айвазян с а качество жизни
С.А.Айвазян: Анализ качества и образа жизни населения: Предисловие
П РЕДИСЛОВИЕ
Богатство, очевидно, не является тем,
к чему мы стремимся, потому что оно
просто полезно и служит какой-то иной
цели. Оно является лишь необходимым
условием для того, чтобы люди вели
процветающий образ жизни
Аристотель
Тема предлагаемой вниманию читателя монографии необъятна и неисчерпаема. Замах исследователя, ставящего перед собой задачу измерения и сравнения качества и образа жизни двух или большего числа индивидуумов или целых конгломератов населения (регионов, стран, социальных слоев), без дополнительных оговорок об ограниченности и определенной условности предлагаемых подходов, конечно, выглядит нереализуемо амбициозным. Ведь даже расхожая, изрекаемая как абсолютная истина присказка о том, что лучше быть богатым и здоровым, чем бедным и больным, может быть поставлена под сомнение, если во главу угла при оценке качества жизни индивидуума ставить наслаждение полнотой самореализации, самим процессом своего творчества и ту пользу обществу, которую человек сумел доставить ему в результате этого творчества (примеров бедных и больных людей, по-своему счастливых и оставивших человечеству неоценимое наследие, так же, как и несчастных здоровых и богатых людей можно привести множество!).
Тем не менее задача измерения и сравнительной оценки качества жизни индивидуумов или целых конгломератов индивидуумов, формулируемая в рамках заданной стратегии развития или в рамках определенных исторических, социально-экономических, географо-экологических, политических и других объективных условий, является и бесспорно актуальной, и решаемой. Именно такую задачу ставил перед собой автор, дополняя приведенную выше ее постановку условием, что в предлагаемых методах анализа качества и образа жизни будут использоваться результаты измерений как разноаспектных статистических показателей условий жизни объекта, так и субъективных оценок самого объекта. Поэтому описываемый в книге подход назван эконометрическим.
Вопросами, связанными со статистическим анализом образа и качества жизни населения, я начал интересоваться еще с конца 60-х годов прошлого столетия под влиянием коллег Армена Хачатуровича Карапетяна и Наталии Михайловны Римашевской. Тогда появились наши совместные работы по анализу и моделированию распределения работников по размерам заработной платы, населения — по размерам среднедушевого дохода, а также по проблеме типологии потребления. Основные мои результаты того времени отражены, в частности, в работах [Aivazian, 1976] и [Типология потребления, 1978]. Мотивацией и определенным толчком к более глубокому и более широкому охвату темы послужили произошедшие в стране в начале 90-х годов прошлого века радикальные изменения в социально-экономической ситуации: уход от централизованно-административной системы национальной экономики, выход на первый план вопросов ее конкурентоспособности и, следовательно, необходимость выработки подходов к межрегиональному и межстрановому сравнительному анализу ключевых индикаторов социально-экономического развития, среди которых, в соответствии с 7-й статьей Конституции РФ, приоритет отдан понятиям «достойная жизнь» и «качество жизни». Соответственно, во второй половине 90-х годов Центральный экономико-математический институт Российской академии наук (ЦЭМИ РАН) получает заказы от Госкомстата, Минэкономразвития и правительств ряда регионов России на выполнение научно-исследовательских работ по тематике качества жизни. Примерно к этому же времени можно отнести и всплеск активности (как исследовательского, так и нормативно-организационного характера) на мировом уровне: выпуск специализированных научных журналов (в том числе, например, междисциплинарного журнала «Social Indicators»), разработка и распространение в форме рекомендаций ООН методик измерения различного рода синтетических латентных категорий (например, так называемого индекса человеческого развития — Human Development Index), рейтингование стран и регионов по качеству жизни, уровню коррупции, уровню развития демократических свобод и т.п.
Уже практически закончив работу над книгой, я получил возможность ознакомиться с интереснейшим материалом, — докладом Комиссии по оценке экономических результатов и социального прогресса, в существенной мере посвященным проблематике качества жизни [Доклад, 2010-2011]. Работа этой авторитетной международной комиссии была инициирована в 2008 году Президентом Франции Николя Саркози и возглавлялась лауреатами Нобелевской премии Джозефом Стиглицем и Амартией Сеном. Должен с удовлетворением отметить, что основной дух и содержащиеся в Докладе рекомендации созвучны тому, что читатель найдет в данной монографии.
