Влияние социо-эколого-экономических факторов на смертность населения в Российской Федерации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Восточно - Сибирский государственный университет технологий и управления»

Институт устойчивого развития

Эколого-гуманитарный факультет

Кафедра «Прикладная математика»

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Математическое моделирование социально-эколого-экономических систем»

на тему: «Влияние социо-эколого-экономических факторов на смертность населения в Российской Федерации»

Исполнитель: студент Жамбалова С.Б.

Руководитель: Рыгзынова М.В.

Улан-Удэ 2014

Содержание

Введение

1. Анализ предметной области

1.1 Общая информация о смертности в Российской Федерации

1.2 Набор участвующих в модели факторов и показателей

2. Исследование зависимости смерти от факторов

2.1 Отбор факторов

2.2 Вывод уравнения

Заключение

Список использованных источников

Введение

Эконометрическая модель (econometric model) - это статистическая модель, которая является средством прогнозирования значений определенных переменных, называемых эндогенными переменными (endogenous variables). Для того чтобы сделать такие прогнозы, в качестве исходных данных используются значения других переменных, называемых экзогенными переменными (exogenous variables). Предположения о значениях таких переменных делаются пользователем модели. Например, в эконометрической модели уровень продаж автомашин в следующем году может быть привязан к уровню валового внутреннего продукта и процентных ставок. Чтобы сделать прогноз относительно объема продаж автомобилей в следующем году (это эндогенная переменная), следует получить данные о величине валового внутреннего продукта и процентных ставок для будущего года, которые относятся к экзогенным переменным.

Эконометрическая модель может представлять собой как очень сложную систему, так и простую формулу, которая может быть легко подсчитана на калькуляторе. В любом случае она требует знаний по экономике и статистике. Сначала для определения соответствующих взаимосвязей применяются знания по экономике, а затем для оценки количественной природы взаимосвязей полученные за прошедший период данные обрабатываются с помощью статистических методов. Эконометрические модели выступают в качестве средств анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов, как на макро, так и на микро уровнях на основе реальной статистики.

Эконометрическая модель, учитывая корреляционные связи, позволяет путем подбора аналитической зависимости построить модель на базисном периоде и при достаточной адекватности модели использовать ее для краткосрочного прогноза.

В курсовой работе было рассмотрено влияние различных социо-эколого-экономических факторов на смертность населения.

Вопрос «о смерти», на сегодняшний день, является самым актуальным в его рассмотрении. Человечество пытается продлить свое существование, как в целом, так и в отдельности каждого человека.

1. Анализ предметной области

1.1 Общая информация о смертности в Российской Федерации

На протяжении всей истории существования России, власти скрывали от собственного народа демографическую правду. До 1985 года сведения о численности населения, о количестве родившихся и умерших приводились лишь в специальных изданиях, однако данные о продолжительности жизни, детской смертности и числе абортов не публиковались никогда и нигде. И понятно почему: ведь именно эти данные как ничто иное отражают суть - состояние государства. Смертность является вторым после рождаемости важнейшим демографическим процессом. В демографии под смертностью понимают процесс вымирания поколения и рассматривают ее как массовый статистический процесс, складывающий из множества единичных смертей, наступающих в разных возрастах и определяющих в своей совокупности порядок вымирания реального и условного поколения. Смерть наряду с рождением и мертворождением является первичным витальным событием, для которого система демографической статистики собирает и комбинирует данные. Статистика смертей, как и вообще анализ смертности, необходима и для целей демографических исследований, и для практики, прежде всего для органов здравоохранения и социальной политики. Наиболее важными и приоритетными направлениями использования статистики смертей и смертности являются: анализ существующей демографической ситуации и тенденций ее изменения; удовлетворение административных и исследовательских нужд служб здравоохранения в связи с разработкой и выполнением программ общественного здоровья и оценкой их эффективности: определение политики и действий в иных, кроме здравоохранения, сферах деятельности; удовлетворение потребностей в информации об изменениях в населении в связи с разнообразной профессиональной и коммерческой деятельностью (демогрэфикс). Данные о смертности необходимы как для анализа прошлых демографических тенденций, так и для разработки демографических прогнозов. Последние, как известно, используются практически во всех сферах деятельности для планирования развития жилищных служб, системы образования, здравоохранения, для реализации программ социальной защиты, для производства товаров и услуг для различных групп населения. Статистика смертности необходима в анализе заболеваемости, как на национальном, так и на региональном уровнях. Органы здравоохранения используют данные статистики смертности для мониторинга и совершенствования своей деятельности. В 1990 году впервые за послевоенное время наблюдалась естественная убыль населения. При этом опережающими темпами растет смертность населения в трудоспособном возрасте. Превышение смертности над рождаемостью, начиная с 1992 года, часто оценивается как депопуляция, т.е. “вымирание” России. Одной из самых болевых медико-демографических проблем социального развития современной России остается высокий уровень смертности населения. Уровень смертности зависит от социально-экономического развития страны, благосостояния населения, развития системы здравоохранения, доступности медицинской помощи и т.д. Смертность учитывается в абсолютном выражении в виде числа умерших за тот или иной отрезок времени.

