Анализ экономического влияния облачных вычислений на создание новых малых и средних предприятий

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

«Облачные вычисления» это новая интернет-инновация в сфере информационных технологий, которая стала широко доступна пользователям еще в конце 2000 года. Vaquero определяет ее как «огромный пул легко доступных и используемых виртуальных ресурсов (таких, как компьютерное оборудование, программное обеспечение, платформы для разработок и / или сервисы). Эти ресурсы могут динамично реконфигурироваться в зависимости от требуемого масштаба, позволяя использовать только ту необходимую часть всего объема, которая нужна для выполнения задач в конкретный момент времени. Ресурсы используются по модели «pау-per-use», то есть пользователи платят только за тот объем ресурсов, который они потребляют, как за воду или электричество, например. В такой модели провайдер инфраструктуры предоставляет гарантии добросовестного обслуживания и сохранности данных на основе специально разработанного Соглашения об уровне предоставляемых услуг Услуга Service Level Agreement --это расширенное соглашение об уровне качества предоставляемых услуг, фиксирующее дополнительные, по сравнению с базовым вариантом, параметры [29].».

Результат внедрения этой технологии напоминает путь более ранних инноваций в этой области. В курсе современной истории распространение новых технологий часто сталкивалось с первоначальным сопротивлением (как это было с современными сборочными линиями), нестабильностью (ранние мобильные телефоны), призрачными идеями (если вспомнить утверждение Била Гейтса о том, чтобы принести персональный компьютер в каждый дом), медленной адаптацией (даже для электричества) и, вместе с тем, набором явных преимуществ (новые ресурсы энергии). В конечном итоге новая технология достигала цели быстрой и всеобщей адаптации. Исследователи часто говорят о модели цикла внедрения новых технологий, в которой первая группа агентов, использующих технологию, называется «инноваторами» (они игнорируют любые существующие барьеры, препятствующие внедрению технологии). За ними следуют «ранние последователи» (они, как правило, находятся в поисках новых технологий), далее большинство (которое просто следует процессу получения максимальной прибыли от использования инновации) и, наконец, отстающие (их называют «близорукими», так как они не способны смотреть в будущее и используют только то, что по их мнению может принести прибыль в данный момент). Это напоминает процесс постепенного, а иногда и довольно медленного распространения новой технологии, даже несмотря на то, что преимущества для общества очевидны. Темп распространения очередной новой технологии в области информационных и коммуникационных технологий, а именно облачных вычислений, становится очень похожим на вышеописанный цикл, однако в разрезе стран он может варьироваться в зависимости от национальной политики.

Технология, позволяющая хранить информацию на серверах и поставлять клиентам в качестве услуги, и есть то, что называется облачными вычислениями. Влияние от их распространения может оказаться таким же существенным, как и от распространения телекоммуникационной инфраструктуры в 1970-х и 1980-х гг. или введения Интернета в 1990-х или, если смотреть шире, распространения компьютеров в последние 30 лет.

Благодаря облачным вычислениям фирмы смогут арендовать компьютерные ресурсы (как компьютерное оборудование, так и программное обеспечение самой последней версии) у провайдера, заплатив за них только ту сумму, которая отражает затраченный объем ресурсов. Таким образом у облачных вычислений есть шанс оказать глобальное влияние на структуру издержек всех индустрий, в которых произойдет имплементация этой инновационной технологии. В конечном итоге последствия отразятся на:

§ Создании нового бизнеса;

§ Создании новых рабочих мест во всех сферах деятельности, а также реорганизации занятости в сфере ИКТ;

§ Улучшении макроэкономических показателей в целом.

По этим причинам целью данного исследования является анализ экономического влияния облачных вычислений, в частности на создание новых предприятий, уровень занятости и макроэкономический рост, на примере стран, готовых имплементировать у себя эту технологию.

Ввиду того, что положительные результаты были получены ранее Etro (2008), который использовал макроэкономический подход к оценке общих эффектов, и Cociago и Rossi (2011), чье исследование базируется на результатах опросов и event-study метода, мною будет применен эконометрический метод, чтобы убедиться, что предыдущие результаты релевантны и соответствуют действительности. При помощи соответствующих регрессоров будет исследовано влияние распространения облачных вычислений на создание новых предприятий и уровень занятости. В связи с этим необходимо выполнить следующие задачи:

§ Исследовать теоретическую базу имеющихся в свободном доступе материалов по теме и понять, что представляет собой технология облачных вычислений;

§ Изучить механизм внедрения технологии на предприятиях и сделать выводы о возможных сокращениях издержек, способных изменить общую структуру затрат;

§ Определиться с конкретной эконометрической моделью для построения хорошей регрессии, чтобы доказать выдвинутые гипотезы;

§ Собрать данные с официальных и надежных источников;

§ Провести эконометрический анализ и сделать соответствующие выводы о правильности применения выбранного метода и полученных результатах;

§ Сформулировать рекомендации для дальнейших исследований на тему экономического влияния облачных вычислений.

Работа будет организована следующим образом:

Первая часть посвящена теоретическому исследованию вопроса -- главные понятия, механизм работы, возможные исключения из общей концепции работы. Вторая часть будет базироваться на эмпирических результатах и включать в себя описание применяемого метода, построение эконометрической модели, выводы о полученных результатах. В заключении буду подведены итоги всей проделанной работе.

Глава 1. Обзор литературы

В связи со сложившейся экономической ситуацией, в настоящее время практически все компании вовлечены в поиск эффективных методов улучшения показателей прибыльности и эффективности [14]. Многие исследователи, такие как Gatautis (2009), Melnikas (2008), Zavadskas (2010) и Christauskas (2012) утверждают, что «диджитал»-технологии упрощают процесс принятия решений для бизнеса. И как показывают относительно недавно опубликованные исследования, последние трендом в области информационных технологий являются «облачные вычисления». Более того, этот термин стал одним из наиболее популярных слов в ИТ сфере -- Google поиск выдает 134 млн. результатов по запросу 134 млн. по запросу «cloud computing» (облачные вычисления -- пер. с англ.)366 тыс. результатов по запросу «облачные вычисления». Но благодаря кому этот термин появился?

Некоторые экономисты относят рождение термина к 2006 году [33], когда такие большие компании как Google и Amazon начали использовать «облачные вычисления», чтобы описать новую парадигму, при которой люди всё больше имели доступ к программному обеспечению и компьютерным ресурсам через Интернет. Другие уверены, что первое появление термина случилось в 1996 году [22], в то время как компьютерные ученые настаивают на 60-х годах [18].

Однако определение «облачных вычислений» 60-х сильно отличается от того, которым мы пользуемся сейчас. От идеи «интергалактической компьютерной сети», которая предполагает свободный доступ к компьютерным программам для каждого человека на планете из любого места [27], определение термина получило развитие до вполне практического концепта. Оксфордский словарь дает следующее определение: «это способ использования компьютерных ресурсов, при котором данные и программное обеспечение хранятся и обрабатываются в серверах, к которым у пользователей есть доступ через Интернет» [31]. Vaquero и др. (2009) имеют свое собственное определение, поэтому все больше исследователей сходятся ко мнению, что необходимо сформулировать общее определение для облачных вычислений [42].

