Такое взаимопроникновение социального управления государства и самоуправления позволяет сделать вывод о том, что постепенно идет процесс се большего охвата функций социального управления властных структур в обществе самоуправлением через видоизменение направленности, сущности и форм государственного управления, с одной стороны, и перехода определенных функций этого управления к субъекту самоуправления.
Нельзя сегодня установить хронологические рамки этапов этого процесса, ибо общество ЁC это открытая система с постоянно меняющимися входными и выходными параметрами. Но утверждать, что этот процесс уже идет, и дальнейшая демократизация общества даст ему ускорение, по мнению автора, можно.
Данилова Е.А. Гура Е.Н.
Тюмень, ТюмГНГУ
Моделирование и управление портфелем ценных бумаг
Формирование инвестиционного портфеля ценных бумаг, берет свое начало примерно с тех времен, когда появились сами ценные бумаги, и является следствием естественного нежелания инвестора полностью связать свое финансовое благополучие с судьбой только одной компании. За сравнительно короткий период, начиная с 50-х гг. ХХ-го столетия, теория портфельных инвестиций, которая возникла и развивалась исходя из потребностей экономических агентов стран с развитой рыночной экономикой, получила столь значительное распространение среди экономистов, что обычно говорят о ее революционном развитии.
В связи с ростом дохода населения России и увеличением желания населения инвестировать собственные средства в ценные бумаги, возникает необходимость в существовании высококвалифицированных финансовых консультантов, которые могли бы обеспечить рядового инвестора полной стратегией его поведения с учетом ограничений по его предпочтениям. Очевидно, что чем выше доход и чем меньше риск, тем более привлекательным становится данный портфель. Однако реальный выбор инвестиционного портфеля на практике является гораздо более сложным процессом и требует детального рассмотрения большего количества параметров, чем доходность и риск портфеля.
Один из методов изучения взаимосвязи ценных бумаг с рыночным индексом является рыночная модель.
Предположим, что доходность обыкновенной акции за данный период времени связанна с доходностью за данный период акции на рыночный индекс, такой, например, как широко известный S&P 500. В этом случае с ростом рыночного индекса, вероятно, будет расти и цена акции, а с падением рыночного индекса, вероятно будет падать и цена акции. Тогда модель имеет вид:
µ § (1) где µ §доходность ценной бумаги i за данный период; µ §доходность на рыночный индекс I за этот же период; µ §коэффициент смещения; коэффициент наклона; µ §случайная погрешность.
Предположив, что коэффициент наклона положителен, из уравнения (1) можно заметить следующее: чем выше доходность на рыночный индекс, тем выше будет доходность ценной бумаги (заметим, что среднее значение случайной погрешности равно нулю).
Рассмотрим на примере, для гипотетической ценной бумаги А, для которой µ § и µ § Это означает, что для акции А рыночная модель будет выглядеть следующим образом:
µ § (2)
Таким образом, если рыночный индекс имеет доходность в 10%, то ожидаемая доходность ценной бумаги составляет µ § Если же доходность рыночного индекса равняется -5%, то доходность ценной бумаги А ожидается равной µ §
Для формирования портфеля ценных бумаг определены веса активов, входящих в состав портфеля ценных бумаг, который включает в себя 4 до 5 отобранных акций. При этом доходность портфеля должна быть максимальной, а общий риск портфеля не должен превышать среднего значения уровня риска (Rср=27,49).
При решении задачи были использованы данные на основе аналитических прогнозов (Deutsche Bank, Credit Suisse, UBS, Тройка Диалог, Ренессанс Капитал) - (таблица 1).
Таблица 1
Данные для построения математической модели
Наименование
ценной бумагиСтандартное отклонение
(риск бумаги %) µ §Среднее значение ожидаемой доходности (%)Сбербанк17,8723,35Газпром41,8252,33ЛУКОЙЛ16,5526,62ГМКНорникель24,9117,92МТС23,4835,43
Введем переменные: µ §удельный вес Сбербанк; µ §удельный вес Газпром; µ §удельный вес Лукойл; µ §удельный вес ГМКНорникель; µ §удельный вес МТС; µ §ожидаемая доходность i-ого актива; µ §риск i-го актива.
µ §
µ §
Данная задача решена в программе Microsoft Excel при использовании «поиск решений». Получен следующий результат:
µ §45,95
µ §
µ §
Из полученного решение видно, что ожидаемая доходность составляет 45,95% при риске портфеля 27,49%
При этом средства должны быть инвестированы в акции Газпрома и МТС.
По условию необходимо включить в портфель 4-5 акций, поэтому полученное решение не удовлетворяет требованиям, для этого вводим дополнительное ограничение для решения задачи: доля актива в портфеле ценных бумаг не должна превышать 25%.
µ §
µ §µ §
В результате найдено оптимальное решение: µ §32,92
µ §
µ §
Вывод: для получения максимальной ожидаемой доходности, которая составит 32,92 % от первоначальной стоимости портфеля при заданном уровне риска равном 27,49% необходимо инвестировать имеющиеся средства равными долями в следующие активы: Сбербанк, Газпром, ЛУКОЙЛ, МТС. При этом риск полученного портфеля составит 14,42%.
