CC BY
240
УДК 65.012.122:330.3
ВПРОВАДЖЕННЯ НАУКОВО-ПРАКТИЧНОГО ДОСЛ1ДЖЕННЯ
ТА УДОСКОНАЛЕННЯ ЙОГО МЕТОДИЧНОГО 1НСТРУМЕНТАР1Ю: ОЦ1НКА ПОКАЗНИК1В ДОСЛ1ДЖЕННЯ НА
АНОМАЛЬН1СТЬ
Евсеева О. О., к.е.н, доцент (УкрДАЗТ)
В статп детально розглянуто методологiчнi основи, описано використаний методолопчний математичний iнструментарiй та порядок проведения дослвджения на етат «вхвдш дат», т.т. передосновного етапу дослвджения, здiйснення якого дае наукове обгрунтування використання чи невикористання в передбачуваному дослiдженнi вiдповiдних показникiв.
Ключовi слова: до^дження, показники, методичний шструментарш, оцтка показнишв, аномальшсть, критери аномальности
Постановка проблеми та гг зв'язки з науковими та практичними завданнями. Будь-яке наукове дослщжения в спрощеному виглядi проводиться за схемою: «вхвдш даш - обробка та дослвджения даних за пропонованою методикою -аналiз результатiв дослвджения». Такий, на перший погляд, простий шдхвд до втiлення наукового дослвджения, не е таким насправд.
Визначивши на теоретичному рiвнi етапи дослвджения, необхвдно перейти до !х втiления на практищ.
Анал1з останнгх до^джень i публшацш, на як спираеться автор з посиланням на джерела. Вже на етат «вхвдт дат» виникають питання щодо способу !х отримання. Такими способами е або накопичення шформаци за необхiдними вiдповiдними показниками за результатами фактичного спостереження за об'ектом дослвджения, або проведення наукових дослвджень в лаборатори, або проведення так званих iмiтацiйних дослщжень та фiксувания отриманих результатiв iмiтацiйноl моделi тощо. Навiть пiсля отриманих значень показнишв, не можна одразу розпочинати основне наукове дослвджения, оскшьки на цьому шдготовчому етапi необхвдно оцiнити отриману iнформацiю з точки зору таких критерпв, як сум1жиосп часових перiодiв, аномальностi [3] тощо. Тобто знизити вiрогiднiсть використання некоректно! шформаци в майбутньому дослiдженнi, оскшьки це може призвести до невiрних результатiв та висновк1в, а в деяких випадках i до небажаних насладив. Також на цьому еташ вiдбуваеться критичний аиалiз iснуючих даних та ситуацп, що вони характеризують, а, вiдповiдно, доводиться необхiднiсть проведення нових обгрунтованих дослвджень.
На еташ «обробка та дослвджения даних за пропонованою методикою» ввдбуваеться обробка
даних або за пропонованою методикою, яка була розроблена шшими науковцями та втiлюеться (перекладаеться, адаптуеться та удосконалюеться) в новш сферi науково! чи/та практично! дiяльностi, або за методикою, що розробляеться автором наукового дослвджения самостiйно та застосовуеться в дослвджуванш науковiй чи/та практичнш сферi. На цьому етапi реалiзуються та використовуються результати попереднiх наукових дослвджень, як1 нiбито «переломлюються» в шшш якостi на дiйсному науковому дослiдженнi, та вагомий науковий досвщ i потенцiал самого науковця. Це вщбуваеться через необмежений вибiр рiзноманiтних iнструментiв дослвджения [2] саме тих, за допомогою яких воно й вщбуваеться.
На етапi «аналiз результата дослiджения» доводиться доцiльнiсть проведеного дослщження, розкриваються позитивнi та негативнi сторони, планування та прогнозувания вагомих показнишв дослвджения, проводиться аналiз вихвдних результата на адекватнiсть, т.т. проводиться перевiрка пропоновано! методики або моделi на адекватшсть за вiдповiдними параметрами адекватносп [3], перспективи подальших удосконаления та проведения дослщження [1], наводять висновки та пропонують вiдповiднi пропозицп тощо.
