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.
Более того, переменная возраст была также удалена, поскольку у несовершеннолетних детей в графе потребления присутствовали метки, говорящие о том, что индивид пьёт самогон, водку и пр. Поскольку подобная ситуация невозможна, от переменной, определяющей возраст также было решено избавиться.
Также была удалена переменная, отвечающая за потребление браги. Из всех 198884 наблюдений присутствует только 530 (0,27%) с ненулевым значением. Тогда её дальнейшее использование не имеет смысла, поскольку вариативность данного регрессора практически отсутствует. Аналогичные действия были произведены для 2-х категорий переменной Занятость: В оплачиваемом отпуске, В неоплачиваемом отпуске со значениями 518 (0,26%) и 128 (0,09%) соответственно. Более того, было отмечено, что из всех опрашиваемых 198529% (99,82%) смотрят телевизор. В таком случае в выборке содержатся только 355 (0,18%) из тех, кто его не смотрит. Оценить эффект просмотра ТВ, а значит и усвоение рекламы в данном случае не представляется возможным.
Таблица 4 Содержание низко вариативных переменных
|
Потребление браги |
Занятость (в оплачиваемом отпуске) |
Занятость (в неоплачиваемом отпуске) |
Смотрит ли индивид ТВ |
||
|
Количественное содержание |
530 |
518 |
182 |
198529 |
|
|
% содержание |
0,27% |
0,26% |
0,09% |
99,82% |
2.2 Описательные статистики
В первую очередь необходимо рассмотреть, как изменялось потребление алкоголя с течением времени (см. Приложение 3). Можно отметить, что наблюдаются некоторые тренды в потреблении. Переход потребителей с 2005 по 2008 годы с потребления 1 раз в месяц к потреблению 1 раз в неделю. Менее заметен переход к частоте употребления 2-3 раза в неделю. Однако после 2008 года тренд меняется и число тех, кто потребляет 1 раз в месяц растёт. Возможно, что причиной тому стал кризис (Kingdom & Kingdom, 2015). Соответственно, для отражения кризисного периода необходимо включить в модель ВВП. Периоды, когда ВВП будет сокращаться, представляется возможным охарактеризовать как кризисные периоды.
Рассмотрим существующие взаимосвязи между потреблением алкоголя и характеристиками потребителя (см. Приложение 4).
Корреляция между частотой потребления алкоголя и полом равна 0,34*** Здесь и далее: *** - статистическая значимость на уровнем значимости 1%, ** - статистическая значимость на уровнем значимости 5%, * - статистическая значимость на уровне значимости 10%.. Что говорит о существующей сравнительно небольшой зависимости. Однако можно увидеть, насколько диаметрально противоположны решения мужчин и женщин при анализе частоты употребления алкоголя (см. Приложение 5). Заметено увеличение доли мужчин при увеличении частотности. Напротив, доля женщин увеличивается к более редкому потреблению спиртосодержащей продукции.
Также стоит отметить, что среди всех людей, которые предпочли не пить, оказалось 65.71% женщин (см. Табл. 5). В то же время из тех, кто решили употребить алкоголь, значения оказались приблизительно равными.
Таблица 5 Распределение потребления алкоголя по полу
|
male |
female |
all |
% male |
% female |
||
|
not drink |
37590 |
72019 |
109609 |
34.29% |
65.71% |
|
|
drink |
82452 |
81484 |
163936 |
50.30% |
49.70% |
|
|
all |
120042 |
153503 |
273545 |
43.88% |
56.12% |
Корреляция между просмотром телевизионной рекламы и потреблением алкоголя равна 0.38***. Это означает то, что реклама имеет положительное влияние на потребления алкоголя.
Для того, чтобы в полной мере отобразить зависимость между рекламой спиртосодержащей продукцией на телевидении, необходимо отметить, что ограничение на рекламу среднего и тяжёлого алкоголя было введено в 1995 году, в 1999 году было введено ограничение на рекламу слабоалкогольных напитков. Однако только к 2004 году было утверждено положение, в котором реклама пива по телевидению также должна быть ограничена. В 2011 году пиво было приравнено к алкогольной продукции и его рекламу запретили. Однако в 2014 году была введена временная поправка, позволяющая рекламировать пиво во время спортивных мероприятий.
В первую очередь необходимо оценить долю потребления пива в общем потреблении. Так была составлена таблица, в которой отображается потребление пива при условии, что индивид употреблял какой-либо алкоголь в течении последних 30 дней (см. Табл. 6).
Таблица 6 Частота употребления алкоголя
|
Beer |
Frequency |
Percent |
|
|
Not Drink |
49359 |
30.11% |
|
|
Drink |
114577 |
69.89% |
|
|
All |
163936 |
Было получено, что их всех 163936 человек, которые пили алкоголь, 69.89% предпочитали пиво. На следующем этапе необходимо отсеять тех, кто не смотрит телепередачи и не смотрит рекламу. Однако таких наблюдений не обнаружилось.
Таким образом, было отмечено, что присутствует только одна точка вмешательства государства в рекламную политику: после приравнивая пива к алкогольной продукции и полного запрета рекламы, наблюдается существенное снижение потребления данного слабоалкогольного напитка после 2006 и 2011 гг. (см. Табл. 7). Стоит также отметить, что в 2014 году, после временного разрешения на рекламу пива, темп падения потребления сократился.
