Особенности моделирования динамики социально-экономических показателей по сильно зашумлённым данным
DOI:
https://doi.org/10.36683/ee242.19-27Ключевые слова:
сильно зашумлённые данные, показатели социологической природы, индексный метод, эконометрическое моделирование, полезные регрессионные модели, аналитические и графические методы анализаАннотация
На эмпирической базе социологического центра ВЦИОМ установлены особенности социально-экономических показателей социологической природы, которые необходимо учитывать при эконометрическом моделировании их динамики, а именно: высокая погрешность измерений социально-экономических индексов социологической природы, почти на порядок превышающая ошибку выборки; ограничение на применение традиционных методов параметрической статистики из-за несоблюдения условия нормального распределения информативных показателей. Даны рекомендации по эконометрическому моделированию динамики сильно зашумлённых данных методами регрессионного анализа, к которым относятся: переход от построения «точных» регрессионных моделей динамики к «полезным моделям», когда «скачки» информативных показателей и/или изменения направленности их тренда рассматриваются не как статистически установленные суждения, а как «тенденции»; переход от анализа динамики синтетических индексов к анализу динамики их составляющих; параллельный анализ динамики индексов, сформированных по ответам респондентов на близкие вопросы; применение, наряду с аналитическими, графических методов анализа, способствующих интерпретации результатов статистических выводов.Скачивания
Библиографические ссылки
Балацкий, Е. В. Эффект инерции в формировании социальных настроений / Е. В. Балацкий, Н. А. Екимова // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. – 2007. – № 3(83). – С. 85-94. – EDN MHODRO.
Барбашова, Е. В. Моделирование динамики социального самочувствия россиян по материалам мониторинга ВЦИОМ: проблемы и пути решения / Е. В. Барбашова, О. В. Лясковская // Социологический альманах : Материалы XV Орловских социологических чтений, Орел, 08 декабря 2023 года. – Орел: Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, 2023. – С. 18-27. – EDN LNEZUA.
Барбашова, Е. В. Эконометрические модели развития общественных настроений россиян в условиях новой социальной реальности: особенности построения и социологический анализ / Е. В. Барбашова, О. В. Лясковская // Россия: Тенденции и перспективы развития : Ежегодник. Материалы XIII Международной научно-практической конференции, Курск, 03–04 июня 2022 года / Отв. редактор В.И. Герасимов. Том Выпуск 17. Часть 3. – Москва: Институт научной информации по общественным наукам РАН, 2022. – С. 521-527. – EDN GUYTDZ.
Бююль, А. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей : Пер. с нем. / А. Бююль, П. Цёфель. – СПб.: ООО «Диа-СофтЮП». – 2002. – 608 с.
Дементьева, И. Н. Использование индексного метода в социологических исследованиях ИСЭРТ РАН / И. Н. Дементьева // Вопросы территориального развития. – 2014. – № 9(19). – С. 4. – EDN SZIASP.
Доугерти, К. Введение в эконометрику / К. Доугерти. – Москва: ИНФРА-М, 2009. – 465 с.
Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ. – Изд. 2-е, перераб. и доп. Книга 1 / Н. Дрейпер, Г. Смит. – Москва: Финансы и статистика, 1986. – 366 с.
Ермолаева, П. О. Социальные настроения россиян: методология интегральных оценок и эмпирические исследования / П. О. Ермолаева, Е. П. Носкова // Россия и современный мир. – 2013. – № 3(80). – С. 58-71. – EDN RCSHWD.
Ильясов, Ф. Н. Шкалы и специфика социологического измерения / Ф. Н. Ильясов // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. – 2014. – № 1(119). – С. 3-16. – EDN RYFKIP.
Индексы социальных оценок // ВЦИОМ. – URL: https://wciom.ru/ratings/indeksysocialnykh-ocenok.
Ежедневный всероссийский опрос «СПУТНИК» // ВЦИОМ. – URL: https://ok.wciom.ru/research/vciom-sputnik.
Скляр, А. Я. Анализ и устранение шумовой компоненты во временных рядах с переменным шагом / А. Я. Скляр // Кибернетика и программирование. – 2019. – № 1. – С. 51-59. – DOI 10.25136/2306-4196.2019.1.27031. – EDN ZAADBJ.
Толстова, Ю.Н. Выбор метода как одна из главных методологических задач анализа данных / Ю.Н. Толстова // Математическое моделирование социальных процессов: сборник трудов, выпуск № 20. – Москва: ИПМ им. М.В. Келдыша. – 2018. – С. 181-196.
