Диссертация (1151123), страница 13
Текст из файла (страница 13)
13 представлен возможный пример характера влияниявнешнего события, оцененного по алгоритму, описанному в параграфе 2.3.Параметр T – момент максимального воздействия, задержка реакциипредставлена на рисунке графически как lag.Модель, построенная по методу нейронных сетей с модифицированнойархитектуройиописаннаявпараграфе2.4,позволяетполучитьколичественную оценку влияния внешнего события, используя функцию(). Результирующий множитель необходимо применить к функции( ). Таким образом, получается новый ряд данных по формуле (2.23):( )( )()(2.23)Используя формулу (2.22), можно оценить величину максимальногоэффекта воздействия (параметр T) как( ).Предложенный методпозволяет оценивать лаг влияния внешнего события и измерять величинумаксимального эффекта воздействия.802.6.
Алгоритм сценарного моделирования событий «чтоесли»Метод позволяет рассмотреть гипотетическую ситуацию, в которойисключено влияние внешнего события. Таким образом, можно воспроизвестисценарный анализ «что-если» и оценить, как развивалась бы ситуация, вслучае отсутствия влияния внешнего события [5]. Для этого вернемся к( ) , который уже включает в себяисходному временному ряду данныхэффект влияния внешнего события. Гипотетический сценарий развитиясобытий в случае отсутствия воздействий( ) определяется по формуле(2.24):( )( )( )Таким образом, из первоначального ряда данных(2.24)( ) вычитаетсяэффект влияния внешнего события на основе полученной оценки по методунейронных сетей, определенный в формуле (2.23). На рис.
14 представлена( ) . Сплошная черная линия –динамика показателей при расчетеисходный ряд данных, сплошная серая – смоделированные показатели наоснове формулы (2.24).Моделирование показателей позволяет оценитьдинамику в случае отсутствия влияния внешнего события.Рисунок 14 – Динамика смоделированных показателей. Объём российскогорынка пива в млн. л81Заметим, что в каждый момент времени t, расстояние между графикамиуказывает на разницу между тем как развивалась ситуация фактически и тем,как могло бы быть в случае отсутствия влияния внешнего события. Однакогораздо интереснее изучить накопленный эффект влияния внешнего событияза всё то, время пока воздействие проявлялось.
Совокупный эффект влияниявнешнего события можно получить как сумму эффектов в каждой моментвремени t по формуле (2.25):∑( )(2.25)Рассмотрим применение формулы (2.25) на конкретном примере. Втаблице 5 представлены данные российского рынка пива, изучаемого в главе3.В таблице 5 представлен результат работы метода на основе нейронныхсетей с модифицированной архитектурой, предложенных в параграфе 2.4(подробные данные представлены в приложении 5).
Во втором столбцеприведен исходный ряд данных( ) . С помощью алгоритма оцениванияхарактера влияния внешнего события, предложенного в параграфе 2.3,получены оценки влияния внешнего события, которые находятся в третьемстолбце таблицы ( ). На этих данных были построены нейронные сети соспециальной модификацией архитектуры, предложенные в параграфе 2.4. Поформуле (2.23) рассчитаны эффекты влияния внешнего события в каждыймомент времени t. Затем, по формуле (2.24) был рассчитан смоделированныйряд данных ( ) который описывает динамику рынка в случае отсутствиявнешнеговоздействия.Используяформулу (2.25), можнополучитьсовокупную оценку влияния внешнего события. В рассматриваемом примересовокупные потери рынка пива составили 3 144 млн.
