Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Моделирование и прогнозирование уровней промышленного производства и безработицы в транзитивной экономике России

Диссертация: Моделирование и прогнозирование уровней промышленного производства и безработицы в транзитивной экономике России
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Применение экономико-математических методов и моделей, как традиционно применяемых в российской практике, таких как экспоненциальное сглаживание, аппроксимация полиномом, модели авторегрессии, так и широко применяемых в странах с развитыми экономическими системами, но не нашедших пока использования в российской практике макроэкономического анализа: моделей векторной авторегрессии, фильтра… Читать ещё >

Моделирование и прогнозирование уровней промышленного производства и безработицы в транзитивной экономике России (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Промышленное производство и безработица: понятие, взаимосвязь и подходы к исследованию
    • 1. 1. Экономическое содержание категорий промышленного производства и безработицы и природа их взаимосвязи
    • 1. 2. Тенденции изменения уровней производства и безработицы в переходной экономике России

    1.3 Анализ существующих подходов к исследованию динамики промышленного производства и безработицы: экономико-математический инструментарий 30 1.4. Проблемы измерения статистических показателей промышленного производства и безработицы в условиях переходной экономики России

    2 Макроэкономическое моделирование промышленного производства, безработицы и их взаимосвязи

    2.1 Разработка комплекса моделей для анализа и прогнозирования промышленного производства, безработицы и их взаимосвязи

    2.2 Проблемы моделирования макроэкономических данных и пути их решения

    2.3 Исследование и выбор методов анализа изолированных временных рядов

    2.4 Оценка возможности использования современных методов анализа взаимосвязанных временных рядов в условиях транзитивной экономики

    3 Эконометрический анализ и прогнозирование выпуска промышленной продукции и уровня безработицы в условиях переходной экономики России

    3.1 Статистический анализ исходных данных о динамике промышленного производства и безработицы в России

    3.2 Дескриптивные эконометрические модели временных рядов индекса промышленного производства и уровня безработицы в России

    3.2.1 Выделение долгосрочного тренда временных рядов индекса промышленного производства и уровня безработицы

    3.2.2 Анализ структуры взаимозависимости промышленного производства и безработицы

    3.3 Прогнозные эконометрические модели временных рядов индекса промышленного производства и уровня безработицы в условиях транзитивной экономики России

    3.3.1 Прогнозные модели изолированных временных рядов индекса промышленного производства и уровня безработицы

    3.3.2 Эконометрический анализ и прогноз взаимосвязанных временных рядов: векторная авторегрессия

    3.3.3 Прогнозные регрессионные модели с лаговыми переменными индекса промышленного производства и уровня безработицы

    3.3.4 Сравнительный анализ прогнозных свойств использованных моделей в динамике

    3.4 Результаты применения комплекса моделей анализа и прогнозирования промышленного производства, безработицы и их взаимосвязи 154

    Заключение 158

    Список использованной литературы 161

    Приложения

Актуальность темы

исследования. В последние годы в экономике России наметились позитивные тенденции, которые, однако, не приобрели пока устойчивого, долговременного характера, о чем свидетельствует некоторое снижение темпов экономического роста в 2002 году. Тем не менее, неуклонное наращивание объемов промышленного производства, наблюдающееся с 1998 года, не может не указывать на изменение к лучшему макроэкономических тенденций по сравнению с началом девяностых годов двадцатого столетия.

Состояние экономики в целом характеризуется набором макроэкономических показателей, среди которых можно выделить уровни безработицы и выпуска промышленной продукции, как одни из наиболее важных. Эти величины, являясь тесно связанными между собой, характеризуют «здоровье» экономической системы, ее потенциал и ближайшие перспективы развития.

Затянувшийся переход российской экономики из планового состояния в состояние рыночное породил существенные сдвиги в структуре и объемах промышленного производства, а также связанные с ними изменения в структуре занятости населения. Падение выпуска в большинстве отраслей промышленности, прежде всего в тяжелой промышленности и в отраслях военно-промышленного комплекса, повлекло увеличение численности безработных. Однако за десятилетие экономических преобразований темпы падения промышленного производства замедлились, а кризис августа 1998 • года, приведший к существенному сокращению импорта, создал предпосылки для экономического роста, увеличения объемов промышленного производства, и, соответственно, для снижения уровня безработицы. Изучение этих двух макроэкономических явлений — безработицы и выпуска промышленной продукции — в их взаимосвязи является весьма актуальной задачей. Это определяется не только несомненной социальной значимостью данных категорий, но и выявлением резервов и прогнозированием темпов экономического роста России.

