Анализ изменения иммиграции в Красноярском крае

Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии

банкам качественно обслуживать своих клиентов, делать им персональные предложения. Наличие полной информации в базе данных банка, позволит при повторном обращении клиента сделать процесс его обслуживания более удобным и быстрым.

- отслеживание недобросовестных клиентов (должники или те, надежность которых вызывает сомнение). Это способствует снижению потерь от недобросовестных заемщиков.

- приложение «Проверка полноты досье клиента» способствует значительному сокращению количества ошибок в процессе сбора документов клиента.

- поддержка долгосрочных отношений с клиентами благодаря системе напоминаний.

Важным фактом является и то, что система Microsoft Dynamics CRM интегрирована с ключевыми продуктами и технологиями Microsoft, в том числе с приложениями Microsoft Office и Microsoft Outlook, а также обладает гибкими возможностями интеграции с такими сторонними системами, как: АБС, процессин-говыми системами, скорринговыми системами, системами документооборота, а также контакт-центами [3].

Как показывают аналитические данные, компании, использующие CRM-системы, могут добиться таких значимых результатов, как:

- снижение операционных и управленческих затрат на 15-20 %;

- экономия оборотных средств - от 3 до 5 %;

- сокращение цикла реализации продукции на 2530 %;

- снижение коммерческих затрат на 30-35 %;

- уменьшение дебиторской задолженности на 1015 % [2].

Используя CRM-систему, финансовая организация снижает необоснованные расходы, повышает эффективность операционной деятельности и увеличивает качество обслуживания клиентов.

Библиографические ссылки

1. Коршунова М. Автоматизация компаний финансового сектора с помощью Microsoft Dynamics CRM // Информационные технологии в бизнесе. 2009. № 6.

2. Информация о Microsoft Dynamics. URL: www.microsoft.com.

3. Microsoft Dynamics CRM. URL: Общие сведения. URL: www.ms-dynamics.ru.

© Таначёва Ю. Н., Долгова Т. Г., 2011

УДК 314.7:51

Е. Ю. Фёдорова Научный руководитель - С. И. Сенашов Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

АНАЛИЗ ИЗМЕНЕНИЯ ИММИГРАЦИИ В КРАСНОЯРСКОМ КРАЕ

Осуществляется анализ изменения количества прибывающего населения на территорию Красноярского края за период с 01.01.1998 по 31.08.2010 с использованием регрессионного анализа.

Прогнозирование изменения численности населения является важнейшей задачей демографии, так как численность населения влияет на экономическое развитие, как региона, так и страны в целом. Росстат при расчете прогнозов численности населения, миграционного прироста, продолжительности жизни и других показателей применяет компонентный метод (возрастных передвижек). Данный метод использует только показатели текущего года, не учитывая их изменение за предыдущие периоды, что не обеспечивает точность прогноза, а только определяет тенденцию исходя из ситуации, сложившейся в текущем году. Но, для того чтобы проводить краткосрочные и долгосрочные экономические расчеты, осуществлять планирование инвестиций, развивать те или иные экономические и социальные сферы регионов страны необходимо увеличение точности прогноза численности населения.

В рамках данной работы рассмотрим абсолютные показатели иммиграции населения на территорию Красноярского края. Выборка «число прибывших, человек, Красноярский край, внешняя (для региона) миграция» взята с официального сайта Росстата [1], которая состоит из помесячных показателей с января 1998 г. по август 2010 г. Всего 152 значения.

В приведенных данных мода значений прибывших мигрантов равна 1885. Среднее значение прибывших человек составляет 2009,97. Медиана принимает значение 1923,5. Дисперсия для данной выборки равна 272446,41. Соответственно, коэффициент вариации равен 25,97, что говорит об относительной неоднородности данных.

Положительное значение эксцесса равное 0,36 указывает на то, что распределение имеет более острую вершину по сравнению с нормальным распределением, следовательно, в данной выборке существует слабо варьирующее по данному признаку «ядро» окруженное рассеянным «гало». Об этом также говорит большое значение дисперсии. Асимметрия, показывающая смещение данных, равна 0,73, что указывает на то, что левая часть распределения имеет больший вес в выборке.