л. или 11% от общегообъема.82Таблица 5Сценарное моделирование «что-если» на примере данных российскогорынка пиваДата( )Январь 2007 517,8…( )( )0,000,0517,8……Сентябрь 2008 615,50,10-13,8629,3Октябрь 2008 547,10,15-18,5565,7Ноябрь 2008 521,50,20-23,7545,2Декабрь 2008 485,70,25-27,7513,4Январь 2009 480,60,30-33,1513,7Февраль 2009 465,10,35-37,6502,7Март 2009 487,10,40-45,3532,4Апрель 2009 497,20,45-52,3549,4Май 2009 532,40,50-62,5595,0Июнь 2009 561,40,55-73,0634,4Июль 2009 587,80,60-83,8671,6Август 2009 589,40,65-91,5680,9Сентябрь 2009 539,80,70-90,8630,6Октябрь 2009 493,50,75-89,5583,0Ноябрь 2009 452,70,80-88,0540,7Декабрь 2009 426,80,85-88,7515,5Январь 2010 437,10,90-96,7533,8Февраль 2010 405,20,95-95,2500,4Март 2010 410,91,00-102,2513,1Апрель 2010 429,90,97-103,4533,3Май 2010 485,60,94-112,9598,5…………( )…Декабрь 2012 414,9…0,03…-2,783417,6Предложенный инструментарий позволяет моделировать показатели ирассматривать гипотетическую ситуацию отсутствия внешнего события.
Вэтой связи, менеджмент организации может получить оценку совокупноговлияния внешнего события или эффекта принятого управленческого решенияна основе научно обоснованного подхода к измерению.84ГЛАВА 3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДАКОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА ЭФФЕКТА ВНЕШНИХ СОБЫТИЙ СИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ СПЕЦИАЛЬНОЙАРХИТЕКТУРЫ В СФЕРЕ МАССОВЫХ УСЛУГВ данной главе исследования разработанный метод искусственныхнейронных сетей нестандартной архитектуры верифицируется на реальныхданных коммерческих организаций и рынков. Метод применяется привоздействии одного или нескольких различных внешних событий.3.1.
Верификациянейронныхсетейспециальнойархитектуры в задачах отраслевой аналитики иоценки экономического эффектаОдним из способов применения метода является изучение поведенияразличных рынков российской экономики в связи с экономическим кризисом2008 года. Используя метод, предложенный в главе 2, исследуется, каков быллаг (задержка реакции на кризис) и как долго кризис ощущался рынками [10].Анализ проводится на следующих российских экономических рынках: Розничная торговля Пиво Подержанные автомобили НедвижимостьДля каждого из рынков строится модель, позволяющая количественноописать реакцию наэкономическийкризис2008гогода.Внешнеевоздействие описывается функцией, которая предполагает монотонноевозрастание эффекта кризиса и последующее монотонное убывание.Модель опирается на нейронные сети нестандартной архитектуры,предложенные в параграфе 2.4 и предназначенные для количественногоизмерения влияния внешних событий.Метод позволяет рассматривать гипотетическую ситуацию, в которойисключено влияние внешнего события.
Таким образом, предполагается85возможность моделирования показателей без учёта внешних событий дляцелей оценки потерь или выигрыша от внешних воздействий.Отрасли экономики. Изучаются четыре различных российскихотрасли, на которые воздействовал экономический кризис 2008 года:1. Рынок подержанных автомобилей в Санкт-Петербурге и Москве:количество перерегистраций в ГИБДД (тыс. шт.) (см. рис. 15a) и цены(тыс. руб.) (см.
рис. 15б)2. Объём рынка пива в России (в млн л.) (см. рис. 15в)3. Объем продаж российской розничной организации (в млрд руб.) (см.рис. 15г)4. Цены на вторичную недвижимость в Санкт-Петербурге (в тыс руб. закв. м.) (см. рис. 15д)Динамикаисследуемыхрынковпредставленанаграфиках.Вертикальная серая линия на диаграммах соответствует дате началаэкономического кризиса (сентябрь 2008 года). Анализируя графики, можносделать вывод о том, что потребители разных рынков по-разномуотреагировали на кризис.Любопытноотметитьвзаимодействиеэффектов.Например,рассмотрим графики а) и б), российский рынок подержанных автомобилей:объем продаж и цена на автомобили.
