Оценка эффективности мер контроля потребления алкоголя

Рассмотрение тенденций в формировании спроса на алкоголь. Ознакомление с поступлениями акцизов от продажи алкогольной продукции. Изучение распределения регионов по уровню употребления алкоголя. Анализ цензурированной модели со случайными эффектами.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 05.08.2018
Размер файла 1,7 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

Введение

1. Обзор литературы

1.1 Специфика рынка алкогольной продукции

1.2 Параметры

1.3 Методология

2. Данные

2.1 Борьба с пропущенными значениями

2.2 Описательные статистики

3. Модели

3.1 Деревья регрессий

3.2 Tobit-модель со случайными эффектами и модель с инструментальными переменными и случайными эффектами

Заключение

Список литературы

Приложения

Введение

В первую очередь необходимо отметить, что алкоголь является товаром, вызывающим привыкание и зависимость. Более того, его негативное влияние на здоровье человека от злоупотребления данным видом продукции может негативно прослеживаться в повседневной жизни человека. Были доказаны проявления повышенной усталости и утомляемости, потеря концентрации и пр. (Weiss & Porrino, 2002). При злоупотреблении алкоголем у индивида могут наблюдаться финансовые проблемы: зависимый от употребления данного вида продукта человек не отдаёт в должной мере отчёт о доле расходов на алкоголь (Yen & Jensen, 1996).

Политика многих стран должна быть направлена на сокращение вреда здоровью человека, а значит, сокращению алкогольного потребления (Room, Babor, & Rehm, 2005). Однако оно, как обособленный экономический агент, должно оптимизировать налоговые поступления между акцизами на алкогольную продукцию и здоровьем населения. Если государство позволяет формировать справедливые цены рынку, то тогда возникает риск того, что национальное здоровье будет существенно ухудшено, работоспособность населения упадёт. В результате подобных действий доходность граждан может быть значительно снижена, тогда сократятся и налоговые поступления. Напротив, если государство введёт запрет на продажу алкогольной продукции, то оно лишится существенных налоговых поступлений от акцизной политики. Тогда единственным возможным решением для него является нахождение баланса между здоровьем населения и поступлением налогов.

К примеру, с продажи вина, пива и водки Россия ежегодно увеличивала поступления По данным Аналитического центра при поддержке Российской Федерации (“Рынок алкоголя,” 2017) от акцизной политики (см. Табл. 1). В среднем государство увеличивало акцизные поступления на 13.81%. Более того, невозможно не отметить, что наибольший доход среди всех категорий до 2012 года занимало пиво, однако затем самым прибыльным с точки зрения обложения акцизными налогами стала водка. Связана данная тенденция может быть с тем, что, во-первых, ставка акцизов рассчитывается от литра чистого спирта. Соответственно при изменении потребления данный показатель может измениться. Во-вторых, для спиртосодержащих продуктов предусматривается разные ставки акцизов в зависимости от их крепости. В частности, при расчёте ставки акцизов в России разделение происходит на 9% (“Рынок алкоголя,” 2017). Соответственно, напитки с большим содержанием спирта получают большую ставку акцизов.

Таблица 1 Поступления акцизов от продажи алкогольной продукции (млрд руб.)

Поступления акцизов от продажи алкоголя

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

Вино

6.2

7.1

7.5

7.3

8.0

8.9

10.2

Пиво

81.9

93.7

110.4

126.6

142.3

130.3

148.3

Водка

66.1

71.7

106.3

133.3

143.3

128.4

164.8

Суммарно

154.2

172.5

224.2

267.2

293.6

267.6

323.3

В настоящее время одну из лидирующих позиций по потреблению алкоголя занимает Россия (Room et al., 2005), что представляется возможным подтвердить с помощью анализа потребления алкоголя по странам (см. Рис. 1). Среди прочих стран крайне высоким потреблением алкоголя отмечаются Латвия, Литва, Украина, Молдова, Венгрия, Словакия, Чехия, Уганда.

Рис. 1. Потребление алкоголя по странам По данным Всемирной организации здравоохранения

Было отмечено, что россияне с 2000 по 2013 гг. в среднем выпивали спиртосодержащих напитков больше, чем в среднем граждане других стран. Данные Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) подтверждают полученные результаты: российские средние показатели по потреблению алкоголя превышают мировые в 2.24 раза. Россия находится на 16 месте.

Также в рамках данных ВОЗ было отмечено, что за 2010 год среди всей алкогольной продукции в России отдаётся предпочтение тяжёлому алкоголю, доля покупок составила 51% (см. Рис. 2). В то же время доли потребления пива и вина составили 37.6% и 11.4% соответственно. Данный показатель непосредственно отражается на занимаемые места по потреблению разного вида продукции: у России 37 место по потреблению пива, 57 место по потреблению вина и 3 место по потреблению тяжёлого алкоголя.

Однако стоит отметить, что данные из официальных статистических источников могут не коррелировать с данными (Andrienko & Nemtsov, 2005), с которыми планируется построить дальнейшее исследование.

Рис. 2. Потребление алкоголя по видам напитков

Несмотря на то, что ВОЗ определяет спрос на алкоголь как стабильный, ему присваивается наивысший уровень риска - 5. В данную группу риска входят только 2 страны: Россия и Украина. Тогда необходимо рассмотреть смертность, которая сопутствует подобному уровню риска. 30.5% смертей произошли в то время, когда человек находился в состоянии алкогольного опьянения. Данный показатель один из самых высоких у России.

В среднем с 2005 по 2014 годы россияне тратили по 1.73% от всего собственного дохода на алкоголь. Однако стоит отметить, что присутствует тренд к снижению доли затрат на данный вид продукции, поскольку в начале 1990-х около 3.34% от дохода домохозяйств уходило на покупку алкоголя. Но невозможно однозначно утверждать, что гражданин России стал меньше употреблять алкоголь, поскольку существует достаточно факторов, которые могут повлиять на данный показатель: переход населения на более дешевые спиртные напитки, рост предприятий после распада СССР и как следствие ужесточение конкуренции и последовавшее снижение цены, и возможное превышение темпа роста средней заработной платы относительно темпов роста стоимости на алкоголь.

Тогда представляется возможным сформулировать цель данной работы: в связи с лидирующими позициями России на арене потребления спиртосодержащих напитков, разрушающих здоровье, необходимо оценить, насколько эффективны те меры, которые государство предпринимает для того, чтобы контролировать потребление алкоголя.

В рамках поставленной цели необходимо выполнить следующий задачи:

1) Проанализировать имеющиеся подходы к оценке алкогольного потребления.

2) Подобрать необходимые факторы, которые могли бы повлиять на потребление алкоголя.

3) Рассмотреть имеющиеся тенденции в формировании спроса на алкоголь. Как тот или иной параметр будет влиять на спрос с течением времени и как вводимые государством ограничения отражаются на потреблении алкоголя.