Актуальность научных разработок по данной проблеме обусловлена не только особой значимостью отслеживания этих параметров для принятия решений и разработки экономической политики России в условиях переходного периода, но и необходимостью выбора адекватного экономико-математического инструментария для анализа и прогнозирования взаимосвязи выпуска и безработицы. В частности, такие методы как фильтр Ходрика-Прескотта и векторные авторегрессии, прочно вошедшие в инструментарий макроэкономического анализа в странах с развитыми экономиками, до настоящего времени не нашли достойного применения в отечественной теории и практике. Поэтому важным представляется исследование возможности применения и апробация данных методов в условиях российской транзитивной экономики, их использование для выявления тенденций экономического развития и прогнозирования будущих значений макропоказателей уровня безработицы и индекса промышленного производства. Как известно, построение перспективных прогнозов служит базой для принятия решений в области экономической политики. Поэтому особенно актуальным является предсказание реакции одних макроэкономических переменных на изменения других, что диктует необходимость разработки адекватного условиям переходной экономики России экономико-математического инструментария.

Степень разработанности проблемы. Имеющиеся в научной литературе публикации в исследуемой области по тематической * направленности можно условно сгруппировать следующим образом.

Проблемы формирующегося в России рынка труда и безработицы как его неотъемлемой части нашли свое отражение в работах Адамчук В. В., Белокрыловой О. С., Бреева Б. Д., Волгина Н. А., Горбачевой T.JI., Жаромского B.C., Казначеевой H. J1., Колосницыной М. Г., Ниворожкиной Л. И., Разумовой Т. О., Ромашова О. В., Рощина С. Ю., Рофе А. И., Сорокиной М. Е., Четверниной Т. и др.

Среди исследователей промышленного производства, его динамики, а также экономического роста, можно отметить Белоусова А. Р., Бессонова В. А., Глазьева С. Ю., Иванченко Н. И., Полосову О. И., Прокопова Ф., Райскую Н. Н., Сергиенко Я. В., Френкеля А. А., Ханина Г. И. и др.

В числе зарубежных авторов, исследовавших проблемы эконометрического анализа и прогнозирования выпуска и безработицы, а также их взаимосвязи, можно выделить таких как Evans G.W., Nelson C.R., Plosser Ч.

C.I., Campbell J.Y., Mankiw N.G., Watson M.W., Harvey A., Clark P.K., Kidland F., Prescott E. и др.

Объектом исследования выступает система взаимодействия промышленного производства и безработицы в условиях переходной экономики.

Предметом исследования является динамика индекса промышленного производства и уровня безработицы России, их взаимосвязь, а также методы и модели их анализа и прогнозирования.

Цель исследования. Цель данного диссертационного исследования состоит в разработке комплекса экономико-математических моделей для изучения динамики промышленного производства и безработицы, выявления характера и структуры их взаимосвязи и прогнозирования их развития.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решались следующие задачи:

— анализ особенностей статистического учета показателей промышленного производства и рынка труда в современной России и.

• обоснование выбора информационной базы исследования;

— разработка комплекса моделей для анализа и прогнозирования индекса промышленного производства и уровня безработицы в условиях транзитивной экономики России;

— выделение долгосрочных тенденций временных рядов индекса промышленного производства и уровня безработицы различными методами, анализ полученных результатов;

— выбор спецификаций и оценка линейных параметрических моделей для анализа и прогнозирования динамики промышленного производства и безработицы;

— прогнозирование значений индекса промышленного производства и уровня безработицы с помощью адаптивных методов прогнозирования;

— выбор спецификации и оценка моделей векторной авторегрессии для выявления характера и силы взаимосвязи между промышленным производством и безработицей с учетом их прошлых значений и построение совместных прогнозов исследуемых макроэкономических показателей;

— обоснование и оценка модели структуры взаимосвязи между промышленным производством и безработицей для проверки гипотезы о соответствии этой структуры эмпирическому аналогу закона Оукена.

