<<
>>

Модификация непараметрической модели

При применении модели (7.1), (7.2) к расчету налога на добавленную стоимость для группы разномасштабных строительных организаций получены хорошие результаты для средних организаций и неудовлетворительные — для мелких и крупных.

Простое разделение группы на подгруппы может несколько уточнить модель, но при этом теряется свойство непрерывности на стыках кластеров; кроме того, в приграничных точках кластеров качество модели все равно ухудшается.

Используя некоторые идеи нейросетевого моделирования и непараметрического оценивания регрессии, удалось построить модель, которая может быть использована для группы разномасштабных организаций.

Отметим основные этапы построения модели. При этом мы считаем, что экономическая модель построена. Первый этап заключается, как обычно, в сборе данных и их первичной обработке. Первичная обработка состоит в экспертном анализе данных, удалении аномальных наблюдений, нормировке данных, т.е. переводе их

I N

в безразмерные величины по формуле х'к = хк/хк, где хк = —^xjk или

^ /=1

х'к = хк/ аХ/ (аХ/ — среднеквадратическое отклонение фактора Хк). Далее в обозначениях штрих будем опускать. Построение предварительной линейной модели.

Кластеризация. Здесь возможны два варианта. В первом варианте число кластеров задается пользователем (экспертом), во втором — выбирается оптимальное число кластеров, минимизирующее функционал (7.4). Кластеризация ведется по масштабным факторам. Пусть, например, х,, х7, ..., х, — масштабные факторы. Тогда масштаб налога-

I.

плательщиков определяем по формуле г = г(х) =

\к=\ У

коэффициенты линейной модели.

Далее налогоплательщиков ранжи-

/ \1/2

П

Ук=\

по методу ^-средних разбивается на заданное число кластеров. Тогда каждый кластер В. (j = 1, т) имеет граничные значения масштабов Z/K = min г при х;. g В. и zjB = max г при х;. g Bj. Далее строим расширение В. кластеров В. путем присоединения заданного числа, например 10% ближайших точек из кластеров Ви В. + через г. и г. обозначим нижнюю и верхнюю границы расширенного кластера В.. Расширение кластеров делается для того, чтобы построить непрерывную модель за счет сращивания подмоделей на соседних кластерах.

В случае экспертного выбора числа кластеров, как показали эксперименты, наиболее рациональной является следующая стратегия. Для однородной группы налогоплательщиков полагаем т = 1, для группы с небольшой неоднородностью полагаем т = 2, а для группы налогоплательщиков, сильно отличающихся по масштабам, полагаем т = 3, т.е. разбиваем их на мелкие, средние и крупные. Основной этап построения модели реализуется в несколько подэтапов. Построение линейной модели на каждом расширенном кластере В. (j = \,т).

Построение предварительной модели на каждом расширенном кластере по формуле (7.1), где Хь = В., а со(х, х;.) определяется по формуле

Таким образом, построенная функция осреднения учитывает силу влияния каждого фактора Xк (к = 1, п).

Выбор параметра b осуществляется путем минимизации функции d2(b), определяемой по формуле (7.3).

Стыковка моделей на пересечении кластеров. Достаточно описать стыковкуу'-го и (у + 1)-го кластеров, для этого полагаем:

Формирование обучающей выборки.

Кроме экспертного способа выделения аномальных наблюдений, принимается также аналитический способ. В упрощенной форме он состоит в том, что из генеральной совокупности либо исключается определенный процент наблюдений, имеющих наибольшее относительное отклонение

все наблюдения, относительная ошибка 8/ для которых больше определенной величины. Оставшиеся наблюдения образуют выборку. В случае необходимости список наблюдений, вошедших в выборку, может быть откорректирован экспертным путем.

4.5. Построение модели осуществляется путем повторения этапов 2—4.3, но уже не на генеральной совокупности, а на выборке. В случае когда число кластеров задается экспертным способом, построение модели заканчивается.

Для выбора оптимального числа кластеров требуется минимизировать функционал

I k d2(B,¦)

*lt;*gt; = т5Нг^-

J=l П:

где В. — совокупность наблюдений из кластера В., оставшихся в выборке, п. — число наблюдений из В., a d2XB) — функция вида (7.3), рассчитанная по множеству В. при оптимальном (минимизирующем) параметре Ь.. 

<< | >>
Источник: Под ред. А.Н. Романова. Модернизация налогового контроля (модели и методы): Монография. 2010

Еще по теме Модификация непараметрической модели:

  1. Общая характеристика непараметрических моделей
  2. ГЛАВА 10. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ VaR И СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ
  3. Сравнение нейросетевой и модифицированной непараметрической модели на примере группы строительных организаций
  4. 7.3.2. Модификации модели ARCH: модели GARCH и EGARCH
  5. 7.1.3. Одна из возможных модификаций оптимизационных моделей банка
  6. 6.2. МОДИФИКАЦИИ САРМ
  7. 3.2. Модификации САРМ
  8. Модификация комплекса маркетинга
  9. [Факторы модификации и вариации товара
  10. §4.5. Модификация поведения
  11. 10.3. Факторы модификации хозяйственного механизма
- Бюджетная система - Внешнеэкономическая деятельность - Государственное регулирование экономики - Инновационная экономика - Институциональная экономика - Институциональная экономическая теория - Информационные системы в экономике - Информационные технологии в экономике - История мировой экономики - История экономических учений - Кризисная экономика - Логистика - Макроэкономика (учебник) - Математические методы и моделирование в экономике - Международные экономические отношения - Микроэкономика - Мировая экономика - Налоги и налолгообложение - Основы коммерческой деятельности - Отраслевая экономика - Оценочная деятельность - Планирование и контроль на предприятии - Политэкономия - Региональная и национальная экономика - Российская экономика - Системы технологий - Страхование - Товароведение - Торговое дело - Философия экономики - Финансовое планирование и прогнозирование - Ценообразование - Экономика зарубежных стран - Экономика и управление народным хозяйством - Экономика машиностроения - Экономика общественного сектора - Экономика отраслевых рынков - Экономика полезных ископаемых - Экономика предприятий - Экономика природных ресурсов - Экономика природопользования - Экономика сельского хозяйства - Экономика таможенного дел - Экономика транспорта - Экономика труда - Экономика туризма - Экономическая история - Экономическая публицистика - Экономическая социология - Экономическая статистика - Экономическая теория - Экономический анализ - Эффективность производства -