Хочу подчеркнуть, что предлагаемая в книге методология построения интегральных измерителей для синтетических латентных категорий качества и образа жизни может быть распространена на существенно более широкий круг задач сведения многокритериальных схем к однокритериалъным или к многокритериальным схемам гораздо меньшей размерности (что и было неоднократно продемонстрировано в работах автора и других исследователей [Айвазян, 1974; Айвазян, Бежаева, Староверов, 1974; Aivazian, 1976; Айвазян, 2000]. Данная тематика уже более десяти лет представлена в курсах лекций, читаемых мной для студентов экономической специализации (например, для магистров экономического факультета Национального исследовательского университета — Высшей школы экономики — НИУ ВШЭ).
С.А.Айвазян: Анализ качества и образа жизни населения: Оглавление
О ГЛАВЛЕНИЕ
1.1. От ответов на какие вопросы зависит выбор той или иной теоретической концепции качества жизни? . 19
1.2. Основные теоретические концепции качества жизни . 20
1.3. Методики измерения качества жизни (мировой опыт) . 28
1.4. Анализ свойств интегральных индикаторов качества жизни . 60
Выводы . 66
2.1. Интегральные компоненты категории «качество жизни» и их декомпозиция . 69
2.2. Требования к формированию априорных наборов статистических показателей для различных синтетических категорий качества жизни населения . 78
2.3. Методология измерения синтетических категорий качества жизни населения и методы многокритериального рейтингования территорий (стран, субъектов РФ, муниципальных образований) . 79
2.4. Примеры построения интегральных индикаторов качества жизни в межстрановом и межрегиональном анализе . 105
Выводы . 123
3.1. Общая логическая схема использования интегральных индикаторов качества жизни в задаче оценки эффективности социально-экономической политики . 125
3.2. Параметры социально-экономической политики и институционального развития как детерминанты повышения качества жизни населения (результаты межстранового эконометрического анализа) . 128
3.3. Выявление ключевых направлений совершенствования социально-экономической политики в российских регионах . 153
Выводы . 174
4.1. Типология потребительского поведения домашних хозяйств и выявление основных типообразующих признаков . 178
4.2. Анализ и моделирование распределительных отношений в обществе . 227
4.3. Проблемы информационного обеспечения микроэконометрического анализа уровня и образа жизни населения . 272
Выводы . 283
ЛИТЕРАТУРА . 414
АЛФАВИТНО-ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ . 426
Лаборатория вероятностно-статистических методов и моделей в экономике
Существенный вклад в научный капитал лаборатории внесли работавшие в ней в разное время Евгений Борисович Дынкин (развитие аппарата теории вероятностей и случайных процессов, стохастические модели экономической динамики), Лев Дмитриевич Мешалкин (соавтор «трилогии» по прикладной статистике, – см. [Айвазян и др. (1983-1985-1989)], – статистические приложения в медицине), Сергей Евгеньевич Кузнецов (стохастические модели экономики, руководитель работ по созданию пакета прикладных программ для анализа временных рядов «Мезозавр»), Игорь Семенович Енюков(соавтор «трилогии» по прикладной статистике, руководитель ряда разработок по созданию статистического программного обеспечения), Олег Васильевич Староверов (соавтор монографии «Классификация многомерных наблюдений», один из ведущих отечественных специалистов в области математической демографии), Андрей Владимирович Маракуев(до последнего дня своей жизни руководил работами группы, занимающейся освоением и развитием новых информационных технологий, используемых в социально-экономических исследованиях и менеджменте), Александр Анатольевич Халилеев, Сергей Юрьевич Адамов и Владимир Евгеньевич Бритиков (ключевые участники разработок по созданию статистического программного обеспечения), Зинаида Ивановна Бежаева(соавтор монографии «Классификация многомерных наблюдений), Борис Григорьевич Миркин (автор ряда монографий по анализу данных, руководитель работ по созданию пакета прикладных программ «Классмастер»), Александр Иванович Орлов(статистический анализ данных нечисловой природы).
