28МПЧ Том 1

Целью данной работы является определение наиболее точной модели прогнозирования курса валютной пары евро-рубль с дальнейшим построением прогноза исходного временного ряда.

В ходе написания работы было необходимо решить целый ряд за-

дач:

‒определение стационарности исходного и преобразованных временных рядов;

‒построение модели для составления прогноза;

‒выбор наилучшей модели и составление прогноза на ее основе;

‒учет влияния рисков.

Объектом приведенного исследования является изменение курса валютной пары евро – рубль. Предметом являются модели прогнозирования курса.

Сразу стоит заметить, что сильные колебания курса евро – рубль создают не просто помехи для прогнозирования, а по факту делают эту задачу практически невозможной.

Очевидно, что фундаментальные новости создают большие волнения на валютном рынке. По своей сути, это все иррациональное или же наоборот поведение людей, которое невероятно сложно математически описать. Попросту нельзя предсказать, используя только математические модели, когда выйдет та или иная фундаментальная новость.

Исходя из предположений выше, моделировать и прогнозировать целесообразно период, предшествующий «буре» на валютном рынке. Таким образом, рассматривался период с 26 марта 2012 года по 23 апреля 2014 года (рисунок).

Мы получаем временной ряд, который будем использовать во всех дальнейших расчетах.

Рис. График изменения стоимости евро к российскому рублю за период с 26 марта 2012 г. по 23 апреля 2014 г.

341

Дальше следует очень важный этап определения стационарности выбранного временного ряда. Для комплексного подхода к моделированию, нам следует также определить стационарность рядов, полученных из преобразования исходного ряда, а именно следующих рядов:

‒ – ряд первых разностей; ‒ – ряд вторых разностей;

‒ – ряд темпов роста;

‒ – ряд темпов прироста;

‒ – ряд логарифмов темпов роста.

На основании проведенных тестов на определения стационарности временных рядов (тест на постоянство математического ожидания, F-критерий Фишера, тест Кокрейна, Бартлетта, а также тест ДикиФуллера) заметили, что ряд первых разностей прошел, наибольшее количество тестов на стационарность, а значит мы будем использовать его для моделирования.

Однако нам еще стоит рассмотреть моделирование ряда вторых разностей, так как этот ряд тоже прошел достаточно много тестов на стационарность.

Теперь мы можем приступить к процессу моделирования и прогнозирования временных рядов при помощи ARMA моделей. А также нам стоит рассмотреть построение модели исходного временно ряда курса евро – российский рубль с помощью метода МНК.

Для построения ARMA(p,q) модели необходимо определить параметры p и q. Это сделаем при помощи оценки графики автокорреляционной функции (АФ) и частной автокорреляционной функции (ЧАФ).

Для ряда первых разностей теория советует использовать модель

AR (1). То есть модель вида: . Модель на 99,6542% описывает изменчивость исходного ряда

Для ряда вторых разностей MA(2), ARMA(1,1), ARMA(1,2). С по-

мощью критериев Акаике и Шварца пришли к выводу, что наилучшей моделью для прогнозирования ряда вторых разностей является MA(2).

Где модель имеет вид: . Построенная модель на 99,7077 % описывает изменчивость исходного ряда.

Построим прогноз исходного ряда методом наименьших квадратов с добавлением фиктивных переменных и лаговых зависимых переменных (табл. 1). Мы будем пользоваться фиктивными переменными для моделирования колебаний и линейных кусков исходного ряда. Используем полином там, где временной ряд имел параболоидные колебания.

342

Т а б л и ц а 1

Значения коэффициентов в модели с лаговыми зависимыми переменными

Parameter	Estimate	Error	Statistic	P-Value
	-0,943	0,888	-1,062	0,2882
	3,525	0,887	3,975	0,0001
	-0,00004	0,00001	-4,452	0
	3,714	0,924	4,020	0,0001
	-0,006	0,001	-4,465	0
	0,010	0,003	3,906	0,0001
	-0,00002	0,00000	-3,999	0,0001
	12,507	2,537	4,930	0
	-0,036	0,008	-4,699	0
	0,00003	0,00001	4,424	0
	1,082	0,036	29,997	0
	-0,151	0,036	-4,237	0
	0,006	0,001	4,471	0

Полученная модель описывает изменчивость исходного ряда на

99,7385% (. А поученное значение d-статистики Дарбина –Уотсона равное двум свидетельствует о приеме гипотезы об отсутствии автокорреляции в модели.