Таблица 7 Потребление пива по годам
|
Год |
Количество употреблявших пиво |
% употреблявших пиво |
Всего |
|
|
2003 |
6681 |
61% |
11032 |
|
|
2004 |
6396 |
58% |
10954 |
|
|
2005 |
5985 |
57% |
10511 |
|
|
2006 |
8081 |
64% |
12695 |
|
|
2007 |
7997 |
65% |
12375 |
|
|
2008 |
7453 |
63% |
11893 |
|
|
2009 |
7208 |
61% |
11758 |
|
|
2010 |
11056 |
61% |
18063 |
|
|
2011 |
11133 |
60% |
18429 |
|
|
2012 |
9540 |
51% |
18867 |
|
|
2013 |
9045 |
50% |
18020 |
|
|
2014 |
6845 |
46% |
14824 |
|
|
2015 |
6374 |
43% |
14660 |
|
|
2016 |
6253 |
42% |
14803 |
|
|
Всего |
110047 |
55% |
198884 |
Также необходимо рассмотреть зависимость между действиями государства и потреблением шампанского и креплёного вина (см. Приложение 6). Исходя из таблицы корреляции (см. Табл. 8), было получено, что потребление данных видов продукции находится в положительной взаимосвязи между мерами, которое государство вводит с целью контроля алкогольного потребления.
Таблица 8 Коэффициенты корреляции между акцизами, запретом на продажу алкоголя ночью и по праздникам
|
cor(x, y) |
Excises |
Night ban |
Holidays ban |
|
|
Сhampagne consumption |
0.50*** |
0.56*** |
0.47*** |
|
|
Fortified wine consumption |
0.50*** |
0.63*** |
0.48*** |
Можно увидеть, что с увеличением акцизов растёт и количество тех, кто принял решение употребить вино или шампанское. Можно сделать промежуточный вывод о том, что увеличение стоимости не влияет на потребление данного вида продукции.
Графический анализ в данном случае противоречит коэффициентам ранговой корреляции (см. Приложение 7). Так запрет на продажи алкоголя ночью привёл к тому, что тренд был существенно снижен. С другой стороны, потребление вина и шампанского в 2012 году достигло пределов, после которых наращивать потребление весьма проблематично.
Однако ввод закона о запрете продажи по праздничным дням изменил тренд. Тогда можно предположить, что подобные напитки чаще всего используются на праздниках и прочих подобных мероприятиях.
Рассмотрим поведение потребителей шампанского и вина в рамках регрессора Что бы вы сделали, если бы цена на алкоголь возросла на 30% (см. Приложение 8). Был заметен снижающийся тренд с 2011 по 2013 годы у ответа Потреблял(-а) бы без изменений. Возможно, что продолжающийся рост потребления мог быть вызван, ценовой политикой некоторых компаний. В то же время невозможно не отметить и тот факт, что наблюдается переход от всех категорий к ответу Потреблял(-а) бы без изменений (см. Приложение 9).
В заключение проделанной в данном разделе работы необходимо отметить, что наибольшим влиянием с точки зрения ограничения спроса является запрет на рекламу. На графиках изменения потребления в ответ на запрет или поддержание рекламы наиболее явно прослеживаются. Наименьшее влияние на потребление спиртосодержащих напитков оказывают акцизы. Как и предполагалось, эластичность по цене на алкоголь достаточно мала, следовательно, потребитель не реагирует должным образом на включение в стоимость дополнительных акцизов. Однако для того, чтобы оценить запрет на продажу спиртосодержащей продукции по праздникам, необходимо рассмотреть модели, так как графический анализ не приводит к однозначному результату.
Среди прочих выводов необходимо также отметить сильную дифференцированность в частоте потреблении алкоголя среди мужчин и женщин.
3. Модели
3.1 Деревья регрессий
Выполним построение дерева регрессии для общего потребления алкоголя (см. Приложение 10).
При принятии решения употребить алкоголь или нет, индивид исходит из решения будет ли он пить водку. Если он имеет другие предпочтения, то он наталкивается на ограничение по рекламе алкогольной продукции. Так, при её отсутствии, индивид употребляет шампанское, слабый алкогольный напиток. При ином варианте он употребляет другие напитки. Однако если человек не имеет предпочтений к данному виду продукта, то он выбирает не употреблять алкоголь.
Таким образом, можно отметить, что запрет рекламы алкогольной продукции как государственное ограничение разбил дальнейшие решения человека, часть из которых сводится к отказу от употребления алкоголя.
Рассмотрим потребление пива (см. Приложение 11). Как и в предыдущем случае, индивид сталкивается с присутствием рекламы, однако для данного случая данное ограничение является ключевым фактором разбиения дерева. Так при отсутствии запрета на рекламу спиртосодержащей продукции, индивид потреблял пиво. При её присутствии он становился перед выбором употребить креплёное вино или нет. Соответственно, если данный вариант индивида не устраивал, он принимал решение не употреблять пиво. Однако если такой вариант ему подходил, то он сталкивался со следующим государственным ограничением - запрет на продажу алкоголя в ночное время суток. Если число дополнительных часов, в течение которых продажа алкоголя запрещена, в регионе, в котором проживает индивид, превосходило 3, то индивид не успевал купить алкогольную продукцию и в результате не употреблял её вовсе. Напротив, если не превосходило, то он становился перед выбором употребить шампанское или нет. спрос алкоголь акциз продажа
В данном случае было определено, что два государственных ограничения на рекламу и на продажу алкоголя ночью повлияли на принятие индивидом решения употребить алкоголь или воздержаться. Причём присутствует те, кто в зависимости от данных ограничений принял решение не употреблять алкоголь.
При анализе потребления водки (см. Приложение 12), было отмечено, что, как и в предыдущих случаях, индивид сталкивается с присутствием рекламы. Несмотря на то, что водку принято классифицировать как тяжёлый алкогольный продукт, который был исключён ограничен в рекламе в 1995 году, реклама других напитков также могла на него влиять. К примеру, если человек видит рекламу спиртосодержащих продуктов, у него может появиться желание употребить наиболее привлекательный с его точки зрения алкогольный напиток. Таким напитком в данном случае выступает водка. Однако модель показала, что при отсутствии рекламы индивид также может употребить шампанское.
