Сопоставительный анализ и оценка социально-экономического состояния Карачаево-Черкесской Республики с использованием интеллектуальных систем

Характеристика актуальных проблем экономической и финансовой деятельности региона, оценка и диагностика его социального состояния. Изучение инвестиционной привлекательности, кредитоспособности и потенциала развития Карачаево-Черкесской Республики.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 27.04.2017
Размер файла 507,8 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/

УДК 004.896:338(470.63)

СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ И ОЦЕНКА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КАРАЧАЕВО-ЧЕРКЕССКОЙ РЕСПУБЛИКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Коваленко Анна Владимировна

к.э.н., доцент кафедры прикладной математики

Уртенов Махамет Хусеевич

д. ф.-м. н., профессор

Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия

Узденов Умар Ахматович

соискатель кафедры математического анализа Карачаево-Черкесский государственный университет, Карачаевск, Россия

Статья посвящена проблеме анализа экономической и финансовой деятельности региона, оценке и диагностика его социального состояния, анализу инвестиционной привлекательности, кредитоспособности и потенциала развития, с помощью современных математических методов, моделей, инструментальных средств и интеллектуальных систем, на примере Карачаево-Черкесской Республики

Ключевые слова: СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЯ РЕГИОНА,

КАРАЧАЕВО-ЧЕРКЕССКАЯ РЕСПУБЛИКА,

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ РЕГИОНА, КРЕДИТОСПОСОБНОСТЬ РЕГИОНА,

НЕЧЕТКАЯ ПРОДУКЦИОННАЯ СИСТЕМА,

МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

UDC 004.896:338(470.63)

COMPARATIVE ANALYSIS AND ESTIMATION OF A SOCIAL AND AN ECONOMICAL CONDITION OF KARACHAEVO-CIRCASSIAN REPUBLIC WITH USE OF INTELLECTUAL SYSTEMS

Kovalenko Anna Vladimirovna

Cand.Econ.Sci., assistant professor

Urtenov Mahamet Khuseevich

Dr.Sci.(Phys.-Math.), professor

Kuban State University, Krasnodar, Russia

Uzdenov Umar Ahmatovich

Competitor of faculty of the mathematical analysis

Karachaevo-Circassian state university, Karachaevsk, Russia

The article is devoted to a problem of the analysis of economic and financial activity of region, an estimation and diagnostics of its social condition, to the analysis of investment appeal, credit status and potential of development by means of modern mathematical methods, models, tools, means and intellectual systems, on an example of Karachaevo-Circassian Republic

Keywords: SOCIAL AND ECONOMIC CONDITIONS OF REGION, KARACHAEVO-CIRCASSIAN REPUBLIC, INTELLECTUAL SYSTEMS, INVESTMENT APPEAL OF REGION,

CREDIT STATUS OF REGION, FUZZY PRODUCTIONAL SYSTEM,

MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS

Социально-экономическое развитие государства напрямую зависит от развития регионов, его образующих, поэтому приоритетным направлением политики Российской Федерации является повышение социально-экономического состояния регионов.

В настоящее время, в связи с ростом цен на нефть и выходом российской экономии из кризиса, появляется возможность возобновления и расширения инвестирования в российские предприятия и регионы. Основной проблемой при этом является информационная непрозрачность и сложность в оценке социально-экономической положения регионов. Федеральные органы, акционеры и потенциальные инвесторы не имеют достаточно информации о текущем состоянии региона, о его кредитоспособности. Регион-заемщик зачастую выступает как «черный ящик», что вызывает у инвестора недоверие.

Наиболее известным и широко используемым способом информирования инвесторов являются рейтинги, которые в сжатой форме дают возможность получить информацию о надежности заемщика [2,3]. Существует много разных, как западных, так и российских рейтинговых агентств, присваивающих рейтинги регионам, как правило, по итогам каждого года. Однако, рейтинги регионов, которые присваиваются агентствами, зачастую не только не совпадают, но и противоречат друг другу, не учитывают специфики региона. Кроме того, рейтинговые агентства, в основном используют примитивное ранжирование по исследуемым показателям, иногда с весами, определенными экспертами, значения которых не проверены и не подтверждены статистическими исследованиями. К характерным недостаткам этих методик следует отнести и отсутствие необходимого предварительного статистического и интеллектуального анализа исследуемых показателей, отсутствие математических моделей для оценки состояния региона, неиспользование современных методов многомерного статистического анализа и интеллектуальных систем, которые уже давно нашли подтверждение своей эффективности в зарубежных исследованиях. Таким образом, эти методики имеют ряд недочетов и недостатков, а рейтинги, присвоенные по таким методикам, могут дать только весьма приблизительную и общую картину состояния региона, которая, конечно способна определить лидеров и аутсайдеров, однако не способна адекватно оценивать состояние отдельно взятого региона. Таким образом, рейтинг можно использовать только на начальном этапе исследования.

