статистические методы

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ И ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Введение. В статье рассмотрены возможности применения ARIMA-моделирования к анализу и прогнозированию временных рядов демографических показателей. Зарубежные исследования показали, что наряду с традиционными демографическими методами ARIMA-модели дают хорошие результаты при прогнозировании таких показателей, как численность населения, уровень рождаемости и смертности, продолжительность жизни населения.

Методика исследования. В работе использовалась методология Бокса – Дженкинса анализа и прогнозирования временных рядов, в частности, применительно к демографическим данным: коэффициенту суммарной рождаемости в России (1990–2014 гг.), количеству заключенных браков по месяцам в России (2005–2015 гг.), общему коэффициенту рождаемости во Франции (1740–2014 гг.) и уровню безработицы в России (1996–2016 гг.). Были проанализированы ARIMA-, SARIMA- и ARFIMA- модели в зависимости от характера динамики исследуемого показателя.

Результаты. Проведенный анализ показал, что оцененные ARIMA-модели для коэффициента суммарной рождаемости и количества заключенных браков являются адекватными, имеют хорошие статистические и прогностические свойства. На основании полученных моделей построены прогнозы. В случае длинных рядов наличия свойств процессов с длинной памятью выявлено не было.

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНИВАНИЮ КРЕДИТНОГО ПОВЕДЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ В РОССИИ

Введение. Кредитование физических лиц прочно обосновалось в России в последние десятилетия, однако сейчас существует явная проблема качества выдаваемых кредитов, в связи с чем изучение кредитного поведения, механизмов и структуры его функционирования представляется актуальным. В статье сделан акцент на методологической составляющей данной проблемы – рассмотрены различные статистические и эконометрические инструменты для исследования кредитного поведения.

Методы. На основе модели бинарного выбора выявлены детерминанты намерения взять кредит, а также составлен типичный портрет среднего заемщика. С помощью методов кластерного анализа исследовался объем потребительских кредитов в разрезе регионов. Используя методологию анализа временных рядов, для объемов выдаваемых кредитов оценена SARIMA-модель и построен прогноз.

Результаты. Среди наиболее важных детерминант кредитного поведения были выявлены возраст, пол, уровень образования и дохода, наличие опыта получения кредита, количество источников дохода. В результате кластерного анализа регионы России были разделены на три однородные группы, различающиеся по объему выдаваемых кредитов, числу кредитных организаций, задолженности по выдаваемым кредитам. Прогноз динамики объемов выдаваемых кредитов показал, что, несмотря на кризисные явления в экономике, объем кредитов по-прежнему будет иметь положительную динамику.