Археология Архитектура Астрономия Аудит Биология Ботаника Бухгалтерский учёт Войное дело Генетика География Геология Дизайн Искусство История Кино Кулинария Культура Литература Математика Медицина Металлургия Мифология Музыка Психология Религия Спорт Строительство Техника Транспорт Туризм Усадьба Физика Фотография Химия Экология Электричество Электроника Энергетика
Диагностика состояния стран мира
Кафедра математической статистики и эконометрики
Семестровая работа по дисциплине: «Диагностика КСП» на тему:
«Диагностика состояния стран мира»
Выполнил: Хабиров Е. Р.
Группа: ДЭС-401
Проверил: Фомин Я. А.
Москва 2011
Диагностика состояния стран мира
Основным показателем в международных сопоставлениях является валовый внутренний продукт (ВВП), который характеризует стоимость конечных товаров и услуг в рыночных ценах (Ценах конечного покупателя), произведенных резидентами данной страны за рассматриваемый период времени. Также одним из основных показателей международных сопоставлений является индекс физического объема ВВП на душу населения. Мировой рынок проявляется через международную торговлю, которая представляет собой совокупность внешней торговли всех стран и состоит из двух встречных потоков товаров - экспорта (вывоз) и импорта (ввоз).
Мировой рынок выступает сферой межгосударственного обмена, он оказывает обратное влияние на национальное производство, показывая что, сколько, при каких издержках и для кого нужно производить. По объемам экспорта и импорта страны можно судить о её уровне развития.
Таким образом, используемая в работе система показателей:
· ВВП (дол. США);
· ВВП на душу населения (дол. США);
· Внешнеторговое сальдо (дол. США);
· Экспорт (дол. США);
· Импорт (дол. США);
Преуспевающие страны: США, Германия, Япония, Франция.
Кризисные страны: Сербия, Чехия, Швеция, Нидерланды.
На сравнительный анализ приняты следующие европейские страны: Россия, Украина, Великобритания, Норвегия, Италия, Бельгия, Испания, Дания.
Обучение по трем признакам
Постоим систему показателей, основанную на трех признаках, для кризисных и преуспевающих стран.
Признак
Преуспевающие страны S1
X1 (1)
X2 (1)
X3 (1)
X4 (1)
ВВП (дол.США)
14 119 000 000 000
3 330 031 687 465
5 068 996 399 491
2 649 390 172 579
ВВП на душу населения (дол. США)
45 989
40 670
39 738
41 051
Экспорт (дол. США)
1 578 400 000 000
1 359 727 051 593
636 143 383 410
610 680 384 473
X1 (1) - США, X2 (1) -Германия, X3 (1) -Япония, X4 (1) -Франция
Признак
Кризисные страны S2
X1 (2)
X2 (2)
X3 (2)
X4 (2)
ВВП (дол.США)
ВВП на душу населения (дол. США)
Экспорт (дол. США)
X1 (2) - Сербия, X2 (2) -Чехия, X3 (2) -Швеция, X4 (2) - Нидерланды
Для групп стран S1 и S2 составим векторы средних а1 и а2 , их разность, сумму и найдем общую M и обратную M -1 ковариационные матрицы:
a1=
6,29185E+12
a2=
3,57865E+11
41861,96869
28895,40735
1,04624E+12
2,2277E+11
a1-a2=
5,93399E+12
12966,56134
8,23467E+11
a1+a2=
6,64972E+12
70757,37605
1,26901E+12
M
1,8915E+25
1,32025E+16
1,23273E+24
1,32025E+16
277558777,2
3,27149E+15
1,23273E+24
3,27149E+15
1,99963E+23
M-1
9,00984E-26
2,80127E-18
-6,01266E-25
2,80127E-18
4,55067E-09
-9,17203E-17
-6,01266E-25
-9,172E-17
1,02082E-23
Найдем теперь произведение транспонированной разности векторов средних (a1 -a2 )T и обратной общей ковариационной матрицы M –1
(а1 -а2 )T
5,93399E+12
12966,56134
8,23467E+11
(а1 -а2 )T M-1
7,58427E-14
1,00575E-07
3,64889E-12
1/2 (а1 -а2 )T M-1
3,79213E-14
5,02873E-08
1,82445E-12
Вычислим расстояние Махаланобиcа для p=3:
Найдем и
=0,7071
=2,1213
Найдем вероятности ошибок при p=3
0,1904
0,2291766
Достоверность диагностики равна D3 =1- 0,7708.
Добавим еще один ( четвертый) показатель – объем импорта в страну (дол. США).
Признак
Преуспевающие страны S1
X1 (1)
X2 (1)
X3 (1)
X4 (1)
ВВП (дол.США)
ВВП на душу населения (дол. США)
45989,1794
40669,67103
39738,13421
41050,89015
Экспорт (дол. США)
Импорт (дол. США)
Признак
Кризисные страны S2
X1 (2)
X2 (2)
X3 (2)
X4 (2)
ВВП (дол.США)
ВВП на душу населения (дол. США)
5872,409627
18138,63376
43653,69074
47916,89529
Экспорт (дол. США)
Импорт (дол. США)
Для групп стран S1 и S2 составим векторы средних а1 и а2 , их разность, сумму и найдем общую M и обратную M -1 ковариационные матрицы:
a1=
6,29185E+12
a2=
3,57865E+11
41861,96869
28895,40735
1,04624E+12
2,2277E+11
1,11069E+12
2,00483E+11
a1-a2=
5,93399E+12
12966,56134
8,23467E+11
9,10209E+11
a1+a2=
6,64972E+12
70757,37605
1,26901E+12
1,31118E+12
M
1,8915E+25
1,32025E+16
1,23273E+24
1,96956E+24
1,32025E+16
277558777,2
3,27149E+15
3,32277E+15
1,23273E+24
3,27149E+15
1,99963E+23
2,26466E+23
1,96956E+24
3,32277E+15
2,26466E+23
2,89601E+23
M-1
7,21435E-25
1,13644E-18
9,66577E-24
-1,2478E-23
1,13644E-18
4,55506E-09
-1,18794E-16
3,29045E-17
9,66577E-24
-1,1879E-16
1,77175E-22
-2,02923E-22
-1,2478E-23
3,29045E-17
-2,02923E-22
2,46622E-22
Найдем теперь произведение транспонированной разности векторов средних (a1 -a2 )T и обратной общей ковариационной матрицы M –1
(а1 -а2 )T
5,93399E+12
12966,56134
8,23467E+11
9,10209E+11
(а1 -а2 )T M-1
8,97541E-13
-2,0662E-06
1,70117E-11
-1,62405E-11
1/2 (а1 -а2 )T M-1
4,48771E-13
-1,0331E-06
8,50584E-12
-8,12023E-12
Вычислим расстояние Махаланобиcа для p=4:
Найдем и
=0,7071
=2,1213
Найдем вероятности ошибок при p=4
0,158
0,204
Достоверность диагностики равна D3 =1- 0,8
В рамках оптимизации признакового пространства вычислим отношение расстояний Махаланобиса и
Так как отношение
=1,31<2
То признаковое пространство хорошее, и поэтому оптимальное признаковое пространство равно 4.
Поиск по сайту: