Производственная аналитическая практика в у чреждении Исследовательский центр

студент группы 17-ДКН Бартош Дмитрий Игоревич
Минск, 17 июля 2019 года

и менеджмента»: описание, миссия, цели, задачи и направления деятельности.
2.

Методы анализа, применяемые в аналитической деятельности Исследовательского центра ИПМ
3. Программные продукты, применяемые в деятельности Исследовательского центра ИПМ.
4. Участие в текущей деятельности ИЦ ИПМ. Основные направления работы.

и менеджмента»: описание, миссия, цели, задачи и направления деятельности.

работающий в сфере экономических и социальных исследований с 1999 г.
Сфера

деятельности

Исследования

Мониторинг

Анализ и прогнозирование

Продвижение диалога по актуальным вопросам развития

центр ИПМ входит в исследовательскую сеть Фонда CASE и активно

сотрудничает с организациями, входящими в эту сеть. Среди них важными партнерами являются:
CASE Belarus.
CASE Ukraine.
Стратегическим партнерами Исследовательского центра ИПМ также являются:
Белорусский экономический исследовательско-образовательный центр (BEROC).
Белорусский институт стратегических исследований (BISS).
Стокгольмский институт переходной экономики (SITE).
Инвестиционная компания ЮНИТЕР.
Центр международного частного предпринимательства (CIPE).

партнерства — осуществление международного сотрудничества с научными организациями других государств,

а также с международными организациями, занимающимися вопросами экономических исследований; развитие сотрудничества с белорусскими органами гражданского общества и органами государственного управления.
Миссия центра — содействовать повышению национальной конкурентоспособности Беларуси и благосостояния белорусского общества. Миссия реализуется через разработку и продвижение рекомендаций для социальной и экономической политики, основанных на результатах прикладных исследований.

ИПМ

деятельности в учреждении является моделирование. Это анализ и прогнозирование процессов

в экономике на основании моделей, полученных эмпирическим путем. Например, для краткосрочного прогнозирования инфляции в Беларуси используются следующие подходы:
модели авторегрессии (AR),
модели авторегрессии и скользящего среднего (ARMA),
прогнозирования инфляции как взвешенной суммы компонентов,
модели векторной авторегрессии (VAR),
модели коррекции ошибок (ECM);
модели P*.

Теоретическое обоснование используемых моделей и методология построения прогнозов являются обязательным элементом в любом исследовании. Эта информация является рабочим материалом и публикуется в виде ссылки в исследовании как его теоретическая часть.

между экономическими явлениями. Индекс является показателем, который определяется как соотношение

двух величин. С помощью индексов осуществляются сравнения фактических показателей с базисными для того, чтобы выявить относительное изменение экономического показателя (прирост или уменьшение) в результате влияния на него определенных факторов.

Метод обработки статистических данных, который включает две составляющие части: корреляционный анализ — связан с определением тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами и регрессионный анализ — метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

метод незаменим при сборе ограниченного объема информации у большого числа

людей и используется в форме анкетирования, когда опрашиваемый сам заполняет анкету в присутствии анкетера или без него. Поскольку количество опрашиваемых велико, опрос проводят различные компании, как правило, маркетинговые агентства, по заказу Исследовательского центра ИПМ.

ИПМ.

для извлечения из документальных источников социологической информации при изучении социальных

процессов и явлений в целях решения определённых исследовательских задач. Исследователи центра работают над анализом документов, создаваемых в процессе проведения социального исследования. Этими документами являются записи, создаваемые при проведении фокус-групп. В этих записях, чаще всего в формате аудиофайлов, фиксируется всё произнесённое участниками для последующего анализа.

организации исследования посредством сбора группы для обсуждения поставленной задачи. Используется

для выяснения отношения различных слоев населения к какому-либо событию или явлению. Благодаря такой дискуссии можно, например, изучить реакцию населения на внутреннюю политику государства в различных сферах . Для эффективности обсуждения с использованием данного метода от участников исследования необходимо соответствие следующим критериям отбора:
необходимо, чтобы респонденты не принимали ранее участие в фокус-группе;
желательно, чтобы респонденты не были знакомы между собой;
обязательно, чтобы респондент был достаточно осведомлен о теме проводимого исследования, мог выразить свое реальное мнение о данном социальном явлении.

Метод Дельфи — предполагает опрос экспертов по специально разработанной анкете.

В отличие от анкеты, предназначенной для массового опроса, она не столь детализована и предназначена для оценки тех или иных явлений, прогнозирования возможных вариантов их развития, формулирования гипотез.
Метод мозгового штурма — метод решения проблемы на основе стимулирования творческой активности, при котором участникам обсуждения нужно высказывать как можно большее количество вариантов решения.