В результате построения модели с использованием лаговых зависимых переменных получили стационарный ряд ошибок. В модельном ряду отсутствует автокорреляция. Ряд построенной нами модели с очень высокой точность описывает изменчивость исходного ряда курса валютной пары евро – рубль.

		Т а б л и ц а 2
Сравнительная таблица прогнозных и реальных значений
	Реальные значения	Прогнозные значения
24.04.2014	49,2820	49,2856
25.04.2014	49,3175	49,3762
26.04.2014	49,4440	49,3582
27.04.2014	49,5704	49,4648
28.04.2014	49,6969	49,4351
29.04.2014	49,8219	49,5671
30.04.2014	49,5064	49,5154

Заметно, что есть некоторая погрешность между прогнозными и фактическими значениями. Она может быть вызвана различными факторами. Однако мы можем попытаться ее учесть, построив доверительный интервал для модели.

343

Построив доверительный интервал для модели, и проверив все ограничения, мы посчитали количество заскоков за интервал и получили, что за 2 года (751 значение в выборке) фактически значения заскакивали за границы всего 43 раза, что составляет лишь 5,726% от объема выборки. Подобные заскоки могут возникать из-за крайне резких изменений курса евро-рубль, которые модели просто не в силах учесть. Такие резкие изменения могут быть вызваны мировыми событиями, новости о которых поднимают волну активности на фондовом рынке. Например, события на Украине.

Ю. А. Петропавловская	Yuliya Petropavlovskaya
Научный руководитель	Supervisor
Е. А.Закревская	Ekaterina Zakrevskaya
(РЭУ им. Г. В. Плеханова)	(Plekhanov Russian University
	of Economics)
ИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ	THE INFLUENCE
СТРУКТУРЫ ПОТРЕБЛЕНИЯ	OF STRUCTURE
НА СРЕДНИЙ ВОЗРАСТ	OF CONSUMPTION
МУЖЧИН И ЖЕНЩИН	ON AVERAGE AGE OF MEN
ПО РЕГИОНАМ РОССИИ	AND WOMEN IN RUSSIAN
	REGIONS

Работа посвящена моделированию средней ожидаемой продолжительности жизни (СОПЖ) мужчин и женщин при рождении в 2012 году. Были отобраны значимые факторы, оказывающие эффект на СОПЖ, по МНК для обеих групп и проанализированы полученные результаты, а так же предложены направления их применения.

The work presents the modeling of the expected average life age of men and women in 2012. For this work significant factors were picked out by the least squares method. At the end statistic inferences and ways of their application were given.

Структура потребления играет важную роль в продолжительности жизни человека. Более того, проблема увеличения средней продолжительности жизни остается одной из ключевых проблем нашего столетия, а выявление характера влияния потребленных продуктов или услуг может помочь увеличить ее. Так как, зная структуру потребления, положительно влияющую на продолжительность жизни, можно составлять актуальные медицинские и социальные программы и проекты.

344

Воснове изучения характера и степени зависимости средней продолжительности жизни женщин и мужчин за 2012 года лежит модель, построенная методом наименьших квадратов для множественной регрессии по 81 региону Российской федерации по 29 факторам потребления, таких как: продукты питания (хлебные продукты; картофель; овощи и бахчевые; фрукты и ягоды; мясо и мясопродукты; рыба и рыбопродукты; молоко и молочные продукты; сахар и кондитерские изделия; яйца; масло растительное и другие жиры; чай, кофе и безалкогольные напитки), непродовольственные товары (одежду, обувь, белье, ткань; строительные материалы; топливо; табачные изделия; медицинские товары и предметы гигиены), расходы домашних хозяйств на услуги (жилищнокоммунальные услуги; бытовые услуги; услуги учреждений культуры; услуги в системе образования; медицинские услуги; санаторнооздоровительные услуги; услуги пассажирского транспорта; услуги связи).