ВидЫення невиршених частин загальног проблеми, котрим присвясуеться стаття. Враховуючи вищенаведене, виникае необхвдшсть розробки та побудови лопко-концептуально! моделi дослiдження (рисунок 1).
Розроблена модель в подальшому може бути покладена в дослiдження оцшки ефективностi дiяльностi та управлiния будь-якого галузевого нацiонального комплексу Украши (машино-будiвельного, енергетичного, залiзничного, сiльськогосподарського тощо).
© Евсеева О.О.
Вк'иик економжи транспорту 1 промисловост1 № 31, 2010
Примтка:
| - основш етапи доапдження;
_- поатдовшсть дш виконання еташв доатдження та к взаемозв' язок.
Рисунок! - Логгко - концептуальна модель проведения науковозо практичного дослгдження
Формулювання щлей статт1 (постановка завдання). В дшснш статп нами детально буде розглянуто методолопчш основи, описано використаний методолопчний математичний iнструментарiй та порядок проведения дослвджения на етапi «вхвдт даш», т.т. передосновного етапу дослiдження, здшснения якого дае наукове обгрунтування використання чи невикористання в передбачуваному дослвдженш вiдповiдних показниiв. Визначена мета обумовлена тим, що в сучасних умовах, нажаль, методичним i методологiчним основам вщбору показнишв в дослвджения придiляють недостатньо уваги або використовують загальноприйияп кореляцiйнi та конкордацiйнi прийоми вивчення часових рядiв. Такi прийоми хоча i вважаються унiверсальними, але мають сво! недолiки, наприклад, вони тшьки констатують факт виявлення аномальностi, але не усувають И.
Виклад основного матергалу дослгдження з обГрунтуванням отриманих наукових результат1в.
Впровадження входного етапу. Для будь-якого виду оцшочно! дiяльностi, а тим бiльше наукового економiчного дослiдження, повинна використовуватись вщповщна достовiрна вихвдна база показник1в, яка характеризуе певнi процеси цифровими даними та масивами як в статичнш форм^ так i за перюди в динамiцi, тобто не тшьш моментнi данi або данi за короткий час, а й за вщповвдщ часовi пром1жки (пояси). Такий масив даних, як правило, використовуеться в рамках обраного методу без урахування потенцiйних наслщшв у разi некоректного використання даних. В такому випадку мова йде вже просто про розробку суворо! математично! моделi, яка на практищ не буде спрацьовувати ефективно внаслiдок перекручування показникiв, що використовуються в такому випадку за ради «вписання» !х в складну математичну модель.
Враховуючи вищесказане, нами
запропоновано перед безпосереднiм застосуванням тих чи iнших масивiв даних за вщповщш перiоди, як1 можуть характеризувати будь-як1 сторони розвитку процесу шдприемства, застосовувати процедуру виявлення так званих аномальних значень в вихвдних масивах даних з метою зниження й, в к1нцевому разi, усунення ризику як некоректного використання показнишв в обранiй математичнiй моделi (усунення об'ективних
причин), так i усунення людського фактору щодо надання помилкових або неточних даних в масивi показнишв (усунення суб'ективних причин). Також треба мати на уваз^ що, наприклад, для прогнозуваиия та будь-яко! шшо! аналогично! роботи важливе значення мають й iншi чинники, наприклад, сам промiжок часових рядiв та !х спiвставнiсть за одиницями вимiрювання та методикою пвдрахунку.