4) Построить необходимые модели для оценки эффективности мер регулирования потребления алкоголя.

Представляется возможным рассмотреть историю попыток ограничения спроса на спиртосодержащие напитки.

Так в СССР не раз предпринимались попытки запретить продажи алкоголя на государственном уровне (Bobadilla & Costello, 1997). Последняя из таких попыток была предпринята в 1985 году и продлилась до 1987 года. Согласно статистики СССР, в 1984 году каждый гражданин страны употреблял по 25-30 литров спирта в год (включая младенцев) (Bobadilla & Costello, 1997). Своими мерами государство пыталось повысить работоспособность населения и его доходы, чему не способствует подобное потребление спирта на человека. Среди негативных последствий можно отметить резкий рост отравлений некачественными спиртосодержащими напитками из-за всплеска подпольного производства самогона, значительно повысился уровень преступности, налоговые поступления уменьшились на 37 миллиардов из-за отсутствия легальных продаж. Таким образом, государство несло значительные потери. После того, как число отравлений в 1987 году самогоном и прочей алкогольной продукцией кустарного производства перешёл допустимые нормы (Bobadilla & Costello, 1997), руководящие органы приняли решение отменить сухой закон.

До настоящего времени государство ввело некоторые законы, которые теоретически должны сокращать потребление алкоголя. Так в 1995 году была ограничена телевизионная реклама продукции, которая содержит спирт. Запрещалось рекламировать алкоголь в ночное время - с 22.00 до 7.00, а реклама тяжёлой и средней алкогольной продукции была запрещена. Однако не все алкогольные напитки попали под рекламное ограничение. К примеру, пиво, как продукт с достаточно низким содержанием чистого спирта, всё ещё могло рекламироваться в любое время. Подобное допущение было устранено только к 2004 году, с этого времени его также нельзя было рекламировать днём.

Однако в 2011 Д. Медведев подписал указ, приравнивающий пиво к остальной алкогольной продукции. Следовательно, реклама пива была также запрещена. Но в 2014 году В. Путин ввёл временное разрешение до 2018 года по рекламе пивной продукции. Её можно также рекламировать с 22.00 по 7.00 в рамках передач, не предназначенных для детей.

Таким образом, предполагается, что человек, до этого не употреблявший спиртосодержащей продукции, не подвержен влиянию различных уловок рекламодателей, для которых выгодны наибольшие продажи.

В 2012 году был введен запрет на продажу алкоголя с 23.00 до 8.00. В таком случае человек, который не позаботился заранее о приобретении данного вида товара, лишается возможности употребить алкоголь в ночное время суток. Невозможно отрицать тот факт, что данная мера является скорее методом сохранения спокойствия и безопасности в ночное время суток, поскольку поведение некоторых индивидов может несколько меняться после употребления психотропных веществ (Curtin et al., 2014). Однако подобная мера может иметь непосредственное влияние на продажи самой алкогольной продукции, так как возможно присутствие на рынке игроков, которые предпочитают пить в ночное время суток.

Схожей мерой является запрет на продажу алкоголя по праздничным дням. Ставя цель поддержать безопасность на прежнем уровне, государство может влиять на потребление алкоголя в целом. Так употребление алкоголя в основном производится в нерабочее время, куда и входят праздничные дни. Тогда запрет на продажу алкоголя по праздникам должен сократить объёмы розничной торговли спиртосодержащих напитков.

Дополнительной мерой может послужить запрет, введённый в 2012 году, на распитие алкоголя в общественных местах, таких как образовательные центры, государственные офисы, любых медицинских учреждениях, на любых развлекательных мероприятиях, в парках и на улице, в общественном транспорте, в религиозных учреждениях, спортивных мероприятиях и рабочих местах. Таким образом, алкоголь запрещается практически во всех местах, кроме собственного дома и соответствующих ресторанах, барах, кафе и тд. Как и в двух предыдущих случаях, данная мера, возможно, имеет основную цель сохранение и поддержание общественного порядка. Однако подобные действия теоретически могут повлиять на потребление алкоголя. Предполагается, что, не имея возможности употребить алкогольную продукцию вне дома, человек не будет пить. Таким образом, его совокупное потребление спиртосодержащей продукции будет снижено.

Считается, что наиболее действенной мерой регулировки спроса на алкоголь является ужесточение акцизной политики (Anderson, Chisholm, & Fuhr, 2009). Акцизы в данном случае являются косвенным государственным налогом, который взимается с продавца. Продавец перекладывает налоговое бремя на покупателей, поскольку данный налог не имеет никакого отношения к производственной функции, а значит, как-либо оптимизировать выплаты государству он не может. Следовательно, цена на товар поднимается, и он становится менее выгодным для покупателей.

В первую очередь рассмотрим, как развивалось потребление алкоголя и государственные акцизы с течением времени.

Так было отмечено, что подъём потребления алкоголя с 2010 года спровоцировал государство больше увеличивать свои акцизы. Следует также отметить, что присутствует временной лаг между ростом потребления алкоголя и введением повышенных акцизов. В то же время наблюдается и обратный эффект: при продолжительном высоком росте, акцизы, возможно, стали причиной сокращения роста потребления алкогольной продукции и изменению тренда в 2012-2013 годах (см. Рис. 3).

Рис. 3. Соотношения и изменение потребления алкоголя и ставки акцизов

Необходимо отметить тот факт, что рост потребления алкоголя не превышает 7%, тренд роста достаточно мягкий, на графике не присутствуют какие-либо скачкообразные всплески потребления. Однако темпы изменения акцизов изменяются значительно. На графике темпа изменения акцизов показано, насколько нелинейно и агрессивно действует государство, преследуя свои цели. Подобный эффект может быть связан с нефиксированной политикой по контролю алкогольных продаж. К примеру, государство фиксирует подъём потребления алкоголя, тогда оно резко повышает акцизы, чтобы вернуть контроль над розничными продажами спиртосодержащей продукции.

1. Обзор литературы

1.1 Специфика рынка алкогольной продукции

Прежде всего необходимо рассмотреть особенности, которые имеют место быть на рынке алкогольной продукции для наиболее полного понимания того, чем именно руководствуется потребитель, когда он стоит перед выбором употребить алкоголь или нет.

Исходя из того, что алкоголь вызывает привыкание (Saffer & Dave, 2005), то спрос на него не эластичен (Margolis, Ypinazar, Muller, & Clough, 2011). Покупатель вредной для здоровья продукции готов платить больше, чем установленные цены. Возможно, что в таком случае эффект от акцизов будет значим, но его влияние не будет существенным.

