Для ее достижения необходимо решить следующие задачи


Моделирование показателей социально-экономического развития регионов


Download 177.85 Kb.
bet9/12
Sana21.02.2023
Hajmi177.85 Kb.
#1218132
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   12
3.2 Моделирование показателей социально-экономического развития регионов

Моделирование - метод научного исследования явлений, процессов, объектов, устройств или систем (обобщенно - объектов исследований), основанный на построении и изучении моделей с целью получения новых знаний, совершенствования характеристик объектов исследований или управления ими.


Моделирование основывается на принципе аналогии и позволяет изучать объект при определенных условиях и с учетом неизбежной односторонней точки зрения.
Модель - материальный объект или образ (мысленный или условный: гипотеза, идея, абстракция, изображение, описание, схема, формула, чертеж, план, карта, блок-схема алгоритма, ноты и т.п.), которые упрощенно отображают самые существенные свойства объекта исследования.
По свойствам модели обычно оказывается возможным судить о свойствах изучаемого объекта. Но не обо всех свойствах, а лишь о тех, которые аналогичны и в модели, и в объекте и при этом важны для исследования. Такие свойства называют существенными.
Любая модель всегда проще реального объекта и отображает лишь часть его самых существенных черт, основных элементов и связей. По этой причине для одного объекта исследования существует множество различных моделей. Вид модели зависит от выбранной цели моделирования.
Исторически первыми моделями, которые замещали реальные объекты, вероятно, были языковые знаки. Они возникли в ходе развития человечества и постепенно превратились в разговорный язык. Итак, слово было первой моделью реального объекта (явления). Видимо, именно об этом говорят Ветхий и Новый заветы: вначале было Слово, а затем появились объекты (свет, твердь, суша, светила...).
Первые документально зарегистрированные наскальные рисунки (петроглифы) были графическими моделями, которые изображали бытовые сцены, животных и сцены охоты. Возраст этих рисунков оценивается величиной 200 тысяч лет.
Следующим этапом развития моделирования можно считать возникновение числовых знаков. Сведения о результатах счета первоначально сохранялись в виде зарубок. Постепенное совершенствование этого метода привело к изображению чисел в виде цифр как системы знаков. Можно предположить, что именно зарубки были прототипом римских цифр.
Значительное развитие моделирование получило в Древней Греции. В V-III вв. до н. э. в Греции была создана геометрическая модель Солнечной системы. Греческий врач Гиппократ для изучения строения человеческого глаза воспользовался его физической моделью — глазом быка.
Потребность в создании и использовании моделей связана с тем, что исследовать многие реальные явления и объекты сложно или дорого, а порой вовсе невозможно.
Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др.[22].
Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект.
Выявление устойчивых тенденций и закономерностей социально–экономических явлений, процессов, систем, хозяйственных объектов, а также факторов и причин, обуславливающих формирование этих тенденций с целью прогнозирования и последующего воздействия на состояние и развитие национальной и региональной экономики - одна из основных задач статистического анализа.
Для построения модели с большим числом факторов, для определения влияния каждого фактора в отдельности, а также совокупного воздействия факторов на моделируемый показатель строят модель множественной регрессии.
Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ позволяет оценить меру влияния на исследуемый результативный показатель каждого из включенных в модель факторов при фиксированном положении остальных факторов, а также при любых возможных сочетаниях факторов и с определенной степенью точности найти теоретические значения этого результативного показателя (важным условием здесь является отсутствие между факторами функциональной связи).
Произведем корреляционно-регрессионный анализ по ЦФО России за 2000-2009 г.г.
Валовой региональный продукт (миллионы руб.), стоимость основных фондов (миллионы руб.) и численность занятых в экономике (тысяч чел.) регионов РФ за 2000-2009 год представлены в приложениях 1, 2, 3.
С целью предварительного анализа взаимосвязи показателей построим матрицу парных коэффициентов корреляции (табл. 29).

Таблица 29 Корреляционный анализ






Столбец 1

Столбец 2

Столбец 3

Столбец 1

1







Столбец 2

0,977847263

1




Столбец 3

0,952176867

0,983733736

1

Анализируем исходные данные с помощью линейного регрессионного анализа Microsoft Excel 2007. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или более независимых переменных. В результате получаем следующие показатели:


Таблица 30 Регрессионная статистика



Множественный R

0,979356963

R-квадрат

0,959140061

Нормированный R-квадрат

0,953692069

Стандартная ошибка

28349,04095

Наблюдения

18

Таблица 31 Дисперсионный анализ




df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

2

2,82978E+11

1,41489E+11

176,0538713

3,84355E-11

Остаток

15

12055021838

803668122,5







Итого

17

2,95033E+11










Таблица 32




Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

130428,1807

13719,03819

9,507093642

9,67607E-08

101186,7432

159669,6183

101186,7432

159669,6183

Переменная X 1

0,04647259

0,010585794

4,390090047

0,000527271

0,023909504

0,069035676

0,023909504

0,069035676

Переменная X 2

27,56398425

26,46560892

1,041501986

0,3141393

83,9740941

28,8461256

83,9740941

28,8461256

Таблица 33 Вывод остатка



Предсказанное Y

Остатки

138890,3239

60338,77611

131010,3346

-33628,13456

128248,0064

3094,493559

135666,143

-2156,443014

130924,3507

-50000,55069

134977,6576

21323,24245

134693,4458

-20687,84579

132996,1866

7169,913362

142306,6451

52820,05487

234095,6553

-6752,455337

130696,9971

-20555,29708

140698,8527

-8352,452732

137585,4178

-8483,117755

136070,2034

-13811,50339

144836,1314

157,1685715

132255,4758

5853,224179

Уравнение регрессии будет выглядеть следующим образом:


у=130428,1807+0,04647259+х1-27,56398425х2


ВРПпрогн=17653026,1 млн.руб.

Валовой региональный продукт Центрального федерального округа России при ожидаемой стоимости основных фондов в 7077528 млн. рублей и среднегодовой численности занятого в экономике населения в 18567,8 тысяч человек по прогнозам будет составлять 17653026,1 млн. рублей.


Определим объем ВРП Белгородской области за 2009 год в среднем при ожидаемой стоимости основных фондов 586006 млн. рублей и уровне среднегодовой численности занятых в экономике 681 тысяч человек.
Валовой региональный продукт Центрального федерального округа России при ожидаемой стоимости основных фондов в 586006 млн. рублей и среднегодовой численности занятого в экономике населения в 681 тысяч человек по прогнозам будет составлять 373995,3 млн. рублей.
На основании произведенной работы можно сделать вывод о том, что при увеличении стоимости основных фондов на 1%, валовой региональный продукт вырастет на 0,5%, при увеличении среднегодовой численности занятых в экономике на 1%, валовой региональный продукт вырастет в 2724,9 млн.руб.


Download 177.85 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   12




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling