Оценка возможности прогноза социально-экономических показателей региона на примере Приморского края

Специфические особенности экономики края. Анализ социально-экономического развития региона с помощью линейной регрессии. Исследование темпов роста основных экономических показателей. Прогнозы производства по отдельным отраслям народного хозяйства.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 29.08.2018
Размер файла 81,6 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/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Дальневосточный федеральный университет

Кафедра финансов и кредита

Оценка возможности прогноза социально-экономических показателей региона на примере Приморского края

Бессонова А.А. кандидат экономических наук доцент

Рубинштейн Е.Д. кандидат экономических наук, доцент

Аннотация

В статье показаны специфические особенности экономики Приморского края. Проанализировано социально-экономическое развитие Приморского края в последние 20 лет. Исследованы темпы роста основных показателей развития экономики Приморского края. Разработаны прогнозы производства по отдельным отраслям народного хозяйства Приморского края, а также прогноз ВРП края до 2025 г

Ключевые слова: Приморский Край, региональная экономика, моделирование социально-экономических процессов, регрессия, прогнозирование социально-экономического развития, прогнозирование экономической динамики

В настоящее время разработка и осуществление эффективной региональной политики является одной из актуальных проблем. Для укрепления единства и целостности российской экономики необходима реализация эффективной региональной политики на федеральном уровне, а для субъектов Российской Федерации требуется определить пути социально-экономического развития для каждого из них. Одним из возможных инструментов решения этой задачи для субъекта Федерации является прогнозирование его социально-экономического развития. Социально-экономическое развитие любого региона определяется многими факторами, среди которых большое значение имеет нацеленность на решение самых важных социально-экономических проблем в конкретном регионе.

Учет одновременного воздействия как можно большего числа научно-технических, экономических, социальных, политических факторов, которые важны для развития региона, возможен только с применением новых подходов и методов. Одним из результативных методов является метод экономико-математического моделирования. В данном исследовании авторы экспериментально апробировали методы моделирования для прогнозирования социально-экономического развития Приморского края. Одной из целей исследования было определить по лежащим на поверхности фактам, повлиял ли существенно саммит АТЭС, проходивший во Владивостоке в сентябре 2012 г., на развитие некоторых отраслей экономики Приморского края, или это влияние не простиралось дальше гигантских денежных вливаний на строительство объектов саммита, которые в основном используются на острове Русском, таких как новый современный кампус Дальневосточного Федерального университета. Как известно, прогнозирование наиболее целесообразных и реально возможных масштабов и направлений социально-экономических проблем, существующих в данном регионе, является весьма важной задачей.

Для достижения цели исследования были изучены специфические особенности экономики Приморского края, также рассматривалась структура ресурсов и основных отраслей. Затем авторы осуществили прогнозные расчеты социально-экономического развития Приморского края.

Приморский край является одним из субъектов РФ Дальневосточного федерального округа России. Несмотря на то, что край имеет хорошие естественно-географические предпосылки, сложные общественно-исторические и социально-экономические условия привели к тому, что Приморский край по уровню своего социально-экономического развития остается позади центральных регионов Российской Федерации. Такая ситуация приводит к острым социально-экономическим проблемам, таким как проблема с обеспечением занятости населения, проблема уровня бедности и др.

Начиная с освоения Дальнего Востока в 19 веке, Приморский край был опорой российской государственности в Азиатско-Тихоокеанском регионе, причем основными направлениями развития были наращивание военного, демографического, а также экономического потенциала. Данная стратегия предусматривала создание здесь регионального форпоста и обеспечивающих структур, прежде всего: базы ВМФ, производственного, судостроительного, топливно-энергетического комплексов и транспортных коммуникаций.

С точки зрения социально-экономического развития Приморского края можно рассматривать шесть этапов его развития. Каждый из этих этапов имеет свои характерные черты. Начальным этапом развития Приморского края можно считать конец 19 и начало 20 века. В это время начиналось хозяйственное освоение Уссурийского края, который был богат природными ресурсами. Периодом следующего, второго этапа можно считать 1908-1922 гг. В конце этого этапа Дальний Восток в результате окончания гражданской войны присоединился к РСФСР. Для этого времени характерен провал развития промышленного производства. В течение третьего этапа, а именно за годы 1922-1950 объем промышленной продукции Приморского края возрос более чем в 20 раз. Во время четвертого этапа за 1950-1990 гг. происходило замедление экономического роста. Такое замедление было вызвано особенностями распределения инвестиционных ресурсов по регионам.