Проанализируем дерево потребления коньяка (см. Рис. 9). Было отмечено, что на данный тип алкогольной продукции не влияют ограничения государства. Те, кто предпочитает коньяк, руководствуются вопросом употребить ли данный алкогольный напиток во время еды. Соответственно, если человек принимает пищу, то в этот же период времени, вероятно, он предпочтёт коньяк.
Рис. 9. Дерево потребления коньяка Здесь и далее аlco_vo_vremya_edi - Потребление алкоголя во время еды
Рассмотрим дерево потребление вина (см. Рис. 10). Было определено, что на данный вид алкоголя не влияют никакие события. Вероятнее всего, данную продукции можно отнести к особому типу, который предусматривает независимость его потребления от иных факторов. Тогда представляется возможным предположить, что государственные ограничения также не будут влиять на него, как и на коньяк.
Рис. 10. Дерево потребление вина
Проанализируем дерево потребления креплёного вина (см. Приложение 13). В качестве основного разбиения модель определила переменную запрета продажи алкоголя в ночное время суток. Так, если дополнительное время ограничения в регионе не превышает 1 час, то индивид потребляет данный спиртной напиток. В противном случае, он сталкивается с параметром ВВП, который отражает наличие кризиса. Так при более благоприятном состоянии потребитель также может предпочесть пиво. Если ВВП и экономическая ситуация в стране хуже, он может предпочесть мартини или вермут, которые могут послужить заменителями креплёному вину, так как у них относительно схожее содержания спирта.
Так было определено, что запрет на продажу алкоголя в ночное время суток оказался решающим для индивидов, которые отдают свои предпочтения креплёному вино.
Рассмотрим потребление коктейлей (см. Приложение 14). Среди тех, кто употребляет коктейли в барах или ресторанах, существует разделение на тех, кто смотрит телевизионную рекламу и тех, кто её не смотрит. Соответственно, те, кто её смотрит, потребляют коктейлей больше. Предположительно, индивид, просмотревший рекламу пива, может искать в ресторанах или барах заменители для данного напитка.
Проанализируем дерево потребления мартини или вермута (см. Приложение 15). Было выявлено, что основной разбивающей переменной в данном случае являются предпочтения индивида к креплёному вину, так как мартини, вермут и креплёное вино могут быть заменителями из-за схожего содержания спирта. Однако те, кто предпочёл креплёное вино, сталкиваются с ограничением продажи алкоголя в ночное время суток. Так, если человек находится в регионе, в котором более одного дополнительного часа нельзя продавать алкоголь, существует вероятность, что он откажется от потребления данного напитка.
В дереве потребления самогона (см. Рис. 11) можно увидеть, что данный напиток может больше потребляться в зависимости от наличия проблем в семье.
Рис. 11. Дерево потребления самогона Здесь и далее problems_v_semie - наличие проблем в семье
Однако прогнозируемо на данный вид алкоголя не влияют никакие государственные ограничения, так как самогон производится кустарным методов, а значит, его потребление не может быть никак регламентировано.
На следующем шаге представляется возможным проанализировать дерево потреблений шампанского (см. Приложение 16). Было получено, что основным разделителем модели служит 2012 год. В этом году был введён запрет на продажу алкогольной продукции в ночное время суток. Таким образом, после 2012 года индивид сталкивается с запретом на реализацию алкогольной продукции в ночное время. В противном случае, если человек осуществлял свой выбор до 2012 года, он мог также предпочесть пиво. Однако в таком случае он сталкивался с запретом на рекламу по телевидению, которая также ограничивала число употребляющих напитки.
Касательного потребления другого алкоголя (см. Рис. 12), необходимо отметить, что его потребление полностью формируется в ресторанах или барах. Тогда, вероятнее всего, они представляют собой различного рода коктейли, которые предлагают в подобных заведениях.
Рис. 12. Дерево потребления прочего алкоголя
В заключение по построенным моделям представляется возможным отметить, что наиболее действенной мерой является ограничение рекламы спиртосодержащей продукции. Было получено множество деревьев, среди которых присутствовал регрессор запрета рекламы: Общее потребление алкоголя, потребление пива, водки, креплёного вина, шампанского. Более того, в случае с потреблением коктейлей, потребитель принимал решение, исходя из просмотра рекламы. Если он её не смотрел, то спиртосодержащая продукция покупалась с меньшей вероятностью.
Также действенным ограничением оказался запрет продаж алкоголя в ночное время суток. По данному регрессору разбивались деревья по потреблению пива, креплёного вина, мартини или вермута, шампанского.
Представляется возможным отметить, что на потребление пива и креплёного вина влияют оба ограничения. Тогда потребление пива и креплёного вина наиболее чувствительны к государственным ограничениям.
В то же время не было обнаружено значительного влияния стоимости спиртосодержащих продуктов на принятие решения индивидом употребить алкоголь или нет. Стоимость водки участвует только в формировании решения о потреблении креплёного вина: если индивиду безразличны мартини или вермут, он опирается на стоимость водки.
Более того, также не было обнаружено влияние запрета продажи спиртосодержащей продукции по праздникам. Тогда можно предположить, что число тех, кто не успевает купить алкоголь до праздников, незначительно.
Среди прочих выводов, было определено, что разделения алкоголя на лёгкий, средний и тяжёлых, недостаточно. Необходимо анализировать каждый вид алкогольной продукции, поскольку были выявлены существенные отличия при принятии решении индивидом об употреблении алкоголя. К примеру, деревья потребления коньяка и водки имеют разные узлы, как и деревья мартини или вермута, вина и креплёного вина.
3.2 Tobit-модель со случайными эффектами и модель с инструментальными переменными и случайными эффектами
Для того, чтобы построить tobit-модель со случайными эффектами было необходимо определить цензурированные переменные (Andrienko & Nemtsov, 2005). Такими переменными оказались: Потребление вина, Потребление самогона, Потребление мартини, Потребление коньяка, Потребление коктейлей и Потребление другого вида алкоголя (см. Табл. 9).