Более того, было доказано, что алкоголь следует разделять на 3 категории (Gallet, 2007): лёгкий (пиво, брага), средний (вино, креплёное вино, мартини, вермут, ликёр до 20%), тяжёлый (водка, коньяк, виски). Тогда границы для каждого из видов алкоголя можно разделить следующим образом: до 10% - лёгкий алкоголь, 10-20% - средний алкоголь и от 20% - тяжёлый. Фактически, данные три вида разделения алкоголя представляют собой три различных рынка, на которых устанавливается разная эластичность (Fogarty, 2006). Так было доказано, что лёгкий и тяжёлый алкоголь менее эластичен, чем средний (Clements & Selvanathan, 1991). Для спиртных напитков, крепость которых превышает 20%, интерпретация подобного явления подкрепляется другим исследованием (Huang, 2003). Люди, которые употребляют тяжёлый алкоголь в среднем более зависимы, чем люди, которые предпочитают другую крепость алкогольных напитков. Однако интерпретация полученного результата для лёгких напитков не однозначна. Возможно, что напиток с низким содержанием чистого спирта часто используется как средство расслабления. Иными словами, если в эластичность тяжёлого алкоголя может обуславливаться потребностью в самом алкоголе, то высокая эластичность на лёгкий алкоголь может возникать из-за высоких потребностей людей в отдыхе. Но необходимо отметить, что переход от одного типа алкоголя к другому не может произойти в короткое время.

Предполагается, что при анализе спроса на тяжёлый алкоголь будут превалировать коэффициенты, непосредственно касающиеся здоровья, в то время как для спроса на лёгкий алкоголь будут доминировать показатели активности жизни.

В интерпретации более низкой эластичности может помочь другое исследование (Huang, 2003). Утверждается, что виды алкоголя являются парными заменителями. Так, к примеру, человек, употреблявший тяжёлый алкоголь, может заменить его на средний. Напротив, человек, который до этого предпочитал лёгкий алкоголь, может также перейти на средний. А человек, который употреблял средний алкоголь, может начать пить как лёгкий, так и тяжёлый. В таком случае тем, кто предпочитает средний алкоголь, будет проще перейти на другой тип спиртосодержащих напитков из-за большей вариации действий, больше заменителей, а значит, они не будут настолько чувствительны, насколько лица, склоняющиеся к лёгкому или среднему алкоголю.

Отмечается, что наиболее значимой мерой для контроля и удержания спроса на алкоголь являются акцизы (Cook & Moore, 2002). Однако рост стоимости порождает обратный эффект: рост потребления нелегального алкоголя (Anderson et al., 2009). Индивиды, чьё бюджетное ограничение не позволяет приобретать легальный алкоголь, вынуждены использовать низкокачественные заменители. Особенно проблема актуальна для России, поскольку уровень потребления алкоголя кустарного производства достаточно высок.

Соответственно, предполагается, что с ростом акцизов, будут падать показатели здоровья. Сложность оценки в данном случае заключается в том, что акцизы рассчитаны на года, а с течением времени здоровье человека может ухудшиться из-за естественных причин.

Невозможно не обратить внимание на существующие исследования, касающиеся зависимости продаж алкогольной продукции и его рекламы (Taylor & Anne Raymond, 2000). Было доказано, что ограничения на рекламу влияют на производителей путём ограничения конкуренции и получения более высоких прибылей в отрасли (Farr, Tremblay, & Tremblay, 2001). Подобное ограничение снижает социальное благосостояние, если доля расходов на алкоголь достаточно низка.

При анализе конкретных случаев сокращения рекламы на телевидении было получено, что продажи напитка сокращались в диапазоне от 5 до 8%. Вероятнее всего, ввод государством ограничений и запретов на рекламу также скажется на потребление алкоголя в схожих объёмах (Eakins & Gallagher, 2003).

Была отмечена высокая вариативность по брендам, сильная зависимость от качества продукции (Nelson, 2004). Покупатель, потребляя какой-либо алкоголь в течении времени, вырабатывает не только зависимость, но и некоторую лояльность к бренду. В совокупности они формируют особых клиентов не только для вида алкоголя, но и каждого конкретного бренда. Тогда высока вероятность того, что характеристики спиртосодержащего продукта будут значимы независимо от того, какой рынок алкогольной продукции рассматривается.

Среди прочих показателей была доказана важность региона и типа населённого пункта (Mccaffrey, Ridgeway, & Morral, n.d.). Во 2-м случае предполагается, что люди, проживающие в разных типах населённого пункта, имеют свои отличающиеся особенности в формировании предпочтений. К примеру, человек, живущий за чертой города, может предпочитать более дешевую продукцию из-за своего бюджетного ограничения, поскольку в мало населённых пунктах зарплаты ниже. Более того, в сельской местности ассортимент продукции, как правило, более слабый, невозможно найти те виды спиртосодержащей продукции, которые доступны для крупного города. В результате его потребности в алкоголе ограничиваются данными показателями.

Отличающееся потребление в 1-м случае можно объяснить с помощью дифференцированных национальных структур. К примеру, существуют национальности, в религии которых алкоголь запрещён. Тогда спад трезвости по какому-либо региону может быть обусловлен скоплением подобных национальностей. Скопление регионов с наименьшим потреблением алкоголя находится на юго-западе страны (см. Рис. 4), где находится большая часть национальностей, в религии которых алкоголь запрещён: Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Республика Северная Осетия-Алания, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика. Также в категорию с низким потреблением алкоголя входят: Республика Калмыкия, Ростовская область, Белгородская область. Среди регионов, которые занимают наивысшие позиции в потреблении алкоголя, оказались: Амурская область, Магаданская область, Чукотский автономный округ, Республика Коми, Пермский край.

Более того, невозможно не отметить и тот факт, что на распределение трезвости по регионам может влиять существующая культура потребления алкоголя, которая исторически сложилась в конкретном регионе. Например, в регионе с мягким климатом, где могут расти виноградники, развито потребление вина, в то время как потребление лёгких или тяжёлых видов алкоголя не развито вовсе. Тогда, предположительно, потребление алкоголя будет меньше, чем в регионах, где превалирует тяжёлый алкоголь.

Рис. 4. Карта трезвости регионов

Среди негативных тенденций, было отмечено, что наблюдается рост потребления алкоголя в малом возрасте (Gallet, 2007).

В некоторых работах утверждается, что эластичность алкоголя особенно чувствительна к спецификации спроса (Huang, 2003), проблемам с данными и различным методам оценки. Тогда необходимо рассмотреть несколько вариантов моделей и проанализировать спрос, опираясь на тот факт о существенных дифференциациях оценок моделей при анализе спроса на алкоголь.

1.2 Параметры

Исходя из того, что, оценивая меру влияния санкций на продажи алкоголя, необходимо реконструировать спрос на алкоголь, необходимо в рамках поставленных задач определить список регрессоров, которые в той или иной степени отражают поведение индивидов при принятии решения об употребления алкоголя. В противном случае возможно получить регрессии с дополнительной эндогенностью. Так, помимо регрессоров, отражающих запрет рекламы алкоголя на телевидении, запрет на продажу спиртосодержащей продукции в ночное время суток и по праздничным дням, а также стоимости, которая является косвенным отображением ужесточения акцизной политики, были включены следующие переменные.

