Диссертация (Динамическая модель равновесия фармацевтического рынка), страница 19
Описание файла
Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Динамическая модель равновесия фармацевтического рынка". PDF-файл из архива "Динамическая модель равновесия фармацевтического рынка", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "экономика" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве НИУ ВШЭ. Не смотря на прямую связь этого архива с НИУ ВШЭ, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата экономических наук.
Просмотр PDF-файла онлайн
Текст 19 страницы из PDF
Swan, T. (1970). Golden ages and production functions, in A. Sen (ed.),Growth economics, Penquin Books, Harmondsworth, England, pp. 203–218.166. Tamblyn R., Laprise R., Hanley J.-A., Abrahamowicz M., Scott S., Mayo N.,etal. Adverse events associated with prescription drug cost-sharing amongbpoor andelderly persons // The Journal of the American Medical Association.2001. Vol. 285.P. 421–429.167. Taylor, L. (1990a).
Socially relevant policy analysis: structuralist computablegeneral equilibrium models for the developing world,MIT press, Cambridge (MA).168. Taylor, L. (1990b). Structuralist CGE models, in L. Taylor (ed.), Sociallyrelevant policy analysis: structuralist computable general equilibrium models for thedeveloping world, MIT press, Cambridge, pp. 1–70.169.
Taylor, L. (1991). Shortrun model closures and steady state growth, Incomedistribution, inflation, and growth-. Lectures on structuralist macroeconomictheory,MIT press, London, pp. 40–65.170. Taylor, L. and Lysy, F. (1979). Vanishing income distribution: Keynesian cluesabout modelsurprices in the shortrun,Journal of Development Economics 6: 11–29.171.
Taylor, L. Macro Models for Developing Countries. New York: McGraw-HilBlook Co., 1979172. Tinbergen, J. (1930), "Bestimmung und Deutung von Angebotskurven, EinBeispeil," Zeitschrift für Nationalökonomie, 1, 669-679.173. Tobin, J. (1971). A general equilibrium approach to monetary theory, Essays inEconomics, Markham Publishing Company, Chicago, pp. 323–338.174. Toil D.R. System dynamics – background, methodology, and applications. Part2. Applications // Computing and Control Engineering Journal. December 1993. P.261-266.175.
Tolley, G., V. Thomas, and C. M. Wong. Price Policies in the DevelopingCountries. Baltimore MD: Johns Hopkins University Press, 1982176. Venables M., Bilge U. Complex adaptive modelling at J Sainsbury: theSimStore supermarket supply chain experiment, 1998.177. Voit, J.
(2005) The Statistical Mechanics of Financial Markets. SpringerVerlag Berlin Heidelberg178. Watsham, T. J., Parramore, K. (1997) Quantitative methods in finance.129Cengage Learning (Formerly Thomson Learning), 2nd edn179. Wiese, A. (1995). On the construction of total accounts from the us nationalincomenand product accounts: How sensitive are applied general equilibrium resultsto initial conditions, Journal of Policy Modeling 17: 139–162.180. Willenbockel, D. (1994a).
Applied general equilibrium modelling- Imperfectcompetition and European integration, Wiley, Chichester U.K.181. Willenbockel, D. (1994b). The computable general equilibrium approach underperfect competition, Applied General Equilibrium modelling- Imperfect competitionand European Integration, Wiley, Chichester U.K., pp. 39–62.182. Working, Elmer J. (1927), "What Do Statistical Demand Curves Show?"Quarterly Journal of Economics, 41, 212-235.183.
Yeh, C.-H. (2008) The effects of intelligence on price discovery and marketefficiency. Journal of Economic Behavior and Organization 68: 613–625130Приложение 1. Оценка параметров регрессионных уравнений в SPSSОценка параметров ценыОписательные статистикиСреднееСтд.