В любом случае, определение этой технологии довольно прозрачное и говорит само за себя: выгоды от внедрения облачных вычислений важны и стоят того, чтобы их исследовать. Один из главных исследователей облачных вычислений Федерико Этро проанализировал экономическое влияние распространения этой технологии. Согласно его результатам [20], возможность арендовать компьютерные ресурсы и хранилища у сервисных провайдеров имеет значительное влияние на структуру издержек всех индустрий. Подобное изменение существенным образом отразится на интенсивности появления новых фирм в отрасли, создании новых рабочих мест, инвестициях в ИКТ и макроэкономическом росте. Необходимо заметить, что последствия от внедрения облачных вычислений довольно обширны и зависят от ряда факторов, к примеру, от реакции рынка на распространение этой технологии [36].

Insoo Son, Dongwon Lee, Jae-Nam Lee, Young Bong Chang поддерживают идею о том, что реакция рынка очень важна при внедрении облачных вычислений. Они проанализировали 212 анонсов фирм с 2006 по 2011 гг., извещающих о том, что они имплементировали у себя эту технологию, применив «event-study» метод. Эмпирические результаты показали, что на рынке облачных вычислений существует три индикатора, отвечающих за реакцию рынка: характер фирмы, характер ресурса, характер вендора.

Более того, Bogdan Stefan Ionescu, Iuliana Ionescu и Laura Tudoran сошлись во мнении, что скорость распространения инновационной технологии играет решающую роль в долгосрочном периоде [26]. В сотрудничестве с аналитиками компании IDC Romania они провели исследование на румынском рынке облачных вычислений: в абсолютных значениях наибольшее эффект ожидается в секторе производства (при медленной адаптации ожидалось появление 251 МСП МСП -- малые и средние предприятия согласно определению, данному в законодательстве ЕС: EU recommendation 2003/361 [9]., а то время как при быстрой -- 1296). В целом, по оценкам исследования Ф. Этро [21] в Европе должно появиться около миллиона новых рабочих мест после введения облачных вычислений. Но это только треть возможных последствий от внедрения облачного компьютинга.

Etro, Colciago и Rossi попробовали оценить весь эффект, используя макроэкономический подход [19]. Их методология базируется на динамической стохастической модели общего равновесия, где рыночная структура воспринимается как эндогенный фактор. Такой метод позволил им выяснить, что даже такое небольшое изменение, вызванное облачными вычислениями, имеет значительное влияние на макроэкономическом уровне. Нет необходимости говорить, что большие шоки предполагали большие эффекты.

Подводя итог вышесказанному, стоит заметить, что переоценить вклад исследователей в развитие этой темы невозможно. Гипотезы, сформулированные европейскими учеными, стали хорошей основой для рыночных аналитиков и исследователей. Владея доказанными результатами, касающимися рыночной реакции и скорости адаптации, можно строить более или менее точные прогнозы относительно дальнейшего влияния распространения облачных вычислений.

1.1 Основные понятия «облачных вычислений»

Облачные вычисления -- это основанное на интернет-технологиях решение, позволяющее хранить информацию на удаленных серверах и поставлять ИТ-ресурсы онлайн в качестве услуги SaaS -- Software as a Service, что в переводе с англ. означает «программное обеспечение как услуга». по требованию клиентов [5]. Несмотря на то, что решение уже давно имплементировано в ИТ-отрасли, последствия от его введения до сих пор оказывают и будут оказывать влияние повсеместно как на фирмы, так и на потребителей.

С одной стороны, у потребителей теперь есть возможность иметь доступ ко всем своим данным и документам с любого устройства (ПК, лэптоп, мобильный телефон и др.). Более того, сейчас они могут использовать впечатляющие вычислительные способности «облаков» К примеру, хорошо знакомый экономистам Matlab. Его последняя версия может использовать облачные вычисления, чтобы делать дорогие и сложные расчеты. в своих интересах. С другой стороны, в распоряжении фирм теперь есть услуга аренды компьютерных ресурсов и хранения данных у сервисного провайдера, за которую они платят в зависимости от объема потребляемых ресурсов, например как с коммунальными платежами за газ и электричество [6]. В конечном итоге это приведет к сокращению издержек в индустрии программного обеспечения, а последствия со стороны потребителей повлияют на наш образ жизни в целом. Согласно представлениям Армбруста и др. (2009) это влияние можно будет сопоставить с тем, которое в свое время оставили полупроводниковые литейные заводы [7] в индустрии компьютерного оборудования В свое время лидирующие компании компьютерного оборудования должны были быть достаточно большими, чтобы позволить себе экономично строить и обеспечивать работоспособность фабрик, с новым облегченным заводским оснащением, так как тогда процессинговое оборудование удваивалось в цене с каждым новым технологическим поколением. Сегодня полупроводниковая производственная линия стоит более 3-х миллиардов долларов, поэтому только некоторые крупные компании, такие как Intel и Samsung, могут до сих пор содержать свои собственные производственные линии.. Кроме того, облачные вычисления окажут влияние на структуру издержек всех индустрий, в которых так или иначе используется программное обеспечение и компьютерное оборудование. Как результат, это приведет хотя и к косвенным, но решающим последствиям для их структуры рынка.

В ожидании перехода к новым условиям работы, многие компании, специализирующиеся на поставках программного обеспечения и компьютерного оборудования, занимаются инвестированием в создание облачных платформ, способных привлечь больше потребителей. Такие платформы создаются в качестве альтернативы традиционным -- локальным -- платформам [3], которые в силу своих характеристик не способны обеспечивать новый поток потребителей в нужном объеме. Однако критическая разница между облачными и локальными платформами в том, что в то время как локальные платформы разработаны или для потребителей, или для предприятий, облачные платформы динамичны и их потенциал может поддерживать широкий ряд пользователей, а именно всех интернет-пользователей.

Облачные вычисления, как результат эволюции «ютилити» бизнес модели «Ютилити» бизнес модель предполагает, что потребители имеют доступ к необходимым программам через интернет за небольшую плату, и им не приходится покупать полный пакет программного обеспечения и устанавливать его на свой компьютер. Иными словами они пользуются «софтом» как услугой и платят только за тот объем, который им необходим. [32], стали катализатором в процессе массового распространения ИТ-инвестиций. Не так давно эту роль сыграл Интернет, как главный элемент эры Web 2.0 Web 2.0 -- по сути, это проекты и сервисы, которые активно развиваются и улучшаются самими пользователями интернета. Они работают по принципу «чем больше людей ими пользуются, тем они становятся лучше». Главной особенностью является принцип привлечения пользователей к наполнению и многократной выверке информационного материала. В качестве примера можно привести такие сервисы, как: Flickr, BitTorrent, Google AdSense и др. [30].