1) Удовлетворённость работой, удовлетворённость отношениями с семьёй, удовлетворённость отношениями с окружающими. Было доказано, что существует отрицательная взаимосвязь между данными параметрами и потреблением алкоголя (Murphy, McDevitt-Murphy, & Barnett, 2005). Авторы утверждают, что повышение потребления алкоголя может быть связано с сокращением удовлетворённости в разных областях жизни. Однако данный эффект в основном проявлялся у женщин, которые формируют более высокие ожидания от своих социальных позиций по сравнению с теми, кто предполагал, что её социальный статус не изменится. Более того, авторы отмечают, что присутствуют отличия в потреблении алкоголя в зависимости от пола. Соответственно, данную переменную также необходимо включить. В то же время невозможно упустить и тот факт, что в исследовании выборка из 359 человек ограничивалась студентами колледжа, возраст которых не превышает 24 лет. Однако в данных RLMS существует значительная часть индивидов старше данного возраста (см. Рис. 5). Таким образом можно предположить, что результаты могут отличаться, поскольку разные возрастные группы могут иметь разные приоритеты в формировании своих ценностей. Следовательно, отношение к алкоголю разных возрастных групп также может быть дифференцировано. Дополнительным исследованием в данной области может послужить работа, в которой доказывается положительный эффект между макроэкономической нестабильностью, кризисами и потреблением алкоголя (Dбvalos, Fang, & French, 2012). Так авторы утверждают, что нестабильный период в макроэкономической сфере, её финансовый аспект, в частности, приводит к формированию дополнительного стресса, который может отразиться на употреблении спиртосодержащих напитков. Таким образом, снижение удовлетворённости от жизни может повысить число выпиваемых индивидом алкогольных продуктов.

Рис. 5. Гистограмма возраста людей, которые употребляли алкоголь

Тогда в выборку также необходимо добавить дополнительные переменные, касающиеся его удовлетворённости в различных сферах жизни: проблемы в семье, проблемы на работе, работает ли индивид на текущий момент, другие проблемы.

В качестве косвенного подтверждения успешности индивида в профессиональной деятельности была взята переменная Количество подчинённых. В исследовании потребления алкоголя в Дании индивиды были разделены на социальные страты, в качестве одного из критериев отбора была использована данная переменная. Было получено, что страты имеют отличия в потребления алкоголя (Sжlan, Mшller, & Kшster, 1992).

Также в предложенной категории необходимо рассмотреть семейное положение. В исследовании о нахождении взаимосвязи между семейным положения и занятостью с потреблением алкоголя (TEMPLE et al., 1991) было отмечено, что с возрастом мужчины при смене статуса своего семейного положения на женатого сокращают потребление алкоголя. Однако иным поведением обладают женщины: с возрастом их употребление спиртосодержащих напитков растёт при расторжении брака.

2) Параметры, касающиеся культуры потребления алкоголя (потребление алкоголя во время еды, в ресторанах или в гостях). В частности, при анализе спроса на вино в Новой Зеландии было определено, что потребители чувствительны к месту, где выпить вино (Hall, Charters, & Neill, 2001).

3) Параметры, касающиеся физической активности (занятия спортом, бег, занятия в тренажёрном зале, занятия плаванием, занятие аэробикой, баскетбол, теннис). Так в исследовании о взаимосвязи между участием в спортивной деятельности и потреблением алкоголя, курением, а также употреблением наркотиков были получены неоднозначные результаты (Lisha & Sussman, 2010): было зафиксировано увеличение потребления алкоголя среди тех, больше времени уделял спорту. Однако взаимосвязь между курением и употреблением наркотиков оказалась отрицательной: с ростом спортивной активности сокращается число тех, кто курит и употребляет наркотики. Полученный результат может быть также связан с возрастом, поскольку разные возрастные группы имеют разные приоритеты в формировании ценностей. Взаимосвязь между алкоголем и спортом была статистически значима, а значит, представляется возможным проверить полученные в исследовании результаты на данных RLMS.

4) Регион. Рассматривая возрастающий тренд потребления алкоголя и попыток его устранить среди групп коренного населения Австралии (Gray & Wilkes, 2011; Margolis et al., 2011), авторы отмечают, что потребление и выбираемый продукт могут существенно отличаться. Возможная причина данного эффекта заключается в том, что каждая группа, находящаяся на фиксированной локальной позиции, может формировать внутри своей группы культуру и нормы потребления спиртосодержащий продуктов.

Представляется возможным рассмотреть отличия в потреблении алкоголя по регионам России (см. Приложение 1).

Среди регионов, которые характеризуются низким потреблением алкоголя можно отметить Кабардино-Балкарскую Республику. Доля индивидов, которые приняли решение употребить алкоголь, составила 33,51%. Напротив, наивысшее потребление спиртосодержащих напитков можно отметить у Республики Коми (70,64%) приняли решение употребить алкоголь), Томская область (70,42%), Курганская область (68,56%), Красноярский край (67,79%), Пермский край (67,31%).

Необходимо также отметить, что большинство регионов имеют потребление от 58,71% до 67,11% (см. Рис. 6).

Рис. 6. Диаграмма распределения регионов по уровню употребления алкоголя

5) Национальность. Аналогично с дифференциацией потребления алкоголя по регионам, подобные отличия могут происходить в разрезе различных национальностей: у каждой национальности могут быть сформированы собственные нормы и культура употребления алкоголя. В исследовании, направленном на выявление взаимосвязи в употреблении алкоголя между немцами и теми, кто также живёт в данной стране, было выявлено, что немцы выпивают больше алкоголя (Lahaut, Jansen, van de Mheen, & Garretsen, 2002).

6) Тип населённого пункта. Невозможно не отметить, что возможно влияние на алкогольное потребление типа населённого пункта (Областной центр, город, посёлок городского типа, село). В исследовании (Knyazev, Slobodskaya, Kharchenko, & Wilson, 2004) авторы подчёркивают необходимость включить данный пункт в модель, поскольку таким образом представляется возможность рассмотреть спрос на алкоголь относительно численности, объёма представленного в населённом пункте видов алкоголя. К примеру, в селе, по сравнению с городом, может не быть существенного ассортимента на данный вид продукции. Соответственно, человек, совершая выбор о покупке того или иного вида алкоголя не имеет возможности предпочесть схожий по характеристикам товар, который мог бы быть привлекательней для него (пиво и брага, коньяк и водка, креплёное вино и вермут).

Рассмотрим данную особенность на примере выбора между самогоном и коньяком (см. Табл. 3).