Таблица 9 Цензурированные переменные
|
|
Потребление вина |
Потребление марини/вермута |
Потребление самогона |
|
|
Количество |
9264 |
10998 |
10559 |
|
|
% содержание |
4.66% |
5.53% |
5.31% |
|
|
Потребление коньяка |
Потребление коктейлей |
Потребление другого алкоголя |
||
|
Количество |
18751 |
9078 |
4728 |
|
|
% содержание |
9.43% |
4.56% |
2.38% |
Так было получено, что среди индивидов, который потребляли определённый алкогольный напиток, только 4.66% приходится на вино, 5.53% на мартини или вермут, 5,31% на потребление самогона, 9.43% на потребление коньяка, 4.56% на потребление коктейлей и 2.38% на потребление другого вида алкоголя.
Более того, для того, чтобы построить модель с инструментальными переменными, необходимо определить инструменты, то есть переменные, которые могут объяснить изменение цен на алкоголь.
1) Акцизы. Так как акцизы непосредственно участвуют в формировании стоимости на алкогольную продукцию, то их использование в качестве инструмента необходимо.
2) ВВП. Данная переменная носит косвенное отражение кризиса. Соответственно, при снижении ВВП и, соответственно, ухудшения экономической конъюнктуры в стране, производители должны алкогольных напитков должны как-либо реагировать на данные процессы. Было доказано, что в кризисные периоды может увеличиваться потребление алкоголя (Ruhm, 1995), тогда возможно, что производители, утверждая повышенный спрос, могут повысить цены.
3) Инфляция. Общий уровень инфляции в стране отражает повышение стоимости на товары и услуги в стране. Соответственно, цена на алкоголь также зависит от инфляции, поскольку производители должны подстраиваться под общий уровень цен.
4) Заработная плата. Если общий уровень заработной платы в стране растёт, то производители, видя данный тренд, могут увеличивать стоимость алкогольной продукции.
5) Регион. Стоимость алкоголя может также варьироваться в зависимости от того региона, в котором производится реализация данного алкоголя.
Анализируя результаты моделей, в первую очередь необходимо отметить, что статистические значимые коэффициенты при логарифмах стоимости противоречат общему закону спроса, они оказались положительными. Объясняться подобное явление может низкой эластичностью по цене (см. Приложение 8, Приложение 9). Таким образом, можно отметить, что включение в стоимость акцизов не способствует сокращению потребления алкоголя. Также необходимо отметить, что общее потребление алкоголя также имеет существенный коэффициен.
Однако мера ограничения телевизионной рекламы способствует сокращению потребления алкогольной продукции. Так было определено, что наиболее сильная зависимость потребления от рекламы, как и ожидалось, находится при коэффициенте потребления пива, так как реклама пива была ограничена позже. Однако отрицательный коэффициент при потреблении креплёного вина говорит о том, что на данный вид алкогольной продукции реклама повлияла иначе. Соответственно, с запретом рекламы выросло потребление креплёного вина. Подобный эффект может объясняться крайне высоким всплеском потребления данного напитка в годы начала ограничения рекламы (см. Приложение 7).
Запрет на продажу алкогольной продукции ночью имеет неоднозначный характер. Так, к примеру, были зафиксированы отрицательные коэффициенты при общем потреблении, пива, креплёного вина, то есть воздействие государственных ограничений сокращает спрос на данные спиртосодержащие продукты. Однако присутствуют положительные коэффициенты у потребления коньяка, ограничения не влияют на потребления данного вида продукции. Связан подобный эффект может быть с тем, что в выборке присутствуют только те индивиды, которые употребляли алкоголь во время еды, коньяк в том числе (см. Рис. 9). А потребление пищи, как правило, связано с дневной активностью человека. Также необходимо отметить, что коэффициенты данного ограничения у потребления вина оказались статистически незначимы, кроме региона, в котором присутствует 7 дополнительных часов запрета продажи алкоголя в ночное время суток.
Проанализировав полученные результаты по ограничению реализации алкогольной продукции в праздничные дни, было обнаружено, что присутствует статистически значимые отрицательные коэффициенты. Однако их влияние значительно меньше, чем влияние запрета на реализацию алкоголя в ночное время суток. Среди исключений в данном случае можно отметить: положительный статистически значимый коэффициент у потребления креплёного вина мог возникнуть из-за всплеска потребления данного напитка (см. Приложение 7). Более того, невозможно не отметить, что у потребления водки и коньяка присутствуют положительный коэффициенты при 6 дополнительных праздниках и 4 дополнительных праздника соответственно, а остальные коэффициенты статистически не значимы. Таким образом, было выявлено, что данное ограничение практически не влияет потребление тяжёлого алкоголя.
Среди прочих результатов представляется возможным отметить, что присутствует положительная взаимосвязь между проблемами в семье и потреблением креплёного вина, водки, а также общего потребления. Однако проблемы на работе имеют отрицательный коэффициент с потреблением водки и вина. Возможно, что у человека, пытающегося решить проблемы на работе, недостаточно времени для того, чтобы употребить данные напитки. Схожие результаты обнаружены при появлении у человека других проблем.
При анализе взаимосвязи между потреблением алкоголя и занятием спорта были получены неоднозначные результаты: так индивиды, которые имеют непосредственное отношению спорту, могли увеличивать потребление пива, вина и коньяка. Однако при рассмотрении общего потребления было обнаружено, что, как правило, включённые в модель виды спорта приводили к сокращению потребления алкоголя.
Также присутствуют статистические значимые коэффициенты при платёжеспособности, однако их коэффициенты не существенны, что подтверждает гипотезу о низкой эластичности по цене.
Среди статистически значимых коэффициентов по регионам оказались те, в которых отличается чувствительность и направленность знака к потреблению алкоголя. Таким образом, можно сделать вывод о том, что каждый регион обладает уникальной культурой потребления спиртсодержащих напитков.
