Неколичественные наблюдения и методы их обработки в статистическом анализе российского рынка информационных технологий
Аннотация
В статье приводятся результаты применения неколичественных наблюдений и методы их обработки, позволяющие существенно повысить аналитические возможности статистического измерения российского рынка информационных технологий (ИТ). Аргументируется необходимость расширения статистического инструментария, позволяющего оперативно и с охватом отражать текущие и будущие тенденции отраслевого развития ИТ-сферы в силу высокой скорости проникновения данных услуг на российский рынок. С помощью индикаторов делового климата, а также построения различных однородных поведенческих моделей проводится анализ деловых тенденций финансово-экономической деятельности ИТ-организаций, подчеркивающих специфику их функционирования в рамках различных циклических эпизодов 2010-2017 гг.
Об авторе
Инна Сергеевна Лола
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
канд. экон. наук, заместитель директора, Центр конъюнктурных исследований, Институт статистических исследований и экономики знаний
Россия
канд. экон. наук, заместитель директора, Центр конъюнктурных исследований, Институт статистических исследований и экономики знаний
Список литературы
1. Алескеров Ф.Т. и др. Анализ паттернов в статистике и динамике: Примеры применения к анализу социально-экономических процессов // Бизнес-информатика. 2013. № 4(26). С. 3-20.
2. Айвазян С.А. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. 240 с.
3. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: для экономистов и менеджеров: учеб. для студентов экон. специальностей высших учеб. заведений. М.: Финансы и статистика, 2011. 349 с.
4. Crosilla L., Malgarini M. Behavioural Models for Manufacturing Firms: An Analysis based on ISAE Survey Data. 2011. URL: http://ec.europa.eu/economy_finance/ db_indicators/surveys/documents/workshops/2010/ec_ meeting/crosilla_malgarini_isae.pdf.
5. Лола И.С., Китрар Л.А. Кластеризация предпринимательских оценок отраслевых событий в малом торговом бизнесе // Вопросы статистики. 2016. № 1. С. 26-37.
6. Mitchell J., Smith R.J., Weale M.R. Aggregate versus Disaggregate Survey-Based Indicators of Economic Activity. NIESR Discussion Paper. 2002. No. 194. 33 р.
7. Proietti T., Frale C. New Proposals for the Quantification of Qualitative Survey Data. CEIS Tor Vergata. Research Paper Series. March 2007. Vol. 34. No. 102. URL: ftp://www.ceistorvergata.it/repec/rpaper/No98.pdf.
8. Crosilla L., Leproux S. Leading Indicators on Construction and Retail Trade Sectors based on ISAE Survey Data // OECD Journal: Journal of Business Cycle Measurement and Analysis. 2009. Vol. 2008. Iss. 1. P. 97-123.
9. Pesaran M.H., Weale M.R. Survey Expectations. CESifo Working Papers. 2005. No. 1599. URL: https:// www.econstor.eu/bitstream/10419/19063/1/cesifo1_ wp1599.pdf.
10. European Commission. The Joint Harmonised EU Programme of Business and Consumer Surveys. A User Manual. Brussels, 2014. URL: http://ec.europa.eu/ economy_finance/db_indicators/surveys/method_guides/ index_en.htm.
11. Архипова М.Ю., Мхитарян В.С. Использование нелинейных моделей в эконометрических исследованиях: монография. М.: Изд-во МЭСИ, 2010. 91 с.
12. Mirkin B.G. Individual Approximate Clusters: Methods, Properties, Applications. LNCS, Vol. 8170. Berlin, New York, 2013. Р. 26-37.
Рецензия
Для цитирования:
Лола И.С. Неколичественные наблюдения и методы их обработки в статистическом анализе российского рынка информационных технологий. Вопросы статистики. 2018;25(3):25-42.
For citation:
Lola I.S. Non-Quantitative Observations and their Processing Methods in Statistical Analysis of Russian Information Technologies Market. Voprosy statistiki. 2018;25(3):25-42. (In Russ.)
Просмотров:
396
Послать статью по эл. почте 