Таблица 2 Потребление коньяка и самогона в разрезе типа населённого пункта

Тип населённого пункта

Употребляли самогон

% употребивших самогон

Употребляли коньяк

% употреблявших пиво

Всего

Областной центр

3591

4.23%

9468

11.15%

84935

Город

2721

5.50%

4438

8.97%

49481

ПГТ

804

6.01%

1086

8.12%

13379

Село

3443

6.74%

3759

7.36%

51089

Всего

10559

5.31%

18751

9.43%

198884

Так было определено, что среди двух напитков, схожих по своим характеристикам, растёт доля тех, кто употребил самогон при падении размера населённого пункта. В то же время доля людей, которые предпочитают коньяк относительно самогона снижается по мере удаления от областного центра. Тогда необходимо отметить, что самогон является относительно распространённым спиртосодержащим напитком в селе, в то время как жители города имеют возможность выбрать из множества представленных на рынке марок коньяка.

7) Характеристики продукта (важность качества алкоголя, важность известной марки, важность защищённости от подделок, важность надёжности продавца, важность вкуса алкоголя, важность приемлемой цены на продукт). Параметры участвуют в формировании данных, которые дают представление о покупавшем алкоголь индивиде как о потребителе.

8) Лаги потребления алкоголя. Лаги потребления алкоголя были включены из-за того, что алкоголь вызывает привыкание. Соответственно, выбор индивида пить или не пить может обуславливаться от его зависимостью от алкоголя (Andrienko & Nemtsov, 2005). Соответственно, его текущее потребление будет зависеть от того, как много индивид пил в прошлые разы и как много он будет употреблять алкоголь.

9) Занятость (занятость, тип занимаемой работы, количество рабочих часов ездили отдыхать). В исследовании, направленном на изучение взаимосвязи загруженности на работе и курением, потреблением алкоголя (Steptoe, Wardle, Lipsey, & Mills, 1998). Было определено, что с ростом загруженности и увеличением продолжительности рабочей недели, наблюдалось значительное увеличение стресса, которое в последствии отражалось на вредных привычках. Так было доказано, что при подобных обстоятельствах женщины начинали больше курить, а мужчины больше употреблять алкоголь. В дополнение к основной переменной были также взяты тип занимаемой работы из-за того, что существуют роды деятельности, которые могут содержать больше стресса, чем другие. Занятость для определения работает ли человек на текущий момент или нет. Был ли отпуск у человека рассматривается как фактор снижения стрессовой нагрузки.

10) Образование. В исследовании о факторах алкогольного поведения в Бразилии было подтверждено, что образование может также влиять на выбор человека купить тот или иной спиртосодержащий напиток (Moreira et al., 2015). Так было получено, что меньше всего употребляет человек, который имеет 6-8 лет образования. Однако при отклонении от данного значения в исследовании наблюдался рост потребления алкоголя.

Рассмотрим взаимосвязь между уровнем образования и потреблением алкоголя на основе данных RLMS (см. Табл. 3).

Таблица 3 Потребление алкоголя в разрезе уровня образования

Уровень образования

Употребляли алкоголь

% употребивших

Всего

Окончил 0-6 классов

3872

54.49%

7106

Незаконченное среднее образование1

9494

58.73%

16166

Незаконченное среднее образование2

12724

59.83%

21268

Законченное среднее образование1

38155

60.72%

62842

Законченное среднее специальное

29000

60.95%

47580

Законченное высшее образование

27721

63.11%

43922

Всего

120966

60.82%

198884

Так было отмечено, что с ростом образования растёт и потребление алкоголя. Однако невозможно не отметить, что данная переменная коррелирует с возрастом. В то время как потребление алкоголя также может быть коррелировано с возрастом.

11) Здоровье. Было неоднократно доказано, что алкоголь негативно влияет на здоровье человека (Kingdom & Kingdom, 2015; Park, Lim, Shin, & Yun, 2006; Room et al., 2005). Однако при реконструкции спроса на вредный продукт невозможно обойтись без собственной оценки человеком своего здоровья. Так предполагается, что, если индивид имеет некоторые проблемы со здоровьем и ощущает их, то, вероятнее всего, он воздержится от употребления подобных веществ, так как они могут усугубить его состояние.

12) Курение. В исследовании, направленном на том, чтобы выявить взаимоотношения между никотиновой и алкогольной зависимостью (Daeppen et al., 2000), было выявлено, что те, кто курят, более устойчивы к алкогольной зависимости. Тогда представляется возможным предположить, что

1.3 Методология

В области спроса на алкоголь существует достаточное количество исследований. Однако в первую очередь необходимо отметить существующие исследования, которые также базировались на данных RLMS.

Так в статьях (Kolosnitsyna, Sitdikov, & Khorkina, 2014), (MacKillop & Murphy, 2007) рассматривается вопрос о том, насколько эффективна политика государственных ограничений на потребление алкоголя. В частности, было рассмотрено ограничение продаж в ночное время. Авторы разделили регионы на несколько групп, соответствующих схожими параметрами допуска к алкоголю по времени, а затем оценили множественные линейные регрессии по этим данным.

Однако такой подход имеет ряд недостатков. Во-первых, только ограничение продаж алкогольной продукции в ночное время суток не позволяет в полной мере оценить государственные ограничения на продажу алкоголя, то есть в исследовательский вопрос необходимо включить дополнительные ограничения, которые также могут послужить элементами ограничения спроса на спиртосодержащую продукцию. Во-вторых, с добавлением дополнительных ограничений от государства становится менее очевидна задача разбиения на группы: по какому критерию и каким регрессорам это необходимо делать.

Для подобных целей может послужить дерево регрессий и классификации. Так, к примеру, при принятии решения приобрести спиртсодержащий напиток или нет, индивид руководствуется многими факторами, среди которых будут государственные ограничения, эффективность которых необходимо оценить.

В статье, исследовательский вопрос которой направлен на анализ взаимосвязи между правами собственности и инвестиционными стимулами решений (Timothy, 2009), автор строит дерево регрессий, которое помогает воспроизвести какие факторы и регрессоры наиболее значимы при принятии решения индивидом сохранить у себя имущество или совершить инвестиционную сделку, тем самым, возможно, обеспечив себя как прибылью (убытком), так и дополнительными рисками.

Более того, в работе, сосредоточенной на анализе экологических данных (De'Ath & Fabricius, 2000), автор описывает возможности, которые могут быть получены от деревьев решений и классификаций:

1) Гибкость для обработки широкого спектра типов переменных. Деревья могут работать как с числовыми, так и с категориальными показателями.

2) Инвариантность к монотонным преобразованиям объясняющих переменных.

3) Простота и надёжность в конструировании.

4) Простота в интерпретации

5) Способность обрабатывать недостающие значения как в объясняющих переменных, так и в объясняемой.

