Расширение использования компьютеров и прочих цифровых устройств и общее увеличение информационных потоков в современном мире привели к появлению новых источников информации об окружающей действительности. Эти источники, объединенные общим названием «большие данные», представляет исследователям уникальные возможности по проведению количественного анализа самых различных социально-экономических явлений. В данной статье представлен обзор исследовательских и пилотных проектов, которые были реализованы в последние годы национальными статистическими службами и международными организациями с целью изучения возможностей использования «больших данных» в официальной статистике. Обзор результатов проектов показывает, что внедрение «больших данных» в систему официальной статистике сталкивается с рядом серьезных ограничений, связанных с нерешенными вопросами в области методологии сбора и обработки новых данных, обеспечения доступа к данным и сохранения конфиденциальности информации, технических требований к инфраструктуре. В этой связи статистические показатели, которые рассчитывались бы исключительно на основе «больших данных», пока не получили распространения в официальной статистике. Основное внимание национальных статистических служб в настоящее время сконцентрировано на совместном использовании новых и традиционных источников данных. 

Применение метода объединения прогнозов уже зарекомендовало себя как простой и практичный метод повышения качества прогнозирования. Использование всей доступной информации о процессе из различных методов прогнозирования позволяет повышать точность прогнозирования даже в условиях, когда индивидуальные методы являются не достаточно точными.

Авторы данной статьи продолжают и развивают положения ранее опубликованных обзоров различных подходов и методов построения весовых коэффициентов для объединения прогнозов. В последние несколько десятилетий в зарубежной литературе появилось множество работ по сравнительному анализу и обоснованию различных методов объединения прогнозов. К сожалению, в отечественной литературе авторы уделяют мало внимания этому направлению совершенствования методологии прогнозирования, в частности не осуществляют сравнения разных методов объединения прогнозов. А те работы, которые все же проводят сравнение, ограничиваются в таком сравнении всего лишь несколькими простыми методами. Многие методы объединения прогнозов, которые широко используются за рубежом, не рассматриваются отечественными учеными. Это продолжение обзоров и прошлые обзоры ставят перед собой задачи рассмотреть различные подходы к получению весовых коэффициентов при объединении прогнозов и ознакомить с ними отечественных ученых и исследователей.

Итогом статьи является дополнение к ранее предложенной классификации (Вопросы статистики, 2015, № 8) основных и наиболее часто используемых методов объединения прогнозов с описанием полученных результатов по данным методам и с указанием научных публикаций как отечественных, так и иностранных авторов по рассматриваемому вопросу с включением в список литературных источников работ, ранее не вошедших в предыдущие обзоры авторов.

Мониторинг достижения Целей устойчивого развития (ЦУР), согласованность по которым на период до 2030 г. достигнута странами под эгидой ООН, основан на наборе глобальных показателей, разработка которого потребовала учета как общности, так и уникальности стран в сфере информационного обеспечения их развития.

На повестке дня мирового сообщества стоит задача создания многоуровневой «статистики устойчивого развития», обеспечивающей необходимую информационную платформу согласованности действий всех компонентов национальных экономических систем (правительства, общественных организаций, бизнеса, населения) с приоритетами глобального общечеловеческого характера. В связи с этим автором прокомментированы методологические требования по обеспечению непротиворечивости, системности, взаимодополняемости на разных уровнях агрегирования показателей, используемых Организацией Объединенных Наций в качестве индикаторов достижения Целей устойчивого развития. В статье обосновываются новые задачи и формулируются направления их решения на примере показателя динамики производительности труда.

Авторами статьи излагаются результаты исследования, актуального в условиях реформирования отечественной банковской системы, по математико-статистическому моделированию устойчивости функционирования банков. Концептуальная основа таких построений - понимание устойчивости (или надежности) функционирования предприятия, финансовое состояние которого обеспечивает в нормальных условиях выполнение всех его обязательств перед работниками, другими организациями, государством благодаря достаточным доходам, соответствию доходов и расходов. Некоторые из значимых для анализа устойчивости (надежности) банков индикаторов доступны внешним заинтересованным лицам и организациям за счет раскрытия большинством банков своей ежемесячной финансовой отчетности, которая размещается и регулярно обновляется на сайте Центрального банка Российской Федерации. К числу таких показателей, по мнению авторов, относятся показатели, для которых Банк России определяет нормативные значения. Хотя отслеживание степени соответствия фактических индикаторов нормативам представляется далеко не идеальным инструментом анализа надежности банка (для диагностирования ситуации, не приводящей к отзыву лицензии), значения данных показателей, по мнению авторов, являются достаточными характеристиками финансового здоровья кредитного учреждения.

В публикуемой работе исследовался характер статистической взаимосвязи между трендами количественных значений параметров, характеризующих важнейшие стороны деятельности банков, с вероятностью отзыва у них лицензии. Спецификой построения моделей является автоматический выбор функциональной формы вхождения в них характеристик банков. С этой целью авторы используют аппарат обобщенных полиномов, которые позволяют выбрать спецификацию модели, наиболее адекватную свойствам данных.