Для управления портфеля выделены денежные средства в размере 200000 тыс. руб. За отчетный период при помощи технического анализа было проведено 26 операций купли-продажи акций. Сделки проводились на площадке ММВБ. Основными индикаторыми при анализе выступали: Стохастический Осциллятор, MACD гистрограмма, коридор Болинджера.
В результате применения активной стратегии при управлении сформированным портфелем ценных бумаг за рассматриваемый период времени была получена доходность 74,12%. При этом доходность портфеля за тот же период времени в случае применения пассивной стратегии составит 55,32%. Доходность активной стратегии почти в 1,5 раза превышает показатели доходности пассивной стратегии.
Ермолаева М.С., Березина Ю.И., Гура Е.Н.
г. Тюмень, ТюмГНГУ
Моделирование воспроизводства и занятости
населения. Математические методы и модели
анализа и прогнозирования занятости населения
Рабочая сила - наиболее подвижный фактор производства. Для обоснования ее величины особое значение имеет прогнозирование численности и структуры населения.
Среди проблем моделирования воспроизводства рабочей силы важное место занимают анализ и прогнозирование занятости население, которая представляет собой основанный на общественном разделении труда социально-экономический процесс приложения труда различных групп населения в разных сферах общественно полезной деятельности.
В любом обществе необходимо воздействовать в той или иной степени па процессы формирования, распределения, обмена и использования рабочей силы. В 50-80-е гг. важным инструментом регулирования занятости населения служили балансовые модели. Они включали сводный баланс трудовых ресурсов (сокращенно БТР), межотраслевой баланс (МОБ) и баланс движения населения и трудовых ресурсов (БДНиТР).Центральное место среди балансовых моделей занимал БТР Его математическая модель выглядела следующим образом:
µ §
где R0 - общая численность трудовых ресурсов; Rm - численность населения в трудоспособном возрасте; Ru- численность неработающих инвалидов I и 2 групп в трудоспособном возрасте; Rл- численность неработающих лип трудоспособного возраста, получающих пенсию на льготных условиях; Rр- численность работающих пенсионеров и подростков; Rз численность трудовых ресурсов, занятых в общественном хозяйстве; Rу -численность лиц трудоспособного возраста, обучающихся с отрывом от производства; Rд - численность населения трудоспособного возраста, занятого в домашнем и личном подсобном хозяйстве.
Особым типом балансовых моделей, используемых при регулировании рабочей силы, является межотраслевой баланс в трудовом выражении. Он позволяет определить потребность в работниках для производственной сферы Rt- в 1-м году в зависимости от объема производства Хti и трудоемкости продукции 1ti отраслей народного хозяйства. Математическая запись такова:
µ §
где j - индекс отрасли (продукта).
Трудоемкость единицы продукции часто называют коэффициентом прямых затрат. Ее прогнозная величина рассчитывается как отношение среднегодовой численности занятых работников основной деятельности j-й отрасли в базисном периоде R0j и объему продукции Х0j| за тот же период, скорректированному на коэффициент роста производительности груда в прогнозируемом периоде W0j:
µ §
Повышение производительности труда определяется разнообразными методами. Среди них до недавнего времени особое место занимало пофакторное планирование выработки. Расчеты коэффициентов прямых затрат труда должны отражать трудовые затраты всех работников основной деятельности (рабочих, специалистов, руководителей и технических исполнителей).
На основе прямых затрат труда устанавливаются коэффициенты полных затрат труда гj . Они представляют собой сумму всех затрат живого и овеществленного труда на производство j-й продукции и рассчитываются:
µ §
где µ § - коэффициент прямых материальных затрат i-го продукта на единицу j-го, учитывающий затраты не только предметов труда, по и амортизационные отчисления.
Органическим дополнением баланса трудовых ресурсов был баланс движения и трудовых ресурсов, характеризующий процесс изменения структуры занятости населения и трудовых ресурсов в течение определенного периода.
Схема баланса состояла из двух частей: внешней (содержит данные о наличии населения и трудовых ресурсах на начало и конец периода, общем прибытии и выбытии, рождаемости и смертности) и внутренней (переходы из одних групп населения и трудовых ресурсов в другие, перераспределение кадров между отдельными отраслями или профессиональными группами).
Особенность БДНиТР заключалась в том, что он имел форму динамической таблицы, позволявшее изучать тенденции характеристик и показателей изменения трудовых ресурсов. Заданный в виде матричного уравнения баланс выглядел так:
R(t+1)=R(t)+D(t+1)-V(t+1)+Z(t+1)-L(t+1),
где R(t)={R1(t), R2(t), ЎK, Rn(t)} - вектор численности работников по n категориям занятости на конец года t;
D(t+1)={ D1(t+1), D2(t+1), ЎK, Dn(t+1)}- вектор прибытий работников в каждую категорию из всех других, т.е.