Так или иначе любые нововведения постепенны, и облачные вычисления не стали исключением. В настоящее мы пока находимся в фазе подготовки и в наличии имеется всего несколько «первопроходцев», предлагающих сервисы облачных вычислений. Тем временем многие крупные высокотехнологичные компании строят огромные центры «больших данных», загруженные сотнями тысяч серверов, которые должны быть доступны для потребительских нужд в скором будущем Расположение выбирается стратегически, чтобы минимизировать расходы на энергию и охлаждение (прохладные регионы наиболее предпочтительны), однако вопрос о международной безопасности данных остается открытым..

Компания Amazon была первым провайдером в области облачных вычислений, которая предоставила доступ к полумиллиону разработчиков на основе Amazon Web Service (первоначально разработанной для внутренних целей) [16]. С помощью этих сервисов облачных вычислений любая маленькая фирма могла начать свой бизнес в интернете, имея в распоряжении всего лишь рабочий компьютер и, собственно, доступ в интернет. Кроме того, они получили возможность привлекать дополнительные сервисы, а также шанс закрыться в «один клик» в случае отсутствия спроса: Amazon назвали это «Elastic Cloud Computing» Эластичные облачные вычисления (пер. с англ.).

Amazon запустили S3 в марте 2006 г. и EC2 в августе 2006 г. Первый сервис предлагает неограниченный объем хранения данных по цене 10 евро центов за Гб в месяц. EC2 предлагает эластичные вычислительные способности по цене от 10 до 50 евро центов за час.. К примеру, Animoto, приложение для создания видео из имеющихся у пользователя фото и музыки, можно было назвать успешным бизнесом в своем роде. Когда его впервые запустили на Facebook, спрос на него увеличивался экспоненциально. В результате на Amazon Web Service было привлечено от 50 до 3500 посетителей в течение трех дней, что было бы нереально без облачной платформы.

Google также делает огромные инвестиции в дата-центры В одни из самых амбициозных планов Google входит идея расположить подобные центры на лодках и использовать для их обеспечения энергию движения воды.. Еще несколько лет назад у них были приложения для обработки текста и электронных таблиц, программное обеспечение для которых хранилось на серверах К примеру, «Документы Google» (англ. Google Docs) -- бесплатный онлайн-сервис, включающий в себя табличный и текстовый процессор, а также интернет-сервис облачного хранения файлов. Документы и таблицы, создаваемые пользователем сохраняются на специальном сервере Google. . Механизм работы Google App позволяет разработчикам программного обеспечения писать приложения, которые могут бесплатно работать на серверах компании Google. Даже их поисковый механизм или «мэппинг»-сервис могут приспособлены для работы с приложениями на облачных платформах: к примеру, когда Google Карты были запущены, программисты быстро поняли, как можно их использовать в совокупности с другими сервисами, чтобы реализовывать новые проекты -- в качестве примера можно привести нововведение для объявлений об аренде и продаже домов на сайте Craiglist.org Craiglist.org -- сайт электронных объявлений, получивший широкое распространение среди населения. -- дома из объявлений теперь были отмечены на масштабируемых картах Google в соответствующем разделе сайта.

Microsoft начали немного позже, но не уступали по размеру инвестиций в создание центров хранения данных. Осенью 2008 года лидирующая компании программного обеспечения представила облачную платформу Windows Azure, в настоящее время доступную только в предварительной версии [41]. К ряду возможностей Azure можно отнести: облачные дата-центры от Microsoft (через SQL-сервера) Microsoft SQL Server -- система управления базами данных, предоставляющая возможность пользователям получать доступ к нужным данным из разных локаций.; инфраструктура как для локальных, так и для облачных приложений (через .NET сервисы); «облака» на операционной системе Windows для хранения данных и обеспечения работы приложений. Более того, Windows Azure открывала доступ к браузерному порталу для потребителей: там можно было создать хостинг-аккаунт, чтобы управлять приложениями, или аккаунт в хранилище, чтобы размещать данные в облаках. Вопрос «ответственного» за аккаунт решался с помощью сервиса подписки, платежей за объем использованных ресурсов и других методов В то время, как многие приложения и сервисы хорошо работают или на локальных, или на облачных платформах, Microsoft представляет более широкий ряд возможных комбинаций для получения лучшего результата в рамках функциональности, безопасности и приватности (такой подход называется Software plus Service (SpS) -- «программное обеспечение плюс сервис» (пер. с англ.) .

Другие компании программного обеспечения и компьютерного оборудования активно инвестируют в облачные вычисления (3Tera и Saleforce.com -- наиболее активные участники) [17]. Социальные сети двигаются в том же направлении, превращаясь в социальные платформы для приложений, в среде которых Facebook занимает лидирующую позицию. Yahoo! также разрабатывает серверные «фермы» [43]. Oracle представила свою программу базы данных на основе облачных вычислений и купила Sun Microsystem [40] для подготовки к дальнейшему расширению в области.

Борьба за «облака» между этими компаниями в конечном итоге может изменить структуру рынка информационных и коммуникационных технологий, как в 80-е гг. это сделало распространение персональных компьютеров. Но согласно статье в «The Economist» (2008) [44]:

«Облачные вычисления едва ли окажут значительные изменения. В сущности, в основе механизма их работы лежит идея о распространении компьютерных вычислений на шаг дальше. До сих пор облачные вычисления расценивались как дополнительные «слои» в разрезе пласта информационных технологий. Один из них был сделан облачными провайдерами, такими как Amazon и Google. Другой представляет собой программное обеспечение, которое помогает фирмам переделать их собственную ИТ-инфраструктуру в «облака», известные как «виртуальные операционные системы центров хранения данных»… Сможет ли эта война платформ произвести на свет компанию подобную IBM или Microsoft, способную извлечь из этого что-то большее, чем просто честно заработанную долю прибыли? Скорее всего, нет, потому что в таком случае переключаться между вендорами будет довольно легко... Или одна фирма в итоге будет управлять строительством глобальной монополии на «облака». Несмотря на то, что существуют значительные экономии от масштаба при построении сети центров хранения и обработки данных, вычислительные потребности компаний и потребителей варьируются слишком широко, чтобы в рамках одного формата возможно было удовлетворить их все».

Наиболее важным является тот факт, что необходимость создания сетевых эффектов В экономике и бизнесе сетевым эффектом (или сетевой экстерналией) называется эффект, который пользователь товара или услуги оказывает на ценность этого продукта или услуги для других пользователей. Примером сетевого эффекта может служить телефонная сеть. Чем больше пользователей владеют телефонами, тем более ценным является использование сети для каждого пользователя. Ценность возрастает при возрастании количества абонентов, так как подключение каждого дополнительного абонента означает возможность связаться с большим количеством людей. при разработке облачных платформ позволит сохранить наценки на услуги на низком уровне на какое-то время и, одновременно, максимизирует скорость распространения облачных вычислений между фирмами на глобальном уровне [21]. Поэтому в долгосрочном периоде можно ожидать ажиотаж конкуренции на стороне поставщиков облачных вычислений.

