Search

Straipsnis skirtas Lietuvos apdirbamosios pramonės raidos ypatumams išryškinti ir perspektyvoms įvertinti. Ši ekonominė veikla pastaraisiais metais buvo Lietuvos ūkio plėtros lokomotyvas. Ji ne tik sukuria didžiausią šalies BVP dalį, bet ir tiesiogiai stipriai veikia žemės ūkio, transporto ir statybos veiklas, jos produkcija dominuoja šalies eksporte. Lietuvai siekiant kuo greičiau sumažinti ūkio atsilikimą nuo išsivysčiusių šalių, apdirbamajai pramonei tenka svarbiausias vaidmuo. Daugelio kitų šalių patirtis liudija, kad spartus ekonomikos augimas ilgesnį laikotarpį dažniausiai remiasi apdirbamosios pramonės plėtra, ypač jei šalis nėra turtinga gamtinių išteklių. Tačiau Lietuva vis labiau ne tik formaliai, bet ir faktiškai integruojasi į gan vientisą ES ekonominę erdvę, kur stiprėja priešinga tendencija - apdirbamosios gamybos svarba mažėja. Šiame darbe ieškoma atsakymo į klausimą, kodėl Lietuva yra bene vienintelė ES narė, kurios BVP struktūroje apdirbamosios pramonės dalis per pastaruosius metus ne tik nesumenko, bet gerokai išaugo. Darbe nagrinėjama, kiek pagrįstos yra viltys, kad pramonės struktūra keisis aukštų ir vidutiniškai aukštų technologijų sektoriaus didėjimo linkme. Straipsnyje prieinama išvadų, kad: 1. Lietuvos ūkio raida yra labai dinamiška ir turi daug bendrų bruožų su Latvija ir Estija - giežta fiskalinė politika, fiksuoto nacionalinės valiutos kurso režimas, stiprios skandinaviško kapitalo pozicijos, išplėtotas bankinis sektorius, nemaža pajamų gaunama iš tranzito per šalių teritorijas ir reeksporto. 2. Esminis skirtumas tarp Baltijos šalių - Lietuvoje daug didesnis apdirbamosios pramonės vaidmuo. Šiuo požiūriu Lietuva artimesnė vidurio Europos šalimas - Čekijai, Slovakijai, Vokietijai. Pirmumą šiam sektoriui taip pat teikia užsienio investuotojai. 3. Tolimesnis Lietuvos ekonomikos, taip pat ir pramonės, augimas remsis darbo našumo didinimu - gamybos modernizavimu, didesnės pridėtinės vertės kūrimu, inovacijų diegimu. Spartų našumo kilimą lengviausia užtikrinti apdirbamosios gamybos sektoriuje, diegiant modernias technologijas. 4. Derinant ekspertinę analizę su ekonominiais tyrimais konstatuojama, kad šiuo metu Lietuvos pramonės raida yra ties lūžio tašku - laikotarpis, kai įmonių konkurencingumą lėmė maži gamybos kaštai, o pagrindinis sėkmingos veiklos veiksnys buvo ryšių su užsienio partneriais užmezgimas, eina į pabaigą. Šiuo metu Lietuvos pramonė įžengė į naują raidos etapą - išnyko turėtas gamybinių pajėgumų perteklius ir laisvos darbo jėgos ištekliai. Anksčiau gamybą ir eksportą ribojo vien paklausos veiksnys, o šiuo metu sustiprėjo pasiūlos faktorius. 5. Išryškėjusi TUI srautų Lietuvoje mažėjimo tendencija labai apsunkina aukštų ir vidutiniškai aukštų technologijų sektoriaus plėtrą. Lietuvos apdirbamosios pramonės struktūroje šio sektoriaus dalis yra gerokai mažesnė nei daugumoje Europos valstybių. 6. Ūkio modernizavimą stabdo ir sustabarėjusi aukštojo mokslo, ir profesinio mokymo sistema, glaudesnio ryšio tarp akademinės visuomenės ir verslo nebuvimas, prastoka taikomojo mokslo būklė, aukštos kvalifikacijos specialistų trūkumas. Šalyje labai menkas sąnaudų inovacijoms rezultatyvumas. 7. Sparčiai kylanti NVS rinka atveria Lietuvos gamintojams papildomų galimybių. Svarbus, bet iki šiol nepakankamai išnaudotas Lietuvos koziris dėl užsienio investicijų. [...] The article is aimed at highlighting development trends of the manufacturing industry in Lithuania and assessing its prospects. In recent years, this industry has been the driving force of the Lithuanian economic development. Not only does it generate the highest GDP share but has a significant direct impact on agriculture, transport and construction industries and dominates Lithuanian exports. Manufacturing industry plays a key role in Lithuania’s efforts to cover the economic gap between the country and the developed states as soon as possible. Experience of a number of other countries has shown that fast economic growth in the long term usually relies on the development of manufacturing industry, especially when a country lacks abundant natural resources. However, Lithuania is strengthening its formal and actual integration into a rather uniform EU economic space where an opposite trend of the reduction in manufacturing weigh is gaining momentum. The paper will try to answer the question why Lithuania is probably the only EU member state where the manufacturing industry's share in the GDP has not declined and even went up significantly in recent years. Experts believe that the industrial development in Lithuania has reached its breaking point. The period when low production costs gave companies a competitive advantage and contacts with foreign partners were key success factors is drawing to a close. Further industrial growth will rely on improved labour productivity, i.e. production modernization, generation of higher value added and use of innovations. However, the main obstacles are shortage of highly skilled labour force, low foreign direct investment flows, lack of close ties between business and research communities and a rather poor situation of R&D in the country. The paper analyses whether the expectations that the industrial structure will shift towards the development of high and medium-high technologies branches have a strong basis. Experts believe that the strengthening competitive pressure from Asian companies will force Lithuanian exporters to focus on penetrating the CIS region. The possibility to bridge the EU and CIS countries is a strong, albeit highly overlooked, trump card of the Lithuanian economy in the competitive battle. The article concludes with the overview of the existing situation in and outlook for major sectors of the manufacturing industry