Таким образом, можно утверждать, что деревья регрессий и классификаций будут незаменим инструментом в вопросе реконструирования спроса на алкоголь и оценке эффективности вводимых государством ограничений на продажу алкогольной продукции.

Представляется возможным рассмотреть виды деревьев решений и классификации (Полосухин, 2011):

1) Classification and regression trees (CART). На первом шаге строятся гиперплоскости, которые разделяют пространство на два. Для каждого из подобного разбиения считается количество наблюдений в каждом из подпространств различных классов для дальнейшего разделения. В результате выбирается такое разбиение, которое максимально выделило в одном из подпространств наблюдения определённого класса. Следующий шаг заключается в том, чтобы определить наихудший с точки зрения соотношения классов и продолжаем разбиение. Процесс продлится до тех пор, пока не общая ошибка не будет существенно улучшаться. Среди плюсов данного подхода построения дерева можно отнести быстрое построение модели и лёгкую интерпретируемость, невысокую нагрузку на вычислительную мощность.

2) Random Forest. Суть случайного леса заключается в том, что на каждом шаге алгоритм отбирает случайные переменные, а затем строит дерево решений. Подобный метод является достаточно затратным с точки зрения вычислительных мощностей и сложно интерпретируется, так как операция выбора случайных переменных может длиться тысячи раз, что создаёт существенное по объёму дерево.

3) Stochastic Gradient Boosting. Стохастическое градиентное добавление. Смысл данного метода заключается в том, что алгоритм строит множество деревьев решений со слабым качеством. На следующем шаге считается разница между тем, что предсказывало дерево, умноженное на коэффициент слабости каждого дерева. По данной разности строится следующая итерация. Однако к недостаткам метода относятся относительно слабая устойчивость к ошибочным данным, что может быть критично в данном исследовании, так как в данных содержатся некоторые несоответствия. К примеру, если человек употреблял водку, то в его строчке в переменной водка устанавливается 1, но существуют наблюдения, в которых переменная Употреблял ли алкоголь в течение последних 30 дней может значиться 0, то есть индивид совершенно не пил алкоголь. Более того, как и в случае со случайным лесом, модель дерева получается достаточно объёмной и сложно интерпретируемой.

Таким образом, наиболее подходящим алгоритмом для построения деревьев является алгоритм CART.

В следующей статье (Andrienko & Nemtsov, 2005) рассматривается спрос на конкретного индивида. Авторы делят алкоголь на пиво, вино и водку, а затем строят tobit-модель со случайными эффектами. В первую очередь стоит отметить, что авторы показывают необходимость включения в модель лагов , , поскольку алкоголь вызывает привыкание. Однако авторы утверждают, что модель была взята из-за её способности работать с цензурированными данными.

Проблема цензурированных данных актуальна для имеющейся выборки, поскольку присутствует ряд переменных с достаточно большим количеством нулевых значений. А следовательно, применение модели также допустимо в данном исследовании. Однако в результирующей выборке данного исследования присутствуют эндогенные цены.

Отличная от нуля корреляция между регрессорами и ошибками происходит из-за того, что цена на алкоголь формируется вне модели, в рамках данных RLMS не представляется возможным. Следовательно, в работе предстоит подобрать инструменты к ценам и использовать модель с инструментальными переменными.

Так в исследовании, которое направлено на то, чтобы эмпирически оценить влияние социальных сетей на выбор индивида употреблять алкоголь или нет (Ali & Dwyer, 2010), была использована модель с использованием инструментальных переменных.

Смысл метода инструментальных переменных (метод двухшагового МНК) заключается в том, что на первой итерации строится регрессия каждого регрессора, ковариация которого с ошибками не равна нулю. На следующем шаге полученные оценки заменяют регрессоры в исходной модели.

Существует модель, которая может объединить как цензурированность переменных, так и эндогенность (Chernozhukov, Fernбndez-Val, & Kowalski, 2015) - квантильная регрессия с цензурированием и инструментальными переменными. Формула регрессии имеет вид:

, (1)

(2)

. (3)

В данных уравнениях переменная Y выходит из цензурирования переменной (непрерывная латентная переменная) снизу на уровне, который определяют переменные С. В то же время D - регрессор, W - вектор ковариаций, а V - является инструментом для D, скрытый регрессор. Z - вектор инструментальных переменных. Иными словами, модель сначала обсчитывает инструментальные переменные, затем строит квантильную регрессию от полученных инструментов с возможной эндогенностью D, а затем производит цензурирование по переменной C.

Среди исследований, не связанных с алкоголем, невозможно не отметить работу о реконструировании функции спроса на билеты в театр (Ozhegova & Ozhegov, 2017). Стоит отметить, что одним из инструментов для решения подобной задачи была цензурированная медианная регрессия.

Однако стоит отметить, что квантильная регрессия с цензурированием и инструментальными переменными не может быть применена для панельных данных, следовательно, её использование в данном исследованием ставится под сомнение.

Таким образом, оценить эффективность алкогольной политики государства можно 3-мя способами:

1) Tobit-модель со случайными эффектами. Данная модель используется для цензурированных данных. Предполагается, что результирующая выборка содержит регрессоры, распределение которых резко возрастает с правого или левого края. В итоге применения данной модели недооценённых параметров не будет.

2) Модель с инструментальными переменными. За счёт применения данной модели оценки будут состоятельными.

3) Дерево решений. Данная модель поэтапно разбивает результирующую выборку на подмножества по определённому признаку. На каждом из этапов происходит последовательное разбиение по каждому признаку, а затем выбирает наилучшее измерение.

Проанализировав имеющиеся подходы к решению данного вопроса, было отмечено, что подавляющее большинство исследователей, задействованных в данной области, стремились реконструировать сам спрос и проследить, как изменяется потребление алкоголя с течением времени. Очевидно, что при изменении параметров спроса, должны подстраиваться и государственные ограничения для оптимального соотношения налоговых поступлений и национального здоровья. Однако в данной работе внимание было сконцентрировано на том, чтобы попытаться оценить непосредственное влияние государственных ограничений на потребление алкоголя. Более того, невозможно не отметить, что для российского рынка алкогольной продукции подобных исследований мало, в то же время страна находится на первых местах в рейтингах по потреблению алкоголя, что порождает дополнительный интерес к исследуемой области.

Таким образом, проанализировав особенности этой индустрии, можно сделать вывод о том, что выявление оптимальных ограничений на алкогольную продукцию не является тривиальной задачей. Рынок многогранен, применять к нему стандартные подходы исследования зависимости спроса от акцизов не представляется возможным.