Теоретической и методологической основой данного диссертационного исследования явились работы ведущих российских и зарубежных ученых по проблемам анализа динамики объемов промышленного производства и ^ безработицы в условиях транзитивной экономики, их взаимовлияния и взаимозависимости, проблемам эконометрического моделирования процессов безработицы и промышленного производства на макроуровне. В качестве инструментария использовались методы системного анализа, экономической статистики, эконометрики и прикладной статистики.

В работе осуществлена взаимоувязка содержательного и экономико-математического аспекта изучаемой проблемы.

Эмпирической базой для теоретических выводов и практических 4 разработок стали материалы Госкомстата РФ и Российско-европейского центра экономической политики (РЕЦЭП) совместно с Рабочим центром экономических реформ при Правительстве Российской Федерации.

Для первичной обработки данных применялось программное средство общего назначения Microsoft Excel 2000; для построения и анализа регрессионных моделей использовались встроенные процедуры и язык программирования статистического пакета Econometric Views 3.11, а также статистический пакет Statistica 5.5 А.

Работа выполнена в соответствии со следующим пунктом Паспорта специальности 08.00.13 — «Математические и инструментальные методы экономики»: п. 1.9. Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др.

Положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Выявлено, что долгосрочные тенденции изменения процессов безработицы и промышленного производства за период 1992;2002 гг. хорошо описываются с помощью методов аппроксимации полиномом и фильтра Ходрика-Прескотта. При этом изменения уровней исследуемых временных рядов имеют форму выпуклой вниз параболы для индекса промышленного производства, и выпуклой вверх параболы — для уровня безработицы. То есть тенденция падения индекса промышленного производства сопровождалась ростом уровня безработицы, а снижение уровня безработицы — ростом промышленного производства.

2. Доказано, что по своему характеру и структуре взаимосвязь индекса промышленного производства и уровня безработицы в России за исследуемый период (1992 — 2002 гг.) подчиняется закону, аналогичному закону Оукена. При этом снижение уровня промышленного производства, вызванное увеличением уровня безработицы на один процент, составляет 2,89 процента, что соответствует показателю, фиксируемому для стран с развитыми экономиками — от 2 до 3 процентов.

3. Установлено, что модели векторной авторегрессии являются адекватным инструментарием анализа и прогнозирования взаимосвязи процессов промышленного производства и безработицы в условиях транзитивной экономики России, так как позволяют выявлять наличие, направленность и силу их взаимного влияния, строить достаточно точные прогнозы, без предварительных предположений о структуре зависимости, что упрощает процедуру исследования.

4. Показана адекватность моделей авторегрессии, адаптивных методов прогнозирования и моделей векторной авторегрессии для прогнозирования уровней безработицы и промышленного производства. В среднем отклонения прогнозных значений от фактических составляют около 2%. Наилучшие прогнозные свойства отмечены у моделей векторной авторегрессии. Однако невозможно сделать однозначный выбор в пользу того или иного метода, что обусловливает необходимость применения для конкретных задач прогнозирования нескольких методов, сравнение результатов которых позволяет получить более точную картину развития исследуемых процессов.

Научная новизна диссертационного исследования определяется тем, что в нем с помощью методов статистического и эконометрического моделирования проведен анализ и построен прогноз процессов изменения уровней промышленного производства и безработицы в современной экономике России, как по отдельности, так и в их взаимосвязи.

Новыми являются следующие положения и выводы:

1. Разработан комплекс моделей для анализа и прогнозирования динамики безработицы и промышленного производства в условиях переходной экономики России, преимуществами которого являются возможность исследования данных процессов как в их взаимосвязи, так и независимо друг от друга, а также возможность выбора адекватных моделей для конкретных макроэкономических ситуаций.

2. Специфицированы и идентифицированы модели векторной авторегрессии промышленного производства и уровня безработицы.

