Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Задачи исследования структуры статистической информации в АСГС
I. Принципы построения системы статистической информации и основные задачи исследования ее структуры 15
2. Проблема комплексного исследования структуры статистической информации в условиях АСГС ..24
3. Статическая структура статистической информации 31
4. Динамическая структура статистическай информации 42
ГЛАВА II. Исследование структуры статистической информации в условиях АСГС
I. Методы формализованного описания статистической информации 55
2. Методы исследования статической структуры статистической информации 61
3. Методы исследования динамической структуры статистической информации 76
ГЛАВА III. Использование структуры статистической информации при организации экономико-статистического анализа
I. Основные методологические положения организации экономико-статистического анализа в АВД АСГС III
2. Структура информации в задаче статистического изучения потерь, связанных с освоением капитальных вложений 118
3. Организация экономико-статистического анализа в задаче статистического изучения потерь, связанных с освоением капитальных вложений 126
Заключение 145
Литература
- Проблема комплексного исследования структуры статистической информации в условиях АСГС
- Динамическая структура статистическай информации
- Методы исследования статической структуры статистической информации
- Структура информации в задаче статистического изучения потерь, связанных с освоением капитальных вложений
Введение к работе
В основных направлениях экономического и социального развития СССР на I98I-I985 годы и на период до 1990 года перед органами государственной статистики поставлена следующая задача: "Повышать качество и оперативность учета и статистики, совершенство -вать учетную документацию и отчетность во всех звеньях народного хозяйства, планирования и анализа хозяйственной деятельности с эффективным использованием электронно-вычислительной техники" [3, с. 200].
Реализация этой директивы ХХУІ съезда КПСС связана с совершенствованием и развитием Автоматизированной системы государст -венной статистики (АСГС). В настоящее время в АСГС обрабатывается информация по наиболее крупным, трудоемким и требующим особой оперативности статистическим работам. При этом, как правило,статистическая постановка, методики исследования и анализа статистической информации сохраняют основные черты "домашинной" технологии и, в первую очередь, в части оформления выходных результатов обработки, которые представляются в виде набора статистических таблиц. Экономико-статистический анализ и интерпретация этих таблиц является "узким" местом в технологической цепи обработки статистической информации в АСГС и в определенном смысле ограничивает глубину этого анализа.
Развитие и совершенствование АСГС связывается с более широким использованием экономико-математических методов (ЭММ), причем не только при решении регламентных задач, но и при организации решения статистических задач в режиме информационно-справочного обслуживания. Внедрение ЭММ значительно расширит сферу использования ЭВМ, которая будет включать, кроме реализации рутинных вычислений, и некоторые элементы экономико-статистического анализа и принятия решений. Все это должно привести к качественному изменению организации статистического анализа и использования статистической информации. Предпосылки такого качественного изменения анализа и использования статистической информации в настоящее время созданы и представлены автоматизированным банком данных АСГС (АЦЦ АСГС).
АБД АСГС открывает принципиально новые возможности организации и проведения экономико-статистического анализа, в частности: практически снимаются ограничения на объемы и содержание используемой в анализе информации (экономист может запросить информацию, хранящуюся в базах данных (БД) АБД АСГС, на любую дату и в любом статистическом разрезе); наличие значительного количества стандартных процедур позволяет провести большинство вычислений, связанных с расчетом результирующих показателей, а также с проведением статистического анализа взаимосвязи между отдельными показателями (процедуры корреляционного и регрессионного анализа). Однако, эти возможности могут быть использованы в полной мере только при соответствующей организации экономико-статистического анализа.
