IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

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

Характеристики динамики региональных показателей Смоленской области представлены в Таблица 2 – Таблица 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 1 - 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.

| t_x3 = 33,538071 | > | t_табл. = 2,228139 |, следовательно, фактор x₃ признается статистически значимым и информативным [7].

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

Список литературы

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).

Код для цитирования: Скопировать