По методу наименьших квадратов [2, с. 24] уравнение линии тренда имеет вид:

. = - л - : -

где у; - число прибывших человек в месяц, ; - номер месяца.

Секция «Информационно-экономические системы»

По критерию Пирсона распределение остатков не является нормальным. Аналогичные результаты дает регрессионная статистика. Полученное значение R2 = 0,087 означает, что лишь 8,7 % данных описывается уравнением регрессии. Следовательно, уравнение не вполне корректно описывает данные .

Проведем анализ остатков на наличие автокорреляции. При этом наблюдается сильная корреляция между первым, двенадцатым и тринадцатым остатками. Построим регрессию для остатков, которая по методу наименьших квадратов выглядит следующим образом:

.

R - квадрат при построении регрессии остатков = = 0,803.

На основании полученных данных строим уравнение, описывающее исходные данные:

= -3,49Г - + -

- : - -- ': : '.

Построим уравнение авторегрессии по отношению к исходным данным:

.

Построенное уравнение, по тесту Дикки-Фулера, говорит о стационарности ряда исходных данных.

Одним из методов моделирования временного ряда с периодическими колебаниями является ряд Фурье [2, с. 159].

В результате уравнение примет вид:

-3.49f - 2П6Д7 ЭДОсИЧ*) - 432Л slnf^f} - i27r0cos£n;£) + 3Ü5r9s1fi(iv~f) -

f - .i f:- : - i'r .L nr. y::= -.r rlк: „: -

327,0cosO^t) + 205.9 sln(V:t) - 68,95 - -» 22Q7

Построенный ряд имеет еще дополнительно 10-летний период.

Таким образом, мы получили уравнения, описывающие исходные данные. Сделаем прогноз по всем методикам на последующие четыре месяца. Результаты прогнозирования иммиграции в Красноярском крае за сентябрь, октябрь, ноябрь, декабрь 2010 г. практически идентичны. Оценить эти прогнозы визуально очень сложно, поэтому для сравнения различных альтернативных прогнозов необходим критерий оценки качества прогноза.

В качестве меры оценки точности прогноза воспользуемся традиционным показателем МАРЕ, а для оценки относительной степени смещения (постоянного занижения или завышения) прогноза - показателем МРЕ [3]. Показатель МАРЕ характеризует относительную точность прогноза, МАРЕ > 0. При условии, что потери при прогнозировании, связанные с завышением фактического будущего значения, уравновешиваются занижением, идеальный прогноз должен быть несмещенным, и МРЕ должна стремиться к нулю.

В результате анализа качества прогнозирования иммиграции с использованием различных методов было установлено, что ни один из методов нельзя назвать предпочтительным. Все три прогноза дают хорошее качественное совпадение. В среднем методы (1) и (2) показали результат лучше, чем метод (3). В

качестве результата можно использовать среднее значение прогнозов.

По мнению экспертов, миграционные процессы имеют связь с экономическими циклами и другими экономическими и социальными явлениями. Эксперты также выделяют главный фактор, влияющий на миграцию - спрос на рынке труда. Красноярский край является одним из крупнейших реципиентов восточносибирского региона страны. С учетом кризисных явлений число въехавших сократилось на небольшую величину. Причем в виду наличия нерегистрируемой миграции реальный миграционный прирост в 2-3 раза больше, чем фиксируют официальные органы статистики. Следовательно, для эффективного прогнозирования миграционных процессов в Красноярском крае необходимо выявление и точная оценка факторов, влияющих на изменение числа прибывающих и выбывающих людей.

Библиографические ссылки

1. Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации. URL: http://www.gks.ru.

2. Елисеева И. И. Эконометрика : учебник. М. : Проспект, 2011.

3. Валь П. В. Краткосрочное прогнозирование электропотребления горного предприятия с использованием однофакторных методов. 2010.

© Фёдорова Е. Ю., Сенатов С. И., 2011