Как правило, цель экономико-статистического анализа так или иначе связана с выявлением факторов, определяющих изменение анализируемого результирующего показателя (или группы показателей), и идентификацией взаимосвязи между выделенными факторами и ре -зультирующим показателем. Традиционные методы факторного и причинного анализа не могут быть использованы при решении этой задачи непосредственно в режиме информационно-справочного обслуживания АБД АСГС, поскольку предполагают в качестве первого шага проведение значительной подготовительной работы по качествен ному экономическому анализу, в результате которого устанавливается исходная структура причинных связей . Очевидно, что в силу значительных объемов и сложности систем статистической информации, включенных в БД АБД АСГС, провести качественный содержа -тельный анализ для взей хранимой информации уже невозможно. Но, с другой стороны, без этой исходной структуры причинных связей невозможно организовать эффективный анализ факторов в режиме информационно-справочного обслуживания АЕД АСГС. Это позволяет считать задачу автоматизации этапа установления исходной структуры причинных связей в системах статистической информации одной из наиболее важных и актуальных на современном этапе внедрения АБД АСГС.
Исходная схема причинных связей, по существу, является отражением наиболее существенных связей между отдельными элементами систем статистических показателей, т.е. структурой статистической информации. Таким образом, в понятие структуры статисти -ческой информации мы вкладываем более широкий смысл, чем обычно при решении узкоспециализированных, локальных задач исследования структуры, фи этом мы будем выделять два аспекта: исследование статической и динамической структур статистической информации.
Статическая структура статистической информации служит для отражения ассоциативных связей между элементами систем статистических показателей (ССП): сходства (совпадение значений реквизитов-признаков, например, министерств или отраслей); включения (отношение часть-целое, т.е. один показатель, или группа показателей, составляет часть из общего объема понятия другого показателя (другой группы показателей), например, капитальные вложения всего и капитальные вложения на строительно-монтажные работы); функциональные отношения между исходными и расчетными показателями. Часть из этих отношений зафиксированы явно в общесоюзных классификаторах, справочниках и каталогах баз данных АБД АСГС и в результатах решения соответствующих статистических задач (в расчетных формулах, в структуре выходных и разработочных таблиц и т.п.), но часть не идентифицирована. Для решения этой задачи разработаны методы идентификации связей между элементами ССП по формальному описанию этих элементов.
При исследовании динамической структуры связь между элементами ССП (между факторными и результирующими показателями) устанавливается в зависимости от согласованности в динамике изменений анализируемых показателей. В силу связности систем статистической информации при установлении причинных связей мы, в принципе, должны проверять наличие или отсутствие этой связи для каждой пары элементов ССП. Очевидно, что для баз данных АБД эта задача неразрешима. Для сокращения., комбинаторного перебора всевозможных пар элементов ССП в диссертации предлагается стратегия, использующая в качестве схемы перебора статическую структуру ССП.
В условиях интегрированной обработки статистической информации каждый пользователь имеет доступ ко всей хранимой в базах данных АВД АСГС информации. В результате решения своих "частных" статистических задач он формирует собственную структуру ССП, отражающую потребности и интересы конкретной отраслевой статистики. Отсюда, при исследовании структуры статистической информации в АБД АСГС возникает еще одна задача: задача согласования (слияния) "индивидуальных" структур, полученных в результате решения "частных" задач анализа различными пользователями. В диссертации показано, что в рамках предлагаемого подхода к исследованию структуры статистической информации решается и эта задача.
Структура статистической информации является основой для организации экономико-статистического анализа в АБД АСГС. Эффективность этого анализа в значительной мере зависит от адекватности построенной структуры ССП, т.е. от того, насколько отношения причинности, установленные между отдельными показателями, будут соответствовать реальным отношениям между соответствующими аспек -тами наблюдаемого экономического объекта. Отсюда вытекает важ -ность проблемы оценки адекватности структуры статистической информации при решении вопросов организации экономико-статистического анализа в АВД АСГС. В качестве критерия адекватности по -строенной структуры статистической информации предлагается использовать статистический аналог критерия практики. Этот критерий в контексте вопросов оценки адекватности динамической структуры статистической информации формулируется следующим образом: адекватность динамической структуры статистической информации тем выше, чем выше согласованность статистических выводов (в данной работе используется изыскательский прогноз состояния ССП) с фактическим состоянием наблюдаемого экономического объекта. Действи -тельно, если выявленная в результате исследования структура статистической информации делает более определенным наше знание о состоянии этой системы в будущем - значит структура адекватна, и чем больше снимается неопределенность в изменении ССП, тем выше адекватность динамической структуры.