Моделирование средней ожидаемой продолжительности жизни мужчин при рождение в 2012 году

Врезультате использования МНК из всех 29 факторов были выбраны 4: яица, мясо, молоко, картофель и чай. Модель объясняет 71% изменчивости и имеет следующий вид:

Men = 65,4572 – 0,13733 eggs + 0,003732 meat + 0,010399 milk + 0,064813 potatoes – 0,0229 tea.

Таким образом, согласно модели, все оставшиеся факторы можно разделить по характеру влияния.

Положительное влияние на ожидаемую среднюю продолжительность жизни мужчин в 2012 году оказывают: мясо и мясопродукты; молоко и молочные продукты; картофель.

Отрицательно влияет потребление яиц и безалкогольных напитков. Потребление яиц, увеличение которого негативно сказывается на среднем возрасте мужчин, можно объяснить тем, что в яйцах содержится желток, большое потребление которого наносит вред здоровью. Яйца являются для многих неотъемлемой частью рациона, как в качестве блюда на завтрак, так и в качестве ингредиента всех сдобных и кондитерских изделий. Следовательно увеличение потребления данного продукта питания дает отрицательный эффект на среднюю продолжительность жиз-

ни мужчин.

Также группа факторов, оказывающих негативное воздействия на средний возраст мужчин, представлена чаем, кофе и безалкогольными напитками. Так как данные Росстат не дают отдельной статистики по каждой группе этих напитков, для анализа была взята статистика в целом по группе, в результате чего был получен такой негативный эффект. Предположительно, такая зависимость проявилась из-за включения в эту

345

группу безалкогольных напитков, к которым относятся все газированные напитки, которые в свою очередь наносят вред здоровью, а следовательно отражаются на среднем возрасте мужчин.

Результаты, полученные моделью, являются вполне ожидаемыми. Мясо и молочные продукты являются издревле основными составляющими человеческого рациона. Эти продукты включают в себя большое число полезных элементов, необходимых для полноценной жизнедеятельности человека. Увеличение потребления данных продуктов может дать положительный результат на среднюю ожидаемую продолжительность жизни мужчин.

Моделирование средней ожидаемой продолжительности жизни женщин при рождение в 2012 году

Women = 77,623 – 0,111596 eggs + 0,0140519 milk + 0,0240406 potatoes – 0,017303 tea.

Данная модель включает в себя 4 фактора и объясняет 75% изменчивости.

Разделим все факторы по характеру влияния на СОПЖ женщин в

2012 году.

Модель показывает, что потребление картофеля и молочных продуктов дают положительный результат на продолжительность жизни, и это подтверждается всевозможными научными статьями на протяжение многих лет. Эти продукты являются основополагающими в рационе человека.

Отрицательно влияет потребление яиц и безалкогольных напитков. Аналогичный результат наблюдался в модели для мужчин в 2012 году.

Теперь сравним результаты, полученные моделями, по мужчинам и женщинам за 2012 год.

Результаты, полученные моделями схожи, за исключением того, что для мужчин значимым и положительно влияющим фактором стало мясо. В модели для женщин данный фактор отсутствует вовсе. По всем остальным факторам характер влияния и степень влияния одинаковы. Различия в получившихся моделях можно объяснить разницей в структуре потребления у мужчин и женщин.

Врезультате проведенного анализа были получены следующие результаты и выводы:

Основываясь на полученных результатах, можно выделить перспективные направления развития социально-экономической политики страны. Такими направлениями стало сельское хозяйство и животноводство.

Всоциальной политике результаты данных моделей можно отразить

впонижение цен на продукты, являющиеся полезными для человека: молоко и молочные продукты; мясо и мясопродукты; картофель.

346

Для предпринимателей данные результаты могут быть интерпретированы, как перспективные отрасли развития бизнеса.