России, использование которых позволяет сделать выводы о наличии и силе взаимосвязи между данными макроэкономическими процессами, рассчитывать реакцию одного из исследуемых параметров на шоковые изменения другого, и строить совместные прогнозы их значений.

3. Выявлено, что структура взаимосвязи индекса промышленного производства и уровня безработицы в России подчиняется аналогу закона Оукена, что дает возможность оценивать и прогнозировать потери в выпуске промышленной продукции, обусловленные ростом уровня безработицы.

4. Построен ряд оригинальных по структуре регрессионных моделей индекса промышленного производства и уровня безработицы с лаговыми переменными, позволяющих строить достаточно точные прогнозы на период от одного до двенадцати месяцев.

Теоретическая и практическая значимость диссертации определяется актуальностью поставленных задач и достигнутым уровнем их разработки.

Теоретическая значимость заключается в формулировке и доказательстве того, что взаимосвязь индекса промышленного производства и уровня безработицы России подчиняется закону, аналогичному по структуре закону Оукена. Практическая значимость состоит в разработке экономико-математические моделей, позволяющих производить анализ взаимосвязи процессов промышленного производства и безработицы, исследовать их динамику и прогнозировать будущее состояние.

Конкретная практическая значимость диссертации заключается в том, что * материалы исследования могут быть использованы:

— органами государственной власти как Федерации, так и субъектов Федерации, при разработке экономической и социальной политики;

— в учебном процессе при создании и совершенствовании программ учебных курсов по макроэкономике, эконометрике, а также моделированию макроэкономических процессов;

— в системе подготовки и переподготовки экономических кадров и специалистов.

Апробация результатов исследования. Основные теоретические и практические положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на: Международной научно-практической конференции «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики» (г. Новочеркасск, ЮРГТУ, 2002) — Межвузовских научных чтениях «Математические и статистические методы в экономике и естествознании» (г. Ростов-на-Дону, РГЭУ, 2000) — Межгосударственной научно-практической конференции «Экономико-организационные проблемы проектирования и применения информационных систем» (г. Ростов-на-Дону, РГЭУ, 2000).

По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ (в т.ч. одна монография) общим объемом 12,68 п.л. (лично автора — 7,03 п.л.).

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и 7 приложений. Основной текст занимает 170 страниц, включает в себя 54 таблицы и 35 рисунков. В приложениях содержатся исходные данные и результаты расчетов. Список использованной литературы состоит из 127 источников.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Проведенное диссертационное исследование промышленного производства, безработицы и их взаимосвязи в условиях транзитивной экономики России позволило сделать ряд выводов:

1. Применение экономико-математических методов и моделей, как традиционно применяемых в российской практике, таких как экспоненциальное сглаживание, аппроксимация полиномом, модели авторегрессии, так и широко применяемых в странах с развитыми экономическими системами, но не нашедших пока использования в российской практике макроэкономического анализа: моделей векторной авторегрессии, фильтра Ходрика-Прескотта, позволяет выделить долгосрочные тенденции, построить достаточно точные прогнозы и выявить характер и силу взаимосвязи индекса промышленного производства и уровня безработицы России в период с 1992 по 2001 гг.

2. Долгосрочные тенденции изменения процессов безработицы и промышленности производства подлежат равно адекватному выявлению с помощью методов аппроксимации полиномом второго порядка, и фильтра Ходрика-Прескотта.

3. Как индекс промышленного производства, так и уровень безработицы на протяжении исследуемого периода являются авторегрессионными процессами первого порядка (марковскими процессами).

4. Для прогнозирования будущих значений параметров уровня безработицы и индекса промышленного производства могут быть с успехом использованы методы адаптивного прогнозированияэкспоненциальное сглаживание, и линейные параметрические моделимодели авторегрессии. Ошибки прогнозов для обоих методов невелики, однако для моделей авторегрессии они несколько меньше для каждого из исследуемых временных рядов.

Построенные прогнозные модели индекса промышленного производства и уровня безработицы — модели авторегрессии, скользящего среднего и векторной авторегрессии, — обладают хорошими прогнозными свойствами, что выражается в невысоких значениях средних абсолютных и относительных отклонений прогнозных значений от фактических. Наилучшие прогнозы по данному критерию получены с помощью модели векторной авторегрессии, оцененной по всем наблюдениям исследуемого периода. Все типы использованных прогнозных моделей при оценивании их на разных частях рассмотренной выборки показали устойчивость прогнозных свойств, что выразилось в невысоких значениях средних относительных отклонений (не более 22 процентов, в среднем около 7 процентов).