Проблема «исследования структуры ССП приобрела особую актуальность в последнее время в связи с задачами, стоящими перед государственной статистикой на современном этапе, и возможностями, которые открываются перед статистикой в связи с работами по созданию и развитию АСГС. По своей природе эта проблема является сложной и многоаспектной. Отсутствие необходимого научного задела в этом направлении отрицательно сказывается на эффективности разработки и использования АСГС ( в частности, и в режиме информационно-справочного обслуживания). В данной диссертационной работе отражена только часть этой общей проблемы.
Цель проведенного нами исследования - разработка математических методов анализа и формирования структуры статистической информации для организации экономико-статистического анализа в АВД АСГС.
Теоретической и методологической основой исследования послужили труды классиков марксизма-пленинизма, материалы съездов КПСС, Пленумов ЦК КПСС, решения Советского правительства, выступления и статьи Ю.В.Андропова. В работе использовались математические и статистические методы, связанные с разработкой методов исследования статистической информации в условиях АСГС.
Для проверки основных положений выдвигаемой концепции были проведены экспериментальные расчеты, связанные с исследованием структуры статистической информации при организации экономико--статистического анализа в задаче статистического изучения потерь, связанных с освоением капитальных вложений.
В качестве фактического материала был использован массив статистической и нормативной информации за 1976-1980 г.г., ха -рактеризующей процесс освоения капитальных вложений и уровень потерь в динамике по стройкам мясной и молочной промышленности.
Научная новизна. В диссертации разработаны методы и сформулированы предложения по исследованию структуры статистической информации в условиях АБД АСГС для организации экономико-статистического анализа в режиме информационно-справочного обслуживания.
На защиту выносятся разработанные автором:
- методы исследования статической структуры статистической информации;
- методы исследования динамической структуры статистической информации;
- критерий адекватности структуры статистической информации;
- модель изыскательского прогноза состояния структуры статистической информации;
- предложения по использованию шагового метода балансировки матриц взаимосвязанных показателей, разработанного А.Л.Райхом, для корректировки структуры статистической информации в соответствии с принятым критерием адекватности;
- предложения по организации экономико-статистического анализа в режиме информационно-справочного обслуживания АБД АСГС.
Практическая ценность. Практическое значение результатов проведенных исследований заключается в том, что они могут быть использованы при организации экономико-статистического анализа в АБД АСГС, в частности, при организации анализа факторов в задаче статистического изучения потерь, связанных с освоением капитальных вложений.
Сфера применения разработанных методов исследования структуры статистической информации не ограничивается задачей организации экономико-статистического анализа в режиме информационно-справочного обслуживания АБД АСГС, а может включать ряд методологических работ, связанных с подготовкой и организацией статистических работ, в частности, при разработке экономико-статистических по -становок новых задач для АСГС.
Разработанный подход к исследованию экономико-статистической информации использует в качестве своей основы наиболее общие принципы формирования систем информации и в этом смысле достаточно универсален. Поэтому он может быть использован не только в
АСГС, но и в других информационных системах обработки экономической и статистической информации, характеризующей функционирование сложных социально-экономических систем.
Реализация и апробация» Проведенное исследование явилось составной частью научно-исследовательских работ, проводимых НИИ ЦСУ СССР по совершенствованию статистики капитального строительства. По предложенной в диссертации методологии исследования структуры систем статистических показателей (ССП) и организации анализа факторов были проведены расчеты по локализации строек, в основном определяющих уровень потерь по исследуемой совокуп -ности, на экспериментальном массиве строек мясной и молочной промышленности по данным за I978-I98I г.г. Результаты расчетов подтвердили правильность основных теоретических положений,приведенных в диссертации.
Предложенная в диссертации организационная схема была ис -пользована при проведении анализа информации об уровне потерь по всем стройкам производственного назначения ЭССР сметной стоимо стью свыше I млн.руб. за 1978-1983 г.г., результаты которого также подтвердили целесообразность применения разработанных в диссертации методов. Кроме того, эта схема организации экономико-статистического анализа вошла в постановку статистической задачи "Анализ потерь и резервов в производственном строительстве в связи с несоблюдением нормативной продолжительности строительства", программирование которой предполагается осуществить в 1984-1985 гг. на РВЦ ЦСУ Латв.ССР, промышленное внедрение намечено на 1985 г.
Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на Всесоюзной конференции "Системное моделирование социально-экономических процессов" (Воронеж, июнь 1980 г.); Всесоюзной научно-практической конференции молодых специалистов системы ЦСУ СССР "Актуальные задачи совершенствования государственной статистики в условиях АСГС" (Тбилиси, сентябрь 1980 г.); Всесоюзной конференции молодых экономистов и социологов (Томск, май 1982 г.); на У конференции молодых ученых и специалистов ВНИИПОУ "Проблемы совершенствования управления народным хозяйством на основе развития вычислительной техники" (Москва, апрель 1980 г.) и на трех конференциях молодых ученых и специалистов НИИ ЦСУ СССР (в 1976, 1978 и 1980 годах). Кроме того, отдельные результаты обсуждались на научных семинарах МЭСИ, НИЭС при Госстрое СССР и ИЭ и 0П СО АН СССР.
По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ общим объемом более 2,5 п.л.
Структура работы: введение, три главы, заключение, список литературы {ІІ6 наименований) и приложения. Количество машинописных страниц -179 ; в тексте 19 рисунков, 10 таблиц. В первой главе "Задачи исследования структуры статистической информации в АСГС" рассмотрены основные понятия и определения,связанные с организацией статистического наблюдения, анализом и интерпретацией его результатов, уточнены их формулировки. Здесь же определены основные задачи исследования структуры статистической информации, проведен анализ некоторых традиционных методов с целью уточнения границ их применимости в исследованиях структуры статистической информации.
Уточнение основных понятий и определений проводится в процессе построения модели статистического наблюдения, которое интерпретируется как особым образом организованное отображение состояния социально-экономической системы в систему статистических показателей. В результате были сформулированы основные принципы формирования систем статистической информации, которые позволили дать достаточно точное и конструктивное определение системы статистических показателей (ССП) и сделали возможным использование математических методов для исследования ее структуры.
В главе рассмотрены основные этапы решения статистической задачи. Анализ этих этапов позволил определить формирующиеся в результате их реализации основные типы отношений (связей) и дать их наиболее общую классификацию:
- отношения статической структуры, которые включают все ассоциативные отношения (включения - "род-вид", сходства и функциональные отношения);
- отношения динамической структуры, основу которых составляют причинные связи.
В этой же главе рассматриваются некоторые традиционные для статистики методы, которые могут быть использованы для идентификации связей между статистическими показателями: отдельно для статической и динамической структур.
Во второй главе "Исследование структуры статистической информации в условиях АСГС" рассматриваются теоретические вопросы ис -следования структуры статистической информации в АСГС.
Ориентация разрабатываемых методов на использование в АСГС выдвигает определенные требования к формализованному описанию отдельных показателей и их совокупностей. В главе показано, что использование языка реляционной алгебры Э.Кодда обеспечивает унифицированное и наглядное описание как отдельных статистических показателей, так и их совокупностей.
Анализ методов изучения структуры статистической информации начинается с исследования статической структуры. Все отношения статической структуры определяются либо непосредственно из описания элементов ССП на языке реляционной алгебры, либо устанавливаются из классификаторов и перечней соответствующих атрибутов. Предложенные в диссертации методы исследования статической структуры ССП доведены до конкретных алгоритмов, уровень формализации которых достаточен для программирования. Построение статической структуры является необходимым этапом, обеспечивающим проведение исследования динамической структуры ССП.
Как уже отмечалось, в качестве отношения, определяющего динамическую структуру ССП используется отношение причинности, которое устанавливается в соответствии с подходом, предложенным П.Суппесом3 Центральным моментом рассматриваемого в диссертации подхода является оценка адекватности структуры статистической информации, полученной в ходе проведенного : . исследования.
