КВАНТИФИКАЦИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ ПРИЗНАКОВ В КОНЪЮНКТУРНЫХ ОБСЛЕДОВАНИЯХ

Данные конъюнктурных обследований предпринимательской деятельности являются распространенным в национальной и международной практике важным источником экономической информации. Их результаты отражают особенности когнитивного восприятия экономическими агентами деловых тенденций и отраслевых циклических событий в различных секторах экономики страны. Использование соответствующих измерительных процедур для обработки структурированных распределений предпринимательских мнений позволяет получать массивы информации, представляющие собой так называемую «мягкую» неколичественную статистику в режиме «почти реального времени».

При анализе результатов конъюнктурных обследований прежде всего возникают задачи их количественной характеристики, измерения связей между качественными признаками обследуемых объектов и обобщения взаимосвязанной информации в сводные индикаторы, характеризующие масштабы распространения циклических отраслевых событий в экономическом развитии страны. В этой связи авторами представлены основные этапы и способы квантификации результатов обследований, в частности процедура шкалирования качественных признаков, их количественное определение, обосновывается возможность применения конкретных статистических мер. Для обобщенного измерения качественной информации введены понятия горизонтальной и вертикальной интеграции результатов обследований. Рассмотрены вопросы адекватной и логичной интерпретации статистики балансов, базирующейся на субъективных оценках респондентов. Формулируются обоснования объединения результатов обследований в композитные индикаторы, позволяющие выделить наиболее характерные связи среди простых индикаторов обследования и упрощающие анализ и интерпретацию результатов в целом.

конъюнктурные обследования предпринимателей, квантификация, балансы мнений, композитные индикаторы, качественные признаки, «мягкая» неколичественная статистика

1. Суппес П., Зинес Дж. Основы теории измерений. Психологические измерения. М.: Мир, 1967.

2. Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976.

3. Паниотто В.И., Максименко В.С. Количественные методы в социологических исследованиях. Киев: Наукова думка, 1982.

4. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980.

5. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: учеб. пособие. М.: КДУ, 2007.

6. Саганенко Г.И. Социологическая информация / под ред. В.А. Ядова. Ленинград: Наука, 1979.

7. Джини К. Средние величины. М.: Статистика, 1970.

8. European Commission. A User Guide to the Joint Harmonised EU Programme of Business and Consumer Surveys, 2017. URL: https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/bcs_user_guide_en_0.pdf.

9. OECD. Business Tendency Survey. A Handbook, 2003. URL: http://www.oecd.org/std/leading-indicators/31837055.pdf.

10. Anderson O. The Business Test of the IFO-Institute for Economic Research, Munich, and its Theoretical Model // Review of the International Statistical Institute. 1952. No. 20. P. 1-17.

11. Leach A., Belegratis A. Evaluating the Performance of Aggregate Survey-based Indicators in Times of Crisis. Confederation of British Industry, Final Report submitted for ECFIN-BCS Workshop, 2016.

12. Китрар Л.А., Липкинд Т.М., Остапкович Г.B. Декомпозиция и совместный анализ циклов роста в динамике индикатора экономического настроения и индекса физического объема валового внутреннего продукта // Вопросы статистики. 2014. № 9. С. 41-46.

13. Kitrar L., Lipkind T., Lola I., Ostapkovich G., Chusovlyanov D. The HSE ESI and short-term cycles in the Russian economy // Papers and Studies of Research Institute for Economic Development SGH. 2015. No 97.

14. Abberger K. Qualitative business surveys and the assessment of employment - A case study for Germany // International Journal of Forecasting. 2014. No 23. P. 249-258.

15. Malgarini M. Industrial production and confidence after the crisis: what’s going on? MRPA paper No 53813. 2012.

16. Nilsson R., Guidetti E. Predicting Business Cycle. OECD Statistics Brief. 2018. URL http://www.oecd.org/ std/leading-indicators/40182804.pdf.

17. Theil H. On the Time shape of Economic variables and the Munich Business Test // Revue de l’Institute International de Statistique. 1952. No 20.

18. Carlson J., Parkin M. Inflation Expectations // Economica. 1975. No 42.

19. Pesaran M.H. Expectations formation and macroeconomic modelling, in P. Magrange and P. Muet. Ed., Contemporary macroeconomic modelling, Blackwell, Oxford. 1984.

20. OECD System of Composite Leading Indicators. 2012. URL: http://www.oecd.org/std/leading-indicators/41629509.pdf.

21. Китрар Л.А., Остапкович Г.В. Проблемы измерения деловых циклов: развитие концептуальных конструкций и основных параметров наблюдения // Вопросы статистики. 2013. № 4. С. 22-27.

22. Китрар Л.А., Остапкович Г.В. Особенности и направления использования индикаторного подхода в циклическом мониторинге экономической динамики // Вопросы статистики. 2013. № 8. С. 42-50.

23. Китрар Л.А., Остапкович Г.В. Интегрированный подход к построению композитных индикаторов со встроенным алгоритмом оценки цикличности в динамике результатов конъюнктурного мониторинга // Вопросы статистики. 2013. № 12. С. 23-34.