Безусловно, наибольший интерес представляют собой последние этапы развития Приморского края. Пятый этап развития края приблизительно происходил в 1990-2000 гг. В начале 1990-х гг. государство перестало активно инвестировать в Дальний Восток и в Приморский край, что привело к негативным последствиям, как для всего Дальнего Востока, так и для Приморья. Эти последствия выразились в следующем:

1. Практически прекратились некоторые виды деятельности. Проблемы возникли в таких высокотехнологичных секторах, как судоремонт, судостроение, авиастроение и приборостроение.

2. Прекратилась практически любая поддержка экономической активности на Дальнем Востоке. В это время не реализовывались значимые для экономики Российской Федерации проекты, кроме проектов «Сахалин-1» и «Сахалин-2».

3. Происходил значительный миграционный отток населения, как с Дальнего Востока, так и из Приморского края.

Такая разбалансированная экономическая ситуация на Дальнем Востоке происходила в одно время с динамичным развитием стран Азиатско-Тихоокеанского региона (далее -- АТР) и Индии.

Одновременность этих процессов, а именно прекращение государственной помощи экономическому развитию Дальнего Востока и ускоренное экономическое развитие стран АТР привели к определенным результатам:

1. Дальний Восток и Приморский край в частности достаточно быстро интегрировались в экономику АТР.

2. Стали усиленными темпами развиваться такие рыночно-ориентированные сектора экономки, как транспортные услуги и торговля.

3. Начали формироваться такие новые сектора экономики, как переработка сырья, логистика, приграничный туризм и т.д.

Начало шестого этапа пришлось на 2000 год. Этот этап продолжается и по настоящее время. В это время в структуре промышленности Приморского края были ликвидированы некоторые сектора экономики, такие как высокотехнологичные производства и производства средств производства, также практически исчез один из самых мощных в прошлом секторов, а именно ВПК.

Валовой региональный продукт (ВРП) в 2012 году составил более 560 млрд рублей. Рост ВРП оценивается на уровне 105,1% к уровню 2011 г., притом, что по России этот показатель составляет 103,5% [1]. Если рассматривать транспортную отрасль, то можно сказать, что ВРП в доле транспорта вырос не столько за счет улучшения показателей деятельности, сколько за счет роста тарифов. Это же утверждение можно отнести как к торговле, так и к услугам.

Приморье считается базовым регионом в развитии Дальнего Востока, но при этом существуют объективные социально-экономические факторы, снижающие конкурентоспособность региона.

Как сообщается на сайте Счетной палаты, проводившей проверку Приморского края в декабре 2012 г. [2], в Приморье используется очень ограниченный инструментарий управления социально-экономическим развитием. Перечень приоритетных инвестиционных проектов, реализуемых в Приморском крае до сих пор не утвержден.

Производительность труда на одного жителя Дальнего Востока ниже, чем по России в среднем. Если сравнивать с зарубежной производительностью труда, то она в 4 раза ниже, чем в Японии, в 6 раз ниже, чем в США и в 2,5 раза ниже, чем в Южной Корее. При этом потребление таких первичных ресурсов как нефть и уголь на Дальнем Востоке в 2,5 раза выше, чем в среднем по России.

В 2008-2011 годах практически половина предприятий из тех, которые испытывали финансовые затруднения, признавалось банкротами за год.

Это порождает недовольство качеством жизни в регионе. По данным опроса проекта «Приморский край -- проблемы и решения» большинство жителей края негативно оценивают свои условия жизни [3].

Приморский край обладает уникальным природно-ресурсным потенциалом и основной задачей в отношении него является обеспечение эффективного использования этого потенциала для экономического развития края при условии сохранения благоприятной окружающей среды [4].