2. Направления исследований и основные научные результаты
В соответствии с названием лаборатории основные усилия ее сотрудников сосредоточены на освоении и развитии вероятностно-статистического аппарата (включая эконометрический инструментарий) экономических исследований и на использовании этого аппарата в моделировании механизмов различных социально-экономических процессов, в проведении эмпирических исследований на разных иерархических уровнях национальной экономики. По состоянию на июль 2010 г. можно выделить следующие основные направления научных исследований лаборатории:
Направление 1. Теоретико-методологические и эмпирические исследования в области анализа и моделирования качества и образа жизни населения страны, региона, муниципального образования, мегаполиса
Сотрудники, работающие в данном направлении: С.А. Айвазян, М.И. Волкова, И.А. Герасимова, Е.В. Герасимова, Д.С. Жидко, Н.И. Макарчук, В.С. Степанов В частности, в рамках данного направления:
· разработана методология измерения латентных синтетических категорий качества и образа жизни населения, не апеллирующая к субъективным экспертным оценкам степени важности каждого из компонентов анализируемой синтетической категории; предложена схема использования этой методологии в задаче оценки эффективности проводимых политик (см. [Айвазян (1998, 2003, 2005, 2008а, 2008б, 2011)], [Айвазян, Бородкин (2006)], [Айвазян, Степанов, Козлова (2006)], [Aivazian (2005)], [Aivazian (2008)] в п.7.G «Основные научные труды сотрудников»);
· проведены эмпирические исследования качества жизни населения Самарской области и ее муниципальных образований (см. отчет по теме в п. 3.3(а), а также [Айвазян, Степанов, Козлова (2006)]), Краснодарского края (см. отчет по теме в п. 3.3(б)), Пермской области ([Волкова (2010)]), г. Москвы (см. отчет по теме в п. 3.3(в));
· изучены внутрирегиональная и межрегиональная дифференциация населения по среднедушевому доходу, тенденции и природа этой дифференциации ([Герасимова (2009а), (2009б)]);
· предложены методология выявления типологии потребительского поведения домашних хозяйств и метод построения целевой функции потребления по данным выборочных бюджетных обследований домашних хозяйств ([Типология потребления (1978)], [Айвазян (1997б)], [Колосницын, Макарчук (1980)]);
· изучен и смоделирован механизм формирования распределения населения России по величине среднедушевых расходов в условиях переходной экономики: показано, что в этих условиях классическая логнормальная модель трансформируется в смесь логнормальных распределений; полученные результаты использованы для анализа бедности и дифференциации по расходам населения России в 90-х годах XX-го века ([Айвазян (1997а)], [Айвазян, Колеников (2001)]).
Направление 2. Анализ, моделирование и прогноз финансовых процессов, происходящих в банковском секторе, страховании и на фондовых рынках
Сотрудники, работающие в данном направлении: А.В. Кудров, В.К. Малиновский, А.А. Пересецкий
В частности, в рамках данного направления:
· построена модель страхового процесса, использующая управляемые случайные последовательности, заданные на, вообще говоря, произвольном фазовом пространстве; переходные функции в этих моделях определялись на основе использования коллективных моделей теории риска и исследования структуры вероятностей разорения за конечное время; аналитические результаты сопровождаются численным анализом; результатом моделирования являются качественные и количественные рекомендации, адресованные конечному пользователю (см. [Malinovskii (2000, 2007, 2008a, 2008б, 2009а, 2009б)]);
· разработан комплексный эконометрический подход к анализу надежности российских банков; этот подход позволяет оценить надежность банка с четырех различных направлений, взаимно дополняющих друг друга; разработана методология построения и оценки качества эконометрических моделей вероятностей дефолта банков ([Peresetsky et al. (2004)]; [Пересецкий (2007а, 2008, 2009в)]), рейтингов банков ([Пересецкий и др. (2004)]; [Карминский, Пересецкий (2007, 2009)]; [Пересецкий (2009а, 2009с)]), процентных ставок банков по депозитам физических лиц ([Пересецкий (2007б, 2008, 2009в)]) и эффективности банков по затратам ([Головань и др. (2008)], [Пересецкий (2009б, 2009в)]); изложенные в статьях методы построения эконометрических моделей дефолтов банков были использованы государственной корпорацией «Агентство по страхованию вкладов» (АСВ) при разработке методики оценки достаточности средств фонда страхования; · предложена отличная от общепринятой методология оценки таких характеристик финансового риска как «граница потерь уровня » и «средние ожидаемые потери уровня » (в англоязычной литературе эти показатели называются “Value at Risk” ( ) и “The Expected Shortfall” ( )); методология основана на результатах теории экстремальных значений (в том числе, полученных сотрудниками лаборатории, см. «Направление 3»); использование традиционных моделей при управлении рисками часто не позволяет получить достаточно точные оценки так называемых «хвостов функций распределения», поскольку в традиционных моделях, как