За последнее время демографический кризис в России принял крайнее положение. Начиная с 1992 года показатель рождаемости в России намного ниже, чем смертности, и в России наблюдается отрицательный естественный прирост населения. Это стало результатом начавшегося в 1988 году нового этапа снижения рождаемости и роста смертности. Сложившаяся ситуация дала пищу для многочисленных политических спекуляций, однако демографический кризис не есть нечто принципиально новое в истории российской смертности. Можно по-разному оценивать начало демографического кризиса в России. Одни видят его начало в 1988 году, другие - в 1965 году, когда впервые после войны начала снижаться продолжительность жизни. Третьи склонны считать, что кризис начался уже в 1917 году, поскольку за всю послеоктябрьскую историю было лишь два коротких периода интенсивного снижения смертности (примерно с 1922 по 1929 и с 1946 по 1960 гг.)

Существует несколько различных точек зрения на то, что же является причиной такого положения. Большинство склонны считать, что она явилась следствием социально-экономического кризиса, сложившемуся после распада СССР. Другая точка зрения весьма распространенная сегодня, заключается в том, что против России ведется так называемая демографическая война, направленная на сокращение численности населения РФ. Что касается обоснования своего выбора данной темы, то он аргументирован актуальностью решения демографических проблем России на сегодняшний день. Вопросы демографического кризиса в нашей стране, без сомнения, заслуживают особого внимания.

1.2 Набор участвующих в модели факторов и показателей

При анализе эконометрической модели были использованы следующие показатели:

Y - Количество смертей в год на 1000 человек.

x1 - Численность больных алкоголизмом, состоящих на учете в лечебно-профилактических учреждениях на конец отчетного года на 1000 человек.

x2 - Количество состоящих на учете больных наркоманией на 1000 человек.

x3 - Уровень безработицы.

x4 - Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума на 1000 человек.

x5- Численность больных в Российской Федерации на 100 человек.

x6 - Количество разводов на 1000 человек.

x7 - Площадь жилья на человека.

x8 - Величина прожиточного минимума.

х9 - Число студентов учреждений высшего профессионального образования.

x10 - число детских садов, тысяч.

Все данные с 2004 по 2011 года приведены в Таблице 1

Таблица 1

2. Исследование зависимости смерти от факторов

2.1 Отбор факторов

Для того чтобы получить уравнение зависимости смерти от социо-эколого-экономических факторов, необходимо произвести отсев факторов, зависящих друг от друга. Этим мы обеспечим успешное заполнение таблицы уравнения регрессии, которая нужна для составления уравнения.

Первый способ отбора - это построение таблицы автокорреляции и сравнение значений таблицы, если какой-либо элемент матрицы по модулю больше 0,8, то он отсеивается:

Таблица 2

Исходя по данным этой таблицы можно сделать вывод, что зависимым являются факторы х7 и x8, т.е. из оставшихся факторов мы будем составлять уравнение регрессии.

Второй способ:

Для начала нужно построить таблицу парной регрессии. Дальше метод заключается в проверке показателя r². Если коэффициент будет меньше 0.5,то он также отбрасывается.

Парная линейная регрессия между Х₁ и У:

Оценка достоверности r²:

Коэффициент находится на 3-ей строке, в 1-ом столбце, отсюда r²=0.779, а вероятность того, что зависимость существенна, равна 1-а =0,999933. Вероятность высока, то есть - значим, а зависимость существенна, соответственно этот фактор не отбрасывается.

Х₂ и У: r²=0.33; оценка достоверности уравнения = 0,99;

X₃ и У: r²=0.0006; оценка достоверности уравнения = 0,92;

Х₄ и У: r²=0.35; оценка достоверности уравнения = 0,93;

Х₅ и У: r²=0.57; оценка достоверности уравнения = 0,99;

Х₆ и У: r²=0.66; оценка достоверности уравнения = 0,99;

Х₇ и У: r²=0.72; оценка достоверности уравнения = 0,99;

Х₈ и У: r²=0.71; оценка достоверности уравнения = 0,99.

Рассмотрев оба способа и рассмотрев их результаты, можно сделать вывод что остаются факторы Х₁, Х₅, Х₆.

Следующим шагом нужно составить парную полиноминальную регрессию между Х₁, Х₁² и У:

Здесь r²=0,91; оценка достоверности коэффициентов:

Оценка достоверности уравнения равна 0,96, а ошибка аппроксимации .

Х₅, Х₅² и У: r²=0.68, оценка достоверности коэффициентов равна 0,76; 0,77; 0,79; оценка достоверности уравнения равна 0,96; ошибка аппроксимации .

Х₆,Х₆² и У: r²=0.68, оценка достоверности коэффициентов равна 0,43; 0,34; 0,58; оценка достоверности уравнения равна 0,96; ошибка аппроксимации .

