Ярослав Притула

30
Ярослав Притула Методи економічного аналізу

Upload: sloane-burch

Post on 01-Jan-2016

50 views

Category:

Documents


2 download

DESCRIPTION

Методи економічного аналізу. Ярослав Притула. Методи економічного аналізу. методи емпіричного дослідження   спостереження, вимірювання, порівняння, експеримент методи, які використовують на емпіричному і на теоретичному рівнях дослідження моделювання методи теоретичного дослідження - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

Page 1: Ярослав Притула

Ярослав Притула

Методи економічного аналізу

Page 2: Ярослав Притула

Методи економічного аналізу

– методи емпіричного дослідження  – спостереження,– вимірювання,– порівняння,– експеримент

– методи, які використовують на емпіричному і на теоретичному рівнях дослідження – моделювання

– методи теоретичного дослідження– формальне доведення

Page 3: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження

– Графічний аналіз

– Методи вибіркового спостереження

– Дисперсійний аналіз (ANOVA)

– Кореляційний аналіз

– Регресійний аналіз

– Методи часових рядів

– Факторний, декомпозиційний, кластерний аналіз

Page 4: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження:де взяти дані ?

– Макроекономічні дані:– http://www.bank.gov.ua/

– http://www.ukrstat.gov.ua

– http://www.worldbank.org/

– http://pwt.econ.upenn.edu/

– http://www.ier.kiev.ua/Ukraine/news_ukr.cgi

– Макроекономічні дані:

– http://www.bank.gov.ua/

– http://www.ukrstat.gov.ua

– http://www.worldbank.org

– http://pwt.econ.upenn.edu/

– http://www.ier.kiev.ua/Ukraine/news_ukr.cgi

Page 5: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження:де взяти дані ?

– Фінансові дані:

– http://finance.yahoo.com

– http://www.kinto.com.ua/research/marketupdate.html

– http://www.smida.gov.ua

–  http://investory.com.ua

– www.imf.org

Page 6: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження:де взяти дані ?

– Інші дані:

– ec.europa.eu/eurostat

– www.census.gov

– www.oecd.org

– Google.com + ключові слова

– Опитування, експеримент ....

Page 7: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження: що робити з даними ?

– Зображення даних:

– Прості графіки тренду (залежність від часу)

– Залежність між двома показниками

– Аналіз випадку (Event analysis)

– Інші методи

Page 8: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження: зображення даних

Page 9: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження: зображення даних

Page 10: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження: зображення даних

Page 11: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження: зображення даних

-5,0-4,0-3,0-2,0-1,00,01,02,03,04,05,0

Сільське господарство, мисливство та лісовегосподарство

Добувна промисловість

Переробна промисловість

Виробництво та розподілення електроенергії,газу та води

Будівництво

Торгівля; ремонт автомобілів, побутовихвиробів та предметів особистого вжитку

Діяльність транспорту та зв'язку

Освіта

Охорона здоров'я та надання соціальноїдопомоги

Інші види економічної діяльності

внесок ВДВ у зростання ВВП внески у зростання інвестицій в основний капітал

Page 12: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження: зображення даних

Активи та зобов’язання українських банків, млрд. грн.

Page 13: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження: зображення даних

Депозити та кредити фіз. особам, млрд. грн.

Page 14: Ярослав Притула

Методи емпіричного дослідження:зображення даних, аналіз випадку

Які бувають кризи, історичні дані МВФ

Page 15: Ярослав Притула

Аналіз випадку: Поведінка ВВП та приватного споживання в період економічної, кредитної криз та кризи ринку нерухомості, МВФ

Page 16: Ярослав Притула

Поведінка інвестицій та промислового виробництва в період економічної, кредитної криз та кризи ринку нерухомості, МВФ

Аналіз випадку:

Page 17: Ярослав Притула

Поведінка інфляції та рівня безробіття в період економічної, кредитної криз та кризи ринку нерухомості, МВФ

Аналіз випадку:

Page 18: Ярослав Притула

Поведінка експорту та імпорту в період економічної кризи, історичні дані МВФ

Аналіз випадку:

Page 19: Ярослав Притула

Поведінка кредитів та цін на житло в період економічної, кредитної криз та кризи ринку нерухомості, МВФ

Аналіз випадку:

Page 20: Ярослав Притула

Поведінка поточного рахунку та фондового індексу в період економічної, кредитної криз та кризи ринку нерухомості, МВФ

Аналіз випадку:

Page 21: Ярослав Притула

Основні характеристики накладання криз, МВФ

Аналіз випадку, обчислення статистичних характеристик:

Page 22: Ярослав Притула

Аналіз випадку, одна країна – різні періоди, порівняння криз 1998 і 2008 років

Page 23: Ярослав Притула

Аналіз випадку, одна країна – різні періоди, порівняння криз 1998 і 2008 років

Page 24: Ярослав Притула

Аналіз випадку, одна країна – різні періоди, порівняння криз 1998 і 2008 років

Page 25: Ярослав Притула

Аналіз випадку, одна країна – різні періоди, порівняння криз 1998 і 2008 років

Page 26: Ярослав Притула

Неправда, брехня, статистика ...

Люди використовують статистику для досягнення

певних цілей маніпулюючи нею.

«Я думаю, що такі цифри свідчать про те, що почалися певні

позитивні тенденції. Проте не можна категорично

говорити, що криза завершилася. Не потрібно говорити, що

почалося стрімке і фундаментальне зростання, тому що ми

порівнюємо лютий до січня. Але ми можемо говорити, що

економіка почала реанімуватися, що є перші кроки, які

говорять про позитивне зрушення в динаміці виробництва.

Я думаю, що це ознака початку стабілізації», - сказала

Тимошенко.

Page 27: Ярослав Притула

Неправда, брехня, статистика ...

Люди використовують статистику для досягнення

певних цілей маніпулюючи нею.

Page 28: Ярослав Притула

Неправда, брехня, статистика ...

Люди використовують статистику для досягнення

певних цілей маніпулюючи нею.

А яка картина була в 2008 році? 2007? 2006?.... 1999?

Page 29: Ярослав Притула

Неправда, брехня, статистика ...

Як можна маніпулювати статистикою:

– Довільне групування

– Використання номінальних або реальних величин

– Різні показники середнього

– Розгляд тенденцій за різні періоди часу

– Агрегування показників

– Неправильний розрахунок показників.

Page 30: Ярослав Притула

Гістограма – як групувати? Групування полегшує розуміння великих масивів даних, але зменшує їх інформативність.

В залежності від групування даних, ви можете отримати різні результати! Приклад: опитування підприємців Львівщини.Зазначте рівень впливу на Ваш бізнес податкової інспекції.Шкала 1-10, 1-негативно, 10-позитивно.

Histogram

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10M

ore

Bin

Fre

qu

ency 63

177

61

0 50 100 150 200

92

105

104

85 90 95 100 105 110

130

171

0 50 100 150 200

Позитивно > 6:Нейтрально = 5,6;Негативно <5.

Позитивно > 7:Нейтрально = 4-7;Негативно <4.

Позитивно > 5;Негативно <6.