важную роль в процессе исследования аналитика. Это условное изображение статистических

данных с помощью графиков, диаграмм, гистограмм. Главное достоинство этого метода представления — наглядность. При правильном построении графиков статистические показатели привлекают к себе внимание, становятся более понятными, выразительными, запоминающимися.

для эконометрического анализа, ориентированного на временные ряды. Используется для общего

статистического и эконометрического анализа, например, для анализа, оценки и прогнозирования временных рядов.

EViews предлагает академическим исследователям, учреждениям и студентам доступ к мощным инструментам статистики, прогнозирования и моделирования через простой в использовании объектно-ориентированный интерфейс и сложный механизм анализа, что делает EViews отличным пакетом для анализа временных рядов. Пакет высоко ценится аналитиками центра, так как обладает значительными достоинствами.

несколькими файлами;
большой набор современных методов для продвинутой
эконометрики;
легкий в

освоении командный синтаксис и интерфейс;
генерация прогнозов и моделирование;
создание высококачественных графиков и таблиц для публикации
или включения в другие приложения.

отсутствие русифицированной версии и справочной системы;
отсутствие русскоязычной литературы по работе с пакетом.

обеспечение, включающее язык

Ox для эконометрики и статистики (Ox — объектно-ориентированный язык матричного программирования с библиотекой математических и статистических функций, разработан для эконометрического программирования). OxMetrics состоит из внешней программы под названием OxMetrics и отдельных прикладных модулей, таких как PcGive, STAMP и других.

Используется в основном для эконометрического, финансового анализа временных рядов, прогнозирования, выбора эконометрической модели и для статистического анализа данных.
Благодаря включению в пакет языка программирования пакет предоставляет больше возможностей, чем EViews, но уступает ему по другим параметрам с точки зрения пользователя.

задач. Например, есть возможность отображать отчеты и графику, которыми можно

манипулировать на экране;
доступен калькулятор и алгебраический язык для преобразования данных и позволяет пользователю открывать несколько баз данных;
интерфейс программы похож на интерфейс других пакетов, что облегчает процесс работы с ним при знании других программ.


для полноформатного использования пакета от пользователя требуется специфический набор знаний и навыков в области эконометрики и программирования. Поэтому его используют лишь несколько экспертов центра со знанием продвинутой эконометрики.

для эконометрического анализа, специализирующееся на одномерном и многомерном анализе временных

рядов. Имеет графический пользовательский интерфейс Java. Мотивация для его разработки заключалась в том, чтобы предоставить средства, с помощью которых можно было бы выполнить некоторые эконометрические процедуры временного ряда, которые были трудными или недоступными в других пакетах. Например, такие процедуры включают анализ импульсного отклика с загруженными доверительными интервалами для моделирования VAR / VEC.

который упрощает задачи, общие для эмпирического анализа. Особенно, это чтение

данных, преобразование переменных, создание новых переменных, редактирование данных и сохранение наборов данных;
большинство его функций доступны с помощью простого взаимодействия пользователя с интерфейсом благодаря использованию компьютерной мыши.


от пользователя требуется специфический набор знаний и узкая специализация в области эконометрики и прикладного статистического анализа, поэтому в организации его использует всего один специалист, имеющий ученую степень и звание.

(Библиотека для регрессий, эконометрики и временных рядов, gretl — прикладной

программный пакет для эконометрического моделирования. Предоставляет широкий спектр возможностей и вариантов работы в области работы с данными, создания графиков. Интегрирован для работы с другими пакетами и языками

программирования для дальнейшего анализа данных. Данный пакет является одним из основных инструментов для работы в арсенале специалиста со знанием продвинутой эконометрики.

параметров с помощью метода наименьших квадратов (OLS), выделение сезонности при

помощи встраиваемых пакетов X-12-ARIMA и TRAMO/SEATS, возможность использования различных моделей временных рядов для прогнозирования и др. ;
скриптовый язык сценариев с поддержкой циклов;
возможности создание графиков с помощью Gnuplot (свободная программа для создания двух- и трёхмерных графиков);
интеграция с языками R и Ox для дальнейшего анализа данных;
пакет доступен на многих языках мира;
программное обеспечение с открытым исходным кодом.

сложность освоения всего инструментария для работы с данными ввиду необходимости большого набора знаний в области математики, статистики и эконометрики для полноценного использования возможностей пакета. Без этого программа не представляет особой ценности для аналитика.

временных рядов) представляет собой статистический пакет для анализа временных рядов

и эконометрики. Это мощная программа, которая может выполнять ряд эконометрических и статистических операций. Содержит большой список основных процедур в эконометрике и анализе временных рядов, которые могут быть реализованы в программе. Все методы могут быть использованы для прогнозирования, а также для проведения анализа данных.

анализа: линейная регрессия, регрессии с гетероскедастичностью, оценка нелинейных систем, обобщенный

метод моментов, оценка максимального правдоподобия, системы одновременных уравнений, большие эконометрические модели, спектральный анализ, фильтр Калмана, ARCH и GARCH модели;
пакет может считывать данные из различных форматов файлов и источников баз данных, включая файлы Excel, текстовые файлы, файлы Stata и большинство баз данных, поддерживающих SQL. Он может обрабатывать практически любую частоту данных, включая ежедневные, еженедельные, внутридневные и групповые данные;
обширные графические возможности. Он может генерировать графики временных рядов высокого разрешения и может экспортировать графики во многие форматы.

большой набор требований к пользователю для полноценного использования всех предоставляемых методов и процедур для анализа. Трудности в освоении для начинающего специалиста.

— пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и

одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете. MATLAB предоставляет пользователю большое количество функций для анализа

данных, покрывающие практически все области математики, в частности аналитики организации используют функции для следующих действий:
Математическая статистика и анализ данных — статистические функции, статистическая регрессия, цифровая фильтрация.
Обработка данных — набор специальных функций, включая построение графиков, оптимизацию, поиск нулей и другие.

его функциональность. Наборы инструментов представляют собой коллекции функций и объектов,

написанных на языке MATLAB для решения определённого класса задач. Непосредственно в аналитической деятельности функционируют наборы инструментов, которые используются в таких областях, как:
Финансовый анализ — наборы функций и объектов, позволяющие быстро и
эффективно собирать, обрабатывать и передавать различную финансовую информацию.
Сбор и анализ экспериментальных данных — наборы функций и объектов,
позволяющих сохранять и обрабатывать данные, полученные в ходе экспериментов, в том числе в реальном времени.
Визуализация и представление данных — позволяет создавать интерактивные
миры и визуализировать научную информацию. В составе пакета MATLAB имеется большое количество функций для построения графиков, в том числе трёхмерных, визуального анализа данных и создания анимированных роликов. Встроенная среда разработки позволяет создавать графические интерфейсы пользователя с различными элементами управления, такими как кнопки, поля ввода и другими.
С точки зрения использующих ППП экспертов серьезных недостатков у него нет.

работают в нем в области исследований, в частности в области

экономики и социологии.
Возможности Stata включают управление данными, статистический анализ, графику, моделирование, регрессию и пользовательское программирование. Управление

Данными и графика находятся на высоком уровне. Также Stata может импортировать данные в различных форматах. Например, форматы электронных таблиц (включая различные форматы Excel ).

статистического анализа и продвинутой эконометрики;
быстродействие;
большое наличие в интернете обучающих уроков

для пользователей;
возможность создания собственных макросов.



Stata может открыть только один набор данных одновременно;
затрудненность полноценного импорта/экспорта данных в текстовые процессоры.

SPSS Statistics (аббревиатура англ. «Statistical Package for the Social Sciences»

— «статистический пакет для общественных наук») — компьютерная программа для статистической обработки данных, один из лидеров рынка в области коммерческих статистических продуктов, предназначенных для проведения прикладных исследований в общественных науках. IBM SPSS Statistics —

это полнофункциональная статистическая система, предназначенная для решения исследовательских и бизнес-задач при помощи анализа данных и поддержки всех этапов аналитического процесса.

типов.
Частотность признаков, таблицы, графики, таблицы сопряжённости, диаграммы.
Первичная описательная статистика.
Маркетинговые и

социологические исследования.
Анализ данных исследований.
Единый интегрированный интерфейс для работы с описательной, регрессионной, расширенной статистикой. Один инструмент позволяет создавать готовые для публикации диаграммы, таблицы.
Простой интерфейс с поддержкой функций перетаскивания обеспечивает доступ к широкому спектру функций и источников данных.
Основной пользователь программы в организации — социолог — считает, что существенных недостатков у программы нет.

— это профессиональное программное обеспечение аудиоплеера для ПК, предназначенное для

расшифровки аудиозаписей. Позволяет сократить время обработки аудио, используя воспроизведение звука с помощью горячих клавиш клавиатуры а также дополнительных функций программного обеспечения для транскрибирования, таких как

воспроизведение с переменной скоростью, многоканальное управление, видеоплеер, управление файлами и других.

задает пользователь);
поддержка воспроизведения аудио- и видеофайлов любой продолжительности;
воспроизведение большинства форматов,

с возможностью сохранения полной информации о файлах, также можно создавать к ним заметки;
использование «горячих клавиш» для воспроизведения без мыши при транскрибировании непосредственно в Word или другое программное обеспечение;
возможность записи текста непосредственно в окно программы без необходимости переключения вкладок программы и текстового редактора;
возможность параллельной работы программы и сервисов для распознавания речи.
низкое качество распознавания при плохой акустике, посторонних звуках, помехах при записи, наличии дефектов речи у человека;
отсутствие знаков препинания в тексте, необходимость ставить их вручную в случае, если текст будет в дальнейшем опубликован.

