Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

Ананьев С.А. 1 Гусарова О.М. 1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Исследован уровень развития экономики Смоленской области, а также выявлены факторы социально-экономического положения региона. Проанализирован валовой региональный продукт как интегрирующий показатель уровня экономического развития за 2002-2015 гг. Охарактеризована динамика региональных показателей и проиллюстрирован абсолютный базисный прирост валового регионального продукта за рассматриваемый период. В качестве математического инструментария выявления статистической зависимости региональных показателей использованы методы экономико-статистического и корреляционно-регрессионного анализа. Оценено качество построенной модели множественной регрессии. Проанализирована статистическая взаимосвязь валового регионального продукта рассматриваемого региона и ряда иных значимых показателей. Построена модель парной регрессии. Оценка качества построенного уравнения парной регрессии осуществлена с использованием ряда таких критериев, как коэффициент детерминации, F – критерий Фишера, t – статистика Стьюдента. Построен ряд регрессионных уравнений, характеризующих взаимосвязь между региональными показателями. Проиллюстрирована на графике зависимость валового регионального продукта от стоимости основных фондов. Также построен прогноз стоимости основных фондов, используя один из методов экономико-математического моделирования экономических процессов такой как трендовый анализ. На основании расчета прогнозных значений величины основных фондов региона выполнено прогнозирование валового регионального продукта Смоленской области на перспективные периоды.
валовой региональный продукт
уравнение регрессии
прогноз
1. Голичев В.Д., Голичева Н.Д., Гусарова О.М. и др. Актуальные вопросы экономики и управления в условиях модернизации современной России. Выпуск 3. – Смоленск: Смолгортипография, 2016. - 384 с.
2. Голичева Н.Д., Гусарова О.М. Теория и практика моделирования финансово-экономических процессов в условиях экономической неопределенности. – Смоленск: Маджента, 2016. – 227 с.
3. Гусарова О.М. Трендовый анализ приоритетных направлений региональной экономики // Фундаментальные исследования. 2016. № 8-1. С.123-128.
4. Гусарова О.М. Аналитический аппарат моделирования корреляционно-регрессионных зависимостей // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 8-2. С.219-223.
5. Гусарова О.М., Кузьменкова В.Д. Моделирование и анализ тенденций развития региональной экономики // Фундаментальные исследования. 2016. № 3-2. С.354-359.
6. Гусарова О.М. Эконометрический анализ статистической взаимосвязи показателей социально-экономического развития России // Фундаментальные исследования. 2016. № 2-2. С.357-361.
7. Гусарова О.М. Вероятностно-статистический подход в оценке эффективности бизнеса // Научный альманах. 2016. № 6-1(19). С.116-119.
8. Гусарова О.М. Методы и модели прогнозирования деятельности корпоративных систем // Теоретические и прикладные вопросы образования и науки: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. 2014. С. 48-49.
9. Ильин С.В., Гусарова О.М. Эконометрическое моделирование в оценке взаимосвязи региональных показателей // Международный студенческий научный вестник. 2015. № 4-1.С.134-136.
10. Гусарова О.М. Мониторинг ключевых показателей эффективности бизнес-процессов. В книге Актуальные вопросы экономики и управления в условиях модернизации современной России. – Смоленск: Смолгортипография, 2015. – с.84-89.
11. Гусарова О.М. Исследование качества краткосрочных моделей прогнозирования финансово-экономических показателей. М., 1999. – 100 с.
12. Орлова И.В., Половников В.А., Филонова Е.С., Гусарова О.М. и др. Эконометрика. Учебно-методическое пособие. М.: 2010.- 123 с.
13. Михальченков Н.В., Гусарова О.М., Киященко Л.Т. Дифференциация регионов по уровню их инновационной активности // Вестник магистратуры, 2014, № 10(37). С. 87-90.
14. http://www.gks.ru (дата обращения 25.12.2016).

Эконометрические методы, являясь универсальными методами исследования, позволяют осуществить анализ взаимосвязи широкого круга задач теоретической и практической направленности [2,12]. Применению эконометрического исследования для выявления и анализа тенденций и проблем региональной экономики посвящен ряд работ [1,3,5,6,10,13].

