В оценке уровня экономической безопасности регионов могут быть использованы математические методы, которые позволяют осуществить анализ экономических индикаторов региональной экономики, выявить их взаимодействие и характер связи. Для исследования взаимосвязи региональных показателей может быть использован как аппарат корреляционно-регрессионного анализа, базирующийся на вероятностно-статистическом подходе к оценке экономических процессов, так и классические методы оптимизации, в частности, принцип доминирования и принцип Парето [5,8,16]. Принцип Парето предполагает осуществление многокритериального анализа с целью выявления множества эффективных альтернатив [18].
Для составления рейтинга регионов по степени экономической безопасности необходимо выявить область допустимых значений региональных показателей и осуществить ранжирование регионов. С некоторым допущением может быть использована следующая методика [19].
Для множества исходного числа регионов определяется совокупность экономических показателей , допустимая область и направления их изменения.
Далее приступаем, собственно, к исследованию регионов, эффективность каждого из которых отображает показатель . Данная замена с оптимальным значением показателя K1 и окажется в решении первым. Аналогичным образом распределяют и все последующие замены, то есть следующей будет с оптимальным значением K2 и т.д., а последней - соответственно с KJ.
Для того чтобы приступить к следующему шагу, формированию области допустимых значений, нам необходимо определить доминируемую область . В нашем случае первой будет область , которая представляет собой следующее:
Следующая доминируемая область – ОДЗ1, которая принимает вид:
Аналогично устанавливаем остальные доминируемые области, формируем область допустимых значений методом исключения области из исходных данных (областей).
Анализируем варианты и выясняем, принадлежат ли они области допустимых значений. Все замены, попадающие в область допустимых значений, снова подвергаются исследованию.
На данной стадии мы повторяем действие 2-4 этапов. Но оптимальные значения показателей выбираются из недоминируемых замен, которые мы получили ранее. Обязательным условием завершения этапа считается остаток менее двух замен в пределах . Затем мы можем сформировать решение на основе совокупности эффективных замен, полученных на предыдущих этапах:
Проводим проверку регионов, определяем противоречия обязательным условиям выполняющего анализ. Если таковое имеет место, то показатели исправляются и анализ производится повторно.
Далее необходимо сделать вывод, и соответственно целям завершить или продолжить процесс.
Если нужно, выбираем варианты, которые подвергнутся дополнительному исследованию, исключая из исходных данных(замен) первого ранга.
Тем же образом, что и на 2-7 стадиях, выполняется поиск решения второго ранга из нового множества.
Принимается окончательное решение в соответствии с результатами всех шагов.
Используя приведенную методику, был осуществлен анализ экономической безопасности ряда регионов [19]. Одними из важных показателей экономической безопасности, которые имеют место в экономическом развитии того или иного региона, являются:
- валовый региональный продукт (ВРП) на душу населения, взятый в тысячах рублей;
- уровень инфляции, рассчитанный за год, взятый в процентах;
- инвестиции в основной капитал, в процентах к ВРП.
Данные Росстата по 14 регионам послужили информационной базой для осуществления анализа. В таблицах 1, 2 регионы распределены по возрастанию эффективности показателей.
На рисунке 1 приведен результат ранжирования регионов по системе экономических показателей.
Осуществление анализа экономической безопасности регионов сопряжено с исследованием динамики региональных показателей с целью прогнозирования тенденций их дальнейшего развития. При этом могут быть использовапны различные методы и подходы к прогнозированию финансово-экономических показателей, характеризующих региональную экономику [9,12,13,14].
Поэтапное осуществление выше изложенной методики позволяет осуществить ранжирование регионов по уровню экономической безопасности и служит информацией для принятия региональными властями соотвествующих программ по повышению эффективности и экономической безопасности регионов.
Список литературы
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.
Голичева Н.Д., Гусарова О.М. Теория и практика моделирования финансово-экономических процессов в условиях экономической неопределенности. Смоленск: Маджента, 2016. – 100с.
Гусаров А.И., Гусарова О.М. Управление финансовыми рисками региональных банков // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 7-3. С.8-10.
Гусарова О.М. Трендовый анализ приоритетных направлений региональной экономики // Фундаментальные исследования. 2016. № 8-1. С.123-128.
Гусарова О.М. Аналитический аппарат моделирования корреляционно-регрессионных зависимостей // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 8-2. С.219-223.
Гусарова О.М., Кузьменкова В.Д. Моделирование и анализ тенденций развития региональной экономики // Фундаментальные исследования. 2016. № 3-2. С.354-359.
Гусарова О.М. Эконометрический анализ статистической взаимосвязи показателей социально-экономического развития России // Фундаментальные исследования. 2016. № 2-2. С.357-361.
Гусарова О.М. Вероятностно-статистический подход в оценке эффективности бизнеса // Научный альманах. 2016. № 6-1(19). С.116-119.
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.
Ильин С.В., Гусарова О.М. Эконометрическое моделирование в оценке взаимосвязи региональных показателей // Международный студенческий научный вестник. 2015. № 4-1.С.134-136.
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.
Гусарова О.М. Исследование качества краткосрочных моделей прогнозирования финансово-экономических показателей. М., 1999. – 100 с.
Гусарова О.М. Информационно-аналитические технологии прогнозирования деятельности организаций // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. - № 12-3. - С.492-495.
Гусарова О.М. Моделирование результатов бизнеса в менеджменте организации. В сборнике: Перспективы развития науки и образования: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. 2014. С.42-43.
Гусарова О.М. Оценка взаимосвязи региональных показателей социально-экономического развития (на материалах Центрального федерального округа России) // Современные проблемы науки и образования, 2013. № 6, С.11.
Орлова И.В., Половников В.А., Филонова Е.С., Гусарова О.М. и др. Эконометрика. Учебно-методическое пособие. М.: 2010.- 123 с.
Михальченков Н.В., Гусарова О.М., Киященко Л.Т. Дифференциация регионов по уровню их инновационной активности // Вестник магистратуры, 2014, № 10(37). С. 87-90.
Лапаев Д.Н. Теоретические и методологические основы оценки экономического состояния предприятий и отраслей промышленности с учетом интересов сторон. М.: 2007, С.457-474.
Лапаев Д.Н. Митяков Е.С. Методика многокритериальной оценки экономической безопасности регионов России (на примере Приволжского федерального округа) // Экономика, статистика и информатика, 2013, № 4. С.141-144.
Митяков С.Н., Митяков Е.С., Романов Н.А. Экономическая безопасность регионов Приволжского федерального округа // Экономика региона, 2013, № 3(35). С. 97-104.