правило, не уделяется должного внимания адекватности построенной функции распределения с точки зрения экстремальных значений; проблема состоит в том, чтобы понять, как моделировать редкие события, которые лежат вне промежутка доступных наблюдений; именно подобные ситуации наблюдались в 2008-2010 гг., когда финансовые рынки характеризовались значительной неустойчивостью; это привело к определенной критике существующей системы управления рисками, что явилось мотивацией поиска более адекватных методологий описания редких событий; теория экстремальных значений дает теоретические основания, на базе которых можно построить статистические модели, необходимые для статистического моделирования редких событий и вычисления мер экстремального риска (см. [Fantazzini, Kudrov (2010)], [Fantazzini, Kudrov, Zlotnik (2000)]);
· получены результаты по оценке рискованности долгосрочных инвестиций, связанные с оценкой вероятностей возникновения редчайших событий; в частности, описана методология оценки кредитного качества, основанная на использовании рыночных котировок; использование традиционных методологий оценки кредитного риска, основанных на данных балансовых отчетов, не позволяет получить объективную картину уровня близости рассматриваемой компании к состоянию дефолта, что подтверждается опытом ряда компаний (см. [Fantazzini, Kudrov, Zlotnik (2009)]).
Направление 3. Развитие вероятностно-статистического и эконометрического инструментария, используемого в исследованиях социально-экономических и финансовых процессов Сотрудники, работающие в данном направлении: С.А. Айвазян, В.А. Банников, В.Д. Конаков, А.В. Кудров, В.К. Малиновский, А.А. Пересецкий, В.С. Степанов
В частности, в рамках данного направления:
· разработан подход к построению общей теории автоматической классификации (АК) объектов: все многообразие алгоритмов АК представляется в виде иерархической структуры; на верхнем уровне располагается универсальная математическая модель, компоненты которой образуют средство для единообразной постановки задачи АК, описания алгоритмов их решения и исследования их свойств (см. [Aivazian (1987)], [Айвазян, Бухштабер (1985)]);
· предложен метод параметрического кластер-анализа, основанный на модели смеси многомерных распределений и процедуре «целенаправленного проецирования» (Projection Pursuit) многомерных данных (см. [Aivazian (1996)]);
· предложен экспертно-статистический метод построения неизвестной целевой функции при наличии разного типа экспертной обучающей информации (см. [Айвазян (1974)]);
· получены математические результаты в области локальных предельных теорем для дискретных схем, аппроксимирующих стохастические дифференциальные уравнения (СДУ); результаты касаются сходимости переходных плотностей и являются гораздо более тонкими, чем известные результаты о сходимости переходных вероятностей; для получения этих результатов пришлось развить новые методы анализа дискретных аппроксимаций, точнее, получить дискретный аналог хорошо известного в теории уравнений с частными производными метода параметрикс; в цикле работ рассматривались случаи как невырожденной так и вырожденной непрерывных диффузий, а также случай разрывных диффузий, были построены дискретные аппроксимации соответствующих СДУ, изучена скорость сходимости переходных плотностей к переходной плотности предельной диффузии; в случае невырожденной диффузии для этих плотностей были получены разложения типа Эджворта; диффузионные модели часто служат аппроксимацией реальным процессам; однако явные решения этих уравнений могут быть найдены только в исключительных случаях; поэтому представляет интерес изучение дискретных аппроксимаций этих решений; для этого рассматривается цепь Маркова, заданная на временной решетке с очень малым шагом и затем переходная плотность диффузионного процесса на данном отрезке времени приближается сверткой переходных плотностей за большое число шагов этой цепи Маркова; изученная вырожденная диффузионная модель восходит к работе А.Н. Колмогорова и имеет многочисленные приложения; так, например, с помощью предложенной аппроксимации ее решения можно оценивать важные вероятности, связанные с так называемыми «азиатскими опционами» (см. [Konakov, Menozzi (2008, 2009, 2010)], [Konakov, Mammen (2009)]);
· получены новые математические результаты по распределениям максимумов последовательностей наблюдений с псевдостационарным трендом, допускающим существование отдельных «пропущенных» данных; полученные результаты востребованы не только при анализе и оценке финансовых рисков и вероятностей состояний дефолтов, но и в задачах построения оптимальной системы резервирования, прогнозирования пиков потреблений (например, потребления электроэнергии), прогнозирования экстремальных погодных явлений (см. [Кудров (2008а, 2008б)], [Kudrov, Piterbarg (2007)]);
· изучены свойства оценок параметров функций распределения из теории экстремальных значений в условиях малых выборок, проведен анализ эффективности использования этого подхода при вычислении различных мер рыночного и операционного риска (см. [Fantazzini, Kudrov (2010)]).