Также следует отметить, что регион нуждается в адекватном и эффективном, математически обоснованном, мониторинге своего социально - экономического положения. В связи с этим возникает необходимость в создании собственной адекватной системы рейтингования. Собственная система позволяет исследовать зависимость рейтинга региона от различных факторов, и соответственно принимать обоснованные управленческие решения по повышению рейтинга региона.

Грамотное, математически обоснованное проведение анализа, а не простое ранжирование (рэнкингование) и рейтингование, дает возможность выявить сильные и слабые стороны региона, устранить недостатки в финансово - экономическом управлении, а также прогнозировать результаты будущих периодов исходя из текущих данных. Своевременное выявление негативных тенденций в финансово-хозяйственной, социальной, экологической деятельности региона дает возможность предпринять определенные действия, чтобы не допустить усугубления ситуации. Для адекватной и эффективной оценки состояния региона исследователь должен располагать, гибким и адаптируемым к требованиям конкретного заказчика или инвестора, аналитическим инструментарием. Важно не только определить место региона по уровню развития, но и сопоставить характеристики внутрихозяйственных процессов ряда регионов.

Для решения подобных задач, на наш взгляд, целесообразно использовать подход, основанный на использовании методов многомерного статистического анализа и нечетких продукционных систем с широким использованием статистических данных, публикуемых как территориальными органами Федеральной службы государственной статистики, так и Министерством финансов Российской Федерации и органами региональной исполнительной власти.

Таким образом, анализ экономической и финансовой деятельности региона, оценка и диагностика его социального состояния, его инвестиционной привлекательности, кредитоспособности и потенциала развития, с помощью современных математических методов, моделей, инструментальных средств и интеллектуальных систем [1, 4, 5], являются своевременными и актуальными проблемами и задачами.

Нами был проведен подробный анализ основных понятий и терминов, таких как «регион», «депрессивный регион», «инвестиционно привлекательный регион», «кредитоспособный регион», уточнена концепция стадий роста для современного периода развития регионов РФ, уточнена стратегия экономического развития региона на примере КЧР (Карачаево-Черкесской Республики) [8]. Рассмотрена проблема разрыва между экономически эффективными и развитыми регионами, и депрессивными регионами РФ. Выявлены основные причины и факторы отставания экономик депрессивных регионов. Приведем некоторые результаты данного исследования:

1. Показано, что в настоящее время под термином «регион» необходимо понимать, на наш взгляд, субъект РФ, выступающий как собственник территории, законотворец и партнер для бизнеса и местного сообщества, который, увязывая общефедеральные тенденции с собственными территориальными свойствами и возможностями, стремится к развитию своего инновационного потенциала, инвестиционной привлекательности.

2. Современный российский регион - самостоятельный хозяйствующий субъект, деятельность которого подвергается воздействию как множества внешних факторов, характерных для страны в целом, так и внутренних, свойственных исключительно определенной территории с конкретным набором характеристик, т.е. целостная система.

3. Одной из целей развития региона является занятие конкурентоспособной позиции в некоторых отраслях экономики (или отдельных сегментах) и становление в них конкурентоспособным и инвестиционно привлекательным. Позиционирование региона, позволяет администрации и представителям бизнеса региона максимально эффективно взаимодействовать с различными целевыми группами: инвесторами, туристами, собственным населением.

4. Эффективное управление регионом невозможно без наличия адекватной информации об оценке его социального, финансового, экономического и др. состояний, без анализа возможных управленческих решений, а значит, без использования современных информационных компьютерных систем и мощного математического аппарата, без наличия эффективных и адекватных экономико-математических моделей развития региона.

5. Стратегия экономического развития региона, на наш взгляд, - это система мероприятий, направленных, как со стороны государства, так и со стороны, собственно региона, на реализацию как долгосрочных, так и краткосрочных задач решения экономических, финансовых, социальных, демографических и экологических проблем.