В настоящее время в экономике региона занято порядка 100 тыс. иностранных рабочих, из них почти половина являются представителями стран СНГ, в основном из бывших среднеазиатских республик, около 40% -- это граждане Китая, остальные являются гражданами других стран АТР, США и Сингапура. Наметилась понижающая тенденция поставки рабочей силы в связи с окончанием строительства объектов форума АТЭС [5].

Среди других федеральных округов ДВФО находится на последнем месте по численности населения. Более того, в ДВФО численность населения сокращается наиболее быстрыми темпами по сравнению с другими федеральными округами.

Состояние здоровья населения территории не является утешительным. Рост заболеваемости наиболее заметен по болезням, которые связаны с неблагополучием в социальной сфере.

В 2012 году в Приморском крае родилось 24,5 тыс. человек, умерло 26,7 тыс. человек. Процент превышения числа умерших над числом родившихся составил 8,8%. Количество родившихся в 2012 г. на 4,8% больше, чем в 2011 г., а умерших в 2012 г. на 3,1% меньше, чем в 2011 г. В 2011 г. процент превышения числа умерших над числом родившихся составил 17,7%, так что по этому показателю есть некоторая положительная динамика [1].

Естественная убыль населения в сравнении с 2011 годом по краю уменьшилась почти в 2 раза. Тем не менее, она сохранялась на 30 территориях края.

Современный уровень естественного движения населения не является достаточным для обеспечения простого воспроизводства населения и замещения трудовых ресурсов в будущем, так как уровень рождаемости довольно низкий, а уровень смертности высок. Темпы смертности в Приморском крае выше, чем средний показатель по России.

В целом социальный потенциал населения края отличается ярко выраженной негативной спецификой. Кроме сокращения численности населения, присутствует тенденция к старению, ухудшение здоровья населения, снижение трудового потенциала, дисбаланс на рынке труда.

Рассмотрим основные тенденции социально-экономического развития Приморского края в 2010-2012 гг. Прирост валового регионального продукта Приморского края за 2012 год составил 5,1%, что меньше, чем за 2011 год (7,2%) и чем за 2010 год (8,0%) [6,7]. Тенденция замедления прироста валового регионального продукта очевидна. Индекс промышленного производства, куда входят добывающие и обрабатывающие производства, производства электроэнергии, газа и воды, за 2012 год вырос на 10,1% к 2011 году. За 2011 год этот индекс вырос на 19,6%, за 2010 год он вырос на 13,6%.

Основные показатели развития экономики Приморского края показаны в таблице 1.

Таблица 1 Темпы роста основных показателей развития экономики Приморского края в 2010-2012 гг. в сопоставимой оценке (в процентах)

Показатель

2010

2011

2012

ВРП края (оценка)

108,0

107,2

105,1

Уровень инфляции (ИПЦ), в % к декабрю предыдущего года

107,0

105,6

106,0

Индекс промышленного производства (добывающие и обрабатывающие производства, производство электроэнергии, газа и воды)

113,6

119,6

110,1

Объем сельскохозяйственной продукции

103,9

110,6

102,8

Грузооборот транспорта

159,2

101,6

107,3

Объем услуг связи

106,7

103,6

106,2

Объем работ по виду деятельности «строительство»

121,8

114,1

66,3

Инвестиции в основной капитал

117,1

121,3

58,0

Реальные располагаемые денежные доходы населения

105,0

101,4

101,8

Реальная заработная плата

109,0

104,2

107,0

Оборот розничной торговли

102,2

103,5

104,2

Объем платных услуг

108,7

107,5

105,2

Экспорт товаров

132,9

133,3

121,7

Импорт товаров

177,9

114,7

117,8

В 2010-2011 гг. сохранялся прирост инвестиций на уровне 17,1% и 21,3% соответственно, в то время как в 2012 г. падение инвестиций составило 42%. Данное падение, очевидно, есть результат окончания инвестиционной активности, как государства, так и частного сектора, связанной с подготовкой саммита АТЭС.

Теперь мы рассмотрим прогнозирование ВРП с помощью экономико-математических методов и проанализируем его. К таким методам можно отнести множество различных методов, в том числе прогнозирование с помощью производственных функций, использование тенденции временного ряда, а также линейную регрессию [8].