«Важливе значення для прогнозування мае вибiр iнтервалiв м1ж сусiднiми рiвиями ряду. При занадто великому iнтервалi часу можуть бути упущеш деяк1 закономiрностi в динамщ показника. При занадто малому - збшьшуеться обсяг обчислень, можуть появлятися неютотш деталi в динамщ процесу. Вибiр iнтервалу часу м1ж рiвиями ряду повинен вирiшуватися конкретно для кожного процесу, причому зручно мати рiвновiддаленi один вiд одного рiвнi.» [2, с. 404405]
«Важливою умовою правильного воображения часовим рядом реального процесу розвитку е порiвняннiсть рiвнiв ряду. Непорiвняннiсть частiше всього зустрiчаеться в вартюних характеристиках, змiнах цiн, територiальних змшах, укрупнения пiдприемства та iнше. Для величин показника, що не порiвнюються, неправомiрно проводити його прогнозування.
Для устшного вивчення динамiки процесу необхiдно, щоб iнформацiя була повною на прийнятому рiвнi спостережень, часовий ряд мав достатню довжину, були вiдсутнi пропущеш спостереження.
Рiвнi часових рядiв можуть мати аномальш значення. Поява таких значень може бути визвано помилками при зборi, запис або передачi шформацп - це помилки технiчного порядку або помилки першого ряду. Однак, аиомальнi значення можуть вщображати реальнi процеси, наприклад, стрибок курсу долара або падшня курсу цiнних паперiв на фондовому ринку та шше; так1 аномальш значення ввдносять до помилок другого роду, вони не пвдлягають усуненню.
Для виявления аномальних рiвнiв часових рядiв можна використовувати метод 1рвша.» [2, с. 405]
Нехай е часовий ряд, формула (1) [2, с. 405, формула (18.1)]:
У = У1, У 2' к, у( , у,
/ = 1, п
(1)
Метод !рвша припускае використання наступно! формули, формула (2) [2, с. 405, формула (18.2)]:
Я
У -У-1
/а
У'
/ = 1, п
(2)
Вкчшк економ1ки транспорту 1 промисловост1 № 31, 2010
де:
У у - середньоквадратичне часового ряду уъ у2, уь у„.
ыдхилення
Середньоквадратичне ввдхилення часового ряду у1, у2, у, уп визначаеться за формулою (3) [2, с. 394, формула (17.9)]:
у2 =Ц( у- - у)2/(п -1),
де:
i - е фактором та може приймати значення
- = 1, п
(3)
аномальнють показника, скшьки його суттев1сть на еташ вводу.
Тобто ( буде дор1внювати, формула (4):
[2, с. 393, формула (17.7)]. Фактор i в формул! показуе вже не скшьки
У
(4)
«Розрахунков1 значення Х2, ... ряду вважаеться аномальним.» [2, с. 405]
пор1внюються з табличними значеннями критерш Значення критерш 1рвша для р1вня
1рвша Ха, якщо яке-небудь з них виявляеться значимосп а = 0,05 наведено в таблиц 1 [2, с. 406, бшьше табличного, то ввдповщне значення у4 р1вня таблиця (18.1)]:
Таблиця 1
п 2 3 10 20 30 50 100
Хп 2,8 2,3 1,5 1,3 1,2 1,1 1,0
«Шсля виявлення аномальних р1вшв необхщно визначити причини !х виникнення. Якщо вони викликаш помилками техшчного порядку, то вони усуваються або замшою аномальних р1вшв ввдповщними значеннями по кривш, по якш апроксимуе часовий ряд, або замшою р1вшв середньо! арифметично! двох суадшх р1вшв ряду.
