Диссертация (Математические модели и инструментальные средства поддержки принятия решений в сфере массовых услуг), страница 6

Таким образом,и.Полиноминальные функции лагов тогда выглядят так:( )(( ))()( )() (1.11)( )() (1.12)Модель также известна как модель мультипликативной сезонности АРПССпорядка ()()1.4.4. Применение анализа внешних событий висследованияхРассмотренные теоретические основы применения методов анализавлияниявнешнихисследователей.событийНаиболеенашличастоширокоеданнаяотражениестатистическаявработахпроцедураиспользовалась исследователями для оценки мероприятий по повышениюбезопасности дорожного движения или других действий, которые могутповлиять на безопасность дорожного движения (исследования АбдэльАти(Abdel-Aty) и Абдельвахаб (Abdelwahab), 2004; Блоуз (Blose) и Холдэр(Holder), 1987; Элдер (Elder), 2002 и 2004; Грунвалд(Gruenewald) иПоницки(Ponicki), 1995; Хэгг(Hagge) и Романович(Romanowicz), 1996;Хингсон (Hingson), 2000; Холдэр (Holder) и Вэгнаар (Wagenaar), 1994;Холдэр (Holder), 2000; Лэнгли (Langley), 1996; Мэйхью (Mayhew), 2001;Мюррей (Murray), 1993; Нэсенс (Nathens), 2000; Вернон (Vernon), 2004; Вуас(Voas), 1997).Действительно, некоторые прикладные исследования построены нарезультатах применения метода анализа внешних событий на временныеряды данных (Биглэн (Biglan), 2000; Грунвалд (Gruenewald), 1997; Рэм (Rem)и Гмэл (Gmel), 2001).

Исследователи достаточно часто применяют метод,чтобы оценить воздействие применяемой политики безопасности дорожногодвижения вскоре после его реализации. В таких временных рядах часто33ограниченный набор данных. Например, Вингилис (Vingilis) и Салютин(Salutin) (1980) оценили влияние программы под названием RIDE (ReduceImpaired Driving in Etobicoke). Программа длилась один год в качествепилотного проекта, и спонсоры программы хотели оценить её воздействие позавершении первого года.

Оценка была построена с использованиемкомплекса различных методов и инструментов. Среди измерений оценкииспользовался анализ влияния внешних событий на временной ряд: в течениедвух лет до внедрения программы RIDE и спустя год после воздействия. Вобщей сложности в исследовании использовалось 36 наблюдений: 24 месяцадо внешнего воздействия и 12 месяцев после. В результате анализавременного ряда была обнаружена значимая (р ≈ 10%) тенденция кснижению столкновений в связи с употреблением алкоголя за рулем.Подобное исследование демонстрирует сложность интерпретацииполученных результатов в связи с пограничными значениями статистическойзначимости.

Статистическая мощность — вероятность отвержения основной(или нулевой) гипотезы при проверке статистических гипотез в случае, когдаконкурирующая (или альтернативная) гипотеза верна [4]. Чем вышемощность статистического теста, тем меньше вероятность совершить ошибкувторого рода. Исходя из этих соображений, был разработан метод длявычисления статистической мощности в общем случае анализа воздействий(Маклеод (McLeod) и Вингилис (Vingilis), 2005).Припроведенииподобногоисследованияобычнодоступенограниченный набор данных. Поэтому важно иметь в виду, что результатыдолжны быть статистически значимыми, и для этого используется расчётстатистической мощности.Применениепроисшествий.методадляанализадорожно-транспортныхЛедолтер (Ledolter) и Чан (Chan) (1996) в своемисследовании изучали, есть ли значимое изменение в уровне смертности привнесении изменений в законы о скоростном режиме в штате Айова [84]. Их34исследование показывает, что произошло 20%-ное увеличение ДТП сосмертельным исходом при изменении скоростного режима.Наибольшее влияние проявлялось в сельских штатах, где количествоДТП со смертельным исходом увеличилось на 57%, что означает двадополнительных ДТП со смертельным исходом в каждый квартал.

Тем неменее, исследователям не удалось обнаружить влияние закона на количествотравм при ДТП. В другой работе, Чанг (Chang) (1993) предложилмультипликативную модель временных рядов для поиска стохастическогошаблона смертности, основанного на общенациональных данных смертностив США до внедрения изменений в законы об ограничениях скорости (январь1975 - март 1987 гг.) [61]. Полученная модель смертности совместно сдвухлетней информацией после изменения законодательства (апрель 1987 декабрь 1989 гг.) была использована для изучения возможного воздействия.Результаты анализов влияния внешних событий демонстрируют, чтоизменение скоростного режима имеет значимое воздействие на дорожнотранспортные происшествия со смертельным исходом на общенациональномуровне.

Однако воздействие затухало примерно через 1 год послеанализируемого периода.Другое исследование ученых показало, что некоторые крупные штаты,такие как Техас, Калифорния, и Иллинойс, были нечувствительны кизменению скоростного режима.В продолжение данной тематики, Замбон (Zambon) с соавторами (2007)оценивали воздействие системы штрафных баллов, которая была введена вИталии в июле 2003 года, на распространение использования ремнейбезопасности и на количество смертей при ДТП, используя метод анализавлияния внешних событий [111].