6. Развитие любого региона России в значительной мере зависит от создания в данном регионе условий для привлечения иностранных экономических агентов (партнеров, инвесторов, покупателей продукции). Создание благоприятных условий для деятельности иностранных экономических партнеров в настоящее время -- один из факторов развития.

8. Для успеха региона на мировых и внутренних рынках недостаточно производить продукцию, соответствующую мировым стандартам, необходимыми оказываются достижение определенного уровня технологий, установление через специализацию, собственных отраслевых приоритетов, а значит повышение своих бренд - активов (т.е. собственной стоимости на своих рынках) и конкурентоспособности в целом.

Рассматривая проблему разрыва между экономически эффективными и развитыми регионами, и депрессивными регионами РФ мы получаем, что различия социально-экономического развития субъектов РФ чрезмерны, причем они проявляют тенденцию к возрастанию.

Необходимо преодолеть тенденцию дезинтеграции регионов, сократить громадный разрыв между экономически эффективными и развитыми регионами, такими как Москва, Тюменская область, Санкт-Петербург, и, так называемыми депрессивными регионами. Разрыв между экономически эффективными и развитыми регионами, и, депрессивными регионами, - это критический фактор, представляющий угрозу не только экономической системе, но и государственности РФ в целом [8].

В связи с этим необходимо выявить основные причины и факторы отставания экономик последних, детально исследовать финансово-экономическое состояние, сделать его «прозрачным», что позволит привлечь в эти регионы инвестиции, в том числе, и иностранные, а, следовательно, повысить низкий уровень жизни населения, развить инфраструктуру и т.д.

Особенности России (масштабность, региональное многообразие, состояние переходной экономики и др.) требуют более активной по сравнению с типичной мировой практикой деятельности государства по устранению диспропорций в национальном экономическом пространстве, решению сложных региональных проблем, созданию условий для устойчивого развития всех регионов и страны в целом.

Для выявления целей управления, разработки тактики и стратегии развития социально-экономической системы региона необходим непрерывный мониторинге текущего социально - экономического состояния региона. Одним из способов первоначального анализа текущего положения является сопоставительный анализ и экспресс-диагностика, как указывалось выше, основанная на использовании системы рейтингов, которая отражает диагностику социально - экономической ситуации сложившейся в регионе, что сужает область поиска причин существующих проблем, выделяет наиболее сложные проблемы управления и путей их возможного решения.

Оценивая в совокупности рейтинги КЧР, необходимо отметить, что такие составляющие рейтинга инвестиционного потенциала КЧР, как трудовой, потребительский, производственный, финансовый, институциональный, инновационный, интеллектуальный, имеют очень низкие значения, в сравнении с остальными регионами РФ. Составляющие рейтинга инвестиционного риска, такие как законодательный, политический, экономический, финансовый, криминальный, управленческий, социальный также имеют низкие и очень низкие показатели. Только инфраструктурный, природно-ресурсный и туристический рейтинги КЧР являются очень высокими и способны конкурировать рейтингами других регионов [8].

Для создания точек роста для региона необходимо выявление конкурентных преимуществ территорий, определение перспективных отраслей экономики в каждом регионе. КЧР, как следует, из предыдущего анализа, обладает реальным конкурентным преимуществом в туристской и рекреационной отраслях. Проведение описанных во второй главе малобюджетных мероприятий позволит быстро, эффективно и существенно повысить экологический рейтинг КЧР, занять ведущее место по экологическому качеству жизни, что приведет, соответственно, к росту экотуризма, наполнению бюджету.

Для повышения инвестиционного рейтинга КЧР, необходимо улучшать условия предпринимательства, такие как независимость судов, борьба с коррупцией, убирать ненужные административные барьеры, улучшать инвестиционный имидж КЧР, формируемый в средствах СМИ. Законодательная, исполнительная и судебная власти КЧР должны завоевать репутация активного защитника прав собственности.

Необходимо создание условий для развития конкурентной среды банковских услуг, привлечение и создание филиалов крупных банков в КЧР, расширения ассортимента банковских услуг, например ипотечного и авто - кредитования, потребительского кредитования, выпуска разного рода банковских и кредитных карт и т.д.