Помилки, що виникають за причиною впливу фактор1в, яш мають об'ективний характер, усуненню не тдлягають» [2, с. 406]
Удосконалення та адаптащя. З урахуванням попередньо викладеного матер1алу про сутшсть методу 1рвша, наведеш в джерел1 [2, с. 406] значення критерш 1рвша, на нашу думку, е обмежуючими з точки зору надання !х тд визначеш перюди дослщження, тобто дослщження може проводитись лише за 2, 3, 10, 20, 30, 50 та 100 перюд1в. Але дослвдження не може завжди обмежуватись т1льки визначеними перюдами. Бшьше того, дослщження завжди е щкавим як з точки зору змш в динамщ, так 1 з точки зору накопичення статистичних даних за ввдповадш перюди 1з ходом часу. Таким чином, виникае питання визначення значення критерш 1рвша для перюд1в, що припадають в меж1 [4-9], [11-19], [2129], [31-49], [51-99]. В той же час може виникнути питання, наприклад, „Навщо розраховувати значення критерш 1рвша для перюду [51-99]?". Тут можна зауважити, що все залежить в1д характеру дослвдження та сфери виникнення обстежуваних показнишв. Так, наприклад, в дослвдженш техшчно! сфери е щкавим велика кшьшсть дослвджень одного 1 того ж явища з
метою зниження ймов1рносл помилок невизначеного характеру. В дослвдженш сощально-економ1чно1 сфери з метою вивчення того чи шшого явища е дощльним обстеження об'екту дослвдженя та подальшого прогнозування його стану в майбутньому через проведення так званих 1мггувань, ввд шлькосп яких залежть точшсть розповсюдження результапв та висновшв на дослвдження, а, ввдповвдно, виникае необхвдшсть проведення таких 1м1тацш в бшьш великш шлькосп, шж запропоновано авторами в джерел1 [2]. Також в дослвдженш сощально-економ1чно! сфери е щкавим вивчення певних показнишв за ввдповвдш звиш перюди, наприклад роки, яш в подальшому можуть детал1зуватись показниками б1льш менших за термшами звгтних перюд1в, наприклад, швр1ччям, кварталом, мюяцем, 1 в такому випадку, щ перюди за ввдповвдш роки можуть дати велику кшьшсть дослвджуваних перюд1в з метою вивчення фактор1в, що впливають на дшчу модель, та побудови оновлено! факторно! модель В такому випадку, наприклад, 7 рошв дають 12 мюящв, ввдповвдно виникае необхвдшсть мати значення критерш 1рвша при п-перюд1в, що дор1внюе 84.
Враховуючи вищенаведене, виникае необхвдшсть довести значення критерш 1рвша для р1вня значимосп Хп до ушверсального вигляду, тобто так, як це розроблено для р1зних методик, де е пор1вняння розрахованих показник1в 1з якимось критер1ем або такий показник використовуеться для подальших розрахунк1в, наприклад, як: функц1я Пуассона [2, с. 450-451], критичш точки розподшення Стьюдента [2, с. 453; 1, с.460],
В1сник економжи транспорту 1 промисловост1 № 31, 2010
критичш точки розподшення Фiшера-Снедекора [2, с. 454-455; 1, с. 461], експоненщальш значення [2, с. 456], порядковi номера дшв в роцi [2, с. 458459; 3, с. 307], розподшення критерш Дурбша-Уотсона [2, с. 460], складш вiдсотки [3, с. 308-310], дисконтш складнi вшсотки [3, с. 3-313], коефiцieнти приросту рiчноl ренти [3, с. 314-319], кванти лi х2 [1, с. 462], таблиця х2 розподiлу [1, с. 463], критичш значення кореляцшного ввдношення П2 i коефiцieнта детермшацп Я2 [1, с. 463], критичш значення Б-критерш [1, с. 464], рiвень значимостi [1, с. 465] тощо.
Все це доводить необхвдшсть розрахувати значення критерiю Iрвiна для рiвня значимостi а = 0,05 та довести отримаш результати до читабельно-ушверсального вигляду. Отриманi результати отримаш зворотно-пропорцшним методом через визначений „шаг" (Ш) вiдстанi м1ж
вiдомими показниками вiдповiдних перiодiв з урахуванням крайшх перiодiв, як1 в даному випадку складають нуль 0. Так, наприклад, для "=[4-9], розраховано вiдхилення для п ввд 3 до 10, яке складае Ап = 10-3=7 та модульне ввдхилення для для п ввд 3 до 10, яке складае АХп = 11,5-2,3|=0,8, пiсля чого був визначений „шаг" (Ш) для пром1жку вiд 4 до 9, який складае 0,8/7=0,(1142857). Значення „шагу" (Ш) додаеться, починаючи ввд нижчого граничного значення п та доводиться „по-шагово" до значення верхнього значення п у заданому промiжку (розрахунок також можна вести шляхом вiднiмання ввд верхнього значення п у заданому пром1жку до нижчого граничного значення п). Таким чином, значення критерiю 1рвша для п розраховано в таблиц 2.