Также необходимо обратить внимание на тот факт, что в рамках данного исследования было получено крайне мало статистически значимых коэффициентов у следующих переменных: Образование, Семейное положение, Тип населённого пункта, Национальность, Тип занимаемой работы, Оценка здоровья, а также Удовлетворённости от жизни, работы, отношений с семьёй и окружающими. Также практически отсутствуют статистические значимые коэффициенты при лагах частоты употребления алкоголя. Таким образом, гипотеза о том, что спрос индивида чувствителен и зависит от предыдущего потребления не была подтверждена на имеющихся данных.
Заключение
В качестве итога по проделанной работе необходимо отметить, что самым эффективным способом борьбы с потреблением спиртосодержащей продукции является ограничение на рекламу спиртосодержащей продукции. Была отмечена наивысшая чувствительность потребления алкогольной продукции к присутствию рекламы на телевидении. Таким образом, с помощью данного ограничения государству удалось ограничить потребление всех спиртосодержащих продуктов. Несмотря на то, что модели показатели отрицательную взаимосвязь между креплёным вином и данным ограничением, при анализе дерева потребления напитка было выявлено, что потребитель также делает свой выбор, исходя из присутствия на телевидении рекламы алкоголя.
Вторым по значимости ограничением можно считать запрет на продажи алкоголя в ночное время суток. Потребители лишаются возможности покупать алкоголь ночью, что ограничивает их спрос. Однако данная мера не привела к ограничению потребления тяжёлого алкоголя, водки и коньяка, которые имеют свою специфику потребления. так представляется возможным определить, что тяжёлая алкогольная продукция, возможно, реже употребляется ночью, чем днём. При анализе моделей были выявлены существенные статистически значимые коэффициенты, а в деревьях было обнаружено множество узлов с данным регрессором, который разбивал решения потребителей спиртосодержащей продукции. Однако необходимо отметить, что не было обнаружено увеличения чувствительности к алкогольному потреблению по мере того, как увеличивается количество часов, запрещающее покупать алкоголь.
Следующим ограничением выступил запрет на продажи спиртсодержащей продукции в праздничные дни. Было выявлено, что оно эффективно для потребителей пива, креплёного вина и общего потребления алкоголя. Более того, не было обнаружено ни одного дерева, где запрет на продажу алкоголя по праздникам имел бы значимую роль.
Наименее эффективным выступили акцизы. Из-за того, что эластичность потребления алкоголя крайне мала, добавления к стоимости алкоголя практически не влияли на принятие решение употреблять алкоголь или нет. Стоимость алкоголя фигурировала только в одном дереве, а в моделях была обнаружена положительная взаимосвязь с потреблением.
Исходя из существенной значимости рекламы в вопросах потребления спиртосодержащей продукции, представляется возможным предложить дополнительную меру, которая, возможно, могла бы повлиять на потребление алкоголя. Такой мерой может послужить пропаганда и реклама здорового, безалкогольного образа жизни. Исходя из того, что только запрет рекламы смог осуществить ограничение спроса, данный метод, используя ту же рекламную методику, позволит также существенно снизить спрос на алкоголь.
Список литературы
1. Ali, M. M., & Dwyer, D. S. (2010). Social network effects in alcohol consumption among adolescents. Addictive Behaviors, 35(4), 337-342. https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2009.12.002
2. Anderson, P., Chisholm, D., & Fuhr, D. C. (2009). Effectiveness and cost-effectiveness of policies and programmes to reduce the harm caused by alcohol. The Lancet, 373(9682), 2234-2246. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(09)60744-3
3. Andrienko, Y., & Nemtsov, A. (2005). Estimation of individual demand for alcohol. Education, (05).
4. Bobadilla, J. L., & Costello, C. A. (1997). Premature Death in the New Independent States. https://doi.org/10.17226/5530
5. Chernozhukov, V., Fernбndez-Val, I., & Kowalski, A. E. (2015). Quantile regression with censoring and endogeneity. Journal of Econometrics, 186(1), 201-221. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2014.06.017
6. Clements, K. W., & Selvanathan, S. (1991). the Economic Determinants of Alcohol Consumption *, 35(2), 209-231.
7. Cook, P. J., & Moore, M. J. (2002). The economics of alcohol abuse and alcohol-control policies. Health Affairs, 21(2), 120-133. https://doi.org/10.1377/hlthaff.21.2.120
8. Curtin, J. J., Patrick, C. J., Lang, A. R., Cacioppo, J. T., Birbaumer, N., Curtin, J. J., … Birbaumer, N. (2014). Psychological Science. https://doi.org/10.1111/1467-9280.00397
9. Daeppen, J. B., Smith, T. L., Danko, G. P., Gordon, L., Landi, N. A., & Nurnberger, J. (2000). Clinical correlates of cigarette smoking and nicotine dependence in alcohol dependent men and women. Alcohol and Alcoholism, 35(2), 171-175. Retrieved from http://alcalc.oxfordjournals.org/content/alcalc/35/2/171.full.pdf
10. Dбvalos, M. E., Fang, H., & French, M. T. (2012). Easing the pain of an economic downturn: Macroeconomic conditions and excessive alcohol consumption. Health Economics (United Kingdom), 21(11), 1318-1335. https://doi.org/10.1002/hec.1788
11. De'Ath, G., & Fabricius, K. E. (2000). Classification and regression trees: A powerful yet simple technique for ecological data analysis. Ecology, 81(11), 3178-3192. https://doi.org/10.1890/0012-9658(2000)081[3178:CARTAP]2.0.CO;2
12. Eakins, J. M., & Gallagher, L. A. (2003). Dynamic Almost Ideal Demand Systems?: An Empirical Analysis of Alcohol Expenditure in Ireland Dynamic Almost Ideal Demand Systems?: An Empirical Analysis of Alcohol Expenditure in Ireland.