The research object is data mining empirical Bayes methods and algorithms applied in the analysis of large populations of large dimensions. The aim and objectives of the research are to create methods and algorithms for testing nonparametric hypotheses for large populations and for estimating the parameters of data models. The following problems are solved to reach these objectives: 1. To create an efficient data partitioning algorithm of large dimensional data. 2. To apply the data partitioning algorithm of large dimensional data in testing nonparametric hypotheses. 3. To apply the empirical Bayes method in testing the independence of components of large dimensional data vectors. 4. To develop an algorithm for estimating probabilities of rare events in large populations, using the empirical Bayes method and comparing Poisson-gamma and Poisson-Gaussian mathematical models, by selecting an optimal model and a respective empirical Bayes estimator. 5. To create an algorithm for logistic regression of rare events using the empirical Bayes method. The results obtained enables us to perform very fast and efficient partitioning of large dimensional data; testing the independence of selected components of large dimensional data; selecting the optimal model in the estimation of probabilities of rare events, using the Poisson-gamma and Poisson-Gaussian mathematical models and empirical Bayes estimators. The nonsingularity condition in the case of the Poisson-gamma model is presented. Darbo tyrimų objektas yra duomenų tyrybos empiriniai Bajeso metodai ir algoritmai, taikomi didelio matavimų skaičiaus didelių populiacijų duomenų analizei. Darbo tyrimų tikslas yra sudaryti metodus ir algoritmus didelių populiacijų neparametrinių hipotezių tikrinimui ir duomenų modelių parametrų vertinimui. Šiam tikslui pasiekti yra sprendžiami tokie uždaviniai: 1. Sudaryti didelio matavimo duomenų skaidymo algoritmą. 2. Pritaikyti didelio matavimo duomenų skaidymo algoritmą neparametrinėms hipotezėms tikrinti. 3. Pritaikyti empirinį Bajeso metodą daugiamačių duomenų komponenčių nepriklausomumo hipotezei tikrinti su skirtingais matematiniais modeliais, nustatant optimalų modelį ir atitinkamą empirinį Bajeso įvertinį. 4. Sudaryti didelių populiacijų retų įvykių dažnių vertinimo algoritmą panaudojant empirinį Bajeso metodą palyginant Puasono-gama ir Puasono-Gauso matematinius modelius. 5. Sudaryti retų įvykių logistinės regresijos algoritmą panaudojant empirinį Bajeso metodą. Darbo metu gauti nauji rezultatai įgalina atlikti didelio matavimo duomenų skaidymą; atlikti didelio matavimo nekoreliuotų duomenų pasirinktų komponenčių nepriklausomumo tikrinimą; parinkti didelių populiacijų retų įvykių optimalų modelį ir atitinkamą empirinį Bajeso įvertinį. Pateikta nesinguliarumo sąlyga Puasono-gama modelio atveju.