Перед лицом столь быстрой эволюции в ИТ-сфере, очень важно понимать какое экономическое влияние оказывает введение такой интернет-технологии как облачные вычисления. Если распространение облачных вычислений достигнет необходимой стадии, то мы в будущем можем ожидать последствия от основательного и всеобъемлющего влияния на глобальную экономику. В первую очередь это будет связано с сокращением фиксированных издержек производства и входа на рынок [11], а именно с переходом части фиксированных издержек в сфере ИКТ (информационных и коммуникационных технологий) в переменные издержки, так как с введением облачных вычислений они будут зависеть от спроса и объема производства. Барьеры входа на рынок для малых и средних предприятий сократятся, поскольку ИТ-инфраструктура при адаптации облачных вычислений будет принадлежать провайдеру, то есть ее не нужно будет покупать для одного раза или для редких вычислительных заданий. Как результат, структура рынка будет меняться, в основном из-за сокращения вышеописанных издержек, входа на рынок МСП (малых и средних предприятий) и, как следствие, увеличения среднего и общего производства.

Другое важное достоинство связано с созданием многомерных сетевых эффектов, которые появляются благодаря новым возможностям создания продуктов в «облаках». В отличие от локальных платформ, облачные платформы позволяют видоизменяться приложениям каждый день (чтобы, например, приспосабливаться к новым требованиям), поэтому можно говорить о быстрой адаптации изменений. Важно заметить, что хотя роль подобных сетевых эффектов на первый взгляд кажется релевантной, однако она остается довольно-таки сложной для оценки.

В конечном счете, облачные вычисления могут представить возможности:

1) Централизованного расположения инфраструктуры в местах с низкими издержками;

2) Деления ресурсами (затратами) среди огромной группы пользователей;

3) Увеличения максимума вместимости хранилищ (генерируя эффективные улучшения для систем, которые часто использованы только на 10-20%). Эти особенности приведут к дополнительным сбережениям в энергии и устойчивому развитию окружающей среды [10].

Недавнее исследование Международной Корпорации Данных (International Data Corporation International Data Corporation (IDC) -- аналитическая фирма, специализирующаяся на исследованиях рынка информационных технологий. ) (2008) протестировало роль облачных сервисов в пяти главных сегментах, на которые приходится 2/3 от общих ИТ-расходов компаний (исключив траты на ПК):

§ бизнес-приложения (SaaS)

§ инфраструктура программного обеспечения

§ программное обеспечение для приложений

§ сервера

§ хранение.

Из $383 млрд., которые фирмы потратили в 2008 году на ИТ-услуги, только $16,2 миллиарда (4%) можно было классифицировать как расходы на облачные услуги. В 2012 году общая сумма ожидалась в размере $494 млрд., где «облачная» часть составляла $42 млрд., соответственно 9%. Большая часть расходов на облачные вычисления принадлежит (и по прогнозам сохранит свои позиции) бизнес приложениям и инвестициям в хранение данных.

Даже если доля облачных сервисов в течение нескольких следующих лет в общих ИТ-услугах будет ограниченной, это не помешает им оказать существенное влияние на макроэкономическом уровне. Особенно это будет заметно в области создания малых и средних предприятий и увеличения занятости. Во времена глобального кризиса 2008 года, это могло бы оказать значительное влияние на восстановление и увеличение макроэкономического роста. Облачные платформы и новые дата-центры создают новый уровень инфраструктуры, который могут использовать глобальные разработчики, особенно малые и средние предприятия, распространенные в Европе. Это даст толчок к новому потоку инвестиций, приливу предпринимательского капитала в те страны, где в настоящее время есть их недостаток [45]. Новые платформы также позволят маленьким фирмам применять разные бизнес-модели, включающие подписки на «компьютинг» с выплатами на основе использованных ресурсов, хранение и/или ИТ-менеджмент.

Как утверждает «The Economist» (2008): «Интернет разрушил музыкальный бизнес; Google разрушил средства массовой информации; облачные компании могут стать разрушителями в других неэффективных индустриях». Макроэкономическое влияние распространения облачных вычислений может быть достаточно огромным, равноценно тому, что было с введением Интернета в 90-х Это может быть частным решением компьютерного парадокса Роберта Солоу. Еще в конце 80-х годов он сказал, что компьютеры проникли «…повсюду, кроме статистических данных по эффективности». Ситуация эта и получила название «компьютерный парадокс». Состоял он в том, что инвестиции в компьютеризацию производства по рынку в целом, с одной стороны, не приводили к увеличению прибыли или улучшению производительности труда, с другой стороны -- как ни странно, приводили к еще большим инвестициям в компьютеризацию производства..

Однако если бы эти предположения были для всех столь очевидными, то возникает вопрос, почему эта технология до сих пор не имплементирована на широком уровне? Если бы все было так просто и понятно, то многие компании, бесспорно, давно бы получали выгодны от облачных вычислений.

Дело в том, что исторический опыт показывает, что популярные инвестиции в информационные технологии не всегда оказываются окупаемыми. Наиболее красочно эту ситуацию иллюстрирует компьютерный парадокс Роберта Солоу, характеризующий взаимосвязь продуктивности производства и размер инвестиций в ИТ.

1.2 Компьютерный парадокс Роберта Солоу

Роберт Солоу -- профессор Массачусетского технологического института -- в 1987 году высказал фразу, позднее описывающую такой феномен как «компьютерный парадокс» -- «компьютеры проникли «повсюду, кроме статистических данных по эффективности». Идея его состоит в том, что инвестиции в компьютеризацию, которые происходили повсеместно, не приводили к увеличению прибыли или улучшению производительности труда, но с другой стороны, как бы это не противоречило результатам, стимулировали еще более значительные инвестициям в компьютеризацию производства.

Согласно историческим данным [1], затраты на программное обеспечение и компьютерное оборудование выросли на 28,5% в общей доли затрат на бизнес с 1987 по 2000 гг., после чего начался длительный спад, который не обещал ничего хорошего. По причинам отсутствия результатов, предприятия перестали ожидать прибыль от вложенных в ИТ-сферу миллиардов долларов. Аналитикам было очевидно, что ИТ больше не являлись приоритетным направлением для инвестиций, как это было в 90-х гг. Тогда же они и стали возвращаться в своих исследованиях к результатам Роберта Солоу, научной сферой интересов которого являлась зависимость между эффективностью работы предприятий и их компьютеризацией.

Рис. 1 показывает тенденцию изменения доли затрат на ИКТ сектор в ВВП для Великобритании, США, Германии, России, а также для всех стран в целом. После 2008 года необходимо было реструктурировать свои затраты и предприятия решили еще больше сократить издержки на ИКТ.