Для моделирования использовался широко известный метод прогнозирования временных рядов -- линейная регрессия, где независимой переменной является время, а зависимой -- исследуемый параметр, в нашем случае это ВРП. Такие модели относят к моделям временных рядов с детерминированным трендом [9]. Мы не будем использовать множественную линейную регрессию потому, что все наши наблюдения были взяты в хронологическом порядке и зависят друг от друга, то есть мы не можем использовать регрессию вида

y = f(х1, х2, ,хn), (1)

где хi -- есть векторная величина в некоторой точке с индексом i.

В противоположность этой модели мы будем использовать модель временного ряда в виде:

yt = a0+ a1t + a2 t2 + ...+ antn + еt (2)

где ai -- постоянные действительные величины,

t -- время,

y -- моделируемая переменная,

еt -- шум, который генерируется случайным неавтокоррелированным процессом с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией.

Как видно из формулы (2), в качестве подмножества функций были использованы полиномиальные модели. Мы выбирали модель с как можно меньшим показателем степени n. Для того, чтобы определить, какой показатель степени выбрать, проводился предварительный анализ данных.

Были разработаны прогнозы производства в денежном выражении по отдельным отраслям народного хозяйства Приморского края. Эти отрасли включают производство сельскохозяйственной продукции в целом по Приморскому краю, добычу полезных ископаемых, производство строительной отрасли и добыча рыбы в Приморском крае. Последней переменной, подлежащей моделированию, был ВРП Приморского края.

Исходными данными для моделирования производства вышеупомянутых отраслей по Приморскому краю были данные за 2005-2012 годы.

Предварительный графический анализ производства сельскохозяйственной продукции показал, что этот временной ряд легко может быть моделирован с помощью линейного тренда, и тогда прогноз можно будет строить по линейной тенденции. Конечно, на графике было видно, что приросты производства сельскохозяйственной продукции меняются от года к году, но в среднем серьезных изменений за эти годы нет. На производство сельскохозяйственной продукции саммит АТЭС не оказал никакого влияния. Что и понятно, поскольку форум имел иные цели проведения и увеличение потребления продуктов сельхозпроизводителей в период его проведения не предполагалось.

Линейный тренд для производства сельскохозяйственной продукции в Приморском крае мы можем рассчитать по формуле

y = 2181,129 t - 436422 (3)

Модель весьма хороша по параметру R2 = 0,906, то есть она очень хорошо описывает моделируемую переменную. Оба коэффициента регрессии значимы (р меньше 0,001).

Теперь проанализируем добычу полезных ископаемых в Приморском крае. Приросты добычи полезных ископаемых меняются от года к году, но в среднем серьезных изменений за 2005-2012 годы нет. Исключение составляет 2008 год, и как ни странно, 2012 год. По показателю цепного прироста наблюдается отрицательная динамика (падение почти на 9%), хотя в 2012 году падение добычи было не таким сильным как в 2007 году. На добычу полезных ископаемых саммит АТЭС также не оказал никакого влияния. Графический анализ показал, что этот временной ряд, как и предыдущий легко может быть спрогнозирован с использованием линейного тренда.

Линейный тренд для добычи полезных ископаемых Приморского края мы можем рассчитать по формуле

y = 516,2485 t - 1032349 (4)

Модель неплоха по параметру R2 = 0,758, но хуже, чем предыдущая модель. Оба коэффициента регрессии значимы на уровне 0,005. Расчеты прогноза до 2025 г. показывают, что средний прогнозный цепной темп роста составит 105,88%, а средний прирост 5,88%.

Следующей переменной, которая подлежала анализу, было производство строительной отрасли в Приморском крае. Именно эта отрасль (строительство) отображает денежные вливания, которые производились в экономику региона несколько лет в связи с подготовкой к Саммиту АТЭС. Темпы роста в 2010-2011 годах просто выходят за все стандартные рамки прогноза. Например, в 2009 цепной темп роста составил 252% (более чем в 2 раза), а базисные темпы описываются показателями более 1000%.