Отклонение NPrice71,0399887,996763460PricePP70,2248168,127877860Income11156,8653441311,355572960PricePPP69,3759608,299324160PercReimb13,0494%0,83094%60PercGen11,2817%9,73064%60Свойства полученной регрессионной модели приведены ниже:Сводка для моделиbМодель RR-Скорректированный Стд.квадрат R-квадратИзменения статистикДурбин-ошибкаИзменение изменения ст.св.1 ст.св.2 Знч.УотсоноценкиR квадрат FизмененияF1,922a,850,8363,2361972 ,85061,251554,0001,702a. Предикторы: (конст) PercGen, PercReimb, PricePPP, Income, PricePPb. Зависимая переменная: PriceОценка параметров модели при уменьшении числа переменных1) КоэффициентыКоэффициентыaМодельНестандартизованны Стандартизованны tе коэффициентые коэффициентыЗнч. 95,0%%Статистикидоверительныйколлинеарностиинтервал для BBСтд.БетаОшибкаграница граница ь(Константа) 84,353 20,5091 PricePPIncomeНижняя Верхняя Толерантност КРД4,113 ,000 43,234 125,472,471,122,4793,852 ,000 ,226,716,1805,565-,001,001-,150-1,537 ,130 -,002,000,2933,417131PricePPP,039,115,041,341 ,734 -,192,271,1935,175PercReimb -3,296,991-,342-3,326 ,002 -5,282-1,309,2623,818PercGen,073,4384,923 ,000 ,214,507,3502,858,360a.
Зависимая переменная: PriceСводка для моделиbМодель RR-Скорректированный Стд.квадрат R-квадратИзменения статистикДурбин-ошибкаИзменение изменения ст.св.1 ст.св.2 Знч.УотсоноценкиR квадрат FизмененияF,918a ,8431,8353,2475155 ,843100,583356,0001,735a. Предикторы: (конст) PricePP, PercReimb, PercGenb. Зависимая переменная: PriceМодельНестандартизованные Стандартизованные tкоэффициентыBСтд.Знч.коэффициентыБетаОшибка(Константа) 61,67812,926PercGen,343,070,4184,897 ,000PercReimb-2,218,650-,230-3,410 ,001PricePP,490,092,4985,355 ,0004,772 ,0001132Тестирование на наличие сезонностиСводка для моделиМодель1R,930R-квадратa,865Скорректирован Стд.ошибканый R-квадратоценки,8503,0947975a. Предикторы: (конст) PercReimb, SnSping, PercGen, SnWint, SnAut,PricePPКоэффициентыaМодельНестандартизованныеСтандартизован tкоэффициентыныеЗнч.коэффициенты1BСтд.
Ошибка(Константа)70,71113,361PricePP,433,092SnWint-2,808SnSpingБета5,292,000,4404,715,0001,183-,153-2,374,021-1,3741,188-,075-1,156,253SnAut,1911,165,010,164,870PercGen,375,069,4565,463,000PercReimb-2,554,653-,265-3,913,000a. Зависимая переменная: Price133Тестирование на наличие причинно-следственнойсвязи(прямаязависимость)Дисперсионный анализaМодельСуммаст.св.квадратов1СреднийFЗнч.413,335,000bквадратРегрессия762,3706127,062Остаток7,37824,307Всего769,74830a. Зависимая переменная: PrFrb. Предикторы: (конст) PrFxPPPP, PrFxPP, PrFrPPPP, PrFxPPP, PrFrPP, PrFrPPPКоэффициентыaМодельНестандартизованныеСтандартизован tкоэффициентыныеЗнч.коэффициенты1BСтд.
Ошибка(Константа)7,0746,511PrFrPP1,422,211PrFrPPP-,601PrFrPPPPБета1,086,2881,3996,739,000,345-,576-1,742,094,177,222,164,800,432PrFxPP-,026,035-,019-,738,468PrFxPPP,001,037,001,022,983PrFxPPPP-,023,034-,017-,695,494a. Зависимая переменная: PrFrТестирование на наличие причинной-следственной связи (обратнаязависимость)Сводка для моделиbМодель RR-Скорректированный Стд.квадрат R-квадратИзменения статистикДурбин-ошибкаИзменение изменения ст.св.1 ст.св.2 Знч.УотсоноценкиR квадрат FизмененияF1,607a,369,2113,2685095 ,3692,337624,0642,161a.