Рис. 1 Доля затрат на ИКТ, % от ВВП [19, 34]

Первоначально идея заменить «лишних» сотрудников, заработная плата которых росла год от года, на компьютеры, цена которых только снижалась, казалась предприятиям довольно выигрышной. Они прогнозировали, что автоматизировав выполнение рутинных задач, смогут увеличить дополнительную прибыль от вложенных средств.

Инвестиции в сферу ИКТ, в частности в компьютеризацию, росли ежегодно до 2000 года (Рис. 2), несмотря на то, что компьютерное оборудование быстро устаревало. Сам факт того, что цены на офисную технику стремительно падали, только форсировал ситуацию. Если еще в 2001 году цены на мэйнфреймы Изначально мейнфреймами называлась стойка, где находился процессор компьютера. В настоящее время под термином понимается главный компьютер с большим объемом внешней и оперативной памяти. Он находится в вычислительном центре и предназначен для выполнения задач сложных вычислительных операций. снизились до 25,4%, а на рынке персональных компьютеров упали до 5,9% от их базовой цены 1993 года, то говорить об их цене в настоящее время не приходится нужным.

Так или иначе, но в те времена казалось, что курс был выбран правильный: издержки на рабочую силу сокращались, капитал увеличивался, производительность должна была расти.

Рис. 2 Доля инвестиций в ИКТ, % от вложений в основной капитал [38]

Так выглядела ситуация с одной стороны. С другой стороны на рынке наблюдался избыток работников и, вместе с тем, рост безработицы (Рис. 3). Согласно данным за 2003 год [1], с 1983 по 2003 гг. число менеджеров и специалистов выросло на 74%, а количество низкоквалифицированных офисных сотрудников -- на 14%. Это было одним из признаков перехода к информационной экономике Информационная экономика как термин появился в 1976 году, когда Макс Порат опубликовал одноименный доклад. В более широком смысле информационная экономика представляет собой отдельную отрасль постиндустриальной экономики, за счет которой большая часть валового внутреннего продукта обеспечивается транзакциями с информацией (производство, обработка, хранение, распространение)..

Рис. 3 Уровень безработицы, % от общей рабочей силы [39]

Рост заработной платы ИТ-специалистов и угроза безработицы в сфере офисных сотрудников привели к тому, что последние в течение короткого времени превратились в компьютерных адептов, получив необходимую квалификацию, и перешли в более оплачиваемую категорию сотрудников. Логично, что доля фонда зарплаты на содержание специалистов ИТ постепенно росла и к 2001 году равнялась 68% от общего объема фонда заработной платы [1]. По некоторым подсчетам, дополнительная прибыль от компьютеризации производства составила $80-400 млрд. в год. Поставщики компьютерного оборудования и программного обеспечения использовали эти данные для того, чтобы привлечь на свою сторону еще больше инвестиций со стороны компаний в ИТ.

Однако во времена введения нового оборудования очень сложно было спрогнозировать, во сколько обойдется плата за обслуживание огромного количества офисной техники. Так вышло, что дополнительно сэкономленные $400 млрд. составляли примерно половину той суммы, которую предприятия должны были потратить на расходы за обслуживание компьютерного оборудования и лицензии программного обеспечения.

С 1983 по 2000 гг. число квалифицированных ИТ-специалистов и менеджеров выросло на 17,3 млн. человек, соответственно расходы на их содержание также выросли -- плюс 84-160% от предыдущего показателя выплат заработной платы и бонусов. 6,8 млн. (из 17,3 млн) -- результат расширения предложения рабочих мест; 10,5 млн. -- переквалифицированные работники, которые ранее были сокращены.

Как результат всех операций, сложность выполнения работы на компьютерах росла, требовала все большей квалификации от работников, поэтому обычные офисные служащие были заменены ИТ-профессионалами и специалистами. Еще в 2000-е гг. стоимость оплаты такого специалиста была выше, чем простого служащего. Данные Бюро трудовой статистики Бюро трудовой статистики (Bureau of Labor Statistics) -- это подразделение министерства труда США, чьей обязанностью является сбор, обработка и хранение статистических материалов по вопросам занятости и труда [12]., представленные на Рис. 4, иллюстрируют ситуацию описанную выше за период март 2009 -- январь 2015 гг. В связи с жесткой тенденцией, можно полагать, что более ранние данные соответствовали общему тренду. Кроме того, росла плата за обслуживание каждого отдельно ПК на предприятиях, поэтому росла такая статья расходов бюджетов как «сервис».

Рис. 4 Средний ежегодный доход, Великобритания, 2009 -- 2015 гг. [25]

Суммируя все аспекты перемен, которые произошли под влиянием перехода к автоматизации и компьютеризации производства, можно сделать следующие промежуточные выводы:

1) Средняя стоимость специалистов ИТ росла;

2) По-прежнему оставалось большое количество неквалифицированных работников;

3) Увеличивалось количество времени на выполнение задач;

4) Росла стоимость конечного продукта.

По некоторым подсчетам [1], наиболее ярко парадокс Солоу отразился в следующих цифрах: после компьютеризации при учете всех требуемых задач и времени на их реализацию необходимо было на 20 млрд. ч больше Данные нуждаются в дальнейшей проверке., чем если бы они выполнялись без компьютеров. Более того, их выполняли специалисты, заработная плата которых была на тот момент в два раза выше, чем до перемен.

1.2.1 Опровержение результатов парадокса Солоу

Современный этап развития информационных технологий приносит новые возможности для решения проблемы компьютерного парадокса Солоу. Последние достижения в сфере ИТ ссылаются на «облака» и облачные вычисления, которые оказывают значительный эффект на структуру издержек любого предприятия, использующего компьютерного оборудование и ПО, иными словами каждой фирмы, независимо от ее размера. Подробное описание действия технологии было изложено во второй главе данного исследования. Сейчас задача состоит в том, чтобы доказать факт того, что облачные вычисления действительно способны опровергнуть высказывание профессора Роберта Солоу.

Согласно недавнему исследованию швейцарского Центра экономических и бизнес-исследований Центр экономических и бизнес-исследований (Centre for Economic and Business Research) -- проводит независимые исследования по экономическому прогнозу и анализу на протяжении 20 лет [13]., посвященному экономическому влиянию облачных вычислений [37], общий экономический эффект от внедрения данной технологии в Германии, Франции, Великобритании, Испании и Италии в течение пяти лет (2010 -- 2015 гг.) составит €763 млрд. или 1,57% от их совокупного ВВП (Табл.1). Кроме того, расчеты показывают, что будет создано 2,3 млн новых рабочих мест, которые вызовут реструктуризацию рынка рабочей силы и перемещение работников в новые отрасли. Наибольший эффект ожидается в сегменте производства, финансовых и бизнес услуг, транспорта и коммуникаций, энергоснабжения (Табл. 2). Германия и Франция возьмут на себя больший выигрыш. Проанализировав роль всех трех моделей облачных вычислений, специалисты пришли к выводу, что 25,6% экономического эффекта можно ждать от публичных облачных сервисов, 35,1% - от частных и самый больший эффект 39,3% - от гибридных.