На основе анализа моделей векторной авторегрессии, а также результатов тестирования обусловленности по Грэнжеру, функций реакции на импульсы и разложения дисперсий ошибок модели можно сделать вывод о наличии взаимосвязи между индексом промышленного производства и уровнем безработицы, и их лаговыми значениями первого и второго порядков. Это позволяет рассчитывать реакцию одного из исследуемых макроэкономических параметров на изменения другого, и строить прогнозы их совместного изменения, что особенно важно для анализа вариантов возможной и действительной экономической политики.

По своей структуре взаимная зависимость безработицы и выпуска представляет собой аналог закона Оукена для промышленного производства: рост безработицы на один процент влечет отставание реального объема выпуска от потенциального на 2,89 процента, что близко к значению показателя, отмечаемого для стран с развитыми экономиками — от 2 до 3 процентов. В результате проведенных исследований была выявлена адекватность системы моделей, предложенных во второй главе, задачам исследования взаимосвязи индекса промышленного производства и уровня безработицы.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Т.А., Сергиенко С. Ф. Макроэкономика. М.: МГУ, Изд. Дело и сервис, 2000.
  2. В. В., Ромашов О. В., Сорокина М. Е. Экономика и социология труда. М.: ЮНИТИ, 1999.
  3. С.А., Енкжов И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика.
  4. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.
  5. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.
  6. С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998 г.
  7. С.А., Мхитарян B.C., Балалова Е. И. Эконометрика: этапы развития и причина популярности//Вопросы статистики, № 2, 2001.
  8. С.А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
  9. Т. Статистический анализ временных рядов.- М.: Мир, 1976.
  10. Э., Глисин Ф. Динамика промышленного производства и деловая активность предприятия// Экономист № 8 — 2001 г.
  11. Ю.Белокрылова О. С., Заиченко А. А. Занятость и рынок труда в щ переходной экономике: теория и практика. Ростов н/Д.: «Книга», 1998.
  12. А.Р. Уроки посткризисного роста (1999−2001г.)// Вопросы статистики — № 6 2002.
  13. В. А. Об измерении динамики промышленного производства переходного периода: Препринт WP2/2001/02 М.: ГУ-ВШЭ, 2001.
  14. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Издательство Мир, 1974.
  15. Большой экономический словарь. Под ред. А. Н. Азрилияна. Изд. 4-е, перераб. и доп. М.: «Институт новой экономики», 1999.
  16. М., Виплош Ч. Макроэкономика: Учебник — 2-е изд./Пер. с англ. под ред. В. В. Лукашевича, К. А. Холодилина. СПб.: Судостроение, 1998.
  17. М.М. Равновесные траектории макроэкономической модели, учитывающей производственный цикл и дефицит государственного бюджета России// Экономика и математические методы — том 33 вып. 2 -1997.
  18. A.M. Автоматизированная система прогнозирования макроэкономических показателей// Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика № 2 — 2000 г.
  19. С. Проблемы прогнозирования макроэкономической динамики (материалы к лекциям и семинарам)// Российский экономический журнал-№ 3,4−2001.
  20. Горбачева T. J1. Результаты внедрения и перспективы квартальных обследований населения по проблемам занятости.// Вопросы статистики -№ 7 2000.
  21. Т.Д., Бреев Б. Д., Жаромский B.C. Оценка сезонных колебаний и прогноз численности безработных// Вопросы статистики № 3 -2001.
  22. Горбачева T. J1., Рыжикова З. А. Методология и некоторые итоги выборочного обследования населения по проблемам занятости в 1998 году.// Вопросы статистики № 6 — 1999.