13. Farr, S. J., Tremblay, C. H., & Tremblay, V. J. (2001). The welfare effect of advertising restriction in the U.S. Cigarette industry. Review of Industrial Organization, 18(2), 147-160. https://doi.org/10.1023/A:1007801608741
14. Fogarty, J. (2006). The nature of the demand for alcohol: understanding elasticity. British Food Journal, 108(4), 316-332. https://doi.org/10.1108/00070700610657155
15. Gallet, C. A. (2007). The demand for alcohol: A meta-analysis of elasticities. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 51(2), 121-135. https://doi.org/10.1111/j.1467-8489.2007.00365.x
16. Gray, D. A., & Wilkes, E. T. (2011). Alcohol restrictions in indigenous communities: An effective strategy if indigenous-led. Medical Journal of Australia, 194(10), 508.
17. Hall, M., Charters, S., & Neill, M. O. (2001). Second Special Wine Tourism Edition of the International Journal of Wine Marketing, 13(3), 1-105.
18. Huang, C.-D. (2003). Econometric Models of Alcohol Demand in the United Kingdom HM Treasury 1 Horse Guards Road London SW1A 2HQ, (140). Retrieved from https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/330330/alcohol-demand.pdf
19. Kingdom, U., & Kingdom, U. (2015). How economic crises affect alcohol consumption and alcohol-related health problems?: A realist systematic review, 131(1), 131-146.
20. Knyazev, G. G., Slobodskaya, H. R., Kharchenko, I. I., & Wilson, G. D. (2004). Personality and substance use in Russian youths: The predictive and moderating role of behavioural activation and gender. Personality and Individual Differences, 37(4), 827-843. https://doi.org/10.1016/j.paid.2003.10.010
21. Kolosnitsyna, M., Sitdikov, M., & Khorkina, N. (2014). Availability restrictions and alcohol consumption: A case of restricted hours of alcohol sales in Russian regions. International Journal of Alcohol and Drug Research, 3(3), 193-201. https://doi.org/10.7895/ijadr.v3i3.154
22. Lahaut, V. M. H. C. J., Jansen, H. a M., van de Mheen, D., & Garretsen, H. F. L. (2002). Non-response bias in a sample survey on alcohol consumption. Alcohol and Alcoholism (Oxford, Oxfordshire), 37(3), 256-260. https://doi.org/10.1093/alcalc/37.3.256
23. Lisha, N., & Sussman, S. (2010). Relationship of high school and college sports participation with alcohol, tobacco, and illicit drug use: A review. Addictive Behaviors, 35(5), 399-407. https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2009.12.032.Relationship
24. MacKillop, J., & Murphy, J. G. (2007). A behavioral economic measure of demand for alcohol predicts brief intervention outcomes. Drug and Alcohol Dependence, 89(2-3), 227-233. https://doi.org/10.1016/j.drugalcdep.2007.01.002
25. Margolis, S. A., Ypinazar, V. A., Muller, R., & Clough, A. (2011). Increasing alcohol restrictions and rates of serious injury in four remote Australian indigenous communities. Medical Journal of Australia, 194(10), 503-506.
26. Mccaffrey, D. F., Ridgeway, G., & Morral, A. R. (n.d.). Propensity Score Estimation with Boosted Regression for Evaluating Causal Effects in Observational Studies Daniel F. McCaffrey, Greg Ridgeway, and Andrew R. Morral RAND.
27. Moreira, L. B., Fuchs, F. D., Moraes, R. S., Bredemeier, M., Cardozo, S., Fuchs, S. C., & G., V. C. (2015). AlcoholicbeverageconsumptionansassociatedfactorsinPA.pdf.
28. Murphy, J. G., McDevitt-Murphy, M. E., & Barnett, N. P. (2005). Drink and be merry? Gender, life satisfaction, and alcohol consumption among college students. Psychology of Addictive Behaviors, 19(2), 184-191. https://doi.org/10.1037/0893-164X.19.2.184
29. Nelson, J. P. (2004). Advertising Bans in the United States by Advertising Bans in the United States.
30. Ozhegova, A., & Ozhegov, E. M. (2017). Heterogeneity in demand for performances and seats in the theatre. Journal of Revenue and Pricing Management, (February), 1-15. https://doi.org/10.1057/s41272-017-0108-y
31. Park, S. M., Lim, M. K., Shin, S. A., & Yun, Y. H. (2006). J OURNAL OF C LINICAL O NCOLOGY Impact of Prediagnosis Smoking , Alcohol , Obesity , and Insulin Resistance on Survival in Male Cancer Patients?: National Health Insurance Corporation Study, 24(31). https://doi.org/10.1200/JCO.2006.07.0243
32. Room, R., Babor, T., & Rehm, J. (2005). Review Alcohol and public health. The Lancet, 365, 519-530. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(05)17870-2
33. Ruhm, C. J. (1995). Economic conditions and alcohol problems. Journal of Health Economics, 14, 583-603.
34. Sжlan, H., Mшller, L., & Kшster, A. (1992). Alkohol consumption in a Danish cohort during 11 years. Scandinavian Social Medical Association, 20(2), 87-93.
35. Saffer, H., & Dave, D. (2005). Mental illness and the demand for alcohol, cocaine, and cigarettes. Economic Inquiry, 43(2), 229-246. https://doi.org/10.1093/ei/cbi016
36. Steptoe, A., Wardle, J., Lipsey, Z., & Mills, R. (1998). A longitudinal study of work load and variations in psychological well-being, cortisol, smoking, and alcohol consumption. Annals of Behavioral Medicine, (14), 84-91. https://doi.org/10.1007/BF02884453
37. Taylor, C. R., & Anne Raymond, M. (2000). An analysis of product category restrictions in advertising in four major East Asian markets. International Marketing Review, 17(3), 287-304. https://doi.org/10.1108/02651330010331679
38. TEMPLE, M. T., FILLMORE, K. M., HARTKA, E., JOHNSTONE, B., LEINO, E. V., & MOTOYOSHF, M. (1991). A meta?analysis of change in marital and employment status as predictors of alcohol consumption on a typical occasion. British Journal of Addiction, 86(10), 1269-1281. https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.1991.tb01703.x
39. Timothy, B. (2009). Property rights and investment incentives: thoery and evidence from ghana. Journal of Political Economy, 103(5), 903-937.
