Критерии выбора вида модели и метода нормирования данных в индексном подходе анализа социальных процессов

Статья опубликована в журнале: Экономический анализ: теория и практика, 2024, Т. 23, № 2, С. 378 – 396

Автор(ы): Овсянникова С.Н., Маряшина А.С., Пискулина А.С.

Рубрика: Математические методы и модели

Аннотация

Предмет. Анализ метода расчета глобального индекса знаний; результатов ранжирования стран по одному из компонентов результирующего индекса, вычисленного с использованием аддитивной и мультипликативных моделей для данных в натуральном масштабе и нормированных с использованием различных методов.

Цели. В рамках анализа метода нормирования данных, используемого в глобальном индексе знаний, определить альтернативные методы нормирования для устранения искажений в ранжировании стран для повышения точности результатов. Обосновать целесообразность замены используемой в настоящее время аддитивной модели на мультипликативную.

Методология. Инструментарием исследования послужили количественные методы статистического анализа. Информационную базу исследования составили официальные данные Всемирного банка и Института статистики ЮНЕСКО.

Результаты. В ходе исследования проведено сравнение трех методов нормирования: метода «минимум-максимум», который предлагается составителями индекса, метода деления на «эталон» и метода стандартизации. Доказано, что при использовании метода деления на «эталон» сохраняются соотношения для данных в натуральном масштабе и нормированных, а также их законы распределения. Сохранение порядка расположения стран при вычислении результирующего показателяв натуральном масштабе и после нормирования наблюдается при объединении предложенного метода нормирования с мультипликативной моделью.

Выводы. При расчете составных компонентов глобального индекса знаний рекомендуется использовать средневзвешенное геометрическое,а также осуществить переход к методу нормирования путем деления на «эталон» для исключения нарушения соотношений между исходнымии нормированными данными.

Ключевые слова: индексный подход, глобальный индекс знаний, метод нормирования, обезразмеренные данные