Исследование проведено на основании открытой отчетности 887 банков за период с 01.01.2013 по 01.12.2015. Для анализа использовалась отчетность как действующих, в частности начавших работу, так и ликвидированных в этот период банков (некоторые из действующих в этот период банков позже - в 2016 и 2017 гг. также лишились лицензии). Результаты оценивания моделей показали высокую степень согласования формы вхождения в них характеристик банка с их экономическим смыслом и нормативами Центрального банка Российской Федерации. Сравнение качества классической модели бинарного выбора для панельных данных с моделью, основанной на обобщенных полиномах, показывает явное преимущество последней.

В статье обосновываются методологические подходы к измерению уровня конвергенции экономического развития стран Евразийского экономического союза (ЕАЭС). Авторы вводят понятие условной циклической конвергенции национальных экономик как сближения краткосрочных циклов роста в совокупной макроэкономической динамике. Декомпозиция циклической макроэкономической динамики стран проводится путем выделения долгосрочного устойчивого профиля и краткосрочных циклов роста. Для этого к исходным временным рядам применяется метод двойного прохода статистического фильтра Ходрика-Прескотта. С помощью трейсеров циклических профилей визуализированы краткосрочные циклы роста в динамике индекса физического объема валового внутреннего продукта (ИФО ВВП) стран ЕАЭС. Условная конвергенция экономик определяется на основе статистически значимых коэффициентов кросс-корреляции.

Результаты проведенных расчетов также позволяют оценить степень синхронности краткосрочных циклов роста в динамике индекса физического объема валового внутреннего продукта и устойчивых траекторий экономического развития стран, а также сделать ряд выводов, в частности оценить масштабы замедления долгосрочного экономического роста в последние годы и волатильность роста.

Отличительной особенностью современной конвергенции в рассматриваемой экономической интеграции является не сокращение разрывов между стоимостными потенциалами стран, а сближение краткосрочных циклов роста в макроэкономическом развитии. Произошедшее сокращение в масштабах роста экономики России не способствовало появлению позитивных изменений в странах ЕАЭС. Самая сильная скоррелированность в анализируемом периоде, описывающая свыше 90% всей вариации во временных рядах, наблюдалась между краткосрочными профилями роста ВВП России, Казахстана и Беларуси.

На основании проведенных расчетов делается вывод о масштабном замедлении долгосрочных устойчивых тенденций в динамике экономического роста во всех странах интеграции, заметной волатильности роста, практически единовременно затянувшейся на два года рецессии с явным преобладанием основных кризисных событий в 2015 г.

Революционный скачок в использовании компьютеров и прочих цифровых устройств и колоссальное увеличение информационных потоков привели к появлению новых источников информации об окружающей действительности. Эти источники, объединенные общим названием «большие данные», предоставляют исследователям уникальные возможности для проведения количественного анализа самых различных социально-экономических явлений.

В публикуемой статье представлен обзор исследовательских и пилотных проектов, которые были реализованы в последние годы международными организациями и национальными статистическими службами с целью изучения возможностей использования больших данных в официальной статистике. Анализ результатов проектов показывает, что внедрение больших данных в систему официальной статистики сталкивается с рядом серьезных ограничений, связанных с нерешенными вопросами в области методологии, обеспечения доступа к данным и сохранения конфиденциальности информации, технических требований к инфраструктуре.

По мнению автора, из-за существующих ограничений статистические показатели, которые рассчитывались бы исключительно на основе сбора и обработки больших данных, пока не получили распространения в официальной статистике. В настоящее время национальные статистические службы продолжают исследования возможностей совместного использования больших данных и традиционных источников информации.

В данной статье предложены методологические подходы по проведению рейтинговой оценки деятельности таможенных органов по взиманию таможенных платежей. Автор указывает, что в современных условиях отчетная информация о таких платежах (в виде абсолютных данных и ряда простейших относительных показателей) используется в оценке эффективности деятельности таможенных органов без учета их специфики. В работе обосновывается идея включения в общий алгоритм рейтинговой оценки, корректирующий коэффициент, основанный на соотношении рассматриваемых показателей - таможенных платежей и объемов внешнеторговой деятельности, соответственно, регистрируемых таможенными службами, или относящихся к подведомственным им территориям.

Сформирован перечень из пяти показателей рейтинговой оценки, на основании которых был разработан интегральный показатель эффективности деятельности таможенного органа по взиманию таможенных платежей. Проведены экспериментальные расчеты, в соответствии с которыми осуществлялось ранжирование региональных таможенных органов. Было выявлено, что все крупные таможни Приволжского федерального округа (Самарская, Татарстанская и Нижегородская) оказались в нижней части рейтинга, хотя находились в лидерах по общим размерам таможенных платежей и выполнению планов.