Конечно, такое положение дел было возможно только при условии федеральных денежных вливаний. И, как показывает статистика, в 2012 году, с вводом в эксплуатацию практически всех объектов, темпы роста существенно сократились. В 2012 цепной темп роста составляет 66%, что означает падение по данному сектору промышленного производства на 34%.

Хотя мы наблюдаем высокий прирост производства в 2009-2011 гг., затем в 2012 г. прослеживается спад производства, который в полтора раза больше, чем самый быстрый рост. Вполне вероятно, что саммит АТЭС не дал строительной отрасли длительного импульса, хотя все же на графике выглядит так, что даже при исключении годов 2009-2011 мы получаем увеличение среднего прироста производства в денежном выражении.

Таким образом, линейный тренд для строительной отрасли Приморского края мы можем рассчитать по формуле

y = 14553,36 t - 29186207,22 (5)

Модель приемлема по параметру R2 = 0,796, оба коэффициента регрессии значимы на уровне 0,005.

Средний прогнозный цепной темп роста составит 104,10%, а средний прирост 4,10%. Средний прогнозный базисный темп роста составит 148%, а средний прирост 48,00%.

Таким образом, если продолжающаяся тенденция сохранится в 2025 г., то производство строительной отрасли в Приморском крае возрастет до 124 млрд 260 млн руб. Конечно, надо помнить, что такая тенденция вряд ли продолжится до 2025 года. За эти 13 лет могут произойти изменения в законодательной базе, могут измениться политические приоритеты руководства страны. Более того, такая тенденция означает, что мы можем увидеть такой прирост в среднем, но, безусловно, цифры в этом временном промежутке за каждый отдельный год будут отличаться от того, что мы рассчитали. То есть это чисто технический прогноз, который не учитывает факторы, а просто продолжает сложившуюся тенденцию.

Следующая отрасль, которая подлежит анализу -- добыча рыбы в Приморском крае. Для моделирования добычи рыбы использовались данные за 2005-2012 гг.

Хотя мы наблюдали некоторую волну на графике, тем не менее, отклонения от прямой линии весьма незначительны, поэтому моделирование данного ряда с помощью линейного тренда очевидно. В 2006 году был небольшой спад, но после этого года производство все время росло, причем наибольший рост наблюдался в 2007-2008 гг. В 2012 г. производство практически стабилизировалось. Саммит АТЭС также никак не повлиял на рыболовство.

Построим линейную регрессию, линейный тренд для рыболовства в Приморском крае мы можем рассчитать по формуле

y = 1329,073 t - 2651211,24 (6)

Модель весьма хороша по параметру R2 = 0,938. Это самая лучшая модель из тех, что мы моделировали к этому моменту. Оба коэффициента регрессии значимы на уровне 0,0001.

Средний прогнозный цепной темп роста составит 104,70%, а средний прирост 4,70%. Средний прогнозный базисный темп роста составит 149%, а средний прирост 49,00%.

Таким образом, если продолжающаяся тенденция сохранится в 2025 г., то добыча рыбы в Приморском крае возрастет до 40 млрд161 млн 580 тыс. руб. при условии, что в морях будет достаточно рыбы, поскольку количество рыбы в океане является естественным ограничением вылова. Более того, экологи могут рассчитать, что вылавливать определенные виды рыб нельзя в течение определенного временного промежутка, как уже бывало в морях Тихого океана.

Следующим шагом являлось моделирование ВРП Приморья в целом. Данные взяты из источника [10, 11]. Анализ данных по ВРП Приморского края за 2000-2012 гг. показал, что ВРП вполне может быть линеаризован, и прогноз можно строить по линейной тенденции. На графике (рис. 2) явно видно увеличение ВРП больше обычного в 2008-2011 гг.

Это вполне объяснимо -- в этих годах в крае активно шло строительство объектов саммита АТЭС, но в 2012 гг. прирост ВРП края выглядит в соответствии со средней тенденцией. Таким образом, линейный тренд для ВРП Приморского края мы можем рассчитать по формуле

y = 44194,797 t - 88390547,57 (7)

Фактические данные и линия регрессии показаны на рис. 1.

