X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

Современные макроэкономические проблемы анализа, прогнозирования и управления динамикой развития регионов должны рассматриваться в контексте многообразия прямых и обратных связей с другими важнейшими макроэкономическими и демографическими процессами, происходящими сегодня в России. Это, в свою очередь, будет способствовать решению чрезвычайно актуальной для России задачи согласования политики занятости и регулирования рынка труда, демографической, инвестиционной, финансовой, промышленной и других политик. Основой этого является перспективный средне- и долгосрочный прогноз социально-экономического развития страны и ее регионов.

Целью настоящего исследования является разработка математической и компьютерной моделей для анализа и прогнозирования социально-экономических показателей с помощью уравнений временных рядов.

Исследование проведено на примере трех важных экономических показателей региона: производительности труда, средней месячной заработной платы и фондовооруженности труда. Производительность труда – один из ключевых показателей, характеризующий эффективность экономики, заработная плата – важнейший социально-экономический показатель, на основе которого можно судить о качественном уровне рабочей силы и соответствии ее величины цене рабочей силы. Фондовооруженность труда – показатель технического уровня развития экономического объекта.

Построены линейные и показательные модели для разработки прогнозов названных показателей. Например, уравнения линейного и показательного трендов производительности труда, средней месячной заработной платы и фондовооруженности труда по данным РД за 2005-2016 гг. выглядят следующим образом: ; ; . Коэффициенты детерминированности линейных уравнений равны 0,97-0,98. Математическая запись других построенных уравнений для трех временных рядов представлена в таблице 1.

Таблица 1

Математическая запись уравнений временных рядов, выражающих тенденции изменения трёх сводных показателей регионов РФ за 2005-2016 гг.

№№ пп	Запись уравнений	№№ пп	Запись уравнений
	Для численности занятых в экономике (x3t от t)		Для заработной платы на одного работника занятого в экономике (x6tот t)
1		6
2		7
3		8
4		9
5		10
	Для валового регионального продукта (X7tот t)
11		14
12		15
13

Основные статистические характеристики для некоторых математических моделей представлены в таблице 2.

Таблица 2

Параметры и характеристики для различных видов уравнений временных рядов, построенных по данным численности занятых в экономике, среднемесячной зарплаты и ВРП

Российской Федерации за 2005-2016 гг.

Обознач.	Линейная	Показательная	Гипербола	Степенная
	X1t от t
	65898,6	65900,6	68069,4	65721,5
m	285,1	1,0043	-2613,8	0,0165
seb	470,6	0,0070	278,7	0,0024
sem	93,2	0,0014	637,9	0,0038
sey	604,0	0,0090	495,8	0,0031
r2	0,6093	0,6121	0,7367	0,7586
df	6	6	6	6
F	9,4	9,5	16,789	18,9
SSreg	2188774	0,00048	1474926,6	0,000057
SSresid	3413132	0,00076	4126979,3	0,000178
…	…	…	…	…

На их основе можно проводить сравнительный анализ различных видов уравнений, полученных для одних и тех же социально-экономических показателей. Целью такого анализа является выявить приемлемость того или иного из уравнений для формулировки теоретических выводов и принятия решений по их практическому применению.

Прогнозные величины показателей производительности труда, средней месячной заработной платы и фондовооруженности труда, рассчитанные по уравнениям временных рядов линейного и показательного видов с помощью функции «тенденция» и «рост» из MS Excel по данным РД за 2005–2016 гг. представлены в таблице 3.

Таблица 3

Прогнозные величины показателей производительности труда, средней месячной заработной платы и фондовооруженности труда, рассчитанные по различным моделям по данным РД за 2005–2016 гг.

	«тенденция»				«рост»
	зарплата	ПТ	ФВ	зарплата		ПТ	ФВ
2017	22727	0,57	1,27	31174		0,79	1,58
2018	24392	0,61	1,36	36829		0,94	1,81
2019	26058	0,65	1,45	43510		1,12	2,07
2020	27723	0,69	1,53	51402		1,33	2,37

На рис.1 представлен график изменения среднемесячной зарплаты фактически и прогнозных значений (2017-2020) по данным Республики Дагестан за 2005-2016 гг.

Рис. 1. График изменения среднемесячной зарплаты фактически и прогнозных значений (2017-2020) по данным Республики Дагестан за 2005-2016 гг.

Проведенное исследование убедительно показало широкие возможности использования экономико-математических моделей для решения задач комплексного анализа и прогнозирования данного социально-экономического процесса.

Список литературы

1. Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К., Ахмедов А.С. Ключевые показатели экономики регионов и связи (зависимости) между ними: методы, модели, методика // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 1. – С. 134-139; URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41328

2. Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2012. – 320 с.

3. Касимова Т.М., Гасанова Н.Р. Оценка влияния объемов финансовых ресурсов при реализации государственных программ на развитие сельского хозяйства и ее прогнозирование с помощью моделей временных рядов // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 9-2. – С. 438-443;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41769

Код для цитирования: Скопировать