Эконометрический анализ социально-экономического состояния в регионах России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

цель исследования заключается в применении эконометрических методов для анализа социально-экономической сферы в регионах Российской Федерации на примере Центрального Федерального округа, Северо-Западного Федерального округа, Южного Федерального округа. Методы: применяются эконометрические методы, среди которых корреляционный, факторный (метод главных компонент), кластерный анализы. Задачи: предполагается отобрать показатели, характеризующие социально-экономическую сферу регионов Российской Федерации, осуществить разведочный анализ с целью устранения выбросов, провести комплексный многомерный эконометрический анализ с применением процедур корреляционного, факторного (метод главных компонент) и кластерного анализов, дать интерпретацию полученным результатам. Результаты: в исследовании составлено региональное портретирование (на основе полученных значений кластерного анализа) на примере выбранных федеральных округов. Выводы: полученные материалы работы представляют «портрет» регионов в соответствии с тремя кластерами и соответствующими характеристиками для каждого. Данное распределение может быть использовано при разработке программ социально-экономического развития регионов России.

Об авторах

Э. А Аракелян

Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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).