8.2. Характеристика пакетов прикладных программ,
используемых для решения экономических задач

Для решения задач экономического анализа применяются специальные ИТ - аналитические комплексы (АК), с помощью которых обеспечивается организация постоянного и всестороннего изучения и развития в динамике различных отраслей экономики страны и ее отдельных предприятий. Автоматизированное решение этих задач с помощью АК основано на использовании динамических рядов показателей и методов математической статистики.

В состав программных средств АК, применяемых в системе Госкомстата РФ, входят такие широко известные отечественные программные продукты, как "Олимп" (Электронная система статистического анализа и прогнозирования), "Мезозавр" (Система статистического анализа временных рядов) и др. Из зарубежных программных средств применяется пакет "SPSS" (Статистические программы и системная интеграция);

Ниже рассмотрены характеристики и особенности эксплуатации указанных программных средств.

110

ППП "Олимп"

Пакет "ОЛИМП" предназначен для автоматизации обработки данных на основе широкого набора современных методов прикладной статистики. Он реализован в расчете на самых разнообразных пользователей - от новичков до экспертов в области статистики.

В состав пакета, кроме основных программ, входят также электронная таблица MNCALC и программное средство "Прикладные социологические исследования (ПСИ)".

Пакет "ОЛИМП" позволяет организовать полный цикл исследований по статистическому анализу и прогнозированию данных, начиная с ввода исходных данных, их проверке и визуализации и заканчивая проведением расчетов и анализом результатов.

С функциональной точки зрения пакет состоит из следующих программ (процедур): редактора средств графического отображения и утилит преобразования данных, а также программ реализации методов статистического анализа.

Редактор данных обеспечивает возможность ввода, просмотра и редактирования исходных данных (в том числе пропущенных наблюдений).

Средства графического отображения данных позволяют выводить различные виды графиков на экран, а также сохранять их на диске для дальнейшего использования.

Утилиты преобразования данных выполняют арифметические преобразования данных (унарные и бинарные), различные виды сортировки (в том числе по нескольким переменным), агрегирование (объединение по одному признаку) и фильтрование данных (отбор по одному признаку).

Программы пакета "ОЛИМП" реализуют следующие методы статистического анализа: корреляционный, регрессионный, дисперсионный, дискриминантный, факторный и компонентный, анализ таблиц сопряженности рядов и др.

Для анализа и прогнозирования динамических данных применяются следующие методы:

  • адаптивные методы прогнозирования;
  • модели динамической регрессии;
  • модели прогнозирования на основе линейной регрессии;
  • модели гармонического, спектрального анализа и частотной фильтрации.

Каждая из перечисленных выше моделей может управляться пользователем с помощью параметров, характеризующих эту модель. Такой подход позволяет постепенно осваивать заложенные в программе возможности и облегчает работу с ней.

111

С помощью корреляционного анализа рассчитывается матрица парных корреляций, матрица частных корреляций, а также коэффициенты множественных корреляций.

На основе регрессионного анализа решаются следующие задачи:

установление форм зависимости (положительная, отрицательная, линейная, нелинейная);

компонентный и факторный анализ - два принципиально различных статистических метода. В программе они объединены в единый блок, поскольку такое объединение оправдано с вычислительной точки зрения.

Компонентный анализ служит для определения структурной зависимости между случайными переменными. В результате его использования получается сжатое описание явления, несущее почти всю информацию, содержащуюся в исходных данных.

Факторный анализ является более общим методом преобразования исходных переменных по сравнению с компонентным анализом. В задачи факторного анализа входит: определение числа общих факторов, определение оценок общих и специфических факторов.

Анализ временных рядов включает в себя расчет статистических характеристик, анализ кривых роста по 16 функциям и некоторые адаптивные параметрические модели для анализа одномерных временных рядов.

Анализ автокорреляции динамического ряда выполняется с помощью графика автокорреляции.

Расчет кривых роста рассматривается как построение парной регрессии, в которой основной переменной является время.

Углубленный анализ предполагает использование адаптивных методов, сезонных методов прогнозирования. Для решения задач частотного анализа могут быть использованы методы частотной фильтрации, гармонического анализа, спектрального анализа.