µ §
Rij (t+1) - общая численность работников, переходивших в течение периода t+1 из категории i в категорию j;
V(t+1)={V1(t+1), V2(t+1), ЎK, Vn(t+1)}- вектор убытий работников из каждой категории во все прочие :
µ §
Z(t+1)={Z1(t+1), Z2(t+1), ЎK, Zn(t+1)}- вектор поступлений в каждую категорию из внешних ( по отношению к рассматриваемым и категориям занятости) источников, т.е.
µ §
Zij(t+1) - общая численность прибывших из i-го внешнего источника поступления в течение периода t+1 в категорию j;
L(t+1)={L1(t+1), L2(t+1), ЎK, Ln(t+1)}- вектор выбытий из каждой категории за пределы системы из n категорий занятости;
µ §
Zij(t+1) - общая численность выбывших в j-м направлении выбытия в течение периода t+1 из категории i; k - число внешних по отношению к системе из n категорий занятости источников поступлений населения и трудовых ресурсов.
В 70-80-е гг. БДНиТР давал возможность раскрыть процесс формирования трудовых ресурсов, его особенности и специфику. Его можно было использовать не только для анализа социально-экономических процессов, но и прогнозирования профессионально-отраслевой занятости.
В 90-е гг. прогнозирование занятости претерпело определенные изменения. Это нашло отражение в необходимости расчетов экономически неактивного населения и безработицы.
Наиболее существенный вклад в численность экономически неактивного населения вносят пенсионеры разных категорий и лица, обучающиеся с отрывом от производства.
Для прогнозирования численности занятых пенсионеров целесообразно использовать нормативно-экспертные методы определения доли )той категории в общей численности лиц, получающих пенсию но старости. Проведенные исследования показывают, что примерно три четверти лиц, достигнувших пенсионного возраста, способны по состоянию здоровья работать. Следовательно, умножая общее число людей в первой пенсионной пятилетке (мужчины 60-64 года, женщины 55-59 лет) на удельный вес работающих пенсионеров, получают величину их занятости.
Важной стадией прогноза занятости экономически активного населения выступает расчет распределения занятых по видам -экономической деятельности. С 1994 г. Кодирование сферы экономической деятельности осуществляется с применением Общероссийского классификатора экономической деятельности, продукции и услуг (ОКДП). В соответствии с эчим классификатором выделяют следующие виды экономической деятельности:
Сельское хозяйство, охота и лесоводство.
Рыболовство.
Горнодобывающая промышленность и разработка карьеров.
Обрабатывающая промышленность.
Эл.энергия, газ и водоснабжение.
Строительство.
Оптовая и розничная торговля.
Гостиницы и рестораны.
Транспорт, складское хозяйство и связь.
Финансовое посредничество.
Образование.
Здравоохранение и социальные услуги и мн.др.
Для моделирования этого процесса используются регрессионные, матричные и трендовые модели. Однако, их практическое применение •затруднено из-за недостатков существующего статистического учета. Так, о затратах труда занятых можно судить лишь но показателям среднегодовой численности работников, хотя для моделирования необходим учет затрат труда в народном хозяйстве и по пи дам •жопомической деятельности в человеко-часах. Существующая статистическая информация не позволяет в полной мере выявить степень количественного влияния отдельных факторов на процессы, и тем самым не всегда обеспечивает возможности изучения механизма формирования закономерностей занятости населения в условиях переходного периода.
Учитывая эти трудности, можно использовать модель отраслевой занятости населения, исходя из таких предпосылок: 1) главным регулятором движения трудовых ресурсов выступает потребность отрасли в дополнительных работниках; 2) потребность в трудовых ресурсах отрасли 1 в году t оказывает воздействие на наличие трудовых ресурсов в той же самой отрасли в году t+1; 3) между анализом взаимодействия наличия и потребности в трудовых ресурсах существует аналогия со статистическим анализом спроса. Поэтому к модели используется соответствующий математический аппарат.
Вводится понятие «эластичность наличия трудовых ресурсов от потребности». Вектор lр коэффициентов эластичности наличия трудовых ресурсов от потребности определяется с помощью выражения:
µ §
где ln - вектор фактического распределения трудовых ресурсов но отраслям народного хозяйства; Їln- вектор распределения трудовых ресурсов по отраслям без учета межотраслевого перемещения кадров; lp - вектор распределения потребностей в трудовых ресурсах по отраслям народного хозяйства.
Далее строится динамический ряд значений ер за прошлые годы. При этом j-й элемент вектора Їln за определенный год устанавливается на основе действующей статистической отчетности следующим образом: к среднегодовой численности занятых в отрасли j в году t+1 прибавляется число пришедших в отрасль выпускников школ, профтехучилищ. техникумов и вузов и вычитается число ушедших из отрасли вследствие призыва в армию, ухода на пенсию, смерти и др.
Распределение трудовых ресурсов по отраслям народного хозяйства µ § в году t+1 с учетом отраслевой потребности в них вычисляемся по формуле:
|