The research object of this thesis is the sum of a random number of summands of independent identically distributed random variables with positive weights. Such sums appear as models, for example, in insurance, finance mathematics. Throughout the thesis, it is assumed that the random number of summands is independent of the summands, the summands satisfy S. N. Bernstein's condition, and the random number of summands together with weights satisfy some compatibility conditions. The aim of this dissertation is a normal approximation to a distribution of the sum of a random number of summands of independent identically distributed random variables with positive weights that takes into consideration large deviations in both the Cramer and the power Linnik zones. Disertacinio darbo tyrimo objektas yra atsitiktinio dėmenų skaičiaus nepriklausomų vienodai pasiskirsčiusių atsitiktinių dydžių su teigiamais svoriniais koeficientais sumos, kurios kaip modelis sutinkamos, pavyzdžiui, finansų, draudos matematikose. Daromos prielaidos, kad atsitiktinis dėmenų skaičius yra nepriklausomas nuo sumos dėmenų, atsitiktiniai dėmenys tenkina apibendrintą S. N. Bernšteino sąlygą, o atsitiktinis dėmenų skaičius kartu su svoriais tenkina tam tikras suderinamumo sąlygas. Disertacijos tikslas yra standartizuotos (centruotos ir normuotos) minėtos atsitiktinės sumos skirstinio aproksimacija standartiniu normaliuoju dėsniu didžiųjų nuokrypių tiek Kramero, tiek ir laipsninėse Liniko zonose.

Age-dependent highly reliable systems provide small amount of statistical information and for that reason classical frequentist methods cannot be applied due to their asymptotical assumptions. However, Bayesian methods, due to their ability to naturally couple all sources of information (including expert subjective opinions) and not rely on asymptotic assumptions, are attractive approach to solve small sample problems in age-dependent reliability modelling. In this thesis Bayesian paradigm and its applicability were presented and general methodology to analyse previously mentioned problem was obtained. Methodology successfully was applied for two real data samples: failures in European natural gas grid and electrical Instrumentation and Control components. It was concluded that presented approach is able to easily investigate small samples in nonlinear age-dependent models. Also, analysis showed that different model goodness-of-fit approaches can provide different inferences and that sometimes it can fail due to nonlinearities and heteroscedasticity present in data. For that reason Bayesian posterior model averaging procedure were applied and concluded that it gives more reliable and better calibrated results than would be in one model case. Also adaptive Metropolis superiority over classical Metropolis – Hastings algorithm for highly correlated parameters and nonlinearities in model was validated. Nuo amžiaus priklausomos aukšto patikimumo sistemos suteikia labai mažai statistinių duomenų ir dėl šios priežasties klasikiniai dažninistiniai metodai negali būti taikomi, nes jie remiasi asimptotinėmis prielaidomis. Tačiau Bajesiniai metodai, dėl jų savybės natūraliai sujungti visus informacijos resursus (įskaitant ir subjektyvią ekspertinę nuomonę) ir nesiremti asimptotinėmis prielaidomis yra patraukli paradigma, tinkama spręsti mažų imčių problemas nuo amžiaus priklausomo patikimumo modeliavime. Šiame darbe pristatomas Bajesinis požiūris ir jo pritaikymas bei buvo sudaryta bendra metodologija, kaip analizuoti anksčiau minėtą problemą. Metodologija buvo sėkmingai pritaikyta dviems realioms sistemoms analizuoti: gedimai Europos gamtinių dujų tinkluose bei elektriniuose kontrolės komponentuose, naudojamuose atominėse elektrinėse. Padaryta išvada, kad sudaryta metodologija yra tinkama analizuoti mažoms imtims netiesiniuose nuo laiko priklausomuose modeliuose. Be to, analizė parodė, kad skirtingi modelio tikimo metodai gali vesti į skirtingas išvadas apie modelius ir kartais šie metodai gali neveikti dėl heteroskedastiškumo duomenyse. Dėl šios priežasties atlikta Bajesinio posteriorinio vidurkinimo procedūra, kurios rezultatas yra patikimesnis ir geriau kalibruotas, nei kad vieno modelio atveju. Taip pat nustatytas adaptyvaus Metropolis algoritmo pranašumas lyginant su Metropolis-Hastings algoritmu analizuojant labai koreliuotus parametrus bei netiesinius modelius.