Таблица 1 EMEA: Общий экономический эффект 2010 -- 2015 [37]

	Франция	Германия	Италия	Испания	Англия	EMEA
	€ млрд.	€ млрд.	€ млрд.	€ млрд.	€ млрд.	€ млрд.
Возможности для развития бизнеса (Business development opportunities)	24,599	32,642	23,995	16,866	29,555	127,657
Создание новых предприятий (Business Creation)	51,377	69,507	43,305	30,939	20,206	215,153
Общее сокращение издержек, из которых (Net total cost savings of which)	26,323	37,740	28,463	22,008	26,206	140,740
-- IT CapEx savings	28,653	36,378	30,461	23,013	36,176	154,682
-- IT OpEx savings (FTEs/ productivity)	13,818	19,139	14,533	10,396	16,943	73,829
-- IT OpEx savings (power & cooling)	11,107	14,345	11,821	8,510	10,566	56,349
-- additional cloud service expenditure (PAYG) Эта категория расходов связана с частными облаками фирм с низким уровнем CapEx и OpEx сбережений.	- 27,255	-31,122	- 28,353	- 19,910	- 37,481	-144,120
Косвенные GVA	60,450	81,351	55,007	40,737	42,202	279,747
Общий экономический эффект	162,749	221,239	150,770	110,550	117,989	763,297
Прямая и косвенная занятость (`000s)	469,4	789,4	455,8	392,5	289,0	2396,2

Таблица 2. Максимум сезонного выпуска после внедрения облачных вычислений в процентах от ежегодного выпуска [37]

Индустрия	Потенциальное увеличение выпуска после внедрения облачных технологий
Сельское хозяйство, лесное хозяйство и рыбная ловля	0,07%
Энергоснабжение	0,07%
Производство	0,15%
Строительство	0,05%
Дистрибуция, розничные продажи, гостиничный бизнес	0,06%
Транспорт и коммуникации	0,07%
Финансовые сектор и бизнес услуги	0,11%
Гос. услуги, образование и здравоохранение	0,04%
Другие услуги	0,05%

Федерико Этро Федерико Этро (Federico Etro) -- профессор экономики в университете Ca' Foscari University of Venice. провел свое исследование в 2009 году в разрезе всего Европейского Союза. Он пришел к схожим результатам [20]: дополнительный выпуск на макроэкономическом уровне варьировался от 0,05% при медленной адаптации облачных вычислений в краткосрочном периоде до 0,3% при быстрой адаптации в среднесрочном периоде. Также он проанализировал экономическое влияние на занятость. По его расчетам, наибольший эффект должен был произойти в шести крупнейших стран Евросоюза, а именно Германии, Франции, Италии, Испании, Польше и Великобритании (Рис. 5, 6). Появление новых малых и средних предприятий в большей степени ожидалось в сфере оптовой и розничной торговли, недвижимости и бизнеса.

Рис. 5 Дополнительные рабочие места в Европейском Союзе после адаптации облачных вычислений в краткосрочном периоде [20]

Прояснив, что существующие положительные результаты от внедрения облачных технологий существуют, будет интересно провести свое собственное исследование, чтобы убедиться в относительной простоте получения явных выгод от инновационной технологии на потребительском уровне.

Вторая часть данного исследования описывает процесс разработки эконометрической модели, которая наиболее лучшим образом описывает механизм действия облачных вычислений с экономической точки зрения.

солоу облачный вычисление инвестиция

Глава 2. Эмпирическая часть

2.1 Описание переменных

Для построения релевантной эконометрической модели прежде всего следует определиться с зависимой переменной и описываемыми переменными. Результаты теоретического исследования выявили алгоритм, по которому распространяется влияние облачных вычислений. Прежде всего растет количество малых и средних предприятий, в связи с понижением фиксированных издержек как одного из барьеров входа новых фирм на рынок. После этого рынок наполняется новыми рабочими местами во всех областях, где технология облачных вычислений может быть имплементирована. В связи с этим общее производство по стране растет, повышая валовый внутренний продукт плюс уровень безработицы сокращается. Таким образом производительность на макроэкономическом уровне страны растет.

В связи с этим, можно обозначить, что в первую очередь стоит проследить влияние облачных вычислений на создание новых предприятий в стране. Поскольку ранние исследования по этой теме фокусировались на малых и средних предприятиях, как самых «отзывчивых» к новым технологиям, то пускай в нашей модели именно их количество мы и будем объяснять. Далее будут описаны все переменные, которые стоит включить в регрессионную модель, описывающую количество МСП в странах мира. Список включенных стран представлен в Приложении 2.

Описание переменных:

§ sme -- количество малых и средних предприятий в стране, шт.

Этот показатель отражает общее количество МСП, которые существуют в стране. Предприятия без внедрения облачных технологий не включены в выборку. Данные представлены за 2008 год. Источник данных -- Международная Финансовая корпорация Международная финансовая корпорация входит в группу Мирового банка. [28].

§ ingr -- группа доходов по странам.

Некоторые аналитики, в числе которых Tom Gibson и H. J. van der Vaart, в своих исследованиях [24] ссылаются на то, что такой показатель как «группа доходов» по странам является не менее важным показателем при определении количества МСП в стране, чем ВВП или ВНП. «Группа доходов» состоит в группе показателей, характеризующих экономику той или иной страны. Ввиду имеющихся данных, выборка была разделена на четыре группы: высокий уровень доходов, выше среднего, ниже среднего и низкий. Можно предположить, что в странах с более высоким уровнем доходов будет больше малых и средних предприятий (то есть ожидается положительная зависимость), так как население располагает достаточными средствами, чтобы открывать подобные предприятия самостоятельно или брать кредиты в банках. Данные представлены за 2008 год. Источник данных -- тот же [28].

§ mcr -- количество микро предприятий Микро предприятие определяется количеством работников и ежегодной выручкой. Согласно рекомендации Европейской комиссии 2003/361/EC от 6 мая 2003 года [9], количество работников для микро предприятия составляет менее 10 и их годовая выручка не должна превышать 2 миллиона евро. в стране, шт.

Такой индикатор как «количество микро предприятий» характеризует предпринимательский микроклимат в стране. Так или иначе многие малые и средние предприятия стали таковыми, трансформировавшись из микро предприятий путем увеличения количества сотрудников или среднегодовой выручки. Данной идеи придерживаются авторы отчета OECD о малом бизнесе, создании новых рабочих мест и макроэкономическом росте [35]. Логично ожидать, что эти показатели находятся в прямой зависимости между собой. Данные представлены за 2008 год. Источник данных -- тот же [28].

§ gdp -- валовый внутренний доход в стране, US$.

ВВП входит в группу показателей, отвечающих за экономическое положение в стране. Более благоприятный экономический климат способствует развитию предпринимательства и любого другого бизнеса. Рост ВВП должен положительным образом сказываться на количестве МСП в каждой отдельно взятой стране. Данные представлены за 2008 год (хотя были доступны и более релевантные цифры) поскольку для многих показателей это последний год, по которому доступны цифры в свободном доступе. Источник данных -- Мировой Банк [44].