Полученные результаты подтверждают целесообразность проведения активной политики государства по развитию сельского хозяйства и животноводства. На данном этапе данное направление является одним из самых важных направлений развития экономики.

Л. А. Рудницкая

Научный руководитель

С. Г. Бабич

(РЭУ им. Г. В. Плеханова)

ДИНАМИКА ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СИСТЕМЫ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИИ ЗА ПОСЛЕДНЕЕ ДЕСЯТИЛЕТИЕ

Lada Rudnitskaya

Supervisor

Svetlana Babich

(Plekhanov Russian University

of Economics)

THE DYNAMICS OF MAJOR RUSSIAN HEALTH CARE SYSTEM INDICATORS OVER THE PAST DECADE

В данной статье приводится качественная и количественная оценка основных показателей системы здравоохранения РФ за последнее десятилетие, рассматриваются источники финансирования и модернизация медицинских учреждений.

This article contains quantitative and qualitative estimate of major Russian health care system indicators over the past decade. It gives information about financing sources and medical organizations development and modernization projects and plans.

Одним из важных показателей уровня жизни населения является обеспеченность населения бесплатными медицинскими услугами, их качество и доступность. Основными показателями, характеризующими обеспеченность населения бесплатными медицинскими услугами, являются количество больничных организаций, число больничных коек в расчете на 10000 чел. населения, число амбулаторно-поликлинических организаций, их мощность, техническое состояние медицинских учреждений, а также численность медицинского персонала в расчете на 10000 чел. населения: в том числе численность врачей и среднего медицинского персонала.

За период с 2000 г. по 2013 г. наблюдается ежегодное уменьшение числа больничных организаций, в среднем на 370 ед. (на 4,5%). Вместе с этим уменьшается и количество больничных коек в расчете на 10000 чел. населения – в среднем на 2 ед. (на 1,8%). Ежегодно сокращается число

347

амбулаторно-поликлинических организаций, на 370 ед. (на 2%). Однако мощность их повышается ежегодно приблизительно на 2 посещения в смену (на 0,6 %), что говорит об увеличении эффективности работы ам- булаторно-поликлинических организаций.

Говоря о динамике числа медицинских учреждений, необходимо учитывать техническое состояние зданий, отведенных под эти учреждения.

Так, в период с 2000 по 2012 г. в целом в стране количество зданий, отведенных под больничные организации уменьшилось на 6 тыс. ед. (на 24,2%). Сократилось и количество зданий, требовавших реконструкции, капитального ремонта, зданий с отсутствием водопровода, горячего водоснабжения, центрального отопления.

Несомненно, важным пунктом в оказании медицинской помощи населению является доступность и эффективность скорой медицинской помощи. Число станций скорой медицинской помощи в период с 2000 г. по 2013 г. сократилось на 468 ед. (на 14,8%), при этом сократилась и численность лиц, которым была оказана помощь при выездах или амбулаторно в расчете на 1000 человек – на 24 человека (на 6,7%).

Численность врачей и среднего медицинского персонала, начиная с 2000 г., существенно не изменилась. В целом по РФ численность врачей в расчете на 10000 чел. населения увеличилась приблизительно на 2 чел. (на 4,5%). Численность среднего медицинского персонала в расчете на 10000 чел. населения уменьшилась приблизительно на 2 чел. (на 1,8%).

Ситуация в сфере здравоохранения различна в регионах страны. С 2000 по 2012 г. наибольшее количество больничных организаций сосредоточено в Приволжском и Центральном федеральных округах, амбула- торно-поликлинических организаций – в Центральном федеральном округе. В Северо-Кавказском федеральном округе отмечается наименьшее количество медицинских организаций. Наибольшее сокращение числа больничных организаций произошло в Приволжском федеральном округе – на 1200 организаций (на 48,6%), наименьшее – в Северо-Кавказском федеральном округе, на 122 организации (на 24,4%). Наибольшее сокращение числа врачебных амбулаторно-поликлинических организаций произошло в Сибирском федеральном округе – на 1186 организаций (на 32,5%). Наименьшее – в Северо-Западном федеральном округе – на 20 организаций (на 1,1%).