40. Weiss, F., & Porrino, L. (2002). Behavioral Neurobiology of Alcohol Addiction: Recent Advances and Challenges. Journal of Neuroscience, 22(9), 3332-3337. https://doi.org/20026359
41. Yen, S. T., & Jensen, H. H. (1996). Determinants of household expenditures on alcohol. Journal of Consumer Affairs, 30(1), 48-67. https://doi.org/10.1111/j.1745-6606.1996.tb00725.x
42. Полосухин, И. (2011). Классификация и регрессия с помощью деревьев принятия решений.
43. Рынок алкоголя. (2017).
44. Эскерханов, Л. У., & Шамилев, С. Р. (2014). UNEVENLY SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT OF REGIONS OF THE RUSSIAN FEDERATION Eskerhanov L.U. 1 , Shamilev S.R. 1 1.
Приложения
Приложение 1
Потребление алкоголя по региону
|
Регион |
Употребляли алкоголь |
% употребивших |
Всего |
|
|
Ленинградская область |
6170 |
60.78% |
10151 |
|
|
Удмуртская республика |
3274 |
64.83% |
5050 |
|
|
Пермский край |
3467 |
67.31% |
5151 |
|
|
Калужская область |
2113 |
54.56% |
3873 |
|
|
Тамбовская область |
2624 |
57.86% |
4535 |
|
|
Волгоградская область |
2803 |
50.59% |
5541 |
|
|
Республика Татарстан |
3638 |
62.12% |
5856 |
|
|
Курганская область |
2516 |
68.56% |
3670 |
|
|
Оренбургская область |
2805 |
55.84% |
5023 |
|
|
Республика Чувашия |
3177 |
58.44% |
5436 |
|
|
Ставропольский край |
2789 |
59.16% |
4714 |
|
|
Алтайский край |
2646 |
49.72% |
5322 |
|
|
Тверская область |
2730 |
63.50% |
4299 |
|
|
Томская область |
3395 |
70.42% |
4821 |
|
|
Липецкая область |
3671 |
59.08% |
6214 |
|
|
Красноярский край |
6414 |
67.79% |
9462 |
|
|
Республика Кабардино-Балкария |
2484 |
33.51% |
7413 |
|
|
Алтайский край |
2499 |
65.97% |
3788 |
|
|
Республика Коми |
3272 |
70.64% |
4632 |
|
|
Приморский край |
2457 |
63.39% |
3876 |
|
|
Амурская область |
2997 |
58.82% |
5095 |
|
|
Саратовская область |
5507 |
62.28% |
8842 |
|
|
Челябинская область |
5666 |
63.03% |
8989 |
|
|
Нижегородская область |
3193 |
66.24% |
4820 |
|
|
Пензенская область |
2206 |
49.64% |
4444 |
|
|
Краснодарский край |
6208 |
57.29% |
10837 |
|
|
Смоленская область |
2425 |
66.51% |
3646 |
|
|
Тульская область |
2373 |
57.35% |
4138 |
|
|
Ростовская область |
2908 |
59.80% |
4863 |
|
|
Московская область |
17211 |
65.33% |
26346 |
|
|
Новосибирская область |
2326 |
61.28% |
3796 |
|
|
Всего |
120966 |
60.82% |
198884 |
Приложение 2
Изменения в заполненности переменных после вмешательств в выборку
|
Переменная |
Первоначально |
После преобразований |
Прирост |
|||
|
Число отсутствующих наблюдений |
Заполненность |
Число отсутствующих наблюдений |
Заполненность |
|||
|
IDIND |
0 |
100.00% |
0 |
100.00% |
0.00% |
|
|
Год |
0 |
100.00% |
0 |
100.00% |
0.00% |
|
|
Акцизы |
0 |
100.00% |
0 |
100.00% |
0.00% |
|
|
Реклама на ТВ |
116998 |
63.05% |
100937 |
63.10% |
0.05% |
|
|
Запрет на продажу ночью |
0 |
100.00% |
0 |
100.00% |
0.00% |
|
|
Запрет на продажу по праздникам |
0 |
100.00% |
0 |
100.00% |
0.00% |
|
|
Регион |
0 |
100.00% |
0 |
100.00% |
0.00% |
|
|
Тип населённого пункта |
0 |
100.00% |
0 |
100.00% |
0.00% |
|
|
Образование |
54662 |
82.74% |
45894 |
83.22% |
0.49% |
|
|
Пол |
0 |
100.00% |
0 |
100.00% |
0.00% |
|
|
Возраст |
26 |
99.99% |
3294 |
98.80% |
-1.20% |
|
|
Национальность |
60369 |
80.93% |
50917 |
81.39% |
0.45% |
|
|
Занятость |
54366 |
82.83% |
45581 |
83.34% |
0.51% |
|
|
Удовлетворённость работой |
202851 |
35.94% |
159756 |
41.60% |
5.66% |
|
|
Количество подчинённых |
290637 |
8.21% |
248425 |
9.18% |
0.97% |
|
|
Рабочие часы |
299397 |
5.45% |
269133 |
1.61% |
-3.83% |
|
|
Удовлетворённость условиями жизни |
306166 |
3.31% |
263071 |
3.83% |
0.52% |
|
|
Удовлетворённость отношениями с семьёй |
306336 |
3.25% |
263241 |
3.77% |
0.51% |
|
|
Удовлетворённость отношениями с окружающими |
306213 |
3.29% |
263118 |
3.81% |
0.52% |
|
|
Были в отпуске |
262260 |
17.17% |
219165 |
19.88% |
2.71% |
|
|
Здоровье |
1595 |
99.50% |
1407 |
99.49% |
-0.01% |
|
|
Курение |
54451 |
82.80% |
45661 |
83.31% |
0.50% |
|
|
Покупал ли алкоголь в последние 30 дней |
109564 |
65.40% |
100506 |
63.26% |
-2.14% |
|
|
Частота употребления алкоголя |
182768 |
42.28% |
157819 |
42.31% |
0.03% |
|
|
Пьёт алкоголь дома |
189568 |
40.13% |
164666 |
39.80% |
-0.33% |
|
|
Пьёт алкоголь во время еды |
189898 |
40.03% |
164797 |
39.76% |
-0.27% |
|
|
Пьёт алкоголь в ресторанах барах |
189951 |
40.01% |
164835 |
39.74% |
