение определенного числа тактов времени. В данном случае исходные статистические данные будут представлены не временной последовательностью матриц, а временной последовательностью набора показателей:

, (1’’)

П р и м е р. Для определения оптимальной площади выставочных полок (x кв. футов), выделяемой магазином для продажи книг, в течение 11 недель регистрировались значения x(t) и y(t), где y(t) – количество книг, проданных в течение t-й недели t = 1, 2, … 11. Соответственно в качестве исходных данных имеем последовательность из одиннадцати пар чисел (x(t), y(t)), t = 1, 2, … n.