Электронная таблица MNCALC представляет собой табличный процессор, сходный по своим функциональным возможностям с пакетами LOTUS 1-2-3 или EXCEL.

С точки зрения пользователя пакета "ОЛИМП" база данных MNCALC является таблицей, каждый столбец которой содержит переменную, а строки - значения переменных.

Преимущество MNCALC по сравнению со стандартным редактором пакета ОЛИМП заключается в том, что он позволяет отображать и редактировать сразу весь набор данных. Кроме того, в таблице могут находиться формулы, с помощью которых можно формировать новые переменные на основе существующих. Таблицы могут содержать различную

112

текстовую информацию, позволяющую именовать переменные и комментировать наборы данных.

Программное средство ПСИ предназначено для формирования структуры анкет и ввода данных по этим анкетам. ПСИ содержит пять стандартных типов вопросов, наиболее часто встречающихся в анкетах.

Программное средство ПСИ разработано для подготовки данных с целью их последующей обработки при помощи пакета "ОЛИМП", однако может быть с успехом использовано как средство подготовки данных для других программных продуктов. В ПСИ реализован оригинальный пользовательский интерфейс, позволяющий быстро и легко освоить работу с ним.

ППП "Мезозавр"

Основное назначение пакета "МЕЗОЗАВР" заключается в проведении разведочного анализа временных рядов. Это касается ситуации, когда необходимо "пощупать" имеющуюся числовую информацию, по усмотрению исследователя применяя различные методы обработки и анализируя получающиеся при этом результаты и их адекватность. Пакет позволяет осуществлять подобные исследования весьма оперативно и эффективно.

Пакет "МЕЗОЗАВР" используется для анализа временных рядов умеренной (не более нескольких тысяч наблюдений) длины. Диалог происходит по желанию пользователя на русском или английском языке. Управление осуществляется с помощью меню и клавиш быстрого доступа.

Под временным рядом понимается последовательность наблюдений за некоторой числовой характеристикой показателей, сделанных с постоянным шагом во времени (например ежегодно, ежемесячно, каждый час и т.п.). В статистике примерами подобных показателей могут служить на макроэкономическом уровне ежегодные, ежеквартальные, ежемесячные и т.п. объемы производства, поставок, перевозок, потребления; индексы цен и другие макроэкономические показатели; на уровне предприятия - объемы выпуска продукции, затраты, расход ресурсов, эволюция характеристик качества и др.

Пакет "МЕЗОЗАВР" обладает следующими преимуществами по вводу и хранению информации:

  • имеет свой стандарт файлов, ввод информации в которые осуществляется через встроенный редактор данных типа "электронной таблицы";
  • предоставляет возможность сохранения в стандартных файлах любых данных, полученных в ходе анализа;
  • допускает экспорт и импорт информации из текстовых файлов.

113

Предельная длина одного анализируемого временного ряда равна 16 тыс. значений, однако возможности анализа такого ряда будут весьма ограничены и поэтому наиболее эффективно работать с рядами до 2-3 тыс. значений.

Одновременно можно анализировать до 256 рядов, однако их суммарная длина не должна превышать 60 тыс. чисел. При этом можно пользоваться либо реальными временными шкалами (шаг по времени - начиная от 1 мин до любого (целого) числа лет), или же условной временной шкалой.

Редактирование данных осуществляется с помощью встроенного табличного редактора или же в графическом режиме, а их преобразование - с помощью интерпретатора формул с большим набором встроенных функций, а также с помощью дополнительного меню преобразований более специального характера.

Кроме того, есть возможность непосредственно указать предварительное преобразование данных, которое далее учитывается в процессе анализа. При всех арифметических операциях над рядами учитывается совместимость временных шкал.

Пакет "МЕЗОЗАВР" реализует следующие основные процедуры по анализу временных рядов: сглаживание, прогнозирование, фильтрацию, а также построение различных регрессионных зависимостей. Все процедуры снабжены мощной графической поддержкой с большим числом интерактивных возможностей, таких, как установка различных шкал, увеличение любого куска графика и т.д.