Как мы можем заметить из графика,цена с момента начала кризиса аккуратно падает вниз, следуя за общейэкономической рецессией. Одновременно, объем продаж также достигаетсвоего минимума. Однако как только цена достигла нижней границы, упавдостаточносильно(всреднемпорынкуна50тыс.руб.)истабилизировавшись, потребители стали активно приобретать легковыетранспортные средства. После этого, объём продаж продолжает расти, а ценырастут существенно медленнее.86а)б)в)г)д)Рисунок 15 – Динамика отраслей российской экономикиa – рынок подержанных автомобилей в Санкт-Петербурге и Москве(перерегистрации, шт.),б – рынок подержанных автомобилей в Санкт-Петербурге и Москве (цены,тыс руб.),в – рынок российского пива, млн л.,г – рынок розничной торговли, млрд руб.,д – вторичный рынок недвижимости Санкт-Петербурга, тыс руб.Модель оценки влияния экономического кризиса. Воздействиекризиса растянуто во времени.
Продолжительность и характер влияния –одна из задач, решаемых в текущем исследовании. Следуя за предложенным87в параграфе 2.3 алгоритмом, характер оценивания влияния внешнего событиязадается следующей функцией:( )(3.1){где t0 и t1 – параметры, которые были определены заранее (более подробноеописание ниже); a1, a2 и T – параметры, которые оцениваются припостроении модели.Заданная функция выбрана, потому что предполагается, что эффектвлияния внешнего события вначале монотонно возрастает, а затеммонотонно убывает. В предлагаемой модели используется линейнаяаппроксимация внешнего воздействия.Среди параметров, которые были определены заранее, можно отметить: t0 – номер наблюдения временного ряда, соответствующий датеначала кризиса (сентябрь 2008 года); t1 – номер наблюдения, соответствующий окончанию влияниявнешнего события (в рассматриваемых примерах – последнеенаблюдение рядов данных)Параметры функции: T, a1 и a2 оцениваются перебором в пакете R [53],детальное описание программного кода предложено в приложении 1: параметр T отвечает за локальный максимум влияния события.Значение параметра T выбирается среди порядковых номеровнаблюдений от t0 до t1. параметры a1 и a2 определяют, как быстро функция возрастает иубывает, соответственно.88Все три параметра ищутся перебором.
Наилучшие T, a1 и a2выбираются по наименьшему критерию ошибки RMSE. Оценки параметровиспользуются далее при анализе влияния внешнего события.Характер и задержка реакции рынков на экономический кризис.Как было замечено ранее, задержка реакции разных рынков на кризис и еехарактер различаются. На рис. 16 представлен характер реакции на кризис, тоесть функция ( ) для каждого из рынков, с оцененными параметрами a1, a2 иT.На рис. 16 по оси Y отложена доля потерь рынка, соответствующаямоментам наблюдений.б) рынок пиваа) перерегистрации подержанныхавтомобилей (черный пунктир) ицены (серая сплошная)в) рынок розничной торговлиг) рынок цен на недвижимостьРисунок 16 – Характер реакции рынков на экономический кризис 2008года89Изучая графики характера реакции на кризис различных экономическихрынков, можно прийти к довольно интересным и любопытным выводам: Рынок пива достаточно медленно реагировал на кризис –максимальное воздействие наблюдается спустя полтора года.
Изрезультата следует, что потребитель не сразу понял всю глубинукризиса, поэтому в первое время ограничивал свои покупки, но нетак сильно, как в 2009 году, когда стало окончательно ясно, чтоситуация непростая. Одновременно с этим, на рынке автомобилей уже спустя полгодакризис проявил себя в наибольшей степени, а затем рост рынкавозобновился. Анализируяреакциюценнакризиснавторичномрынкеавтомобилей, становится понятно, почему динамика регистрацийвозобновиларост.Действительно,вразгаркризисаценыстабилизировались и довольно незначительно корректировались.Спрос при этом возрос, так как цены зафиксировались на посткризисном уровне; Если говорить о розничной торговле, то покупатели незначительноуменьшали свое потребление, и для рынка ритейла наибольшеевоздействие кризис оказал только спустя 14 месяцев; Рынокнедвижимостипозжевсехотреагировалнакризис.Максимальное воздействие кризиса наблюдается только спустя 2,2года.Модель для описания поведения рынков при отсутствии кризиса.Предлагаемая модель позволяет рассмотреть гипотетическую ситуацию, вкоторой исключено влияние кризиса.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