Наряду с развитием сельского хозяйства (животноводство и растениеводство) и промышленности (нефтехимическая, химическая, легкая, машиностроение, деревообрабатывающая и добыча угля и т.д.) необходимо существенное внимание уделить социальной сфере и добиться существенного развития здравоохранения. Одним из способов решения этой задачи, на наш взгляд было бы открытие медицинских или лечебных факультетов при КЧГУ и КЧГПУ. С учетом роли животноводства есть необходимость открытия и ветеринарных факультетов.

Нами был проведен анализ финансового, экономического, финансово-экономического и социально-экономического состояния регионов РФ группой различных методов, таких как методы многомерного анализа и методы нечетких систем.

Причем, для анализа данных (первый этап исследования) мы проводили: кластерный k-средних по переменным, дисперсионный, корреляционный, канонический, дискриминантный, факторный [4, 5], нечеткую кластеризацию.

Для классификации регионов РФ (второй этап исследования) мы построили следующие модели: агломеративные и кластерные модели k-средних, линейные и нелинейные регрессионные канонические, дискриминантные, нечеткие продукционные модели.

Для прогнозирования будущего состояния региона (третий этап исследования): линейные и нелинейные регрессионные, нечеткие продукционные модели.

Отметим, что данная группа методов использовалась для решения задач анализа, прогноза, рейтингования, количественной и качественной оценки регионов РФ по четырем следующим направлениям: финансовое, экономическое, финансово-экономическое, социально-экономическое.

Результаты первого этапа исследования - анализа данных, проведенного нами, представлены и подробно описаны в работах [3-4]. Результаты третьего этапа исследования - прогнозные регрессионные и нечеткие модели представлены в [8].

Основные результаты второго этапа исследования - классификации регионов РФ по финансовому направлению, собраны и представлены в табл.1. Рассмотрим ее более подробно.

Во второй колонке таблицы приведены названия регионов РФ. Для анализа финансового состояния регионов РФ использовались данные рейтингового агентства AK&M. В третьей, четвертой и пятой колонках табл. 1 представлены данные рейтингового агентства AK&M - место в рейтинге по финансовым показателям, относительный уровень кредитоспособности по финансовым показателям и качественная характеристика финансового состояния региона, соответственно. В шестой и седьмой колонках представлены результаты, разработанной нами нелинейной регрессионной модели финансового состояния региона, и оценка финансового состояния региона, соответственно. В восьмой колонке дана качественная оценка результатов модели.

Нами было показано, что разбиение регионов как минимум на пять кластеров является необходимым условием для решения задачи экспресс-кластеризации, однако недостаточным для более тонкого и точного анализа, в котором должно участвовать 8-9 кластеров. Данное обстоятельство связано с неоднородностью исследуемых регионов и большим количеством так называемых «выбросов», т.е. регионов резко отличающихся от остальных по своим показателям. Это, например, такие регионы как Москва, Ненецкий АО, Республика Ингушетия, Калмыкия, Чеченская Республика. Поэтому нами была проведена кластеризация по пяти, восьми и девяти кластерам, результаты которой представлены в колонках 9, 10 и 12. По полученным результатам кластерного анализа, нами были построены соответствующие дискриминантные модели, результаты которых приведены в столбцах 11 и 13.

Разработанная нами нечеткая продукционная система НПС «РЕГИОН-ФС-01» подробно описана ниже. Результаты оценки финансового состояния регионов РФ данной моделью, а именно, рейтинг региона, количественная оценка финансового состояния региона и ее качественная интерпретация, представлены в колонках 14 и 15 табл. 1.

С использованием полученных нами результатов нечеткой кластеризации и результатов многомерного статистического анализа, был осуществлен

На первом этапе - предварительного анализа данных, нами было осуществлено следующее:

- произведен выбор наиболее информативных показателей финансового, экономического, финансово-экономического и социально-экономического состояний регионов РФ,

- оценен вклад каждого из показателей в результирующую переменную,

- выделены основные кластеры для каждой из переменных в отдельности, и для совокупности переменных,

- определен диапазон изменений каждой из переменных,

- произведена кластеризация финансового, экономического, финансово-экономического и социально-экономического состояний регионов РФ,

- получены центры кластеров эталонных регионов по каждой из групп лингвистических термов и др.

На основании этих результатов нами были разработаны нечеткие продукционные системы НПС «РЕГИОН-ФС-01» - для оценки финансового состояния региона, НПС «РЕГИОН-ЭС-01» - для оценки экономического состояния региона, НПС «РЕГИОН- 01» - для оценки финансово - экономического состояния региона, НПС «РЕГИОН- 02» - для оценки социально - экономического состояния региона.

Был проведен сопоставительный анализ результатов исследования финансового, экономического, финансово-экономического и социально-экономического состояний регионов РФ. Проанализировано состояние Карачаево-Черкесской Республики за 2008-2009гг.

Сопоставление результатов исследований, проведённых с помощью статистических моделей и нечетких продукционных систем показало эффективность их использования и адекватность полученных результатов.

Разработанная нами нечёткая продукционная система НПС «РЕГИОН-ФС-01» (рис.1) для анализа финансового состояния региона с учетом 4 влияющих факторов (отношение объема государственного долга к объему доходов бюджета, отношение объема доходов к общему объему доходов, объем доходов бюджета региона, отношение дефицита бюджета к доходам бюджета), позволяет проводить комплексную оценку состояния региона с использованием количественных показателей, представленных как в числовом, так и в лингвистическом виде, что в свою очередь, позволяет проводить достоверный и всесторонний анализ состояния региона (96% правильной классификации финансового состояния регионов).

республика карачаевский черкесский

Таблица 1 - Сопоставительный анализ результатов исследования финансового состояния регионов РФ

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

Субъект РФ

№ AK&M

AK&M

Кач AK&M

№ y1(4)

y1(4)

Кач y1(4)

Кл. ан. 5

Кл. ан. 8

Дискр. ан. 8

Кл. ан. 9

Дискр. ан 9

№ «РЕГИОН-ФС-01»

НПС «РЕГИОН-ФС-01»

Кач «РЕГИОН-ФС-01»

