Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

ECONOMETRIC MODELING OF THE LEVEL OF DEVELOPMENT OF REGIONAL ECONOMY

Ananyev S.A. 1 Gusarova O.M. 1
1 Financial University under the Government of the Russian Federation
Examined the level of development of the economy of the Smolensk region, as well as the identified factors of the socio-economic situation in the region. Gross regional product is analyzed as an indicator of the level of economic development 2002-2015 Gg. The dynamics of regional indicators are described and illustrated the absolute base gross regional product during the period under review. As the mathematical tools to identify statistical dependencies regional indicators used methods of economic-statistic and correlation and regression analysis. Rated by quality built multiple regression models. Analyzed statistical correlation of gross regional product of the region and a number of other important indicators. The model of steamy regression. Evaluation of the quality of built equation regression carried out steam using a number of criteria such as the coefficient of determination, F-Fisher criterion, t-Student statistics. Built a series of regression equations describing the relationship between the regional indicators. Illustrated by graph dependency of the gross regional product of the value of the fixed assets. Also built the cost forecast of fixed assets, using one of the methods of economic-mathematical modeling of economic processes such as trend analysis. Based on calculating predictive values of fixed assets in the region made forecasting the gross regional product of the Smolensk region on the future periods.
gross regional product
regression equation
forecast.

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.