По количеству больничных коек в расчете на 10000 чел. населения и мощности амбулаторно-поликлинических организаций в расчете на 10000 чел. населения за период с 2000 по 2013 г. в наихудшем положении находится Северо-Кавказский федеральный округ, по сравнению с которым наибольшая обеспеченность койками на 10000 чел. населения отмечается в Дальневосточном федеральном округе, а самая большая

348

мощность амбулаторно-поликлинических организаций в Северо-Запад- ном федеральном округе.

Наибольшее сокращение числа больничных коек в расчете на 10000 чел. населения наблюдалось в Приволжском федеральном округе – примерно на 28 ед. (23,6%), а наименьшее – в Северо-Кавказском федеральном округе – примерно на 5 коек (на 5,7%). Наибольшее увеличение мощности амбулаторно-поликлинических организаций в расчете на 10000 чел. населения наблюдалось в Сибирском федеральном округе – на 29,9 посещений в смену (на 12%), а наименьшее – в Центральном федеральном округе – на 9,8 посещений в смену (на 3,8%).

С 2010 г. по численности врачей в расчете на 10000 чел. населения лидирует Северо-Западный федеральный округ (57,9 врачей), а на последнем месте – Северо-Кавказский федеральный округ (41,3 врачей). Здесь же за период с 2000 по 2012 г. наблюдается наибольшее увеличение численности врачей в расчете на 10000 чел. населения – приблизительно на 6 врачей (на 11,3%). Наименьшее – в Северо-Кавказском и Приволжском федеральных округах – приблизительно на 1 врача (на 2,5 и 1,5% соответственно). В расчете на 10000 чел. населения наименьшее число среднего медицинского персонала отмечается в СевероКавказском федеральном округе, по сравнению с которым в лучшей ситуации находятся Приволжский и Уральский федеральные округа. Наибольший прирост численности среднего медицинского персонала в расчете на 10000 чел. населения был в Сибирском федеральном округе – приблизительно на 8 работников (на 7,6%). Наименьший – в Центральном федеральном округе, где численность уменьшилась приблизительно на 7 работников (на 6,2%).

Важным элементом в функционировании любой системы являются способы и источники финансирования. За период с 2005 по 2008 г. средства на здравоохранение поступали приблизительно в равном соотношении за счет налогов и страховых взносов и за счет средств федерального бюджета. С 2009 г., наблюдается ежегодное увеличение доли средств, поступающих на здравоохранение за счет налогов и страховых взносов, в среднем на 12,4%; соответственно, наблюдается уменьшение доли средств, поступающих из федерального бюджета, в среднем на 33,6% (рис. 1).

В целом с 2000 по 2010 г. расходы консолидированного бюджета РФ на здравоохранение увеличились на 1555,4 млрд. руб., а их удельный вес в ВВП увеличился на 76,2%.

Среди федеральных округов РФ в 2012 г. самая большая доля расходов на здравоохранение от общей величины всех расходов приходилась на Центральный федеральный округ (33,2 %); наименьшая – на Се- веро-Кавказский федеральный округ (3,9 %) (рис. 2).

349

По величине расходов бюджета на здравоохранение лидирует Центральный федеральный округ, объем которых в 2012 г. по сравнению с

2011 г. возрос на 26,7% (рис. 2).

Рис. 1. Динамика поступления средств на здравоохранение, млн. руб.

Рис. 2. Динамика расходов на здравоохранение по федеральным округам РФ, млн. руб.

В результате модернизации системы здравоохранения за последние три года завершено строительство ранее начатых объектов, проведены капитальные и текущие ремонты в медицинских учреждениях, закуплено 389706 ед. медицинского оборудования, включая оборудование ГЛОНАСС, магнитно-резонансные и компьютерные томографы, рентгеновское и ангиографическое оборудование. Созданы мобильные комплексы для диспансеризации населения, проживающего в труднодоступ-

350