Для исследования ремней безопасностианализировались региональные наблюдения с апреля 2003 по октябрь 2004года, для анализа смертности при ДТП изучался период с 1999 по 2004 год. Вцелом, при расследовании использования ремней безопасности было изучено19 551 водителей, 19 057 пассажиров на передних местах и 8 123 пассажиров35на задних местах. При изучении смертности на дорогах использовалисьданные о 38 154 погибших и 1 938 550 пострадавших. Среди результатовисследования можно отметить, что водители увеличили использованиеремней безопасности на 51,8%; пассажиры на передних местах на 42,3% ипассажиры на задних местах на 120,7%. Позже, по их оценкам 1 545 смертейи 91 772 травм были предотвращены в течение 18 месяцев после введениязаконодательных ограничений.Совсем недавно Якуб (Yaacob) с соавторами (2011) провелиисследование, используя метод анализа влияния внешних событий, в которомизучили последствия операции OPS Sikap на дорожно-транспортныепроисшествия в Малайзии [109].

Цель состояла в том, чтобы сравнитьрезультат двух моделей: стандартная модель АРПСС и модель АРПСС,учитывающаявлияниевнешнихсобытий.Результатыисследованиядемонстрируют, что произошло снижение количества ДТП во время OPSSikap II, VI, VIII, XII и XIV. Тем не менее, количество ДТП значимоснизилось только после реализации операций OPS Sikap VII и XIV, когдачисло несчастных случаев уменьшилось на 1 227 и 1 484 соответственно.Применение метода для анализа финансового сектора. Анализвлияния внешних событий в контексте финансового сектора в основномиспользуется для оценки последствий событий, политики и законодательныхизменений.Например,Чанг(Chung)ссоавторами(2009)провелиисследование, в котором моделировалось и анализировалось влияниефинансового кризиса на обрабатывающую промышленность в Китае наоснове данных, собранных за период с марта 2005 по ноябрь 2008 года, изстатистической базы данных Китая (Национальное бюро статистики Китая)[63].

Из работы следует, что мировой финансовый кризис, который начался всентябре2008промышленностьгода,повлиялвнезапно,анаэффекткитайскуюбылобрабатывающуювременным.Результатыисследования показывают, что глобальный финансовый кризис вызвалснижение валового продукта обрабатывающей промышленности Китая в36течение 2008 и 2009 годов, до момента возвращения к состоянию равновесия.В исследовании также сравниваются результаты моделей: классическаямодель АРПСС и модель АРПСС для описания влияния внешнего события.Сравнение подтверждает, что применение метода анализа влияния внешнихсобытий позволяет объяснить динамику и влияние изменений во временныхрядах более точно.В другой работе, Рок-Антоин (Rock-Antoine) и Ханнаронг (Hannarong)(2002) исследовали влияние Северно-американского соглашения о свободнойторговле (NAFTA) на двустороннюю торговлю и на доход каждого членаNAFTA: США, Канады и Мексики [101].

Изучаемый период включает в себянаблюдения с 1980 по 1999 год.Висследовании,событиеосоглашенииNAFTAописываетсяимпульсной функцией. Международная торговля между тремя торговымипартнерами изучается с использованием метода анализа влияния внешнихсобытий. В качестве выводов отмечается, что NAFTA увеличила объёмдвусторонней торговли между странами США–Канада и США–Мексика, а сточки зрения доходов NAFTA приносит пользу Канаде.Также, Шитту (Shittu) (2009) использовал метод анализа влияниявнешних событий для моделирования курса валют в Нигерии в ситуациифинансовой и политической нестабильности [103].

Аналитик применилметод анализа влияния внешних событий к данным о ежемесячном курсенаира (валюта Нигерии) по отношению к доллару США с 1970 по 2004 год.Результат показал, что большинство воздействий – импульсная функция спостепенным линейным, но значительным влиянием на обменный курснаира.ВисследованиипроанализировализвонковнаБьянчисуществующиецентрыссоавторамиметодытелемаркетингадля(Bianchi)прогнозированияцелей(1998)входящихпланированияибюджетирования. В работе рассматривается применение аддитивной имультипликативной версий моделей экспоненциального сглаживания Holt37Winters (HW) в сравнении с моделью Бокса-Дженкинса (модель АРПСС) сучетом влияния внешних событий [56]. Исследователи определили точностьпрогнозирования моделей HW и модель АРПСС для данных телемаркетинга.В современной литературе существует много доказательств, что «простыемодели», такие как Holt-Winters работают так же или лучше, чем сложныемодели.

Однако исследователи пришли к выводу, что модели АРПСС дляанализа влияния внешних событий сработали эффективнее для техвременных рядов, которые они обучали.В работе Абдалла (Abdalla) (2006), метод анализа влияния внешнихсобытий используется для количественного измерения принятого решениякомпании Yazegi о доставке новых видов безалкогольных напитков, а такжео влиянии израильских ограничений на продажи в Секторе Газа [48]. Врезультате исследования было установлено, что произошло значительноеизменение продаж вследствие принятых решений компании (положительноевлияние) и вследствие израильских ограничений (негативное влияние).