1

Алтайский край

36

52.7

C

36

52.885

C

С

C

C

C

C

31

0.54192

C

2

Амурская область

42

48.97

CH

42

49.218

CH

С

C

C

C

C

44

0.42500

CH

3

Архангельская область

44

47.72

CH

43

49.015

CH

Н

CH

CH

C

H

45

0.42500

CH

4

Астраханская область

72

31.19

H

72

32.079

H

Н

CH

CH

H

H

70

0.30013

H

5

Белгородская область

37

52.09

C

38

51.395

C

Н

CB

CH

CH

CH

35

0.52595

C

6

Брянская область

75

20.58

OH

74

22.184

OH

ОН

OH

OH

OOH

OOH

75

0.20994

OH

7

Владимирская область

26

61.66

CB

24

61.489

CB

В

C

C

C

C

27

0.54203

C

8

Волгоградская область

22

62.72

CB

23

61.884

CB

В

CB

CB

CH

CH

25

0.56091

C

9

Вологодская область

10

73.05

B

10

72.298

B

В

CB

CB

CH

CH

12

0.66981

CB

10

Воронежская область

32

57.37

C

32

56.720

C

В

C

C

C

C

37

0.49954

CH

11

Еврейская АО

41

49.13

CH

41

49.244

CH

С

H

C

CB

C

28

0.54203

C

12

Забайкальский край

59

41.23

CH

59

41.080

CH

С

C

C

C

C

64

0.36568

H

13

Ивановская область

52

44.72

CH

49

46.065

CH

С

C

C

C

C

46

0.42500

CH

14

Иркутская область

39

50.54

C

40

49.770

CH

Н

CB

CH

CH

H

39

0.47266

CH

15

Кабардино-Балкарская Республика

70

32.71

H

70

33.323

H

С

H

H

OH

OH

67

0.32500

H

16

Калининградская область

66

36.35

H

69

34.478

H

Н

CH

CH

H

H

68

0.32500

H

17

Калужская область

65

37.55

H

67

36.417

H

Н

CH

CH

H

H

72

0.29042

OH

18

Камчатский край

80

10.56

OOH

78

12.333

OOH

ОН

OH

OH

OOH

OOH

77

0.14096

OOH

19

Карачаево-Черкесская Республика

74

21.15

OH

76

19.089

OH

ОН

OH

OH

OH

OH

73

0.21000

OH

20

Кемеровская область

16

66.85

CB

18

65.737

CB

ОВ

B

B

B

B

19

0.64411

CB

21

Кировская область

47

46.29

CH

50

45.478

CH

Н

CH

CH

C

C

47

0.42500

CH

22

Костромская область

63

37.99

H

63

37.792

H

Н

CH

CH

H

H

62

0.37857

H

23

Краснодарский край

14

69.4

CB

12

69.853

CB

ОВ

B

B

B

B

10

0.74912

B

24

Красноярский край

11

72.13

B

11

70.809

B

ОВ

B

B

B

B

11

0.70594

B

25

Курганская область

46

46.34

CH

47

47.769

CH

С

C

C

C

C

48

0.42500

CH

26

Курская область

33

55.89

C

35

53.064

C

Н

CB

CB

CH

CH

49

0.42500

CH

27

Ленинградская область

19

65.54

CB

19

64.817

CB

В

CB

CB

CH

CH

29

0.54203

C

28

Липецкая область

24

61.8

CB

28

60.601

CB

В

CB

CB

CH

CH

34

0.53094

C

29

Магаданская область

73

23.68

OH

73

22.310

OH

ОН

OH

OH

OH

OH

74

0.21000

OH

30

Москва

1

87.32

OOB

1

87.341

OOB

ОВ

OOB

OOB

OOB

OOB

1

0.92484

OOB

31

Московская область

50

45.28

CH

52

45.332

CH

ОВ

OB

OB

OB

OB

42

0.44414

CH

32

Мурманская область

25

61.77

CB

25

61.272

CB

В

C

C

C

C

22

0.58773

C

33

Нижегородская область

18

66.29

CB

17

66.925

CB

ОВ

B

B

B

B

15

0.65957

CB

34

Новгородская область

45

47.55

CH

46

48.389

CH

Н

CH

CH

H

CH

50

0.42500

CH

35

Новосибирская область

12

69.92

CB

14

68.300

CB

В

CB

CB

CH

CH

21

0.62535

CB

36

Омская область

55

42.82

CH

54

44.146

CH

Н

CH

CH

H

H

56

0.40918

CH

37

Оренбургская область

27

61.55

CB

27

60.673

CB

В

CB

CB

CH

CH

24

0.56859

C

38

Орловская область

61

40.38

CH

60

40.652

CH

Н

CH

CH

H

H

51

0.42500

CH

39

Пензенская область

68

35.59

H

66

36.547

H

Н

CH

CH

H

H

61

0.37980

H

40

Пермский край

5

81.04

OB

6

79.353

B

ОВ

B

B

B

B

6

0.77365

B

41

Приморский край

21

63.76

CB

21

62.966

CB

В

C

C

C

C

18

0.65859

CB

42

Псковская область

34

54.67

C

33

55.323

C

С

C

C

C

C

30

0.54203

C

43

Республика Адыгея

58

41.65

CH

62

39.023

H

С

H

H

CB

CB

63

0.37352

H

44

Республика Алтай

78

12.92

OOH

77

12.676

OOH

ОН

OH

OH

OOH

OOH

78

0.10001

OOH

45

Республика Башкортостан

8

75.41

B

9

73.706

B

ОВ

B

B

B

B

9

0.75392

B

46

Республика Бурятия

64

37.78

H

65

36.745

H

С

H

H

OH

OH

69

0.32500

H

47

Республика Дагестан

56

42.82

CH

56

43.087

CH

С

H

H

CB

CB

60

0.38695

H

48

Республика Ингушетия

62

38.56

H

61

40.184

CH

С

H

H

CB

CB

58

0.40088

CH

49

Республика Калмыкия

77

13.79

OOH

79

11.961

OOH

ОН

OH

OH

OOH

OOH

79

0.08383

OOH

50

Республика Карелия

48

46.24

CH

48

46.605

CH

Н

CH

CH

H

H

52

0.42500

CH

51

Республика Коми

17

66.59

CB

16

67.173

CB

В

CB

CB

CH

CH

14

0.65966

CB

52

Республика Марий Эл

67

36.12

H

64

37.178

H

Н

CH

CH

H

H

57

0.40867

CH

53

Республика Мордовия

69

32.9

H

68

34.818

H

Н

CH

CH

H

H

65

0.35990

H

54

Республика Саха (Якутия)