§ dla -- средняя скорость скачивания данных, kbps.

§ dlm -- медиана скорости скачивания данных, kbps.

§ ula -- средняя скорость загрузки данных, kbps.

§ ulm -- медиана скорости загрузки данных, kbps.

§ lav -- среднее время ожидания, ms.

§ lm -- медиана времени ожидания, ms.

Эта группа индикаторов была выявлена аналитиками Cisco для определения уровня готовности стран к внедрению облачных технологий [15]. Из этих показателей далее высчитывается индекс Cloud Readiness Index по специально разработанной технологии. Для того, чтобы наша модель была значима, их стоит включить, чтобы описать такие аспекты, как:

1. Скорость скачивания

2. Скорость загрузки

3. Время ожидания

Все они касаются качества работы Интернета, который является главным катализатором работы облачных вычислений, так как от скорости загрузки и скачивания данных, зависит по сути скорость передачи данных на сервера, самих вычислений, а также передачи данных обратно к пользователю. Данные представлены для стран, которые по мнению специалистов Cisco готовы к повсеместному внедрению облачных вычислений. Средние скорости скачивания и загрузки измеряются в килобитах в секунду, среднее время ожидания -- в миллисекундах. Медианы для трех измерений используются для понимания вариативности скоростей, испытываемых каждым пользователем в каждой стране. Чем выше средняя скорость передачи данных по стране, тем больше вероятность успешного распространения облачных технологий в стране. Далее механизм работает по схеме, описанной в теоретической части данного исследования. Данные представлены за 2008 год. Источник данных -- Cisco Systems [15].

§ spend -- расходы на ИТ, % от ВВП.

Расходы на ИТ всегда были ключевым индикатором развития рынка информационных технологий. Прямую зависимость между количеством МСП и ИТ выявить нельзя, однако логику проследить возможно. Доклад Европейской Комиссии об инновационной деятельности малых и средних предприятий [23] свидетельствует о том, что чем больше доля расходов на ИТ в общих затратах МСП, тем выше их производительность. За последние годы рынок ИТ стал более открытым и наличие информационных инноваций на предприятии ведет в конечном итоге к сокращению издержек. Такой опыт перенимается теми, кто только еще собирается обосновать свое предприятие, создавая положительную тенденцию между количеством МСП и расходами на ИТ внутри страны. Данные представлены за 2008 год. Источник данных -- EconStats^TM [19].

§ rd -- инвестиции государств в исследования и разработки, US$.

Облачные вычисления в последнее время занимают все большую долю в общем пуле инвестиций в исследования и разработки. В 2011 г. 90% суммарного бюджета (8,6 млрд долл.) корпорации Microsoft, выделяемого на исследования и разработки (R&D), приходилось на создание программных средств, связанных с облачными вычислениями [4]. Результаты теоретического исследования позволяют допустить, что чем больше МСП инвестируют в исследования и разработки (в частности, в облачные вычисления) сейчас, тем больше их количество ожидается в будущем. Данные представлены за 2008 год. Источник данных -- Мировой банк [39].

Ввиду отсутствия некоторых данных или невозможности получить их в свободном доступе, количество наблюдений в объясняемой модели составляет 37.

2.2 Исследование данных

Прежде чем приступить к проведению регрессионного анализа, нужно проверить имеющиеся данные на существование явных и неявных ошибок (Приложение 1), а также посмотреть наличие выбросов для каждого регрессора.

Таблица показывает, максимальные, минимальные, а также средние значения переменных, среди которых отсутствуют отрицательные числа, поэтому можно сделать вывод, что ошибки различного рода не выявлены, данные адекватны и соответствуют официальным источникам.

„B целом, для выборки из 37 стран, среднее значение малых и средних предприятий составляет 505 414.21, что является чуть большей цифрой, чем медиана.

После проведения анализа статистических данных, необходимо проверить каждый регрессор на наличие выбросов. В качестве примера на Рис. 6 -- 9 приведены гистограммы для переменных: «среднее количество загрузок», «количество МСП», «расходы на ИТ» и «инвестиции в исследования и разработки». Для всех остальных переменных они выглядят схожим образом, не обнаруживая элементов, похожих на выбросы. Их отсутствие позволяет не выставлять ограничения на выборку данных.

Рис. 6 Гистограмма для «среднего количества загрузок»



Рис. 7 Гистограмма для «количества МСП»

Рис. 8 Гистограмма для «расходов на ИКТ»

Рис. 8 Гистограмма для «инвестиций в исследования и разработки»

После того, как мы провели анализ статистических данных, следует построить матрицу корреляций, чтобы выявить зависимость между переменными и проверить их на мультиколлинеарность. Результаты Количество знаков после запятой было сокращено до трёх для упрощения визуального восприятия. (Табл. 3) показывают, что среди переменных есть четыре, которые попарно сильно коррелируют между собой: DLA и DLM (0.9255339), LAV и LM (0.899390).

Для того, чтобы получить релевантные результаты, следует провести несколько экспериментов, исключая тот или иной регрессор из общей модели, и на основе полученных результатов выбрать лучшую регрессию. Главными критериями отбора будут значения R-squared и Adjusted R-squared.

Таблица 3. Корреляционная матрица

	DLA	DLM	GDP	INGR	LAV	LM	MCR	RD	SME	SPEND	ULA	ULM
DLA	1.000	0.925	0.015	0.362	-0.418	-0.580	0.137	0.412	-0.104	0.427	-0.181	-0.492
DLM	0.925	1.000	0.071	0.341	-0.438	-0.584	0.217	0.441	-0.074	0.509	-0.100	-0.442
GDP	0.015	0.071	1.000	0.097	0.077	0.023	0.693	0.273	0.429	0.241	-0.064	-0.092
INGR	0.362	0.341	0.097	1.000	-0.283	-0.236	0.092	0.654	-0.336	0.139	0.107	-0.299
LAV	-0.418	-0.438	0.077	-0.283	1.000	0.899	0.093	-0.176	-0.044	-0.288	-0.032	0.434
LM	-0.580	-0.584	0.023	-0.236	0.899	1.000	0.042	-0.182	-0.066	-0.345	0.030	0.489
MCR	0.137	0.217	0.693	0.092	0.093	0.042	1.000	0.222	0.004	0.286	-0.001	0.143
RD	0.412	0.441 ...

Подобные документы

• Комплексный анализ рыбной отрасли

  Характеристика рыбоперерабатывающей отрасли РФ. Эконометрический анализ выпуска рыбной продукции. Построение производственных функций. Построение статистической и динамической модели Леонтьева. Учет инфляции в этой модели. Построение модели Солоу.
  