Х₁Х₅ и У: r²=0.8, оценка достоверности коэффициентов равна 0,99; 0,96; оценка достоверности уравнения равна0,99.

Х₁Х₆ и У: r²=0.8, оценка достоверности коэффициентов равна 0,99; 0,99; оценка достоверности уравнения равна 0,99.

Х₅Х₆ и У: r²=0.49, оценка достоверности коэффициентов равна 0,94; 0,95; оценка достоверности уравнения равна 0,97.

Анализируя эти данные, следует оставить следующие факторы: Х₁, Х₅, Х₆,Х₁ЧХ₅,Х₁ЧХ₆.

Далее делаем отбор с помощью логарифмической регрессии:

Х₁ и У:

Здесь r²=0,79, оценка достоверности коэффициентов равна 0,99 и 0,99.

Оценка достоверности уравнения равна 0,99. Ошибка аппроксимации равна 2,33%.

Х₂ и У: r²=0.33; оценка достоверности коэффициентов равна 0,86 и 0,99; оценка достоверности уравнения равна 0,9; ошибка аппроксимации равна 3,73%.

Х₃ и У: r²=0,0003; оценка достоверности коэффициентов равна 0,033 и 0,99; оценка достоверности уравнения равна 0; ошибка аппроксимации равна 4,83%.

Х₄ и У: r²=0.36; оценка достоверности коэффициентов равна 0,88 и 0,99; оценка достоверности уравнения равна 0,92; ошибка аппроксимации равна 3,51%.

Х₅ и У: r²=0.58; оценка достоверности коэффициентов равна 0,97 и 0,99; оценка достоверности уравнения равна 0,99; ошибка аппроксимации равна 3,23%.

Х₆ и У: r²=0.65; оценка достоверности коэффициентов равна 0,98 и 0,99; оценка достоверности уравнения равна 0,99; ошибка аппроксимации равна 2,59%.

Х₇ и У: r²=0.73; оценка достоверности коэффициентов равна 0,99 и 0,99; оценка достоверности уравнения равна 0,99; ошибка аппроксимации равна 2,27%.

Х₈ и У: r²=0,73; оценка достоверности коэффициентов равна 0,99 и 1; оценка достоверности уравнения равна 0,99; ошибка аппроксимации равна 2,27%.

Отсюда следует, что остаются факторы Х₁, Х₅, Х₆, Х₇, Х₈.

2.2 Вывод уравнения

1. Линейное уравнение:

Составим линейное уравнение регрессии от четырёх факторов, прошедших отбор. Оно имеет следующий вид:

У=а₀+а₁х₁+а₂х₂+…+а_nx_n (1)

Здесь выделенная строка обозначает коэффициенты линейного уравнения регрессии. Слева направо располагаются коэффициенты соответствующие уравнению (1). Подставив значения, получим:

У=22,65-1,408 х₁+0,018х₂-0,5546 3х₄

Теперь готовое уравнение необходимо проверить с помощью оценки достоверности коэффициентов уравнения регрессии, используя распределение Стьюдента.

Последняя строка отвечает за эту самую оценку.

Коэффициенты уравнения достоверны с вероятностями 64%; 44%; 76% и 45%. Уравнение достоверно с вероятностью 97%.

Ошибка аппроксимации =1,74%.

2. Полиноминальное уравнение:

смерть уравнение демографический модель

Составим полиноминальное уравнение регрессии от экономических факторов, прошедших отсев. Оно имеет следующий вид:

y=138,86+7,36Х₁-0,004Х₂+26,56Х₄-0,0009Х₁ЧХ₂+1,784Х₁ЧХ₄.

Оценка достоверности коэффициентов равна 0,1; 0,004; 0,33; 0,015; 0,33 и 0,124. Оценка достоверности уравнения равна 0,71. Ошибка аппроксимации для этого уравнения .

3. Логарифмическое уравнение.

Составим логарифмическое уравнение регрессии от экономических факторов, прошедших отбор. Оно имеет следующий вид:

Оценка достоверности коэффициентов, как видно из таблицы равна 0,97; 0,96; 0,94; 0,96; 0,96 и 0,88. Оценка достоверности уравнения равна 0,96. Ошибка аппроксимации уравнения

Заключение

В ходе проделанной работы было проведено исследование зависимости влияния на смерть различных социально-эколого-экономических факторов. Проанализировав каждый из них и дополнительные показатели, таких как оценка достоверности уравнений и коэффициентов, ошибка аппроксимации, выбраны наиболее оптимальные уравнения соответствующие модели зависимости смерти от факторов.

Факторами, которые более всего влияют на смертность населения в Российской Федерации, по проведенным исследованиям, являются все виды заболеваний и, в это трудно поверить, но всё же: количество разводов.

Список использованных источников

1. RGS.ru.

2. Эконометрика под ред. И.И.Елисеевой М.: изд-во «Финансы и кредит», 2002.

3. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.

4. www.google.ru.

5. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. 3-е изд., перераб. И доп. М.: Дело, 2000. 400 с.

Размещено на Allbest.ru