60

41.23

CH

57

42.091

CH

Н

CH

CH

H

H

55

0.41342

CH

55

Республика Северная Осетия - Алания

79

12.16

OOH

80

11.011

OOH

ОН

OH

OH

OOH

OOH

81

0.07516

OOH

56

Республика Татарстан

29

60.45

CB

26

60.847

CB

ОВ

B

B

B

B

32

0.54179

C

57

Республика Тыва

51

44.9

CH

51

45.446

CH

С

H

H

CB

CB

53

0.42500

CH

58

Республика Хакасия

35

53.47

C

34

53.855

C

В

C

C

C

C

41

0.45004

CH

59

Ростовская область

20

63.81

CB

20

62.995

CB

В

CB

CB

CH

C

13

0.66000

CB

60

Рязанская область

53

44.44

CH

53

44.969

CH

Н

CH

CH

H

H

54

0.42500

CH

61

Самарская область

30

59.56

C

30

60.281

CB

ОВ

B

B

B

B

26

0.55932

C

62

Санкт-Петербург

2

84.48

OB

4

83.582

OB

ОВ

OB

OB

OB

OB

3

0.89805

OB

63

Саратовская область

43

47.79

CH

44

48.874

CH

Н

CH

CH

CH

H

38

0.47312

CH

64

Сахалинская область

13

69.74

CB

15

67.415

CB

В

CB

CB

CH

C

16

0.65884

CB

65

Свердловская область

7

77.44

B

7

77.791

B

ОВ

B

B

B

B

5

0.77408

B

66

Смоленская область

40

50.44

C

37

52.072

C

Н

C

C

C

CH

36

0.52310

C

67

Ставропольский край

23

62.51

CB

22

62.715

CB

В

C

C

C

C

20

0.62597

CB

68

Тамбовская область

76

19.16

OOH

75

20.434

OH

ОН

OH

OH

OOH

OOH

76

0.20896

OH

69

Тверская область

38

51.04

C

39

50.212

C

Н

CH

CH

H

CH

43

0.43481

CH

70

Томская область

57

41.67

CH

55

43.312

CH

Н

CH

CH

H

H

59

0.39708

H

71

Тульская область

28

61.53

CB

29

60.375

CB

В

CB

CB

CH

CH

33

0.53513

C

72

Тюменская область

3

84.45

OB

2

85.949

OB

ОВ

B

B

B

B

4

0.89357

OB

73

Удмуртская Республика

31

57.81

C

31

56.792

C

В

CB

CB

CH

CH

23

0.56924

C

74

Ульяновская область

49

45.89

CH

45

48.810

CH

С

C

C

C

C

40

0.47141

CH

75

Хабаровский край

15

68.02

CB

13

68.675

CB

В

CB

CB

CH

CH

17

0.65884

CB

76

Ханты-Мансийский АО

6

80.28

OB

5

83.035

OB

ОВ

B

B

B

B

2

0.92484

OB

77

Челябинская область

9

74.83

B

8

76.862

B

ОВ

B

CB

B

B

8

0.77299

B

78

Чувашская Республика

71

31.67

H

71

32.554

H

Н

CH

CH

H

H

71

0.29075

OH

79

Чукотский АО

81

9.76

OOH

81

8.911

OOH

ОН

OH

OH

OOH

OOH

80

0.07792

OOH

80

Ямало-Ненецкий АО

4

84.23

OB

3

85.135

OB

ОВ

B

B

B

B

7

0.77326

B

81

Ярославская область

54

43.25

CH

58

42.060

CH

Н

CH

CH

H

H

66

0.33853

H

Рисунок 1 - Схематическое изображение НПС «РЕГИОН-ФС-01».

Нечёткая продукционная система НПС «РЕГИОН-ЭС-01» разработана для анализа экономического развития региона с учетом следующих влияющих факторов: объем производства товаров и услуг на душу населения, отношение задолженности по налогам к объему налоговых платежей, доля прибыльных предприятий в общем количестве, зарегистрированных на территории региона, среднедушевые денежные доходы населения. НПС «РЕГИОН-ЭС-01» позволяет проводить комплексную оценку экономического развития региона с использованием количественных показателей, представленных как в числовом, так и в лингвистическом виде, что в свою очередь, позволяет проводить достоверный и всесторонний анализ состояния региона (97% правильной классификации экономического состояния регионов).