для экономической политики на основе изучения мнения населения»
Дата проведения: 16-28

июня 2019 года.
Место проведения: областные центры — Брест, Гродно, Витебск, Могилев, Гомель.
Формат: Опрос фокус-групп, сформированных их различных возрастных групп населения. Сформировано и опрошено 5 фокус-групп, по одной в каждом городе.
Итоговое количество участников выглядит следующим образом:
Первая подгруппа участников
молодежь (18–29 лет): женщины – 1 человек;
средний возраст: женщины (30–44 года) – 14 человек; мужчины (30–49 лет) – 6 человек.
Вторая подгруппа участников
предпенсионный возраст: женщины (45–56 лет) – 3 человека;
пенсионеры: женщины старше 56,5 лет – 3 человека, мужчины старше 61,5 года – 2 человека.

подгруппе участников
Первая подгруппа участников: молодежь и лица среднего возраста
1. Большинство

участников отметили недостаточный уровень информирования о возможных льготах и мерах поддержки при обращении в компетентные органы, в основном, источниками информации выступают друзья, знакомые, коллеги и интернет.
2. Участники высказались за более ранний уход женщин в декретный отпуск, минимум за 3 месяца до родов.
3. Опрашиваемые подняли проблему взаимодействия государства и бизнеса в области строительства детских садов. Так, по мнению могилевчан, существуют серьезные барьеры для строительства частных детских садов. Государственные детские сады в городе строятся долго, а в существующих сформированы огромные очереди.
4. Некоторые участники выступили за то, чтобы продолжительность декретного отпуска могла определять сама женщина, потому что некоторым тяжело высидеть 3 года, зацикливая свою жизнь только на ребенке.
5. Участники высказывались против предоставления бесплатного жилья в собственность многодетным, так как часто это может рассматриваться семьями как средство заработка. Будет лучше, чтобы это было социальное арендное жилье с правом выкупа.

такой ВВП и почему его нельзя напечатать»
Дата проведения медиазавтрака: 19

июля 2019 года.
Место проведения: Минск, кафе Нетто.
Моя задача: оказать помощь сотрудникам в сборе, анализе и визуализации статистических данных, актуализации информации об экономическом росте страны, в частности, о динамике ВВП. В том числе, с использованием программных пакетов. Цель — собрать и подготовить всю информацию, касающуюся темы медиазавтрака, для последующего ознакомления с ней участников и представления гостям мероприятия. Для выполнения этой цели мною был выполнен ряд действий:
1. Анализ динамики реального ВВП с использованием пакета Eviews.
При анализе динамики реального ВВП Исследовательский центр ИПМ осуществляет его разложение на долгосрочный тренд и циклическую составляющую в пакете Eviews. Подходом к выделению тренда и цикла является двойное использование широко известного фильтра Ходрика-Прескотта (Hodrick-Prescott filter). При применении данного фильтра мною был получен следующий график.

г/г).
Примечание – Источник: собственные расчеты на основе данных Белстата и

ИЦ ИПМ.
В результате двойного использования фильтра производится сглаживание циклической составляющей, что позволяет добиться гладкого циклического ряда и довольно четко определять поворотные точки экономического цикла.

в построении графиков.

Темпы прироста, % г/г
Рис. 2. Прогнозные и фактические

темпы прироста реального ВВП, % г/г.
Примечание – Источник: Белстат, расчеты ИЦ ИПМ на основе данных Белстата и постановлений Совета Министров №1008 от 8.12.2016, №1053 от 31.12.2017 и №989 от 29.12.2018. Фактические данные за 2 кв. 2019 г. – оценка ИЦ ИПМ.

расчетов и построение графика.


Рис. 3. Обслуживание внешнего государственного долга (скользящая

сумма за 4 квартала).
Примечание – Источник: расчеты ИЦ ИПМ на основе данных Белстата и Национального банка.

и менеджмента» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.research.by – Дата

доступа: 14.07.2019.
2. Краткосрочное прогнозирование инфляции в Беларуси [Электронный ресурс] // Исследовательский центр ИПМ. – Режим доступа: http:// http://www.research.by/webroot/delivery/files/wp2013r01.pdf. – Дата доступа: 15.07.2019.
3. Методология построения сводных индексов опережающих индикаторов для Беларуси [Электронный ресурс] // Исследовательский центр ИПМ. – Режим доступа: http://www.eng.research.by/webroot/delivery/files/wp2011r01. – Дата доступа: 17.07.2019.

Бартош Дмитрий Игоревич
Минск, 17 июля 2019 года