The thesis is devoted to the application of a new class of probability metrics, N-distances, introduced by Klebanov (Klebanov, 2005; Zinger et al., 1989), to the problems of verification of the classical statistical hypotheses of goodness of fit, homogeneity, symmetry and independence. First of all a construction of statistics based on N metrics for testing mentioned hypotheses is proposed. Then the problem of determination of the critical region of the criteria is investigated. The main results of the thesis are connected with the asymptotic behavior of test statistics under the null and alternative hypotheses. In general case the limit null distribution of proposed in the thesis tests statistics is established in terms of the distribution of infinite quadratic form of random normal variables with coefficients dependent on eigenvalues and functions of a certain integral operator. It is proved that under the alternative hypothesis the test statistics are asymptotically normal. In case of parametric hypothesis of goodness of fit particular attention is devoted to normality and exponentiality criteria. For hypothesis of homogeneity a construction of multivariate distribution free two-sample test is proposed. Testing the hypothesis of uniformity on hypersphere in more detail S1 and S2 cases are investigated. In conclusion, a comparison of N-distance tests with some classical criteria is provided. For simple hypothesis of goodness of fit in univariate case as a measure for... [to full text] Disertacinis darbas yra skirtas N-metrikų teorijos (Klebanov, 2005; Zinger et al., 1989) pritaikymui klasikinėms statistinėms suderinamumo, homogeniškumo, simetriškumo bei nepriklausomumo hipotezėms tikrinti. Darbo pradžioje pasiūlytas minėtų hipotezių testinių statistikų konstravimo būdas, naudojant N-metrikas. Toliau nagrinėjama problema susijusi su suformuotų kriterijų kritinės srities nustatymu. Pagrindiniai darbo rezultatai yra susiję su pasiūlytų kriterijaus statistikų asimptotiniu skirstiniu. Bendru atveju N-metrikos statistikų asimptotinis skirstinys esant nulinei hipotezei sutampa su Gauso atsitiktinių dydžių begalinės kvadratinės formos skirstiniu. Alternatyvos atveju testinių statistikų ribinis skirstinys yra normalusis. Sudėtinės suderinamumo hipotezės atveju išsamiau yra analizuojami normalumo ir ekponentiškumo kriterijai. Daugiamačiu atveju pasiūlyta konstrukcija, nepriklausanti nuo skirstinio homogeniškumo testo. Tikrinant tolygumo hipersferoje hipotezę detaliau yra nagrinėjami apskritimo ir sferos atvejai. Darbo pabaigoje lyginami pasiūlytos N-metrikos bei kai kurie klasikiniai kriterijai. Neparametrinės suderinamumo hipotezės vienamačiu atveju, kaip palyginimo priemonė, nagrinėjamas Bahaduro asimptotinis santykinis efektyvumas (Bahadur, 1960; Nikitin, 1995). Kartu su teoriniais rezultatais pasiūlytų N-metrikos tipo testų galingumas ištirtas, naudojant Monte-Karlo metodą. Be paprastos ir sudėtinės suderinamumo hipotezių yra analizuojami homogeniškumo testai... [toliau žr. visą tekstą]