В главе рассматриваются основные принципы построения критерия адекватности и подробно рассмотрены вопросы оценки адекватности динамической структуры ССП в случае кусочно-линейной аппроксимации (с помощью линейных сплайн функций) динамических рядов показателей. В третьей главе "Использование структуры статистической информации при организации экономико-статистического анализа" рассмотрены осної ные методологические положения организации экономико-статистическогс анализа в АБД АСГС, исследована структура информации в задаче статистического изучения поиерь, связанных с освоением капитальных вложений, и предложена методика организации экономико-статистического анализа в этой задаче.
Проблема комплексного исследования структуры статистической информации в условиях АСГС
Статистическое исследование того или иного экономического процесса или явления традиционно связываются с решением статистической задачи. Четкое определение статистической задачи в настоящее время отсутствует и связано это с тем, что в этом понятии тесно переплетены как методологические, так и технологические аспекты определения задачи, которые нередко вступают в противоречие. Однако, в любом из этих определений статистическая задача связывается с результатом ее решения, который, как правило, оформляется в виде одной или несколь ких выходных таблиц.
Выходная таблица является исходным материалом для проведения экономико-статистического анализа и в своей структуре и содержании отражает в основных чертах логику этого анализа. "Домашинная" технология организации и проведения экономико-статистического анализа наложила свой отпечаток на структуру и содержание выходных таблиц: при проектировании макета выходной таблицы статистик стремился соединить в одной таблице как можно больше различных аспектов анализа. Вызвано это было стремлением сократить количество выходных таблиц, но приводило к тому, что в каждом конкретном случае анализа статистик: использовал лишь незначительную часть информации, содержащейся в таблице, и часто обращался за дополнительной информацией к другим таблицам. Кроме того, анализ выходных таблиц очень часто сопровождается досчетами некоторых дополнительных показателей.
С внедрением в практику статистики АСГС и особенно режима информационно-справочного обслуживания (ИСО АСГС) снимаются многие проблемы и ограничения экономико-статистического анализа, свойственные "домашинной" технологии.
Программно-технологической базой ИСО АСГС является автоматизированный банк данных АСК!, который "представляет собой интегрированную систему хранения и обработки данных и выполняет функции накопления, хранения, актуализации, обновления, поиска, обработки и выдачи статистических данных на основе применения современных технических средств и методов организации информационных массивов, обеспечивающих многократное использование хранящихся данных для решения задач функциональных подсистем АСГС" [102, с. 45].
Для обеспечения единства структурной организации массивов Щ и для общения пользователей с АБД используется информационный язык банка данных (ИЯБД). ИЯБД располагает средствами отображения всех указанных выше режимов работы АБД. На основе формализованного описания данных ЙЯВД позволяет организовать накопление данных, индивидуальный или групповой поиск данных, обработку данных с включением процедур статистического анализа и т.д. В структуре ИЯЦЦ широко используется обращение к общесоюзным классификаторам технико-экономической информации и стандартным процедурам обработки. Таким образом, АБД АСГС позволяет гибко изменять схему организации экономико-статистического анализа в зависимости от текущих потребностей пользователей, т.е. по существу позволяет снять ограничения, свойственные выходным статистическим таблицам.
В процессе обращения к АБД АСГС пользователи решают свои частные, локальные задачи. Результаты решения этих задач оказываются, как правило, слабо связанными друг с другом в силу имеющихся методом логических и методических различий. Это положение характерно и для задач исследования структуры статистической информации. Как отмечается в [50, с. 8б] : "Обилие имеющихся алгоритмов и отсутствие теории выбора из них наилучших заставляет прибегать для обоснования способа группировки к содержательным соображениям". Это приводит к тому, что на одном и том же множестве статистических показателей строится множество "индивидуальных" структур. В условиях интегрированной обработки статистической информации это порождает новую проблему - проблему согласования (слияния) "индивидуальных" структур. Исходная информация для этой задачи представлена результатами решения "частных" задач анализа статистической информации (группировками, классификациями, связями между отдельными показателями и их группами), т.е. по существу, "индивидуальными" структурами ССП.