Причем, модель весьма приемлема: R2 = 0,948, то есть формула очень хорошо описывает фактические данные, лучше, чем в предыдущих случаях, что и понятно -- данные по ВРП составляют временной ряд из тринадцати уровней, а не из восьми, как это было при моделировании отдельных отраслей экономики Приморского края.

Прогноз до 2025 года по годам можно рассчитать по формуле (7), подставляя конкретный год вместо переменной t.

Средний прогнозный цепной темп роста составит 105,26%, а средний прирост 5,26%. Средний прогнозный базисный темп роста составит 150%, а средний прирост 50,00%.

Таким образом, если продолжающаяся тенденция сохранится, в 2025 г. ВРП Приморского края возрастет до 1 трлн 103 млрд 916 млн руб.

Надо помнить, что такая тенденция вряд ли продолжится до 2025 года. За эти 13 лет могут произойти изменения в законодательной базе, могут измениться политические приоритеты руководства страны.

Рис.1. График изменения ВРП Приморского края за 2005-2012 гг., линия тренда и фактические данные

В январе 2013 года был представлен проект Программы долгосрочного развития ДВФО. Предполагается принять форсированный сценарий развития ДВФО. В случае реализации планов объем валового регионального продукта увеличится к 2025 г. в 2,6 раза по сравнению с 2011 г. [1]. Доля Дальневосточного Федерального округа увеличится с 8,5% до 10,4% в структуре ВВП РФ, и более чем в 2 раза увеличится производительность труда [1]. Кроме того, энергоемкость ВРП должна снизиться на 30%. Задача Программы определяет серьезные цели. Это достижение высоких темпов развития Приморья, повышение его конкурентоспособности. Для жителей края программа предусматривает внедрение комфортной среды проживания, определенную доступность конкретных результатов в здравоохранении и образовании для каждого жителя края.

Эти данные были озвучены в программе долгосрочного развития ДВФО [12]. Насколько эти данные подтверждаются методами математического прогнозирования, проверим сопоставлением прогнозов. Попробуем сравнить эти данные и данные, полученные линейной экстраполяцией. Результаты расчетов представлены в табл.2.

Таблица 2 Сравнение прогнозных показателей ВРП Приморского края, млн руб.

Показатель

Прогноз по данным программы долгосрочного развития ДФО

Прогноз методом линейной регрессии

Отклонение

ВРП 2011

546 552

--

ВРП 2025

1 421 035

1 103 916

-317 119

Как видно из табл. 2, расчетные данные линейной регрессии не подтверждают социально-экономический прогноз в части ВРП. Если исследуемые тенденции сохранятся на протяжении предстоящих 12 лет, то показатель ВРП не достигнет заданного значения. Следовательно, необходимо принятие чрезвычайно действенных мер по стимулированию деятельности в различных отраслях промышленности и сектора услуг.

В Программе развития Приморского края говорится, что в результате реализации этой программы к 2018 году будет обеспечен среднегодовой рост ВРП Приморского края на уровне не ниже 7% в год в реальном выражении [12]. В нашем прогнозе предусмотрен цепной темп роста ВРП в размере 5,26%, что говорит о том, что выполнимость программы имеет не слишком высокую вероятность. Если и существует возможность придать экономике Приморья импульс, который переведет ее на новую экономическую магистраль, этот импульс должен быть очень серьезно спланирован и приложен в нужной точке.

Одним из возможных решений данной проблемы может стать полноценная и комплексная реализация всех принятых государственных программ. Основной акцент следует сделать на создание благоприятных конкурентных условий для деловых партнеров Приморья, а также современных институтов развития.

Для таких целей создана автономная некоммерческая организация «Агентство по привлечению инвестиций в Приморский край». Данная организация индивидуально работает с инвесторами, выполняет консалтинговые услуги в сфере бизнес-проектирования, занимается продвижением инвестиционных проектов на зарубежных рынках.

Таким образом, на Тихоокеанском побережье России в начале 21 века была заново сформулирована национальная геополитическая цель. Для реализации этой цели в регион начали передаваться централизованные государственные и корпоративные ресурсы. Сейчас в основном эти ресурсы используются на две цели:

-- развитие транспортной инфраструктуры, которая включает энергетический транспорт;

-- освоение новых сырьевых в первую очередь топливно-энергетических источников.

