Econometric analysis of the socio-economic situation in the regions of Russia

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

the purpose of the study is to apply econometric methods to analyze the socio-economic sphere in the regions of the Russian Federation using the example of the Central Federal District, the Northwestern Federal District, and the Southern Federal District. Methods: econometric methods are used, including correlation, factor (principal component method), and cluster analysis. Objectives: it is supposed to select indicators characterizing the socio-economic sphere of the regions of the Russian Federation, carry out exploratory analysis to eliminate outliers, conduct a comprehensive multivariate econometric analysis using correlation, factor (principal component method) and cluster analysis procedures, and interpret the results obtained. Results: the study compiled a regional portrait (based on the obtained values of cluster analysis) using the example of the selected federal districts. Conclusions: the obtained materials of the work represent a "portrait" of the regions in accordance with three clusters and the corresponding characteristics for each. This distribution can be used in the development of programs for the socio-economic development of the regions of Russia.

About the authors

E. A Arakelyan

Moscow State Institute of International Relations (University), Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation

References

  1. Алексеенок А.А., Каира Ю.В. Возможности метода кластерного анализа для классификации населения региона по социальным показателям бедности // Среднерусский вестник общественных наук. 2020. № 3. С. 151 – 165.
  2. Егошин В.Л., Саввина Н.В., Гржибовский А.М. Анализ главных компонент и факторный анализ в программной среде // West Kazakhstan medical journal. 2020. № 1 (62). С. 6 – 14.
  3. Единый план по достижению национальных целей развития Российской Федерации на период до 2024 года и на плановый период до 2030 года. URL: https://clck.ru/3F9a92 (дата обращения: 11.08.2024). С. 72 – 74.
  4. Итоговый рейтинг регионов России – 2023. URL: https://ria.ru/20231225/itogi-1917517698.html (дата обращения: 10.12.2024). С. 1 – 2.
  5. Лойко Н.О., Гусарова О.М., Иноземцева М.А. Экономико-статистический анализ социально-экономического развития регионов Центрального Федерального округа // Международный студенческий научный вестник. 2018. № 4-6. С. 859 – 863.
  6. Программа социально-экономического развития (СЭР) новых регионов России. URL: https://www.minstroyrf.gov.ru/press/pravitelstvo-rf-utverdilo-programmu-sotsialno-ekonomicheskogo-razvitiya-ser-novykh-regionov-rossii/ (дата обращения: 11.08.2024). С. 1 – 2.
  7. Федеральная служба государственной статистики (Росстат). Регионы России. Социально-экономические показатели 2023. Статистический сборник. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Region_Pokaz_2023.pdf/ (дата обращения: 10.08.2024). С. 1 – 34.
  8. Федеральный закон от 28.06.2014 № 172-ФЗ (ред. от 17.02.2023) «О стратегическом планировании в Российской Федерации». URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_16481416/ (дата обращения: 11.08.2024). С. 1 – 37.
  9. Чиркунова Е.К., Марков А.Д. Теоретические подходы к оценке социально-экономического развития региона // Современные подходы к трансформации концепций государственного регулирования и управления в социально-экономических системах: сборник научных трудов 12-й Международной научно-практической конференции. Курск: Курский филиал Финансового университета при Правительстве РФ, 2023. С. 369 – 373.
  10. Швецова А.А. Эконометрические модели для оценки уровня и темпов развития регионов России // Modern Economy Success. 2020. № 4. С. 24 – 30.
  11. Шленкин А.В. Эконометрическое исследование региональной экономики // Дневник науки. 2020. № 4 (40). С. 1 – 8.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).