Остановимся на общей схеме решения задачи анализа факторов на базе АБД АСГС. В экономико-статистическом анализе традиционно выделяют следующие основные этапы [l2] : 1. Определение цели анализа и формулирование соответствующей статистической задачи; 2. Разработка методики и алгоритмов решения статистической задачи; 3. Определение состава факторных показателей для каждого расчетного (результирующего) показателя, включенного в статистическую задачу; 4. Решение статистической задачи; 5. Анализ и интерпретация полученных результатов. На каждом из приведенных этапов приходится сталкиваться с вопросами исследования структуры статистической информации.
Так, на первом этапе устанавливается связь между целью исследования и результирующими показателями, которые обеспечивают ее достижение, а также между результирующими и исходными показателями. Здесь в основном рассматриваются отношения между показателями соответствующими отношению включения (род - вид, часть - целое). На втором этапе устанавливаются функциональные связи между показателями, включенными в расчетные формулы и вычислительные процедуры.
Динамическая структура статистическай информации
Анализ рядов является основным методом анализа экономической динамики. Различают одномерные и многомерные динамические ряды, последние представляют собой совокупность взаимосвязанных одно -мерных динамических рядов. Многомерные динамические ряды можно рассматривать как пример взаимодействия статической и динамической структур ССП. Статическая . структура в данном случае определяет отношения между параметрами наблюдаемой экономической системы (либо между единицами статистического наблюдения), а многомерный динамический ряд описывает совместное поведение этих параметров во времени.
Всякая работа с динамическими рядами начинается с его предварительной обработки, в результате которой, в первую очередь, должна быть обеспечена сравнимость уровней динамического ряда. Как отмечает Л.С.Казинец:"Только рядн, уровни которых сравнимы, могут служить базой научного исследования. Выводы, вытекающие из несравнимых динамических рядов, имеют ложный характер" [35, C.5J.
В общем виде модель динамического ряда может быть представлена как сумма трех компонент (см. [l4, C.I5J). где №)- детерминированная компонента; n(t)- стохастическая компонента; и - случайная компонента. Детерминированная компонента Щ) представляет собой анали тическую функцию, отражающую тенденцию изменения динамического ряда. Стохастическая компонента отражает информацию о характере вариации динамического ряда вокруг значений детерминированной компоненты. Случайная компонента учитывает влияние не учтенных в модели факторов.
В настоящее время вопросам идентификации модели динамического ряда (1 4.1) посвящена обширная литература (см., например, [14, 46, 33, 34, II, 49, 77]). Мы остановимся лишь на двух методах, которые будут использованы в дальнейшем изложении,- это так называемый метод группового учета аргументов (МГУА), разработанный чл.-кор. АН УССР Ивахненко А.Г. [33, 34], и метод аппроксимации динамических рядов с помощью сплайн-функций, изложенный в работе [77].
Выбор МГУА для выделения детерминированной компоненты динамического ряда объясняется определенными преимуществами этого метода перед другими, с точки зрения задач, поставленных в данной диссертационной работе: во-первых, возможностью получения единственного представления аппроксимирующей функции оптимальной сложности, во-вторых, возможностью аппроксимировать постоянно наращиваемый динамический ряд, и в-третьих, быстрой сходимостью алгоритма аппроксимации.
Дцея метода группового учета аргументов в общем виде может быть проиллюстрирована на примере аппроксимации таблично заданной функции некоторым полиномом.
Исходная последовательность точек T {t,, tzv-- нл Р 3" бивается на две части: обучающую, по которой строится интерполя ционный полином и проверяющую, на которой проверяется качество этого полинома.
В качестве первого приближения можно воспользоваться линейной аппроксимацией этой функции. Для этого построим множество обучающих последовательностей, которые будут представлены всевоз -можными различными сочетаниями w точек по две. Для каждой пары точек строим полином первой степени, всего С полиномов.