  23. Госкомстат России. Методологические положения по статистике. -М.: Логос, 1996.
  24. А.Г. Основы региональной экономики: Учебник для вузовэ М.: ГУ ВШЭ, 2000.
  25. А.И., Игнацкая МА. Россия 90-х: системный кризис переходной экономики// Деньги и кредит № 8 — 1998.
  26. Дж. Эконометрические методы. — М.: Статистика, 1980.
  27. Динамика промышленного производства в 2001 г. и оценка перспектив// Экономист № 11 — 2001 г.
  28. В.А. Введение в системный анализ. Ростов-на-Дону: РГЭУ, 2000.
  29. К. Введение в эконометрику. М. ИНФРА-М, 2001.
  30. И.И., Рукавишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982.
  31. Л.И., Горшков В. В. Справочное пособие по труду и заработной плате. М.: 1990.
  32. Занятость и рынок труда: новые реалии, национальные приоритеты, перспективы. Под ред. Чижовой Л. С. М.: Наука, 1998.
  33. Ю. О международном сопоставлении ВВП// Вопросы экономики № 3 — 1999.
  34. Н. Л. Занятость в условиях новой хозяйственной системы. Новосибирск, 1996.
  35. М.Дж., Стюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973.
  36. С. Новые формы трудового договора и гибкость труда в России.// Вопросы экономики № 11 — 1999.
  37. Ф. Тенденции изменения региональной структуры промышленного производства// Экономист № 3 — 2002 г.
  38. М. Г. Экономика труда. М.: ИЧП «Изд-во Магистр», 1998.
  39. А. К. Потенциал роста производства и динамика относительных цент на продукцию отраслей промышленности// Проблемы прогнозирования № 6 — 2001 г. 1998.
  40. И. И. Экономика и социология труда. М.: Центр экономики и маркетинга, 1999.
  41. Курс социально—экономической статистики /под ред. проф. М. Г. Назарова. М.: Финстатинформ, Ю НИТИ-ДАНА, 2000.
  42. Т. Гайгер. Безработица и инфляция/ Макроэкономическая ^ теория и переходная экономика. М. ИНФРА-М, 1996.
  43. К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей.-М.: Финансы и статистика, 1986.
  44. Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования М.: Статистика, 1979.
  45. Я.Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2000.
  46. Макконнелл Кэмпбелл Р., Брю Стэнли Л. Экономикс: Принципы, # проблемы и политика. В 2 т. — М.: Республика, 1993.
  47. Макроэкономическая политика в России в 2002 г. и прогноз// ЭКО -№ 7 2002.
  48. .Г., Чистяков Е. Г. Статистический анализ и прогноз тенденции социально-экономического развития субъекта федерации (на примере Москвы)// Вопросы статистики № 9 — 2001.
  49. Моделирование народнохозяйственных процессов: Учеб. пособие/Под ред. И. В. Котова. Л.: Издательство Ленинградскогоф университета, 1990.
  50. А., Московская В. Качественные и количественные сдвиги в сфере занятости// Вопросы экономики № 11 — 1999.
  51. Р. Теория развития: дискуссия о внешних факторах становления рыночной экономики (неоклассические модели и их леворадикальная критика)// Вопросы экономики № 7 — 2000.
  52. Р. Теория развития: институциональные концепции становления рыночной экономики// Вопросы экономики № 6 — 2000.
  53. Р. Теория развития: кейнсианскии модели становления рыночной экономики// Вопросы экономики № 4 — 2000.бб.Нуреев Р. Теория развития: неоклассические модели становления рыночной экономики// Вопросы экономики № 5 — 2000.
  54. Р. Теория развития: новое понимание дуализма// Вопросы экономики № 10 — 2000.
  55. Р. Теория развития: новые модели экономического роста (вклад человеческого капитала)// Вопросы экономики № 9 — 2000.59.0птнер C.JI. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М.: Сов. радио, 1969.
  56. .П. Развитие макроэкономической статистики// Вопросы статистики № 4 — 2001 г.
  57. Проблемы анализа и краткосрочного прогнозирования инфляции в российской экономике// Банковское дело № 2 — 2000.