Предикторы: (конст) PrFxPPPP, PrFxPP, PrFrPPPP, PrFxPPP, PrFrPP, PrFrPPPb. Зависимая переменная: PrFx134КоэффициентыaМодельНестандартизованныеСтандартизован tкоэффициентыныеЗнч.коэффициенты1BСтд. Ошибка(Константа)135,70638,384PrFrPP-1,6471,244PrFrPPP2,309PrFrPPPPБета3,535,002-2,231-1,324,1982,0333,0461,136,267-,7261,306-,923-,556,583PrFxPP,453,206,4532,202,038PrFxPPP-,165,219-,165-,752,459PrFxPPPP-,250,198-,250-1,263,219a.
Зависимая переменная: PrFxТестирование на наличие причинно-следственной связи с лагом 3 месяца(прямая зависимость)Сводка для моделиМодельRR-квадратСкорректирован Стд.ошибканый R-квадрат оценки1,993a,986,983,8804701a. Предикторы: (конст) FixPPPP, PrFrPPPP, FixPP, FixPPP, PrFrPP,PrFrPPPКоэффициентыaМодельНестандартизованныеСтандартизован tкоэффициентыныеЗнч.коэффициенты1BСтд. Ошибка(Константа)10,4652,265PrFrPP,655,262PrFrPPP-,064PrFrPPPPБета4,620,000,6752,502,020,294-,065-,218,829,213,157,2171,352,189FixPP-,662,945-,048-,700,491FixPPP,6891,258,051,548,589FixPPPP2,5751,104,1932,332,028a.
Зависимая переменная: PrFr135Тестирование на наличие причинно-следственной связи с лагом 3nмесяца (обратная зависимость)Сводка для моделиМодель1R,932R-квадратa,869Скорректирован Стд.ный R-квадратоценки,836,192ошибкаa. Предикторы: (конст) FixPPPP, PrFrPPPP, FixPP, FixPPP, PrFrPP,PrFrPPPКоэффициентыaМодельНестандартизованныеСтандартизован tкоэффициентыныеЗнч.коэффициенты1BСтд. Ошибка(Константа),033,495PrFrPP-,017,057PrFrPPP-,001PrFrPPPPБета,066,948-,240-,290,775,064-,018-,020,984,019,034,278,564,578FixPP,878,207,8994,251,000FixPPP,002,275,002,008,994FixPPPP,026,241,028,110,914a.
Зависимая переменная: Fix136Приложение 2. Результаты расчётов цен на препаратыРезультаты расчётов цен на лекарственные препараты приотсутствии государственного регулированияНиже приведены расчётные цены в рыночном сегменте при отсутствиигосударственного регулирования цен103,2321,530,000,0041,929,050,002,6359,5049,952,2420,846,522,1914,680,0031,402,770,003,580,002,011,425,250,000,001,7367,160,740,002,9023,3411,0623,9719,800,000,000,000,0059,7955,7433,270,0073,860,000,0040,3436,364,4738,2123,650,0011,210,000,000,0014,2015,1017,8410,530,009,5013,380,0057,5755,250,0085,7049,5218,8140,200,000,000,139,452,696,502,646,800,300,590,000,3039,913,280,536,570,0031,220,000,0034,7710,460,0015,7520,850,0014,760,000,004,070,006,127,4011,880,000,00389,3912,450,0028,3117,8521,1922,860,0017,8934,44Диаграмма 22.
Матрица цен в конце периода моделирования при отсутствиигосударственного регулирования ценРезультаты расчётов цен на лекарственные препараты приналичии государственного регулированияВ случае, если будет применяться политика ограничения цен, то результатымоделирования следующие:110,9423,130,000,0045,059,720,002,8263,9443,341,9418,085,661,9012,740,0027,252,400,003,250,001,821,294,760,000,001,5763,870,700,002,7622,2010,5222,8018,830,000,000,000,0064,2559,9035,750,0079,370,000,0038,3634,584,2536,3422,490,0010,660,001370,000,0012,0612,8315,168,950,008,0711,370,0062,1859,670,0092,5653,4820,3243,420,000,000,128,992,566,182,516,470,290,590,000,2634,632,850,465,700,0027,090,000,0037,3211,230,0016,9022,370,0015,840,000,003,870,005,827,0411,300,000,00389,3913,450,0030,5719,2822,8824,690,0019,3237,19Диаграмма 23.