Качество аппроксимации (критерий селекции) для каждого полинома определяется на проверяющей последовательности, которая представлена С 2-) точками. В качестве критерия селекции можно воспользоваться среднеквадратической ошибкой (чем меньше ошибка, тем лучше качество аппроксимации)
Методы исследования статической структуры статистической информации
Методы исследования статической структуры ССП составляют основу первой из выдвинутых в первой главе проблем. Как там же отмечалось, исходной информацией для этих методов являются индивидуальные структуры ССП, построенные конкретными пользователями в результате решения своих частных, узкоспециализированных задач анализа статистической информации. Необходимо отметить, что каждый пользователь обращается лишь к части базы данных, т.е. использует только часть из множества статистических показателей. В результате обращения к БД и обработки полученных данных, пользователь формирует новые элементы системы статистических показателей. Эти элементы могут быть представлены в виде некоторых группировок статистических показателей, либо в виде классов, построенных в результате применения кластер-анализа или другого метода. Таким образом, множество элементов (носитель) обобщенной структуры ССП может быть представлен как объединение множеств элементов (т.е. собственно показателей, группировок и классов показателей) индивидуальных структур ССП конкретных пользователей. где М - множество элементов обобщенной структуры ССП; М[- множество элементов индивидуальной структуры ССП u-го пользователя БД АСГС.
Вопрос построения связей между элементами множества М (отношений на множестве М ) решается не столь тривиально.
В предыдущем параграфе было показано, что реляционный подход к описанию показателей является универсальным. Более того, все элементы ССП (как отдельные показатели, так и любые их группировки) могут быть представлены единообразно в виде связей Кодда,которые мы называем элементами ССП.
Алгебраический подход, который развивается в данной работе, требует, чтобы определение структуры статистической информации было сделано операционально, т.е. таким образом, чтобы наличие или отсутствие связи между двмя элементами ССП можно было установить в зависимости от результата некоторой операции над опи -саниями этих элементов.
Рассмотрим в качестве примера определение структуры неко -торого множества М , на котором заданы операции V - объединение иП - пересечение множеств. Напомним, что множество Ъ(М) вместе с операциями U , П и дополнения (С ), образуют так называемую булеву алгебру. ( (м) - булеан множества М , т.е. множество всех подмножеств множества М , включая само множество М и 0 - пустое множество.)
Другими словами, два подмножества, например, Мо и Мх связаны, если одно из них является собственным подмножеством другого (в данном случае Мр с М2. ), и связь направлена от Мо к М . Это условие может быть записано с использованием операций пересечения и объединения: два подмножества М и Mj связаны, причем связь направлена от М{ к Mj , если MiUMj=Mj или MiAMj = Mi, ML Mj . (2.2.2)
Элементы реляционной алгебры (связи) имеют структуру более сложную, нежели элементы булевой алгебры (подмножества), поэтому и определение отношений, связывающих две связи реляционной алгебры, будет более сложным.
Чтобы в дальнейшем не было путаницы между понятиями "связь как элемент реляционной алгебры" и "связь как отношение, связывающее два элемента реляционной алгебры", термин "связь" будем использовать для связывающего отношения, а "связь" в реляционной алгебре - либо просто элементом, либо элементом ССП.
Элемент реляционной алгебры описывается прямоугольной табли цей, столбцы которой помечены именами атрибутов, а строки представляют собой вектора (кортежи) из декартова произведения множеств, представленных значениями соответствующих атрибутов. Пусть S-L.(Ай 2.,-.., AuL) - 1-й элемент ( I -я связь) ССП; Ац -j-й атрибут элемента S . Обозначим М (Аі,;) (или короче Mlj ) множество значений атрибута Alj в схеме
Структура информации в задаче статистического изучения потерь, связанных с освоением капитальных вложений
На основе этого структурного уравнения может быть построена модель причинной связи =cxX- 6, Р(#) ЇГ. Здесь: л и () - параметры уравнения регрессии результирующего показателя Y на факторный показатель X ; PCY) - вероятность, с которой "Y" примет значение из уравнения регрессии.
2. Если значение результирующего показателя определяется несколькими факторными показателями, то структурное уравнение запишется в виде суммы факторных показателей, умноженных на соответ -ствующие структурные коэффициенты.