-0.27% |
|
|
Пьёт алкоголь в гостях |
190017 |
39.99% |
164908 |
39.71% |
-0.28% |
|
|
Употреблял пиво за последние 30 дней |
194570 |
38.55% |
164636 |
39.81% |
1.26% |
|
|
Употреблял брагу за последние 30 дней |
248834 |
21.41% |
205739 |
24.79% |
3.37% |
|
|
Употреблял вино за последние 30 дней |
280534 |
11.40% |
237439 |
13.20% |
1.80% |
|
|
Употреблял шампанское за последние 30 дней |
218654 |
30.95% |
192619 |
29.58% |
-1.36% |
|
|
Употреблял креплёное вино за последние 30 дней |
218755 |
30.91% |
193184 |
29.38% |
-1.54% |
|
|
Употреблял мартини или вермут за последние 30 дней |
280532 |
11.40% |
237437 |
13.20% |
1.80% |
|
|
Употреблял самогон за последние 30 дней |
182951 |
42.22% |
157619 |
42.38% |
0.16% |
|
|
употреблял водку за последние 30 дней |
182293 |
42.43% |
157193 |
42.54% |
0.11% |
|
|
употреблял коньяк за последние 30 дней |
280533 |
11.40% |
237438 |
13.20% |
1.80% |
|
|
употреблял коктейли за последние 30 дней |
248877 |
21.40% |
205782 |
24.77% |
3.37% |
|
|
Употреблял что-то другое за последние 30 дней |
183329 |
42.10% |
157828 |
42.30% |
0.20% |
|
|
Проблемы в семье |
300489 |
5.10% |
244883 |
10.48% |
5.38% |
|
|
Проблемы на работе |
300457 |
5.11% |
244832 |
10.50% |
5.39% |
|
|
Другие проблемы |
300811 |
5.00% |
245325 |
10.32% |
5.32% |
|
|
действия при росте цены алкоголя на 0.3 |
305245 |
3.60% |
262150 |
4.17% |
0.57% |
|
|
Спорт |
316640 |
0.00% |
175764 |
35.75% |
35.75% |
|
|
Бег |
95961 |
69.69% |
69853 |
74.46% |
4.77% |
|
|
Тренажёры |
112988 |
64.32% |
69893 |
74.45% |
10.13% |
|
|
Плавание |
96025 |
69.67% |
69913 |
74.44% |
4.77% |
|
|
Аэробика |
87737 |
72.29% |
69902 |
74.45% |
2.15% |
|
|
Баскетбол |
87677 |
72.31% |
69849 |
74.47% |
2.16% |
|
|
Теннис |
87725 |
72.30% |
69892 |
74.45% |
2.15% |
|
|
важна приемлемая цена |
304309 |
3.89% |
261214 |
4.51% |
0.61% |
|
|
важно хорошее качество |
304267 |
3.91% |
261172 |
4.52% |
0.62% |
|
|
важна известная марка |
304445 |
3.85% |
261350 |
4.46% |
0.61% |
|
|
важна защищённость от подделок |
304345 |
3.88% |
261250 |
4.50% |
0.61% |
|
|
Легко найти в продаже |
304461 |
3.85% |
261366 |
4.45% |
0.61% |
|
|
важен надёжный продавец |
304514 |
3.83% |
261419 |
4.43% |
0.60% |
|
|
важен вкус алкоголя |
304438 |
3.85% |
261343 |
4.46% |
0.61% |
|
|
Дети |
311334 |
1.68% |
268239 |
1.94% |
0.26% |
|
|
Смотрит ли ТВ |
316640 |
0.00% |
266999 |
2.39% |
2.39% |
|
|
смотрит ли рекламу на тв |
312329 |
1.36% |
269234 |
1.58% |
0.21% |
|
|
Семейное положение |
186853 |
40.99% |
143758 |
47.45% |
6.46% |
|
|
Важность стоимости алкоголя |
124426 |
60.70% |
81331 |
70.27% |
9.56% |
|
|
Тип работы по ОККУП |
191028 |
39.31% |
165961 |
39.33% |
0.02% |
Приложение 3
Потребление алкоголя по годам
Приложение 4
Потребление алкоголя среди мужчин и женщин
|
|
Male |
Female |
Obs |
% male |
% female |
% both |
|
|
Every day |
3313 |
760 |
4073 |
81.34%<... |
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 28.04.2013Модели 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 11.02.2011Теоретический 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 04.05.2011Построение 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 18.08.2010Исследование 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 13.10.2017Рассмотрение 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 29.04.2014Технико-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- Исследование модели развития покупательского спроса для предприятия, выпускающего определенный товар
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 24.08.2015Проектирование 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 26.08.2013Модели 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 07.08.2013Построение 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 28.02.2011Разработка 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 27.03.2015Изучение 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 08.03.2011Связь 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 07.06.2011Анализ 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 13.05.2010Знакомство 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 31.10.2016Ознакомление 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 23.12.2014Прогноз 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 04.04.2012Анализ 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