ППП "SPSS"

Пакет "SPSS" является одним из самых мощных универсальных и удобных в эксплуатации статистических пакетов зарубежного производства.

SPSS реализует следующие возможности:

  • выполняет около 100 процедур статистической обработки в базовом модуле, а семейство дополнительных модулей представляет собой фактически весь статистический инструментарий;
  • осуществляет доступ к данным, находящимся практически в любом месте, включая возможность легко и быстро соединять несколько баз данных;
  • предоставляет возможность по-новому взглянуть на данные и увидеть их интересные свойства, обычно остающиеся скрытыми в стандартных отчетах;
  • дает возможность при помощи встроенного языка скриптов изменять как интерфейс, так и различные процедуры.

114

Рассмотрим ряд процедур пакета, выгодно отличающихся от других аналогов.

Например, процедура "Общая линейная модель" состоит из линейной регрессии, одномерного и многомерного дисперсионного анализа, ковариационного анализа с одномерными и многомерными значениями.

Имеется возможность анализировать данные с повторными измерениями, смешанные модели, производить апостериорные тесты, вычислять четыре типа сумм квадратов.

Методы анализа временных рядов позволяют улучшать качество прогнозов с помощью разделения временного ряда на компоненты с автоматическим сохранением сезонных факторов и периодических трендов.

С помощью рассматриваемого пакета можно делать корректные выводы даже по малым выборкам, а интеграция с процедурой таблиц сопряженности позволяет более качественно выводить результаты.

Пакет также позволяет проводить быстрый и полный анализ дискретных данных, строить модели предсказаний в виде дерева, не требуя сведений о нормальности или линейности данных.

Пакет "SPSS" позволяет осуществлять работу с данными из любого источника, применять современные наглядные таблицы и графики, а также мощные скрипты и гибкий производственный режим.

В пакете существенно упрощен доступ к внешним источникам. Он позволяет организовать доступ к данным даже по самым сложным запросам. Например, можно объединять несколько таблиц для анализа, а также открывать данные с самой сложной структурой, причем файлы данных могут быть любых размеров. Кроме того, пакет дает возможность объединять файлы, добавлять наблюдения, делить и агрегировать данные.

Таблицы и графики, сделанные с помощью "SPSS", могут быть сразу использованы для публикаций. Здесь может быть также применена технология многомерных мобильных таблиц. Например, можно изменять цвет у тех данных, которые удовлетворяют указанным условиям.

Облегчить работу с пакетом можно путем создания диалоговых окон, разделов меню и форм. Кроме того, имеется возможность написать собственную процедуру и интегрировать ее в пакет.

Следует запомнить

  1.   Создание СИСП должно базироваться на двух основополагающих принципах: интеграции в информационную систему управления предприятием и интеграции с внешним информационным пространством.
  2.   ППП для проведения аналитических исследований являются более универсальными программными средствами и поэтому в условиях рыночной экономики могут быть успешно использованы на уровне предприятий и организаций.

115

  1.   Пакет "SPSS" позволяет организовать полный цикл исследований по статистическому анализу и прогнозированию данных на основе широкого набора современных методов прикладной статистики.

Основные понятия

СИС предприятия (СИСП), элементарная статистическая работа, СТАРТ-технология, ППП "ОЛИМП", ППП "МЕЗОЗАВР", ППП "SPSS", компонентный анализ, факторный анализ, корреляционный анализ, дисперсионный анализ.

Вопросы для самопроверки

  1. Укажите роль предприятий и организаций как низового звена в управлении экономикой.
  2. Определите последовательность работ при создании СИСП.
  3. Зачем при первоначальной разработке СИСП необходимо ориентироваться на программные средства, используемые в СИС?
  4. Что понимается под термином "активные системы"?
  5. Какой из ППП более комплексно реализует анализ и прогнозирование статистической информации?
  6. Назовите основные функции ППП "ОЛИМП".
  7. Как можно использовать ППП "ОЛИМП" для проведения социологического исследования?
  8. Для каких временных рядов можно более эффективно использовать ППП "Мезозавр"?
  9. Можно ли с помощью ППП "SPSS" делать корректные выводы по малым выборкам?

116

Rambler's Top100
Lib4all.Ru © 2010.