2. Данные

Данные были взяты из RLMS. Они содержат множество характеристик человека как потребителя. Так как необходимо регрессировать спрос, построенный вокруг предпочтений потребителя, необходимо включить в рассмотрение некоторые характеристики индивида, которые имеют непосредственное влияние на спрос. Так выборка содержит следующие параметры: возраст, пол, образование, семейное положение, национальность, характеристики его рабочего пространства, удовлетворённость жизнью, какой вид алкоголя предпочитался на протяжении обозреваемого периода и пр. Значит, представляется возможным описать его поведение при покупке алкоголя в последующих периодах. Более того, временной ряд с 1994 по 2016 гг. позволят проследить, как менялись предпочтения потребителей с вводом новых ограничений государства.

Также необходимо описать переменные, которые отвечают за государственные ограничения:

1) Акцизы. Каждому году соответствует своя ставка акцизов (см. Рис. 3).

2) Запрет на рекламу по телевидению. Реклама тяжёлых алкогольных напитков была ограничена с 18 июля 1995 г., а слабоалкогольных напитков, крепостью менее 15% - 11 ноября 1999 г. Из-за последующих ограничений выборки, данные периоды не входят в результирующую выборку. Однако пиво до 14 июля 2011 г. не классифицировалось как алкогольный напиток и могло быть прорекламировано. Однако после 2014 г. данный запрет был временно отменён. Соответственно, в выборке 1 ставилась только в том случае, если индивид потреблял пиво в указанные периоды. Во всех остальных случаях ставился 0.

3) Запрет на продажу алкоголя в ночное время суток. Время запрета ночной продажи алкоголя с 2012 г. регламентировано государством - с 23.00 по 8.00. Однако каждый субъект Российской Федерации имеет право изменять данное время в сторону увеличения количества часов запрета продаж спиртосодержащей продукции. Так была найдена информация по всем регионам: 1 соответствует стандартному времени ограничения продаж в ночное время суток, 2 - 1 дополнительный час к общему времени ограничений, 3 - 2 дополнительных часа и тд. 0 ставился в годах, когда ограничения отсутствовали. Более того, невозможно не отметить, что запрет на продажу пива вступил только к 2013 г., так как до этого оно не входило в класс алкогольных напитков. Соответственно, данная особенность также была учтена.

4) Запрет на продажу алкоголя по праздникам. Как и в случае с запретом на продажи алкоголя в ночное время суток, данное ограничение имеет соответствующий государственный регламент, по каким именно праздникам запрещается продавать спиртосодержащую продукцию. Среди обязательных праздников значатся: дни окончания и начала учебного года, даты выпускных вечеров, последние звонки (1 сентября, 23 июня), День защиты детей (1 июня), Праздник молодёжи (27 июня), День трезвости (11 сентября). Однако существуют ряд субъектов Российской Федерации, которые увеличили данный регламент и включили в него дополнительный праздники. Так 1 ставилась, если регион придерживается стандартного государственного регламента. 2 - если регион включает 1 дополнительный праздник. 3 - если регион включает 2 дополнительных праздника и тд. 0 ставился в годах, в которых ограничения отсутствовали.

5) Стоимость алкогольного продукта была сформирована с помощью Росстата. Были взяты средние цены по каждому виду алкоголя в зависимости от региона, так как между регионами стоимость могла варьироваться.

2.1 Борьба с пропущенными значениями

В рамках предварительного анализа данных было обнаружено, что присутствуют большое количество пропущенных значений (см. Рис. 7), которые необходимо заполнить, поскольку при удалении строк с пустыми значениями остаётся только 2002 год.

Рис. 7. Гистограмма пропущенных значений

Подобный подход не является допустимым, поскольку не позволяет оценить изменение потребления алкоголя во времени с вводом новых ограничений.

Сначала была предпринята попытка восстановить часть данных вручную:

1) Помимо основных переменных по потреблению алкоголя, были загружены данные с вопросом о том, покупал ли человек алкоголь в течение последних 30 дней. Далее значения конкретного вида алкоголя были заполнены при их отсутствии единичными значениями в случае, когда человек потреблял соответствующий алкоголь. Если в графах покупки алкоголя значились нули, то графу потребления алкоголя также присваивалось нулевое значение. Подобный подход является допустимым, во-первых, потому что количество человек, купивших, но не употребивших алкоголь в течении 30 дней, составило 82. Подобный результат можно посчитать необходимой погрешностью. Во-вторых, с точки зрения реконструкции спроса, нет существенной разницы между покупкой алкоголя и его употреблением, так как он приобретался однозначно для употребления.

2) В случае, когда была не заполнена переменная Употребляли ли вы алкоголь в течение последних 30 дней, а у какого-либо из видов алкоголя присутствовало значение о том, что алкоголь употреблялся, в значение переменной ставилась единица. В случае, когда у всей алкогольной продукции присутствовали нулевые значения, в переменную ставился 0.

3) Аналогичные преобразования, как в пунктах 1 и 2 было выполнено над переменной Смотрите ли вы телевизор и Занимались ли вы спортом в течение последних 30 дней. Однако из данного ряда были исключены переменные, касающиеся прогулок и ходьбы, катания на велосипеде, поскольку данные показатели отражают скорее активность, чем спортивность.

Однако данный подход не принёс ожидаемых результатов. Более того, можно отметить, что реализованный метод практически не имел смысла, поскольку средний прирост по выборке составил 1,86% (см. Приложение 2). Гистограмма показывает, что изменения произошли, однако они были достаточно малы (см. Рис. 8).

Рис. 8. Гистограмма пропущенных значений после выполнения преобразований

Необходимо применить более действенным метод восстановления пропущенных значений. Остальные пропущенные значения были восстановлены с помощью Multivariate Imputations by Chained Regressions (MICE).

Данные по ценам алкогольных напитков по регионам были взяты с официального сайта статистики России. Однако данный подход имеет ряд недостатков: отдельно рассчитываются стоимость разных категорий конкретного напитка. К примеру, считаются отдельно пиво зарубежных и российских торговых марок. Поскольку в RLMS не указывается, какой именно страны производства покупалось пиво, было взято среднее между этими двумя показателями. Более того, невозможно посчитать статистику по городам-столицам субъектов РФ, которые присутствуют в данных RLMS, поскольку не было найдено информации о ценах на алкоголь в нужный период. В базе Росстата они появляются лишь к 2013 году, когда большинство ограничений государства уже провелось. Однако необходимо отметить, что областной центр и регионы могут значительно отличаться. Примером данной особенности может послужить Москва и Московская область (Эскерханов & Шамилев, 2014).

Более того, из-за того, что неизвестен месяц компиляции базы RLMS, были взяты средние цены за год вместо ценового лага на 1 месяц, однако при рассмотрении цен отмечалось, что у них может быть существенная вариативность в течение года.