  58. Прогноз макроэкономической ситуации в России в 1999 г.// ЭКО -№ 5 1999.
  59. Прогноз функционирования экономики Российской Федерации// Экономист № 6 — 2000.
  60. Производство и использование валового внутреннего продукта в странах СНГ в 90е годы (по материалам Статкомитета СНГ)// Вопросы статистики № 9 — 2000.
  61. Ф. Макроэкономическая динамика, занятость и безработица в переходной экономике// Человек и труд № 3 — 1999.
  62. Рабочая книга по прогнозированию.- М.: Мысль, 1982.
  63. Н.Н., Сергиенко Я. В., Френкель А. А. Анализ динамики инфляции, производства и финансовой эффективности в промышленности// Вопросы статистики № 8 — 2002 г.
  64. Н.Н., Сергиенко Я. В., Френкель А. А. Гребневаярегрессионная модель промышленного роста// Вопросы статистики — № 10 -2001г.
  65. П. Корни и последствия российского кризиса// Проблемы теории и практики управления № 2- 1999.
  66. А. И. Экономика и социология труда. М.: Изд-во «МИК», 1996.
  67. А. И., Збышко Б. Г., Ишин В. В. Рынок труда, занятость населения, экономика ресурсов для труда/ Под ред. проф. А. И. Рофе. М.:1. Изд-во «МИК», 1997.
  68. С. Ю., Разумова Т. О. Экономика труда: экономическая теория труда. М.: ИНФРА-М, 2000.
  69. И. О применимости языка экономической теории и базовых экономических моделей для анализа российской экономики// Вопросы экономики № 12 — 2001.
  70. Рынок труда./под ред. проф. В. С. Буланова и проф. Н. А. Волгина. -М.: «Экзамен», 2000.
  71. Рынок труда: социально-психологические особенности, демографические проблемы. Ростов-на-Дону, 1994.
  72. В.И. Системный анализ в экономике и организации производства. Л. 1991.
  73. Э. Р. Управление занятостью населения. СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1993
  74. И. И. Вероятностные методы исследования проблем занятости и безработицы.// Вопросы статистики — № 7 2000.
  75. Сио К.К. Прогнозирование/ Управленческая экономика: Учебник для ВУЗов 2000.
  76. Г. Э. Технология прогнозирования социально-экономического развития// Автоматизация и современные технологии № 12 — 1998.
  77. Словарь современной экономической теории. Общ. ред. Дэвида У. Бирса. -М.: Инфра-М, 1997.
  78. А.Д. Лекции по макроэкономическому моделированию: Учебное пособие для вузов. М.: ГУ ВШЭ, 2000.
  79. И., Четвернина Т. Масштабы безработицы в России и способы ее измерения.// Вопросы экономики № 11 — 1999.
  80. Современный экономический словарь./Райзберг Б.А., Лозовицкий Л. Ш., Стародубцева Е. Б. -М.: Инфра-М, 1996.
  81. М.В. Рынок труда в России. Ростов-на-Дону, 1995.
  82. Л.А., Тамашевич В. Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.
  83. Статистическое моделирование и прогнозирование. Учебное пособие. Под ред. А. Г. Гранберга.- М.: Финансы и статистика, 1990.
  84. Факторы роста российской экономики в 1999—2000 гг. (По материалам Ученого Совета ИНП РАН)// Проблемы прогнозирования № 5 -2001.
  85. Федеральный закон «О внесении изменений и дополнений в закон Российской Федерации «О занятости населения в Российской Федерации». Принят Государственной Думой 23.03.1996 г. Одобрен Советом Федерации 11.04.1996 г.-М., 1996.
  86. Федеральный закон РФ «О занятости населения Российской Федерации» от 19 апреля 1991 г.
  87. С., Дорнбуш Р., Шмалензи Р. Экономика: Пер. с англ. со 2-го изд. М.: Дело, 1999.
  88. Ф. Проблема идентификации в эконометрии. М.: Статистика, 1978.
  89. А.А., Райская Н. Н., Матвеева О. Н. Прогнозирование роста промышленного производства//Вопросы статистики — № 2 2002г.
  90. Г. И. Промышленное производство России в 1996—1999г.: альтернативная оценка// ЭКО № 1 — 2002 г.
  91. Г. Н. Математические методы и вычислительная техника в задачах упорядочения объектов и при отборе значимых факторов. Ростов-на-Дону, 1975.