В данной работе в качестве объекта исследования выбрана Смоленская область. В качестве интегрирующего показателя уровня экономического развития региона можно рассматривать валовый региональный продукт, на величину которого оказывают влияние ряд факторов: инвестиции в основной капитал; стоимость основных фондов; индекс промышленного производства, характеризующий изменение ВРП за счет фундаментальных отраслей экономики; экономически активное население, численность которого отражает, насколько область комфортна как для мигрантов, так и для коренных жителей; среднемесячная заработная плата – важный показатель для привлечения рабочей силы.

Исходные данные для осуществления эконометрического исследования экономики Смоленской области представлены в таблице 1[14].

Таблица 1 - Социально-экономические показатели региона

2016-12-14_01-20-33

Характеристики динамики региональных показателей Смоленской области представлены в таблице 2, проанализировав которые, можно прийти к выводу, что показатели экономически активного населения и индекса промышленного производства имеют отрицательную динамику.

Таблица 2 – Характеристики динамики региональных показателей

Величина валового регионального продукта Смоленской области имеет устойчивую положительную динамику, представленную на рисунке 1.

Рисунок 1 - Абсолютный базисный прирост ВРП 2002-2015 г.г., млн. руб.

С целью выявления статистической взаимосвязи обозначенных региональных показателей построена матрица коэффициентов парных корреляций (таблица 3).

Таблица 3 - Матрица парных корреляций региональных показателей

На основании анализа матрицы парных корреляций по итогам устранения явления мультиколлинеарности для построения модели множественной регрессии выбраны следующие факторы: стоимость основных фондов (х3), численность занятого населения региона (х2), индекс промышленного производства (х5) [4]. Данные факторные признаки оказывают наибольшее влияние на величину валового регионального продукта Смоленской области [9].

Результаты построения модели множественной регрессии региональных показателей представлены на рисунке 2.

Рисунок 2 – Результаты построения множественной регрессии

Оценим качество построенной модели множественной регрессии по следующим направлениям [11]:

· коэффициент детерминации R2 =0.991242 достаточно близок к 1, следовательно, качество модели можно признать высоким;

· критерий Фишера F=377.25> Fтабл. = 3.71, следовательно, уравнение регрессии признается статистически значимым и может быть использовано для анализа и прогнозирования региональных показателей;

· для оценки статистической значимости факторных признаков модели множественной регрессии используется t-критерий Стьюдента: выявлено, что статистически значимым признается только один фактор - x3 – стоимость основных фондов.

| tx3 = 33,538071 | > | tтабл. = 2,228139 |, следовательно, фактор x3 признается статистически значимым и информативным [7].

С данным фактором построим парную регрессионную модель, результаты которой представлены на рисунке 3.

Рисунок 3 – Результаты построения модели парной регрессии

На основании полученных данных можно записать уравнение парной регрессии:

Качество построенной модели достаточно высоко, о чем свидетельствует величина коэффициента детерминации, равная 0,9904.

При увеличении стоимости основных фондов на 1 млн. рублей ВРП будет увеличиваться на 0,403 млн. рублей. Графическая зависимость валового регионального продукта от стоимости основных фондов представлена на рисунке 4.

Рисунок 4 – График валового регионального продукта и стоимости основных фондов

Для построения прогноза валового регионального продукта необходимо предварительно построить прогноз стоимости основных фондов [8]. Для этого по ведущему фактору построим трендовую модель, представленную на рисунке 5. Коэффициент детерминации трендовой модели максимально приближен к 1, следовательно, данную модель можно считать качественной.

Рисунок 5 - Трендовая линейная модель стоимости основных фондов

Прогнозное значение стоимости основных фондов получим следующим образом:

Х3прогн = 43618*16 + 114390 = 812278 (млн. рублей)

Полученное значение необходимо подставить в уравнение парной регрессии для валового регионального продукта:

279132,934 (млн. рублей).

По результатам исследования можно отметить положительную динамику ряда региональных показателей Смоленской области, что свидетельствует об устойчивом и поступательном развитии региональной экономики.


Библиографическая ссылка

Ананьев С.А., Гусарова О.М. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ // Международный студенческий научный вестник. – 2017. – № 6. ;
URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=17968 (дата обращения: 29.03.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674