  курсовая работа [628,1 K], добавлен 06.03.2008
  

• Построение эконометрической модели

  Эконометрическое исследование признаков деятельности предприятий: доля расходов на закупку товаров, среднедневная заработная плата одного работающего. Построение линейного графика регрессионной зависимости между показателями, оценка адекватности модели.
  
  контрольная работа [93,3 K], добавлен 14.12.2011
  

• Построение и анализ однофакторной эконометрической модели

  Построение и анализ однофакторной и многофакторной эконометрической модели. Вычисление парных и частичных коэффициентов корреляции. Проверка адекватности модели по критерию Фишера. Исследование наличия мультиколлениарности по алгоритму Феррара-Глобера.
  
  контрольная работа [172,4 K], добавлен 28.05.2010
  

• Модель макроэкономической динамики Солоу

  Построение имитационной схемы для модели Солоу и прослеживание ее динамики на протяжении 30 лет. Вычисление стационарного значения фондовооруженности. Проверка "золотого правила накопления". Изучение поведения модели при смене некоторых параметров.
  
  лабораторная работа [722,3 K], добавлен 11.12.2012
  

• Применение сетей Петри в задачах моделирования

  Анализ разработки визуальной среды, позволяющей легко создавать модели в виде графического представления сети Петри. Описания моделирования конечных автоматов, параллельных вычислений и синхронизации. Исследование влияния сна на процесс усвоения знаний.
  
  курсовая работа [4,3 M], добавлен 15.12.2011
  

• Эконометрическое моделирование годового фонда оплаты труда

  Анализ и выявление значимых факторов, влияющих на объект. Построение эконометрической модели затрат предприятия для обоснований принимаемых решений. Исследование трендов временных рядов. Оценка главных параметров качества эконометрической модели.
  
  курсовая работа [821,1 K], добавлен 21.11.2013
  

• Исследование эконометрической модели с использованием пакета Eviews

  Процесс построения и анализа эконометрической модели в пакете Econometric Views. Составление, расчет и анализ существующей проблемы. Проверка адекватности модели реальной ситуации на числовых данных в среде Eviews. Построение регрессионного уравнения.
  
  курсовая работа [1,3 M], добавлен 17.02.2014
  

• Построение и анализ качества регрессионной модели

  Построение качественной и адекватной эконометрической модели по методу наименьших квадратов и ее анализ на наличие автокорреляции, мультиколлинеарности, гетероскедастичности с применением статистики Дарвина-Уотсона, тестов Парка и Голдфелда-Квандта.
  
  курсовая работа [434,0 K], добавлен 04.12.2013
  

• Моделирование работы автобусного маршрута

  Анализ сложных систем. Проведение экономического исследования с применением технологии компьютерного моделирования. Построение блок-схем, маршрутов потоков сообщений. Разработка модели работы автобусного маршрута. Многовариантные расчеты модели.
  
  контрольная работа [53,3 K], добавлен 22.10.2012
  

• Построение эконометрической модели производственной функции и ее анализ в среде Excel

  Статистический анализ по выборке. Проведение регрессионного анализа исходных данных и выбор аналитической формы записи производственной функции. Выполнение экономического анализа в выбранной регрессионной модели на основе коэффициентов эластичности.
  
  курсовая работа [2,2 M], добавлен 22.07.2015
  

• Паутинообразная модель. Построение имитационной моделей: паутинообразная, выбора инвестиционного проекта. Межотраслевой баланс производства и распределения продукции

  Проведение вычислений с использованием паутинообразной модели. Определение характеристик рынка и расчет эффективности деятельности предприятия. Выбор инвестиционного проекта с максимальным денежным потоком и внутренней нормой рентабельности проекта.
  
  контрольная работа [46,9 K], добавлен 09.07.2014
  

• Построение многофакторной модели. Прогнозирование по однофакторной модели

  Построение эконометрической модели, описывающей линейную зависимость результативного признака факторов, входящих в нее, методом матрицы. Проверка ее на адекватность по критерию Фишера. Определение дисперсии, ковариации, корреляции и детерминации.
  
  контрольная работа [180,5 K], добавлен 03.12.2014
  

• Построение трендовой функции ряда. Оценка качества эконометрической модели

  Построение графиков исходного ряда зависимой переменной, оценочного ряда и остатков. Изучение динамики показателей экономического развития РФ за период: январь 1994 - декабрь 1997 годов. Вычисление обратной матрицы со стандартным обозначением элементов.
  
  контрольная работа [99,8 K], добавлен 11.09.2012
  

• Математические методы обработки результатов экспериментов

  Оценка влияния разных факторов на среднюю ожидаемую продолжительность жизни по методу наименьших квадратов. Анализ параметров линейной двухфакторной эконометрической модели с помощью метода наименьших квадратов. Графическое изображение данной зависимости.
  
  практическая работа [79,4 K], добавлен 20.10.2015
  

• Динамическая модель управления с бесконечным горизонтом в односекторной экономической системе

  Экономические системы, общая характеристика. Модель Солоу с непрерывным временем. Задача оптимального управления в неоклассической модели экономического роста. Постановка задачи оптимального управления. Численное моделирование переходных процессов.
  
  курсовая работа [1,4 M], добавлен 05.06.2012
  

• Взаимосвязь технико-экономических показателей работы предприятия и фондоотдачи

  Правила построения экономико-математической модели влияния технико-экономических показателей работы предприятия на фондоотдачу. Проверка отсутствия мультиколлинеарности. Расчет коэффициента автокорреляции. Построение модели в стандартизированном виде.
  
  контрольная работа [193,1 K], добавлен 18.11.2010
  

• Экономический анализ характеристик взаимосвязи

  Построение и анализ классической многофакторной линейной эконометрической модели. Вид линейной двухфакторной модели, её оценка в матричной форме и проверка адекватности по критерию Фишера. Расчет коэффициентов множественной детерминации и корреляции.
  
  контрольная работа [131,9 K], добавлен 01.06.2010
  

• Распределение инвестиций между предприятиями: "Золотая скрепка", "Буренка", «DeJaVu", "Konditer"

  Общая характеристика и экономические показатели деятельности трех исследуемых предприятий. Решение задачи планирования производства, а также распределения инвестиций методом линейного и динамического программирования. Сравнительный анализ результатов.
  
  курсовая работа [215,1 K], добавлен 25.04.2015
  

• Статистический анализ и прогнозирование

  Характеристика методов прогнозирования, эконометрические методы. Сравнение показателей производства ВРП Бурятии, динамика среднедушевого производства, счет производства. Прогнозирование на основе эконометрической модели, выявление наличия тенденций.
  
  курсовая работа [524,3 K], добавлен 15.10.2009
  

• Влияние ВВП и количества трудоустроенных на индекс потребительских цен

  Построение эконометрической модели. Описания, анализ и прогнозирование явлений и процессов в экономике. Использование регрессионных моделей. Построение корреляционной матрицы. Коэффициент множественной детерминации. Значение статистики Дарбина-Уотсона.
  
  курсовая работа [61,0 K], добавлен 10.03.2013
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам