Выявление зависимости между экономическими показателями Самарского региона за 2006-2019 года
Анализ экономической сферы Самарского региона с помощью использования средств эконометрического моделирования. Оценка взаимосвязи показателей: инвестиций в основной капитал, внутренний региональный продукт на душу населения и счет производства ресурсов.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 07.11.2021 |
| Размер файла | 12,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Выявление зависимости между экономическими показателями самарского региона за 2006-2019 года
Винник Е.С., Студент магистратуры 2 курс, факультет «Математика и бизнес-информатика», Трусова А.Ю., Самарский университет Росси
Аннотация
В работе была представлена, анализирована и изучена экономическая сфера Самарского региона с помощью использования средств эконометрического моделирования. С помощью применения корреляционного анализа удалось выявить зависимость между изучаемыми экономическими данными. В результате регрессионного анализа и дисперсионной статистики удалось установить зависимость изучаемых экономических показателей на основные фонды Самарского региона.
Ключевые слова: Самарский регион, экономические показатели, эконометрическое моделирование, корреляционный анализ, регрессионный анализ и дисперсионная статистика.
Annotation
The work presented, analyzed and studied the economic sphere of the Samara region using the means of econometric modeling. Using correlation analysis, it was possible to identify the relationship between the studied economic data. As a result of regression analysis and dispersion statistics, it was possible to establish the dependence of the studied economic indicators on the fixed assets of the Samara region.
Key words: Samara region, economic indicators, econometric modeling, correlation analysis, regression analysis and statistics of variance.
В настоящее время Самарская область занимает важное место в структуре Приволжского федерального округа по экономическим показателям и выполняет ряд важных функций на всей территории России. Экономическая сфера обширна и многогранна, а изучение показателей представляет собой сложный многоэтапный процесс, включающий качественные и количественные методы для отдельных экономических сфер, а также информационные технологии и широкий спектр математических инструментов. Экономические показатели требуют постоянного мониторинга, контроля и изучения их взаимного влияния. Экономические показатели позволяют принимать важные стратегические решения для развития региона.
На уровне Статистической комиссии Российской Федерации ведется прямой учет показателей экономической сферы по структурным компонентам регионов Российской Федерации. Более подробный статистический учет ведется на региональном уровне. Национальные статистические органы Самарской области формируют специальный сборник годовых статистических показателей, позволяющий анализировать показатели различных сфер деятельности во времени и пространстве.
Из многообразия экономических показателей в работе рассматриваются показатели: инвестиций в основной капитал, внутренний региональный продукт на душу населения, счет производства ресурсов, основные фонды по Самарскому региону, которые в настоящее время определяют тенденцию развития ПФО.
Таким образом, целью исследования является установление формы зависимости между экономическими показателями: инвестиций в основной капитал, внутренний региональный продукт на душу населения, счет производства ресурсов и основные фонды за период с 2006 по 2019 год по Самарскому региону [1].
Математические методы эконометрического моделирования широко представлены в научной литературе. Для установления связи между экономическими показателями используется матрица корреляций. Корреляция - это связь, которая отражает зависимость между изучаемыми данными, явлениями и т.д.
Таблица 1. Матрица корреляций
|
Матрица корреляций |
Основные фонды (млнфуб) |
Инвестиции в основной капитал (млнфуб) |
ВРП на душу населения (млнфуб) |
Счет производства ресурсы (млн/ру6) |
|
|
Основные фонды (млн/руб) |
1 |
||||
|
Инвестиции в основной капитал (млн/руб) |
0,804304224 |
1 |
|||
|
ВРП на душу населения (млн/руб) |
0,871586039 |
0,958675341 |
1 |
||
|
Счет производства ресурсы (млн/руб) |
0,932603969 |
0,917665545 |
0,974211148 |
1 |
В матрице корреляций рассматривается отдельно каждый коэффициент корреляции между соответствующими параметрами. Матрица корреляций необходима, чтобы определить, существует ли взаимосвязь между основными фондами и показателями трудовых ресурсов (инвестиции в основной капитал, ВРП на душу населения, счет производства). Таким образом, в результате анализа выявлены зависимости: сильная степень линейной взаимосвязи между основными фондами и инвестициями в основной капитал (г =0,804) и практически линейная (очень сильная прямая) связь между ВРП на душу населения и счет производства в ресурсах, и основными фондами (г =0,871; г = 0,932). В пустых клетках в правой верхней половине таблицы находятся те же коэффициенты корреляции, что и в нижней левой (симметрично расположенные относительно диагонали) [2-3].
Ещё одним методом, который служит для установления взаимосвязи между показателями, является регрессионный и дисперсионный анализ.
Результаты анализа представлены на таблице 2.