Значення критерт Iрвiна для п 4 до 9
Таблиця 2
N 3 4 5 6 7 8 9 10
2,300 2,186 2,071 1,957 1,843 1,729 1,614 1,500
Таким чином, виявлення аномальних рiвнiв допомагае уникнути помилки так званого техшчного рiвня, тобто такого, що мае суб'ективний характер та помилки, яш в свою чергу можуть призвести дослвдника до
неправильних висновк1в. Так1 помилки усуваються взагалi або шляхом замiни аномальних рiвнiв ввдповвдними значеннями шляхом апроксимацп часового ряду, або замшою рiвнiв середньо! арифметично! двох сусiднiх рiвнiв ряду.
Таблиця 3
Значення критерт 1рвта для п = [1-100]
п Хп п Хп п Хп п Хп п Хп
1 - 21 1,290 41 1,145 61 1,078 81 1,038
2 - 22 1,280 42 1,140 62 1,076 82 1,036
3 2,300 23 1,270 43 1,135 63 1,074 83 1,034
4 2,186 24 1,260 44 1,130 64 1,072 84 1,032
5 2,071 25 1,250 45 1,125 65 1,070 85 1,030
6 1,957 26 1,240 46 1,120 66 1,068 86 1,028
7 1,843 27 1,230 47 1,115 67 1,066 87 1,026
8 1,729 28 1,220 48 1,110 68 1,064 88 1,024
9 1,614 29 1,210 49 1,105 69 1,062 89 1,022
10 1,500 30 1,200 50 1,100 70 1,060 90 1,020
11 1,480 31 1,195 51 1,098 71 1,058 91 1,018
12 1,460 32 1,190 52 1,096 72 1,056 92 1,016
13 1,440 33 1,185 53 1,094 73 1,054 93 1,014
14 1,420 34 1,180 54 1,092 74 1,052 94 1,012
15 1,400 35 1,175 55 1,090 75 1,050 95 1,010
16 1,380 36 1,170 56 1,088 76 1,048 96 1,008
17 1,360 37 1,165 57 1,086 77 1,046 97 1,006
18 1,340 38 1,160 58 1,084 78 1,044 98 1,004
19 1,320 39 1,155 59 1,082 79 1,042 99 1,002
20 1,300 40 1,150 60 1,080 80 1,040 100 1,000
Аналопчш процедури розрахунку визначення критерш 1рвша можна провести i для пер^в [11-19], [21-29], [31-49], [51-99]. Тодi Ш[п-19]=0,02, Ш[21-29]=0,01, Ш[31-49]=0,005, Ш[51-99] ]=0,002. Вiдповiдна матриця значень критерш
1рвша для п розраховано та представлено в таблищ 3.
Слад ввдзначити, що до цього часу, метод 1рвша не викристовувся в економiчних дослвдженнях з метою оцiнки даних на
Вкник економ1ки транспорту 1 промисловосп № 31, 2010
аномальшсть статистичних рядiв, таке дослвдження проводиться вперше. Як правило, дослвдники в сво!х працях на етапi попереднього аналiзу даних на аномальнiсть обмежувались найбшьш розповсюдженим прийомом усунення аномальних значень та ввдсутносп тенденци часового ряду за допомогою згладжування часового ряду по: простш ковзаючiй середнiй [1, с. 412], або зваженш ковзаючш середнiй [1, с. 413] або експоненщальному значенню [1, с. 415].
