Анализ связей и зависимостей между показателем инфляции и социально-экономическими показателями регионов России

Размещено на http://www.allbest.ru/

Дагестанский государственный университет, Махачкала, Россия (367000, Россия, Республика Дагестан, Махачкала, ул. Гаджиева, д. 43-а, nyahtv@bk.ru)

Анализ связей и зависимостей между показателем инфляции и социально-экономическими показателями регионов России

Сайгидгусейнова З.С. Магомедгаджиев Ш.М.

Между показателями социально-экономического развития существуют корреляционные связи и зависимости. В эконометрических исследованиях для построения моделей характеризующих эти связи и зависимости используют два типа данных: пространственные данные и временные ряды. Рассмотрим модели, построенные на основе пространственных данных, которые характеризуют связи и зависимости между показателем инфляции и социально-экономическими показателями в разрезе регионов РФ. В качестве показателя фактора X выступает индекс потребительских расходов, лучше всего характеризующий инфляцию. В качестве результативных показателей мы рассматривали различные социально-экономические показатели, приводимые в официальных статистических сборниках. Корреляционно-регрессионный анализ предусматривает, в первую очередь, выявление наличия корреляционной связи и определение ее степених [1,2].

В качестве исходных данных мы взяли индексы потребительских расходов и основные социально-экономические показатели 49 из 83 субъектов РФ за 2014г. Часть регионов с очень низкими показателями социально-экономического развития (Чукотский автономный округ, Еврейская автономная область и др.) и часть с очень высокими (Москва, Тюменская область), были исключены из выборки [3].

Наиболее высокий коэффициент корреляции инфляция имеет с ВРП ( r_y1x =-0,67) и уровнем безработицы (^r_y1x = 0,64).

инфляция экономический регион

Таблица 1 Коэффициенты корреляции основных социально-экономических показателей регионов РФ с инфляцией в 2014г.

Из представленных в таблице 1 показателей все, кроме уровня безработицы, имеют отрицательные коэффициенты корреляции, что свидетельствует об их обратной зависимости. Другими словами рост инфляции ведет к падению основных социально-экономических показателей и к росту безработицы.

Расчеты по остальным зависимостям были проведены с использованием разработанного компьютерного инструментария. В таблице 2 приведены параметры и характеристики для парных линейных регрессий выражающих зависимости социально-экономических показателей (ВРП - X1;, объем промышленного производства - X2; вклады физических и юридических лиц привлеченных кредитными организациями - X3; инвестиции в основной капитал на душу населения - X4; экспорт - X5; импорт - X6; Уровень безработицы- X7) от индекса потребительских расходов.

Таблица 2 Параметры и статистические характеристики линейных регрессионных зависимостей социально-экономических показателей регионов РФ от индекса потребительских цен

В таблице приняты следующие обозначения: a - константа; b - коэффициент регрессии; t_a - критерий Стьюдента для параметра а; t_b- критерий Стьюдента для параметра b; Se_y - стандартная ошибка у; R² - коэффициент детерминации; F - критерий Фишера; Аср - средняя ошибка аппроксимации.

В качестве статистических характеристик нами были рассмотрены t- критерии Стьюдента, которые служат для оценки значимости полученных параметров регрессии; стандартная ошибка Se_y показателя Y от фактора Х, которая используется для оценки тесноты связи между признаками, качества построенного уравнения регрессии и определения доверительного интервала в изменении показателя Y; коэффициент детерминации (R²) , который показывает долю дисперсии результативного признака Y объясняемую уравнением регрессии; F- критерий Фишера, служит для оценки статистической значимости уравнения регрессии в целом; средняя ошибка аппроксимации (Аср) также служит для оценки качества модели и она не должна превышать 8-10%. Согласно t-статистике и F-статистике Фишера все модели приемлемого качества [4].

Однако если судить о качестве моделей по коэффициентам детерминации, то лишь две модели приемлемого качества - Y1>X (R2=0,45) и Y7>-X (R2=0,41). Первая модель характеризует зависимость ВРП от инфляции, вторая зависимость уровня безработицы от инфляции. В первой модели отрицательный коэффициент регрессии говорит об обратной зависимости между показателями. Согласно полученной модели с ростом инфляции на 1% ВРП на душу населения в среднем сокращается на 24,43 руб. Согласно полученным результатам расчетов зависимость между уровнем безработицы и инфляцией прямая и рост инфляции на 1% ведет к росту уровня безработицы на 1,11%.

Кроме линейных моделей нами были построены и нелинейные модели зависимости между инфляцией и социально-экономическими показателями регионов РФ , которые показали примерно тот же результат

Список использованной литературы

1. Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К. Компьютерное моделирование в экономике: учебное пособие. - Махачкала: Издательско-полиграфический центр ДГУ, 2014. - 211с.

2. Магомедгаджиев Ш.М., Гасанова Н.Р. Оценка влияния инновационной деятельности на основные социально-экономические показатели регионов России с помощью методов эконометрического моделирования // Фундаментальные исследования. - 2016. - № 5-2. - С. 371376;

3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2015: Стат. сб. / Росстат. - М., 2015 г. - 1266 с.

4. Эконометрика: учебник / Под ред. И. И.Елисеевой. - М.: Проспект, 2011. - 288 с.

Размещено на Allbest.ru