X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

С целью анализа уровня развития Республики Коми было осуществлено математико-статистическое исследование факторов, определяющих социально-экономическое положение региона. В ходе исследования были использованы возможности корреляционно-регрессионного и трендового анализа показателей, определяющих уровень развития региона. В качестве ведущего фактора, определяющего уровень развития региона, выбран валовой региональный продукт (ВРП) Республики Коми. В ходе проведенного исследования установлено, что на величину ВРП оказывают влияние следующие факторы: X1- инвестиции в основной капитал; X2 - численность населения; X3 - стоимость основных фондов; X4 - индекс промышленного производства. Выявление динамики исследуемых показателей и иллюстрация результатов расчетов представлена на рисунках 1-2.

При расчете характеристик динамики показателей развития экономики региона использовались формулы (табл.1) [14].

Таблица 1 - Показатели динамики

	Абсолютный прирост	Темп роста	Темп прироста
Цепной
Базисный

По результатам расчетов можно утверждать, что в интервале анализа ярко выражен рост ВРП. Это связано с притоком инвестиций в развитие промышленности региона, увеличением производственных и добывающих мощностей [6].

Рисунок 1. Абсолютный цепной прирост ВРП

Рисунок 2. Абсолютный базисный прирост ВРП

С целью выявления ключевых факторов, оказывающих влияние на развитие экономики региона, выполнено построение и анализ матрицы парных корреляций (рис.3) [8].

Рисунок 3 – Матрица парных корреляций

Из двух факторов Х1 (инвестиции в основной капитал) и Х2 (численность населения) в качестве ведущего выбран Х1, который в большей степени характеризует интенсивное развитие экономики региона. С целью устранения мультиколлинеарности из рассмотрения исключен фактор Х2. Результаты построения множественной регрессии представлены в таблице 2 [4,7].

На основании осуществленных расчетов уравнение множественной регрессии имеет вид:

Y=1,21693730634113*X1+0,10016275642396*X3+45510,0743231986

Коэффициенты регрессии при факторе Х1 (инвестиции в основной капитал) и Х3 (стоимость основных фондов) имеют положительную величину, что подтверждает наличие положительной корреляции между величиной валового регионального продукта и выявленными ключевыми факторами, определяющими развитие региональной экономики [9].

Таблица 2 - Вывод итогов регрессионного анализа

Оценим качество построенной регрессии при помощи следующих критериев (табл.3) [10,13].

Таблица 3 – Оценка качества уравнения множественной регрессии

Оценка влияния ключевых факторов на результативный признак, в качестве которого выбран валовой региональный продукт может быть выполнена с помощью коэффициентов эластичности,  - и  - коэффициентов [1,12].

Рисунок 4 - Расчет β,  и коэффициентов эластичности

Частный коэффициент эластичности показывает, на сколько изменится в процентном соотношении среднее значение результативного признака при изменении конкретного факторного признака на 1 % , т.е., при увеличении на 1% величины инвестиций в основной капитал (Х1) валовой региональный продукт (Y) увеличится на 0,444% (Э1 = 0,444); при увеличении на 1% стоимости основных фондов (X3) ВРП (Y) увеличится на 0,392 % (Э2 = 0,392). ∆-коэффициент показывает удельный вес влияния конкретного факторного признака в совместном влиянии всех факторных признаков на результативный показатель [5], т.е. удельное влияние инвестиций в основной капитал (Х1) на ВРП (Y) составляет 50,3 %(∆1 = 0,503245), а удельный вес влияния объема стоимости основных фондов (X3) на ВРП составляет 44,4% (∆2 = 0,444441).

Исходя из определения статистической значимости факторных признаков модели множественной регрессии, можно рассчитать прогноз эндогенной переменной Y (ВРП). Результаты трендового анализа факторов Х1 и Х3 представлены на рис.5 [3,11].

Рисунок 5 – Результаты трендового анализа ключевых факторов

Результат трендового анализа показал, что лучшее качество имеет степенная модель для X1 т.к. для нее коэффициент детерминации намного больше и полиномиальная модель для фактора X3, по тому же признаку. На основании полученных данных для построения прогнозов по ключевым факторам используем следующие уравнения:

y = 9178,6x^1,077, для факторного признака X1

y = 10303x2 - 26633x + 351323, для X3

Прогноз на 2016 год для Х1 (инвестиции в основной капитал) и Х3 ( стоимость основных фондов):

Х1 прогн = 9178,6*17^1,077= 194075,1508 (млн.руб.);

Х3 прогн = 10303*17² – 26633*17 + 351323= 2876129 (млн.руб.).

Исходя из полученных данных и построенного уравнения множественной регрессии, получим прогнозное значение валового регионального продукта Республики Коми:

Yпрогн=1,216937306341*X1+0,10016275642396*X3+45510,0743231986=569768,374 (млн.руб.)

Для расчета интервального прогноза ВРП рассчитаем ширину доверительного интервала по формуле:

где = 29521,4966 .

U=29521,4966079573*2,1098*КОРЕНЬ(1+1/16+((569768,374-277904,2)*(569768,374-277904,2))/1687583540687,33) = 65708,69105 (млн.руб.)

По результатам исследования можно сделать следующие выводы:

прогнозное значение ВРП региона, рассчитанное по уравнению множественной регрессии, равное 569768,374, будет находиться в интервале между нижней границей 504059,68 и верхней границей, равной 635477,07 млн.рублей;

построенное уравнение регрессии обладает высоким качеством и признается статистически значимым и надежным [2];

при осуществлении исследования использовались математико-статистический инструментарий и методы эконометрики, благодаря которым была оценена и проанализирована общая тенденция валового регионального продукта Республики Коми, определены основные показатели динамики, выявлены ключевые факторы, влияющие на эффективность развития региона, рассчитаны и проанализированы коэффициенты влияния ключевых факторов на экономику региона, осуществлен трендовый анализ ключевых факторов, рассчитан прогноз ключевых факторов: Х1 (инвестиции в основной капитал) и Х3 (стоимость основных фондов) и результативного признака Y (валовой региональный продукт).

Список литературы

1. Алексеева Е.В., Гусарова О.М. Эконометрическое исследование финансовых показателей деятельности организации // Международный студенческий научный вестник. 2016. № 4-4. С. 497-500.

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. 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.

8. Ильин С.В., Гусарова О.М. Эконометрическое моделирование в оценке взаимосвязи региональных показателей // Международный студенческий научный вестник. 2015. № 4-1.С.134-136.

9. 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.

10. Гусарова О.М. Моделирование результатов бизнеса в менеджменте организации // Перспективы развития науки и образования сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. 2014. С. 42-43.

11. Журавлева М.А., Гусарова О.М. Анализ и совершенствование деятельности акционерных обществ (на примере ОАО «Смоленскоблгаз») // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 7-3. С. 10-12.

12. Гусаров А.И., Гусарова О.М. Управление финансовыми рисками региональных банков (на примере ОАО «Аскольд») // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 7-3. С. 8-10.

13. Гусарова О.М. Исследование качества краткосрочных моделей прогнозирования финансово-экономических показателей. М., 1999. – 100 с.

14. Орлова И.В., Половников В.А., Филонова Е.С., Гусарова О.М. и др. Эконометрика. Учебно-методическое пособие. М.: 2010. - 123 с.

Код для цитирования: Скопировать