  92. Г. Н. Математико-статистические методы при сравнительной экспертной оценке качества сложных программных средств// Оценка качества программных средств: Тез. докл. Всесоюзн. науч.-тенх. семинара Калинин, 1990.
  93. Г. Н. Фундаментальный и технический анализ динамики фондового индекса: инструментальные модели//Вестник академии. 2001. -№ 1(13).
  94. Г. Н. Эвристический алгоритм поиска информативных признаков и их комбинаций//Гибридные интеллектуальные системы: Тез. докл. Всесоюзн. научно-тех. конф. 4.1. Терскол, 1991.
  95. Г. Н. Экономическая оценка потребительского качества программных средств: Текст лекций/РГЭА Ростов-на-Дону, 1997.
  96. Е.М. Статистические методы прогнозирования,— М.: Статистика, 1975.
  97. Д.В., Осипов А. В. Двухсекторная имитационная модель прогнозирования развития экономики// Проблемы прогнозирования № 4 -2001.
  98. Ю.К. Анализ динамики ВВП в странах СНГ в 19 902 000 годах// Вопросы статистики № 12 — 2001 г.
  99. Эконометрика./Под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы истатистика, 2001.
  100. Экономика /Под ред. доц. А. С. Булатова. М.: Издательство БЕК, 1994.
  101. Экономика и социология труда. Ростов-на-Дону, 1999.
  102. Экономика труда и социально-трудовые отношения./Под ред. Г. Г. Меликьяна, Р. П. Колосовой. М.: Издательство МГУ, 1996
  103. Экономическая энциклопедия. Гл. ред. Л. И. Абалкин. М.: * Экономика, 1999.
  104. Р. Дж., Смит Р. С. Современная экономика труда. Теория и государственная политика. М.: Изд-во МГУ, 1996.
  105. Berndt E.R. The practice of econometrics: Classic and contemporary. Reading, MA: Addison-Wesley 1991.
  106. Campbell J.Y. and N.G. Mankiw. «Are output fluctuations transitory?"//Quarterly Journal of Economics, 102, 1987.
  107. P.K. «The cyclical component of U.S. economic activity"// щ Quarterly Journal of Economics, 102,1987.
  108. R. «Wald, Likelihood Ratio and Lagrange Multiplier Tests in Econometrics.» Handbook of Econometrics, V2, Elsevier Science Publishers BV, 1984.
  109. Evans George W. Output and Unemployment Dynamics in the United States: 1950−1985// Journal of Applied Econometrics, Volume 4, Issue 3 (Jul.-Sep., 1989).
  110. Greene W.H. Econometric Analysis. 4th edition. Prentice-Hall International, Inc, 2000.
  111. Hamilton J.D. Time-Series Analysis. Princeton University Press, 1994.
  112. A. «Trends and cycles in macroeconomic time series»// Journal of Business and Economic Statistics, 3,1985.
  113. Hodrick, R.J. and E.C. Prescott «Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation,» Journal of Money, Credit, and Banking, 1997, 29, 1−16.
  114. Johnston J., DiNardo J. Econometric Methods. New York: McGaw-Hill, 1997.
  115. Kydland F. and E. Prescott «Time to build and aggregate fluctuations"// Econometrica, 50,1982.
  116. Lucas, R.E., Jr. «Macro-economic Policy Evaluation: A Critique"/ Carnegi-Rochester Conference Series on Public Policy, 1, 1978.
  117. Nelson C.R. and C.I. Plosser «Trends and random walks in macroeconomic time series: some evidence and implications"// Journal of Monetary Economics, 10, 1982.
  118. Stock J.H., Mark W. Watson. Vector autoregression. Prepared for Journal of Economic Perspectives Symposium of Econometric Tools. March, 2001
  119. Verbeek M. A Guide to Modern Econometrics. John Wiley & Sons, Ltd, 2000.
  120. M.W. «Univariate detrending methods with stochastic trends»// Journal of Monetary Economics, 18, 1986.
  121. Wonnacott Tomas H., Wonnacott Ronald J. Introductory Statistics for Business and Economics. New York: John Wiley, 1990.1. Исходные данные
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!