Исследование влияния социально-экономических факторов на уровень смертности в Российской Федерации

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ

БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»

Департамент математики

Домашнее творческое задание

по дисциплине «Эконометрика» на тему:

«Исследование влияния социально-экономических факторов на уровень смертности в Российской Федерации»

Выполнил: Сизов Семён

студент факультета МЭО

Профиль «Мировые финансы»

группа МФ21-2

Научный руководитель: профессор, д.т.н. Богомолов И.В.

Москва - 2023

Введение

Вопрос влияния социально-экономических факторов на уровень смертности в России является одним из ключевых вопросов, затрагивающих здравоохранение и общественное благополучие. Эта информационно-аналитическая работа направлена на исследование сложных взаимосвязей между различными социальными и экономическими параметрами и статистикой смертности в стране.

В последние десятилетия Россия столкнулась с вызовами, связанными с изменениями в экономической структуре, демографическими факторами и общественными тенденциями. В этом контексте, анализ влияния таких параметров, как уровень доходов, доступность медицинской помощи, образование, рабочая занятость и другие, на показатели смертности является критически важным для понимания текущей ситуации и разработки соответствующих политических мероприятий.

Исследование предполагает анализ данных, выявление трендов и корреляций, а также поддерживается обширной литературой по данной теме. Основываясь на результатах анализа, данная работа предоставит ценную информацию для формирования стратегий по снижению смертности и повышению качества жизни в России.

Сегодня вопрос смертности является чрезвычайно важным. Человечество стремится к удлинению своей жизни, как в индивидуальном, так и в коллективном плане. Показатель смертности играет ключевую роль при оценке благополучия населения, уровня здравоохранения, доступности социальных услуг и общего социально-экономического статуса страны. Этот показатель анализируется с учетом различных факторов: возраста, пола, сезонности, региональных особенностей, причин смерти и т.д.

В рамках нашего исследования внимание уделяется общему коэффициенту смертности. Согласно методологии Росстата, этот коэффициент определяется как отношение числа умерших за год к среднегодовому числу населения, выраженное в промилле.

Общепринято, что более развитые страны характеризуются более высокой продолжительностью жизни и низким уровнем смертности. Согласно данным Отдела народонаселения ООН, в период с 2015 по 2020 год Россия занимает десятое место среди стран с самым высоким уровнем смертности, показатель которого составляет 12,7.

Отдел народонаселения также представил прогноз, согласно которому при сохранении текущего уровня рождаемости коэффициент смертности в России к середине 21 века достигнет 14,6. Эта тенденция вызывает определенную озабоченность по поводу сложившейся ситуации. В связи с этим важно выявить факторы, влияющие на смертность населения России.

Важность анализа и моделирования влияния различных факторов на смертность населения заключается в необходимости минимизации важнейших регрессоров, оказывающих положительное влияние на показатели смертности, и в улучшении тех аспектов, которые помогают снизить ее уровень.

Материалы и методы исследования

В данной работе анализируется, как социально-экономические аспекты влияют на смертность. Основываясь на экономическом анализе, выбраны определённые факторы, предположительно влияющие на смертность. Одним из ключевых факторов является уровень жизни: низкий уровень жизни связан с высокой смертностью, образуя обратную зависимость. Этот фактор анализируется через различные показатели, включая процент населения с доходами ниже прожиточного минимума.

Кроме того, на смертность влияет эффективность системы здравоохранения. Рассматриваются такие аспекты, как качество медицинской помощи, квалификация персонала, количество врачей и больничных коек, а также уровень финансирования. Низкая эффективность здравоохранения может выражаться в высокой смертности и сокращении средней продолжительности жизни. В модель включены данные о численности лиц, получивших амбулаторную помощь и помощь на выездах на 1000 человек населения. уровень смертности жизни здравоохранение

В качестве переменных модели используются число умерших на 1000 человек (????), доля населения с доходами ниже прожиточного минимума (??1??), и число лиц, получивших медицинскую помощь на 1000 человек (??2??). Период исследования охватывает годы с 1999 по 2018.

Завершающим шагом в создании модели линейной регрессии является ее адекватностная оценка. В ходе этого процесса, исходный набор данных из 20 записей был разделен на две части: обучающую выборку для настройки модели и тестовую выборку. Обучающая выборка включала 95% данных, охватывающих период с 1999 по 2017 год (20*0,95 = 19 наблюдений), в то время как данные за 2018 год использовались в качестве тестовой выборки.

Для подтверждения взаимосвязи между эндогенной переменной и выбранными экзогенными переменными, было рассмотрено следующее уравнение линейной регрессии: 5L5a--=--5N_--+--5N1--•--5K15a--+--5N2--•--5K25a--+--5`5a. Чтобы исследовать зависимость смертности от социально-экономических факторов, необходимо удостовериться в отсутствии линейной связи между этими факторами. Это было выполнено путем проведения корреляционного анализа и построения корреляционной матрицы.

Рис.1. Уровень смертности, число умерших на 1000 человек населения в 1999-2018 гг. Источник: составлено автором с использованием данных Росстата

Таблица 1. Корреляционная матрица

Корреляционный анализ выявил положительную зависимость между уровнем смертности и каждым из выбранных регрессоров. Зависимость между смертностью и долей населения с доходом ниже прожиточного минимума оказалась заметной (r = 0.67), а связь с численностью лиц, получающих амбулаторную помощь и при выездах на 1000 человек населения, высокой (r = 0,87). Коэффициент корреляции между переменными 5K15a и 5K25a составил 0,46, что исключает мультиколлинеарность в модели (поскольку значение меньше 0,75), и следовательно, в исходную модель изменения вносить не требуется.