Направление 4. Разработка и освоение новых информационных технологий, используемых в управлении и социально-экономических исследованиях, включая создание и ведение необходимых баз данных и вэб-технологий для представления и использования социально-экономических моделей
Сотрудники, работающие в данном направлении: А.С. Акопов, А.П. и Г.Ю. Грохотовы, Е.М. Ильменская, Н.А. Перфиличева, В.Л. Ушкова (руководитель группы)
В частности, в рамках данного направления:
· разработана и поддерживается «Информационно-аналитическая система социально-экономических показателей» (ИАССЭП), включающая в себя разделы: (i) Национальная экономика России; (ii) Регионы России; (iii) Страны мира; (iv) Библиотека таблиц социально-экономической информации; (v) Каталог источников социально-экономической информации; (vi) Каталог экономико-математических моделей; (vii) Веб-ИАССЭП, предназначенный для работы в сети Интернет с удаленными пользователями; каждый компонент ИАССЭП представляет собой информационную подсистему, имеет свою базу данных и интерфейс и может эксплуатироваться как в составе всей системы, так и автономно (см. [Айвазян, Маракуев, Ушкова (2001)]);
· разработано математическое и программное обеспечение системы управления инвестиционной деятельностью сложных организационных структур, в частности, для вертикально-интегрированной нефтяной компании, представленное подсистемами ключевых звеньев ВИНК: нефтедобычи, нефтепереработки, транспортировки и сбыта [Акопов А.С. (2006а, б, в, г, д, 2009, 2010)]; разработан новый генетический алгоритм с угасающей селекцией, позволяющий решать задачу максимизации акционерной стоимости вертикально-интегрированной компании с наибольшей эффективность за счет встроенной процедуры угасающей селекции ([Акопов, Бекларян (2009)], [Акопов (2008а, 2008б)]); разработана и технически реализована архитектура системы поддержки принятия решений, обеспечивающая, в частности, решение задачи максимизации акционерной стоимости вертикально-интегрированной компании при различных сценарных условиях и ограничениях за счет эффективного управления инвестиционным капиталом ([Акопов, Бекларян (2009)], [Акопов (2010)]);
· разработана и поддерживается информационная система «Индивидуальный рейтинг научного сотрудника» (ИРНС), предназначенная для мониторинга научных результатов сотрудников ЦЭМИ и вычисления интегральных показателей, используемых при определении рейтинговых надбавок к их заработной плате; система ИРНС периодически предоставляет руководству института и его подразделений возможность получать и распечатывать разнообразные сводки о научной деятельности сотрудников в течение заданного периода (по всему институту, конкретному отделению или лаборатории или персонально по заданному сотруднику); могут учитываться все научные результаты, заданная категория или конкретный вид научных результатов (см. в [А10 (2009)] статью В.Л. Ушковой и Е.М. Ильменской);
· находится в процессе разработки проект «МЕЗОЗАВР ПЛЮС»,представляющий собой функциональное и инструментальное развитие пакета анализа временных рядов «Мезозавр», созданного в лаборатории в начале 1990-х годов для более ранних операционных платформ с использованием современных (для того периода) средств и технологий; цель проекта «МЕЗОЗАВР ПЛЮС» – создать современное интеллектуализированное, удобное средство анализа временных рядов и панельных данных, в котором, с одной стороны, был бы расширен набор статистических процедур и реализован ряд новых, эффективных алгоритмов, а с другой стороны, были бы обеспечены современные стандарты статистических пакетов по работе с данными; часть статистических процедур анализа временных рядов пакета «МЕЗОЗАВР ПЛЮС» предполагается реализовать с помощью обращений к пакету-прототипу; по мере реализации новых, улучшенных вариантов процедур, они будут заменяться на новые; другая часть статистических процедур (совсем новые или заменяющие процедуры пакета-прототипа) предполагается реализовать через программы, компилированные в среде системы Matlab; пакет-прототип в 1990-1995 годах был лидером на северо-американском и европейском рынках программного обеспечения, предназначенного для статистического анализа одномерных и многомерных временных рядов («Золотой диплом» на Ганноверской выставке программного обеспечения “CeBIT-1992” в категории софтверных инноваций и разработок в Европе).