Disertacijoje nagrinėjami kai kurie kategorinių požymių statistinės analizės uždaviniai – ryšių struktūros bei modelio parinkimo ir jo parametrų įvertinimo uždaviniai. Disertacijos tikslas – pasiūlyti ryšių struktūros tarp kategorinių požymių įvertinimo metodą tuo atveju, kai turime didelės dimensijos duomenų rinkinius ir išsklaidytas dažnių lenteles, t. y. kai daugumoje dažnių lentelės ląstelių yra mažas stebinių skaičius arba jos yra tuščios. Ši situacija iliustruojama DNR genetinių sekų statistine analize. Disertaciją sudaro įvadas, trys pagrindiniai skyriai, išvados, naudotos literatūros ir autoriaus publikacijų sąrašai. Įvadiniame skyriuje pristatoma tiriamoji problema ir jos aktualumas, aprašomas tyrimų objektas, formuluojamas darbo tikslas ir uždaviniai, aptariamas darbo mokslinis naujumas bei ginamieji teiginiai. Įvado pabaigoje pateikiami autoriaus pranešimai konferencijose disertacijos tema. Pirmame skyriuje pateikta kategorinių požymių statistinėje analizėje taikomų matematinių modelių apžvalga, šių modelių ryšys su Markovo laukų teorija ir Gibso skirstiniu. Antrame skyriuje atlikta statistinė analizė kai kurioms realioms DNR sekoms Markovo eilės jose įvertinimui bei pirminių ir antrinių DNR grandinių vijų palyginimui: pasiūlyta kategorinių duomenų statistinės analizės metodika, pagrįsta specialia stebimų duomenų forma, apibendrintu logit modeliu bei savirankos testais. Trečiame skyriuje išsklaidytų dažnių lentelės problemai spręsti pasiūlytas semiparametrinis... [toliau žr. visą tekstą] The dissertation considers some problems in the statistical analysis of categorical variables – the dependence structure between categorical variables and the problems of selecting and assessing the models for this structure. The aim of this dissertation is to propose the method to estimate dependence structure between multivariate categorical variables in case of sparse frequency tables and to apply the proposed method in the statistical analysis of genetic sequences. The thesis layout consists of introduction chapter, three main chapters, conclusions, list of authors’s publications and bibliography chapter. The introduction reveals the investigated problem, importance of the thesis and the object of research and describes the purpose and tasks of the dissertation, research methodology, scientific novelty, the practical significance and defended statements. The introduction end in presenting the author’s publications on the subject of the defended dissertation. In the first chapter of the dissertation various models available for describing the nature of the association between categorical variables are introduced and their link with Markov field theory and Gibbs distribution. In the second chapter the basic notions of DNA sequences and a special structure of genetic data is introduced. The logit models and Markov field theory are applied to assess the dependence structure (interactions) between DNA nucleotides and to test hypothesis about Markov order of these dependencies... [to full text]

The research object is probabilistic properties of non-coding DNA (nucleotide) sequences. Available models of DNA sequences are reviewed and their basic assumptions are verified by statistical analysis of bacterial DNA sequences. On the ground of this analysis, the definition of non-informative genetic sequence is introduced and a mathematical model of “genetic noise” is proposed. Computer simulations of non-coding (non-informative) nucleotide sequence evolution are performed and resulting sequences are compared with native ones. The task of visualisation of genetic sequences is an important part of the work. The main tasks of the work are the following: 1. to analyse the statistical features (independence, Markovity, long-range dependence, etc.) of bacterial DNA sequences, especially non-coding ones, 2. to formulate a definition of a non-informative nucleotide sequence (“genetic noise”) and to propose its mathematical model, 3. using the methodology of functional data analysis and the distance metrics between oligonucleotides, to propose an efficient method for nucleotide sequence visualisation. General Conclusions: 1. The probability model of non-informative nucleotide sequence or, in other words, “genetic noise” (an analogue of the “white noise”) is proposed and its properties are studied mainly by computer simulation. The long-range dependence in DNA sequences has been extensively studied and is considered as an evidence of their complexity and hierarchical structure... [to full text]

The paper is devoted to statistical nonparametric estimation of multivariate distribution density. The influence of data pre-clustering on the estimation accuracy of multimodal density is analysed by means of the Monte-Carlo method.

The novelty and originality of the work consists in the fact that in order to obtain asymptotic expansions with optimal values of the remainder terms in the zone of large deviations, along with the cumulant method the classical method of characteristic functions has to be used. In addition, when solving the problems stated in the work, other than the well known results in the problems of limit theorems of the probability theory and mathematical statistics, we have to estimate constants. Technically it is frequently rather a complicated task. The results obtained in the work have good opportunities to be applied in probability theory, mathematical statistics, econometric, etc. That is illustrated in the last section of the work in which theorems of large deviations are proved in the summation of weighted random variables with weights as well as discounted limit theorems.