Теорема Гаусса-Маркова утверждает, что для получения оптимальных оценок параметров в регрессии необходимо соблюдение условий гомоскедастичности и отсутствия автокорреляции в случайных ошибках. Это подразумевает проверку этих условий на следующем этапе исследования.

Проверка моделей на наличие гетероскедастичности является ключевым шагом в построении регрессионных моделей. Обнаружение гетероскедастичности делает метод наименьших квадратов неэффективным для оценки параметров, ведя к неправильным оценкам стандартных ошибок и к неправильным выводам о качестве модели.

Гомоскедастичность, предполагающая постоянство дисперсий случайных отклонений, проверяется с помощью теста Голфельда-Квандта. Мы рассчитали значения RSS1 и RSS2 для первых и последних 3/8*n наблюдений, а также соотношения (5E5F5F1/5E5F5F2) и GQ^(?1) (5E5F5F2/5E5F5F1) и сравнили их со значением критического F.

Рис.2. Сравнение показателей с F критическим. Источник: составлено автором

Поскольку измеренные значения GQ и GQ^?1 оказались ниже уровня значимости F-статистики, гипотеза о равенстве дисперсий случайных ошибок в уравнении (H0: D(e1) = D(e2)) была принята, а контрастная гипотеза (H1: D(e1) ? D(e2)) отвергнута. Это указывает на гомоскедастичность случайных возмущений, позволяя переходить к проверке на отсутствие автокорреляции.

Для этого использовался тест Дарбина-Уотсона, целью которого является обнаружение автокорреляции первого порядка. В зависимости от числа наблюдений, регрессоров и уровня значимости, определяются пороговые значения 5Q5Y и 5Q5b. Сравнение фактического значения DW с этими порогами указало на присутствие положительной автокорреляции (DW = 0,538 < 0,83).

Автокорреляция влияет на оценку параметров модели, делая метод наименьших квадратов неэффективным из-за завышенных стандартных ошибок коэффициентов регрессии. Это может привести к неверным заключениям о влиянии факторов. В свете отсутствия гетероскедастичности и наличия автокоррелированных остатков была применена процедура Хилдрета-Лу. Этот метод минимизирует сумму квадратов остатков и находит оценки методом наименьших квадратов.

Процедура Хилдрета-Лу показала, что при с = 0,732 коэффициент детерминации максимален, а сумма квадратов остатков минимальна, что решает проблему автокорреляции. В результате эконометрических расчетов была получена соответствующая модель:

Рис.3. Модель. Источник: составлено автором

После определения значений параметров можно переходить к следующему этапу исследования - оценке качества модели. Используя тест Фишера, мы проверяем общее качество модели, а тест Стьюдента позволяет оценить значимость каждого параметра:

1) Реальное значение F-статистики (F = 1462,02) выше критического (F крит. = 3,634), что позволяет отвергнуть гипотезу о нулевом значении коэффициента детерминации и сделать вывод о значимости модели в целом;

2) Согласно тесту Стьюдента, значения всех параметров значимы, так как значения t-статистики (????1 = 2.654 и ????2 = 4.196) превышают критическое значение (2,131).

Также был определен доверительный интервал для наблюдения из выборки:

Рис.4. Доверительный интервал. Источник: составлено автором

Реальное значение уровня смертности за 2018 год соответствует найденному интервалу, что позволяет сделать вывод об адекватности модели, её способности предоставлять качественный прогноз. Предположение об автокорреляции случайных возмущений первого порядка подтвердилось, так как 12,5 находится в интервале (11,57; 13,27).

Вывод

Данная работа демонстрирует, что социально-экономические факторы, такие как уровень дохода ниже прожиточного минимума, влияют на смертность в России. Конкретно, увеличение доли населения с низкими доходами на 1% приводит к росту смертности на 0,133‰. Это подчеркивает важность экономического роста и повышения уровня заработной платы для сокращения бедности и смертности.

Также обнаружено, что увеличение количества людей, получающих амбулаторную помощь на 1000 человек, увеличивает смертность на 0,036‰. Предлагаемые меры включают улучшение медицинского обслуживания, обучение медперсонала, справедливую оплату труда, поддержку уязвимых групп населения и борьбу с дискриминацией в получении социальных услуг.

Итогом является вывод о необходимости комплексного подхода в демографической политике и улучшении качества жизни, учитывающего различные факторы, влияющие на смертность.

Список использованной литературы:

1. Хасанова Р. Р. Продолжительность жизни и смертность населения в 2018 г. // Экономическое развитие России. 2019. Том 26. № 10. С. 50-53.

2. [Электронный ресурс]. - Методологические пояснения - Режим доступа:

https://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/demo/metod/met-dem.htm (Дата обращения: 21.12.2023)

3. [Электронный ресурс]. - Численность населения, имеющего среднедушевые денежные доходы ниже величины прожиточного минимума, и дефицит денежного дохода - Режим

доступа: http://old.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/st

atistics/population/level/# (Дата обращения: 23.12.2023)

4. [Электронный ресурс]. - Рождаемость, смертность и естественный прирост - Режим доступа: http://old.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/demography/# (Дата обращения: 21.12.2023)

5. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division. World Population Prospects 2019 // Online Edition. Rev. 1.

Размещено на Allbest.ru