4. Интернет-ресурсы
ВЭБ-ИАССЭП
Включает в себя Интернет-блоки всех компонентов ИАССЭП. Предоставляет возможности получения данных, аналогично компонентам ИАССЭП в локальной сети, но в несколько урезанном виде. Предусмотрено два уровня доступа к данным – таблицам значений социально-экономических показателей (для зарегистрированных и незарегистрированных пользователей). ВЭБ-ИАССЭП содержит также закладку «Аналитика»,в которой помещены ссылки на модели, разработанные в лаб. 201.
«Малоразмерная эконометрическая модель экономики России»
С.А. Айвазян – совместно с В.Л. Макаровым, С.В. Борисовой и Э.А. Лакалиным (лаб. 101).
«Центр ситуационного анализа и прогнозирования»
С.А. Айвазян совместно с Б.Е. Бродским (лаб. 207).
«Сравнительный анализ интегральных свойств качества жизни населения субъектов Российской федерации»
С.А. Айвазян.
«Институциональные и географические факторы развития регионов России»
А. Вайнберг-Аллен, Т. Рыбникова.
5. Научно-организационная деятельность, международные научные связи
Лаборатория фактически продолжает выполнять возложенные на ЦЭМИ РАН еще Распоряжением Президиума АН СССР № 14000-1484 от 08.09.78 г. функции головной организации по координации и научно-методическому руководству текущими и перспективными работами в области прикладного многомерного статистического анализа и его применений в экономике.
Основные результаты этой деятельности:
Научный семинар лаборатории «Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов» регулярно функционирует по средам (начиная с 1969 года) и является, по существу, общероссийским и международным постоянно действующим семинаром по данной тематике (см. 7.А).
Международная конференция «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества» проводится регулярно один раз в 4 года (1977, 1981, 1985, 1989, 1993, 1997, 2001, 2005, 2010), см. 7.B.
Международная школа-семинар «Программно-алгоритмическое обеспечение прикладного статистического анализа» проводится регулярно один раз в 4 года (1979, 1983, 1991, 1995, 1999, 2004, 2008), см. 7.C.
Российско-французская школа-семинар «Анализ данных и прикладная статистика» проводилась регулярно один раз в два года (попеременно – в России и Франции), начиная с 1982 года: 1982 – Сочи, 1984 – Париж, 1986 – Москва, 1988 – Монпелье, 1990 – Цахкадзор (Арм.ССР), 1992 – Ланьон (Бретань), 1994 – Санкт-Петербург, 1996 – Ванн, 1999 – Саратов, см. 7.D в «Основных научных трудах лаборатории».
Многолетнее (1979-2010) сотрудничество с Женевским университетом, в том числе:
· совместные проекты, поддержанные грантами Фонда научной кооперации между Швейцарией и странами восточной Европы (SCOPES 1997-1999, 2000-2003, 2005-2008);
· Российско-Швейцарский семинар по прикладной эконометрике (2007 г., ЦЭМИ РАН и Московская школа экономики МГУ им. М.В. Ломоносова), см. ж-л «Прикладная эконометрика», №4, 2007.
Совместные проекты с Лондонским Королевским университетом (London Royal Holoway University, Department of Computer Science); поддержанные грантами фонда INTAS (1993-1995, 1997-1999).
Совместная организация международных конференций и периодических научных изданий с учеными зарубежья:
· традиционные международные школы-семинары по многомерному статистическому анализу и эконометрике в Цахкадзоре проводятся один раз в 4 года совместно с учреждениями Национальной академии наук Республики Армения, Ереванским государственным экономическим университетом и Российско-Армянским (Славянским) государственным университетом (1979
2010 гг.);
· сотрудники лаборатории участвуют в организации и проведении традиционных международных конференций по компьютерному анализу данных и моделированию, организуемых Белорусским государственным университетом один раз в 3 года в Республике Беларусь (1986-2010 гг.);
· главный редактор журнала «Прикладная эконометрика» и его заместитель являются сотрудниками лаборатории; в редакционную коллегию журнала входят также ученые Республики Беларусь, Литвы и Швейцарии (см. сайт изд-ва Market DS: http://www.marketds.ru, раздел «Журналы», подраздел «Прикладная эконометрика»).
6. Интеграция науки и образования
Сотрудники лаборатории ведут преподавательскую деятельность в высшей школе на разных ее уровнях – бакалавриата, магистратуры, научного руководства аспирантами. Среди вузов, в которых они преподают:
· Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет – Московская школа экономки (МШЭ МГУ);
· Государственный университет – Высшая школа экономики (ГУ-ВШЭ);
· Российская экономическая школа (РЭШ);
· Государственный академический университет гуманитарных наук, экономический факультет (ГАУГН);
· Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ);
· Московская финансово-промышленная академия (МФПА);
· Московский государственный институт международных отношений (МГИМО);
· Московский государственный университет управления (МГУУ).
В частности, они выполняют следующие функции: читают курсы лекций, ведут семинары и упражнения:
Айвазян С.А.
Зав.кафедрой эконометрики и математических методов экономики МШЭ МГУ;
Зав.кафедрой эконометрики МФПА.
Курсы лекций:
МШЭ МГУ (экономический факультет): «Эконометрика» (3-й курс бакалавриата); «Эконометрика-2» и «Эконометрика-3» (магистратура); «регрессионный анализ панельных данных» магистратура);
ГУ-ВШЭ: «Многомерный статистический анализ», (1-й курс магистратуры экономического факультета); «Эконометрический анализ качества жизни» (2-й курс магистратуры экономического факультета); «Байесовский подход в эконометрике» (2-й курс магистратуры экономического факультета);
МЭСИ: «Эконометрическое моделирование» (4-й курс бакалавриата).
Акопов А.С.
ГУ-ВШЭ (факультет бизнес-информатики): «Системы имитационного моделирования» 92-й курс магистратуры); «Системы бизнес-интеллекта» (2-й курс магистратуры); «Системы управления эффективностью бизнеса (2-й курс магистратуры); «Базы данных» (2-й курс бакалавриата).
Банников В.А.
МШЭ-МГУ: «Эконометрика» (3-й курс бакалавриата, упражнения), «Эконометрика-2» и «Эконометрика-3», «Регрессионный анализ панельных данных» (магистратура, упражнения), «Практика эконометрики с использованием пакетов программ» (бакалавры и магистры).
Волкова М.И.
ГАУГН: «Вычислимые модели общего экономического равновесия» (семинар).
Конаков В.Д.
Профессор кафедры высшей математики ГУГН.
Макарчук Н.И.
ГАУГН: «Математический анализ» (1-й курс бакалавриата); «Математика: мат.анализ, алгебра и геометрия, теория вероятностей и мат.статистика», в институте книжной культуры и управления (1-й курс бакалавриата).
Пересецкий А.А.
РЭШ: «Статистика», «Эконометрика-1» (магистры);
ГУ-ВШЭ (Международный институт экономики и финансов): «Статистика» (бакалавры), «Эконометрика-3» (магистры);
МГИМО: «Эконометрика» (бакалавры).
Степанов В.С.
МГУ: «Информационные технологии в управлении», семинары, курсовые работы по региональной экономике;
ГУ-ВШЭ: «Мат. статистика в демографии с использованием стат. пакетов», «Эконометрика».
Создание учебников и других учебно-методических материалов
Первые отечественные учебники по эконометрике были созданы в 1997-1998 гг. сотрудниками лаборатории С.А. Айвазяном и А.А. Пересецким (см. [F2] и [F7]). Эти учебники много раз переизданы и широко используются в образовательном процессе высшей школы наряду с другими учебно-методическими материалами, созданными сотрудниками лаборатории (см. 7.F).
Повышение квалификации преподавателей высшей школы
Сотрудники лаборатории С.А. Айвазян и А.А. Пересецкий были инициаторами и активными участниками серии региональных семинаров повышения квалификации преподавателей эконометрики и статистики, прошедшими в период 1997-2005 гг. в разных городах России и бывших республик СССР при поддержке зарубежных фондов.
Приглашения для чтения лекций в зарубежные университеты
Айвазян С.А.: Женевский университет (1978-1979гг.); Университет Дижона (Франция, 1980); Лондонский королевский университет (1998-1999 гг.); Калифорнийский государственный университет г. Хейвуда (США, 1997-2002 гг.)
Конаков В.Д. Университет «Париж – 6» и «Париж – 10» (2002-2010 гг.).