Нечёткая продукционная система НПС «РЕГИОН- 01» позволяет объединить результаты систем НПС «РЕГИОН-ФС-01» и НПС «РЕГИОН-ЭС-01» и, таким образом, получить адекватную интегрированную оценку финансово-экономического состояния регионов РФ с учетом 8 влияющих факторов.

Нечёткая продукционная система НПС «РЕГИОН-02» для анализа финансового состояния региона с учетом 5 влияющих факторов позволяет проводить комплексную оценку социально-экономического состояния региона с использованием количественных показателей, представленных как в числовом, так и в лингвистическом виде, что в свою очередь, позволяет проводить достоверный и всесторонний анализ состояния региона (98% правильной классификации социально-экономического состояния регионов).

Особенностью разработанных нами нечетких продукционных систем НПС «РЕГИОН-ФС-01», НПС «РЕГИОН-ЭС-01», НПС «РЕГИОН- 01», НПС «РЕГИОН- 02», является то, что для каждой из них был создан полный и непротиворечивый набор из 625, 3125, 3844, 3125 правил нечёткого вывода, соответственно.

Нечеткие продукционные системы НПС «РЕГИОН-ФС-01», НПС «РЕГИОН-ЭС-01», НПС «РЕГИОН- 01», НПС «РЕГИОН- 02» являются оригинальными и не имеют аналогов.

Приведем пример анализа финансового состояния Карачаево-Черкесской Республики за 2008г. с помощью нечеткой продукционной системы НПС «РЕГИОН-ФС-01» и сравним результаты с результатами, полученными рейтинговым агентством AK&M [8].

Количественные значения финансовых показателей данного региона, представленные в табл.2, после проведения этапа фаззификации преобразовываются в качественные (табл.3). Таким образом, появляется возможность учесть знания экспертов, формализуя их с помощью лингвистических переменных.

Таблица 2 - Количественные значения финансовых показателей для Карачаево-Черкесской Республики за 2008г.

Фактор

x1

x2

x3

x4

Значение

46.31

20.88

0.2

5.49

Таблица 3 - Качественные значения финансовых показателей для Карачаево-Черкесской Республики за 2008г.

Фактор

x1

x2

x3

x4

Значение

Н

ОН

ОН

С

Рисунок 2 - Оценка финансового состояния Карачаево-Черкесской Республики за 2008г.

Для оценки финансового состояния Карачаево-Черкесской Республики за 2008г. значения финансовых показателей, представленные, либо в количественном (табл.2), либо в качественном виде (табл.3), обрабатываются созданной нами нечёткой продукционной системой НПС «РЕГИОН-ФС-01» (рис.1). В результате получаем количественное выражение оценки финансовой устойчивости региона (рис.2), которое может интерпретироваться экспертами.

Из рис. 2 иллюстрирующего работу нечеткой продукционной системы видно, что НПС «РЕГИОН-ФС-01» оценивает финансовое состояние региона за 2008г. на 0.21 из диапазона [0 1], т.е. в лингвистических термах, как низкое финансовое состояние, т.е. региону крайне необходимо увеличение собственных доходов бюджета. Заметим, что по результатам рейтингового агентства AK&M, финансовое состояние КЧР оценивается как очень низкое (74 место из 81). Данное отличие объясняется наличием ряда недостатков методики агентства AK&M, рассмотренных в [3, 8].

Кроме того, как показали исследования, проведенные нами, данная методика, суммирования значений показателей с весами, полученными экспертным путем, а затем простого ранжирования результатов действительно позволяет увидеть общее представление о регионах РФ и однозначно определить лидеров и аутсайдеров, однако она совершенно бессильна для определения состояния отдельно взятого региона и зачастую дает ошибочные оценки для регионов, находящихся между лидерами и аутсайдерами.

Из проведенного выше исследования можно сделать следующие выводы:

Адекватная и эффективная система мониторинга, гибкий и легко адаптируемый инструментарий, дают возможность выявить сильные и слабые стороны региона, устранить недостатки в финансово - экономическом управлении, а также прогнозировать результаты будущих периодов исходя из текущих данных. Своевременное выявление негативных тенденций в финансово-хозяйственной, социальной, экологической деятельности региона позволяют принимать обоснованные управленческие решения по повышению кредитоспособности и инвестиционной привлекательности региона. Для решения подобных задач, на наш взгляд, целесообразен подход, основанный на использовании современных математических методов, моде...


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.