Пюля усунення аномальних значень у часовому рядi нами також нами запропоновано з метою пвдвищення якосп дослвдження перевiрити наявнiсть в вихвдних даних ознак тренду та перевiрити гiпотезу щодо iснування тенденци.
1снують й iншi способи та прийоми, як1 дозволяють на етапi попереднього аналiзу даних усунути !х аномальшсть та вщсутносп тенденци часового ряду, так як згладжування часового ряду по: простш сковзаючш середнiй [1, с. 412-413], зваженш сковзаючш середнш [1, с. 413-415] або експоненщальному значенню [1, с. 415-416].
Висновки даного до^дження i перспективи подальших робт у цьому напрямку.
1 Будь-яке наукове дослвдження в спрощеному виглад проводиться за схемою: «вхвдш даш - обробка та дослвдження даних за пропонованою методикою - аналiз результатiв дослвдження». Виникае необхщшсть розробки та побудови логiко-концептуально! моделi дослвдження оцiнки ефективностi дiяльностi та управлшня галузевого комплексу Укра!ни.
2 Перед проведенням основного дослвдження оцiнки ефективностi дiяльностi та управлшня запропоновано провести ввдповщш процедури щодо ощнки використовуваних в дослiдженнi шформацп на аномальнiсть (провадження вхiдного етапу). Проведення
дослвдження виявлення аномальних значень вщбраних в дослвдження показнишв дозволяе знизити та, в кшцевому раз^ усунути ризик як некоректного використання показнишв в обранiй математичнiй моделi (усунення об'ективних причин), так i усунення людського фактору щодо надання помилкових або неточних даних в масивi показник1в (усунення суб'ективних причин).
3 Щд час проведення дослвдження виникае необхiднiсть довести значення критерш Iрвiна для рiвня значимостi Хд до унiверсального вигляду, для чого нами були розрахованш значення критерш 1рвша для рiвня значимостi а = 0,05 зворотно-пропорцiйним методом та отримаш результати доведенi до читабельно-ушверсального вигляду.
4 Отримаш результати дослщження дозволяють проводити так1 науково-дослвдш процедури, як iмiтування, прогнозування, перспективне планування показник1в тощо в рамках розроблено! моделi не тшьки момент часу або за короткий час, але й ощнювати економiчнi процеси в динамiцi та на перспективу.
5 Прийнятий в дшсне дослiдження метод Iрвiна до цього часу не викристовувся в економiчних дослвдженнях з метою оцiнки даних на аномальшсть статистичних рядiв, таке дослвдження було проведено нами вперше.
СПИСОК Л1ТЕРАТУРИ
1 Захожай В.Б., Литвиненко Я.В., Захожай К.В., Литвиненко Р.Я. Система оподаткування та податкова полггика: Навч. посiбник / Щвд заг. ред. В.Б.Захожая та Я.В.Литвиненка. - К.: Центр навчально! лиератури, 2006. - 468 с.
2 Красс М.С., Чупрынов Б.П. Математика для экономистов. - СПб.: Питер, 2006. - 464 с.: ил. - (Серия «Учебное пособие).
Аннотация. В статье детально рассмотрены методологические основы, описан методический инструментарий и порядок проведения исследования на этапе «входные данные», т.е. начального этапа исследования, осуществление которого дает научное обоснование использования или неиспользования в предполагаемом исследовании соответствующих показателей.
Ключевые слова: исследование, показатели, методический инструментарий, оценка показателей, аномальность, критерии аномальности.
Summary. In the article we present a detailed review of methodological foundations, describe the methodological mathematical toolset that we used as well as the research procedure at input data stage, i.e., preliminary stage of research which gives scientific grounds for use or non-use in provided research of corresponding indices.
Keywords: research, indices, methodological toolset, evaluation of indices, anomality, anomality criteria.
Рецензент д.е.н., професор УкрДАЗТ Чебанова Н.В. Експертредакцшног колегп к.е.н., доцент УкрДАЗТШраменко О.В.
Вкчшк економжи транспорту i промисловосп № 31, 2010