Таблица 2. Регрессионный и дисперсионный анализ
|
Регрессионная статистика |
|||||||
|
Множественный R |
0,947 |
||||||
|
R-квадрат |
0,897 |
||||||
|
Нормированный R-квадрат |
0,866 |
||||||
|
Стандартная ошибка |
454910,199 |
||||||
|
Наблюдения |
14,000 |
||||||
|
Дисперсионный анализ |
|||||||
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|||
|
Регрессия |
3 |
17995946436553,5 |
5998648812184,48 |
28,99 |
0,000030 |
||
|
Остаток |
10 |
2069432894698,91 |
206943239469,89 |
||||
|
Итого |
13 |
20065379331252,4 |
|||||
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
||
|
Основные фонды |
62361,396 |
443465,834 |
0,141 |
0,391 |
-925742,054 |
1050464,847 |
|
|
Инвестиции в основной капитал (млн/руб) |
-0,961 |
5,900 |
-0,163 |
0,874 |
-14,107 |
12,184 |
|
|
ВРП на душу населения (млн/руб) |
-7,182 |
7,184 |
-1,000 |
0,341 |
-23,188 |
8,825 |
|
|
Счет производства ресурсы (млн/руб) |
2,408 |
0,691 |
3,483 |
0,006 |
0,868 |
3,949 |
Из результатов регрессионной статистики и дисперсионного анализа можно сделать следующие выводы, общее уравнение зависимости основных фондов от инвестиций в основной капитал, от ВРП на душу населения и от счета производства ресурсов имеет вид:
7=62361,396-0,961х7-7,182х2+2,408х5
Коэффициент детерминации 0,897 показывает, что на 89,7% величина основных фондов определяется величинами инвестиций в основной капитал, ВРП на душу населения и счета производства ресурсов, и на 10,3% от других факторов. Уравнение множественной линейной регрессии статистически значимо на уровне значимости 0,0003. На уровне значимости 0,3 все данные показатели являются статистически значимыми и оказывают существенное влияние на основные фонды по Самарской области. Можно сделать вывод, что при изменении инвестиций в основной капитал на один миллион рублей, наблюдается снижение основных фондов на 0,96 миллионов рублей; при изменении ВРП на душу населения на один миллион рублей, основные фонды уменьшаются на 7,18 миллионов рублей; при изменении по счетам производства ресурсов на один миллион рублей величина основных фондов увеличивается на 2,408 миллионов рублей [4-5].
Таким образом, в работе используя методы эконометрического моделирования, а именно: корреляционный, регрессионный и дисперсионный анализ, выявлены зависимости между основными экономическими показателями, такие как: инвестиций в основной капитал, внутренний региональный продукт на душу населения, счет производства ресурсов, основные фонды по Самарскому региону за период с 2006 по 2016 годы. Задачами регрессионного анализа являются установление формы зависимости между изучаемыми показателями, оценка функции регрессии, оценка прогнозных значений зависимых переменных. Линейная зависимость была установлена между экономическими показателями.
эконометрическое инвестиция капитал ресурс
Использованные источники
1. Министерство экономического развития и инвестиций Самарской области. Самарская область в цифрах // Информационный портал общего назначения Economy.samregion.ru. - 2020.
2. Воскобойников Ю.Е. Эконометрика в Excel [Текст]: учебное пособие / Ю.Е. Воскобойников. Новосибирский государственный архитектурно-строительный университет. - Новосибирск: НГАСУ, 2005 - 215 с.
3. Гржибовский А.М. Корреляционный анализ [Текст] / А.М. Гржибовский // Экология человека, - 2008. - №12. - С. 50-59.
4. Смирнов В.Д. Методы корреляционно-регрессионного анализа в эконометрических исследованиях [Текст]: учебное пособие / В.Д. Смирнов. - М.: Белокопытов Алексей Вячеславович, 2018. - 951 c.
5. Шуклин И.И. О корреляционном и регрессионном анализах в расчетах надежности [Текст] // ВИНИТИ / Курск. гос. техн. ун-т. - 2004.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Поля корреляции, характеризующие зависимость ВРП на душу населения от размера инвестиций в основной капитал. Оценка параметров уравнения парной линейной регрессии. Коэффициент множественной корреляции. Способы оценки параметров структурной модели.
контрольная работа [215,1 K], добавлен 22.11.2010Исследование влияния ВРП, объёма инвестиций в основной капитал и численности экономически активного населения на среднемесячную заработную плату работников по регионам. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции, детерминации, парной регрессии.
курсовая работа [370,1 K], добавлен 16.09.2017Построение описательной экономической модели. Матрица корреляций между исходными статистическими признаками. Оценка параметров модели. Определение и графическое изображение регрессионной зависимости между показателями. Оценка адекватности модели.
контрольная работа [215,8 K], добавлен 13.10.2011Структурная равноинтервальная группировка. Определение связи между численностью постоянного населения и потреблением продуктов на душу населения. Динамический ряд для характеристики изменения социально-экономических показателей по Псковскому району.
контрольная работа [252,9 K], добавлен 07.03.2011Понятие и сущность экономической безопасности региона. Рассмотрение основ формирования экономической безопасности в условиях кризиса. Общая характеристика Ставропольского края. Направления совершенствования системы финансовой безопасности региона.
дипломная работа [1017,9 K], добавлен 28.09.2015Зависимость численности пользователей Интернет в конкретной стране от экономических показателей, таких как ВВП на душу населения, национальный доход на душу населения, количество пользовательских компьютеров, а также степень урбанизации населения.
эссе [46,4 K], добавлен 27.03.2008Расчет корреляции между экономическими показателями; построение линейной множественной регрессии в программе Excel. Оценка адекватности построенной модели; ее проверка на отсутствие автокорреляции и на гетероскедастичность с помощью теста Бреуша-Пагана.
курсовая работа [61,2 K], добавлен 15.03.2013Важнейшим заданием экономического анализа является изучение взаимосвязи между различными экономическими явлениями. Метод сглаживания ряда динамики с использованием скользящей средней. Определение вида функциональной зависимости между признаком и фактором.
контрольная работа [100,8 K], добавлен 12.03.2009Задачи эконометрики, ее математический аппарат. Взаимосвязь между экономическими переменными, примеры оценки линейности и аддитивности. Основные понятия и проблемы эконометрического моделирования. Определение коэффициентов линейной парной регрессии.
контрольная работа [79,3 K], добавлен 28.07.2013Методы исследования и моделирования социально-экономических систем. Этапы эконометрического моделирования и классификация эконометрических моделей. Задачи экономики и социологии труда как объект эконометрического моделирования и прогнозирования.
курсовая работа [701,5 K], добавлен 14.05.2015