3. (Правило редукции.) Если значение результирующего показа -теля определяется некоторым факторным показателем, а тот, в свою очередь, является результирующим показателем другого уровня и за -висит от третьего показателя, то структурное уравнение запишется следующим образом: Х "Y 1_ означает \ К\ frJC . Модель причинной связи запишется следующим образом:
Приведенные правила составления структурных уравнений позволяют идентифицировать причинную связь (оценить значение показателя причинной связи) для любых двух элементов ССП, т.е. для любого анализируемого показателя мы можем отобрать все, включая и транзитивно связанные, показатели. Структурные коэффициенты в пост -роенном уравнении позволяют отранжировать факторы по степени причинного влияния на результирующий показатель, что обеспечивает направленный отбор факторов для включения в экономико-математическую модель решения статистической задачи.
Методы идентификации статической и динамической структур ССП, методы построения модели изыскательского прогноза, методы оценки адекватности построенной динамической структуры и её корректировки, рассмотренные в предыдущей главе, а также методы построения структурных уравнений, приведенные в этом параграфе, могут быть реализованы в виде отдельного и независимого модуля программного обеспечения АБД. Это возможно в силу модульной структуры программного обеспечения АБД АСГС.
В следующих параграфах мы рассмотрим основные технологические и организационные аспекты проведения экономико-статистического анализа в АБД АСГС на основе методов исследования структуры ССП и при использовании разработанных основных методологических положений организации статистического анализа.
Вопросы статистического изучения потерь, связанных с освоением капитальных вложений, являются частью общей проблемы экономической оценки эффективности капитальных вложений и приобретают особое значение в условиях интенсификации общественного производства.
В качестве показателя потерь в программе анализа потерь и резервов связанных с освоением капитальных вложений,разработанной в отделе статистического изучения капитальных вложений и воспроиз -водства основных фондов НИИ ЦСУ СССР, используется недополученный объем чистой продукции [79].
Величина недополученной чистой продукции по отдельной стройке с начала строительства к моменту времени -Ь (П ) определяется по формуле
Отметим, что показатели 1\ 9 t . , &!fi" и Aft» устойчивы к изменениям объема осуществленных капитальных вложений и объему наблюдаемой совокупности. Это непосредственно следует из расчетных формул. Поэтому показатели 5г и АЗГ могут быть использованы для сравнения уровня народнохозяйственных потерь на отдельных стройках, а показатели Г и Мц. - для сравнения уровня потерь в разных отраслях (регионах, ведомствах) в фиксированный момент времени.
Это же свойство показателей . и АТц. может быть использовано для анализа динамики и выявления тенденций народнохозяйст -венных потерь в отдельной отрасли, регионе, ведомстве, либо в народном хозяйстве в целом.
Задача статистического изучения потерь, связанных с освоением капитальных вложений, не ограничивается исчислением их уровня - не менее важно определить факторы, влияющие на уровень и динамику этих потерь. Выделение и идентификация факторов, определяю щих уровень потерь, позволит активно воздействовать на ход инвестиционного процесса с целью предупреждения и снижения уровня потерь.
Своеобразие задачи анализа факторов на микроуровне определяется тем, что связь между факторными и результирующими показателями не детерминирована и,кроме того, действие этих факторов не уро вень потерь опосредуется освоением капитальных вложений. Другими словами, факторы потерь приводят к относительному (или абсолютному) перерасходу капитальных вложений, а через них - к потерям,которые выражаются недополучением результата от осуществленных за -трат.
Среди факторов, влияющих на уровень потерь, можно выделить три основных блока (по числу участников инвестиционного процесса), отражающих соответственно деятельность застройщика, строительной организации и проектно-изыскательской организации : I. Качество работы застройщика по организации капитального стро -ительства: - обеспеченность плана капитального строительства финансовыми ресурсами; - согласованность планов капитального строительства и сроков поставки оборудования; - использование передовых форм расчетов за выполнение строительно-монтажных работ (СМР); П. Качество и условия работы строительно-монтажных организаций (ШО), участвующих в данном строительстве: - мощность СМО; - наличие и использование машин и механизмов;