Также стоит отметить, что базы данных Росстата содержат цены только с 2003 года, что не позволяет использовать полный объём выборки. Она была сокращена с 1994 по 2002 годы. Невозможно восстанавливать цены с помощью MICE, так как в его основе лежат цепи Маркова. Фактически, они представляют собой граф, на вершинах которого варианты перехода. Алгоритм считает вероятность перехода к определённому событию и выбирает наилучшую, однако он не берёт в расчёт предыдущие значения, в данном случае лаги цены. Однако у цен могут быть лаги, которые влияют на формирование текущей стоимости. Соответственно, MICE в данном случае неприменим, необходимо ограничить выборку.

Необходимо также отметить, что из-за крайне низкого содержания некоторых переменных алгоритм MICE не мог выполнить восстановление данных близко к оригиналу. Так появились переменные, от которых было необходимо избавиться. В частности, была удалена переменная Количество детей. В первоначальной выборке не содержалось никакой информации об их отсутствии, то есть как минимум один ребёнок в семье был. Проанализировав возраст индивидов, чьи наблюдения оказались в базе, стало очевидно, что какой-то процент от наблюдений с нулевым количеством детей должен был быть. По аналогичной причине были удалены переменные Количество рабочих часов.

...

Подобные документы

  • Модели распределения доходов. Количественный подход к анализу полезности и спроса. Кривые безразличия, решение задачи об оптимальном выборе потребителя. Функции спроса и коэффициент эластичности. Предельная полезность и предельная норма замещения.

    презентация [470,8 K], добавлен 28.04.2013

  • Модели распределения доходов. Количественный подход к анализу полезности и спроса. Отношение предпочтения и функция полезности. Кривые безразличия, решение задачи оптимального выбора потребителя. Функции спроса, изменение цен и коэффициент эластичности.

    курсовая работа [412,7 K], добавлен 11.02.2011

  • Теоретический анализ межрегиональных межотраслевых моделей. Сущность модели экономического взаимодействия регионов. Двухрегиональная оптимизация межрегиональной межотраслевой модели регионов А и Б. Моделирование экономического взаимодействия регионов.

    курсовая работа [649,0 K], добавлен 04.05.2011

  • Построение эконометрической модели спроса в виде уравнений парной и множественной регрессии. Отбор факторов для построения функции потребления. Расчет коэффициентов корреляции и детерминации, проверка правильности выбранных факторов и формы связи.

    контрольная работа [523,7 K], добавлен 18.08.2010

  • Исследование акций компании "Apple" в торговых днях. Ознакомление с особенностями построения анаморфозы для логистического распределения. Рассмотрение уравнения модели Гомперца. Характеристика условий получения сдвиговой функции от данных без тренда.

    курсовая работа [856,8 K], добавлен 13.10.2017

  • Рассмотрение запасов однотипной продукции, которая находится у поставщиков. Изучение потребности в товаре потребителей. Ознакомление со стоимостью доставки (тарифами маршрутов). Вычисление незадействованных маршрутов и общей стоимости доставки.

    практическая работа [879,9 K], добавлен 29.04.2014

  • Технико-экономические показатели производства продукции и потребления материальных ресурсов. Производительность и годовые фонды реакторов. Технологические способы изготовления эмалей. Составление экономико-математической модели задачи, анализ результатов.

    контрольная работа [32,6 K], добавлен 06.01.2011

  • Значение изучения покупательского спроса на современном этапе развития рынка. Исследование модели развития спроса для предприятия. Определение направления и скорости развития спроса, причины его динамики. Запуск нового цикла в продвижении товара.

    контрольная работа [238,4 K], добавлен 02.03.2011

  • Условно–гауссовские модели финансовых индексов. Эволюция стоимости рискового актива. Модели GARCH, EGARCH, TGARCH, HARCH. Оценка стохастической волатильности. Условно-устойчивые и безгранично делимые распределения. Нелинейное хаотическое поведение цен.

    контрольная работа [517,9 K], добавлен 24.08.2015

  • Проектирование регрессионной модели по панельным данным. Скрытые переменные и индивидуальные эффекты. Расчет коэффициентов однонаправленной модели с фиксированными эффектами по панельным данным в MS Excel. Выбор переменных для построения данной регрессии.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 26.08.2013

  • Модели зависимости спроса от дохода (кривые Энгеля). Эластичность спроса по доходу. Модели производственных затрат и прибыли предприятия, точка безубыточности. Оптимизационные задачи с линейной зависимостью между переменными. Модель мультипликатора.

    презентация [592,2 K], добавлен 07.08.2013

  • Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии в заданной модели. Оценка качества модели по анализу ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности спроса в зависимости от цены. Уравнение авторегрессии.

    контрольная работа [156,8 K], добавлен 28.02.2011

  • Разработка математической модели оптимизации потребления в односекторной модели экономического роста. Выявление факторов, влияющих на экономический рост. Разработка механизмов обеспечения стабилизации при возникновении кризисных ситуаций в экономике.

    дипломная работа [2,4 M], добавлен 27.03.2015

  • Изучение потребления на базе выборки бюджетов домашних хозяйств. Динамика потребления населения и потребительских цен. Анализ уровня и структуры потребления населением товаров и услуг. Особенности влияния доходов населения на потребительские расходы.

    курсовая работа [160,0 K], добавлен 08.03.2011

  • Связь между случайными переменными и оценка её тесноты как основная задача корреляционного анализа. Регрессионный анализ, расчет параметров уравнения линейной парной регрессии. Оценка статистической надежности результатов регрессионного моделирования.

    контрольная работа [50,4 K], добавлен 07.06.2011

  • Анализ распределений для выявления закономерности изменения частот в зависимости от значений варьирующего признака и анализ различных характеристик изучаемого распределения. Характеристика центральной тенденции распределения и оценка вариации признака.

    лабораторная работа [606,7 K], добавлен 13.05.2010

  • Знакомство с основными видами кривых безразличия и функций предложения. Общая характеристика производственной функции Кобба-Дугласа. Рассмотрение особенностей моделирования покупательского спроса и поведения производителя. Рассмотрение модели Стоуна.

    презентация [1,3 M], добавлен 31.10.2016

  • Ознакомление с основами модели простой регрессии. Рассмотрение основных элементов эконометрической модели. Характеристика оценок коэффициентов уравнения регрессии. Построение доверительных интервалов. Автокорреляция и гетероскедастичность остатков.

    лекция [347,3 K], добавлен 23.12.2014

  • Прогноз курса доллара согласно линейной модели, показательной, модифицированной экспоненты, кривой Гомперца и логистической кривой. План объема продажи и структура товарооборота. Метод потенциалов для определения оптимального плана поставок продукции.

    контрольная работа [136,0 K], добавлен 04.04.2012

  • Анализ данных о среднедушевых денежных доходах и расходах населения регионов РФ. Определение параметров линейной регрессионной модели. Построение линии регрессии на диаграмме рассеивания. Определение остатков. Значимость оценки коэффициента регрессии.

    контрольная работа [181,7 K], добавлен 10.03.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.