Проведенная в исследовании оценка возможности прогноза социально-экономических показателей с помощью линейной регрессии на примере ВРП Приморского края и производства отдельных отраслей экономики края показала приемлемые результаты. Такой подход показывает, что моделирование экономических процессов представляет собой решаемую задачу даже при использовании весьма небогатого инструментария. В работе представлена модель, которую можно использовать как самостоятельно, так и вместе с другими видами прогнозов.

экономика регрессия хозяйство приморский

Литература

1. Сайт администрации Приморского края.

2. Сайт счетной палаты.

3. Сайт центра исследования региональной экономики.

4. Соловьева Т.В. Идеи экономического районирования в исторической ретроспективе / Т.В. Соловьева // Известия Уральского государственного университета. -- 2007 -- № 49.

5. Россия в цифрах: Стат. сб. -- М.: Федеральная служба государственной статистики, 2012.

6. Итоги социально-экономического развития Приморского края 2011 год.

7. Итоги социально-экономического развития Приморского края 2012 год.

8. Лапыгин Д.Ю. Методическое обеспечение процесса разработки плана стратегического развития // Менеджмент в России и за рубежом. -- 2011 -- №6.

9. Дерябина Я. Инструменты управления инвестиционной деятельностью на различных уровнях власти. -- М.: « Юнити-Дана», 2009.

10. Сайт Wotld Data Atlas.

11. Сайт: О вопросах регионального стратегического планирования.

12. Об утверждении государственной программы Приморского края «Экономическое развитие и инновационная экономика Приморского края» на 2013-2017 годы. Постановление Администрации Приморского края от 07. Декабря 2012 г. № 382-па

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Анализ влияния основных социально-экономических показателей на результативный признак. Особенности классической линейной модели множественной регрессии, ее анализ на наличие или отсутствие гетероскедастичности в регрессионных остатках и их автокорреляции.

    лабораторная работа [573,8 K], добавлен 17.02.2014

  • Создание модели анализа и прогнозирования социально-экономического развития Российских регионов методом главных компонент. Оценка основных экономических показателей региона. Формирование индикаторов устойчивого развития с использованием программы МИДАС.

    курсовая работа [969,1 K], добавлен 29.08.2015

  • Применение метода аналитической группировки при оценке показателей розничного товарооборота. Определение эмпирического корреляционного отношения, издержек обращения и товарооборота с помощью уравнения линейной регрессии метода математической статистики.

    контрольная работа [316,4 K], добавлен 31.10.2009

  • Исследование зависимости часового заработка одного рабочего от общего стажа работы после окончания учебы с помощью построения уравнения парной линейной регрессии. Вычисление описательных статистик. Построение поля корреляции и гипотезы о форме связи.

    контрольная работа [226,6 K], добавлен 11.08.2015

  • Особенности группировки экономических данных. Методика определения средних показателей, мод, медиан, средней арифметической, индексов товарооборота, цен и объема реализации, абсолютных приростов, темпов роста и прироста. Анализ цен реализации товара.

    контрольная работа [51,1 K], добавлен 03.05.2010

  • Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда. Параметры линейной парной регрессии. Оценка адекватности модели, осуществление прогноза.

    контрольная работа [925,5 K], добавлен 07.09.2011

  • Оценка распределения переменной Х1. Моделирование взаимосвязи между переменными У и Х1 с помощью линейной функции и методом множественной линейной регрессии. Сравнение качества построенных моделей. Составление точечного прогноза по заданным значениям.

    курсовая работа [418,3 K], добавлен 24.06.2015

  • Структурная 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 07.03.2011

  • Нахождение уравнения линейной регрессии, парного коэффициента корреляции. Вычисление точечных оценок для математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения показателей x и y. Построение точечного прогноза для случая расходов на рекламу.

    контрольная работа [216,6 K], добавлен 12.05.2010

  • Моделирование экономических процессов с помощью однофакторной регрессии. Оценка параметров проекта методом наименьших квадратов. Расчет коэффициента линейной корреляции. Исследование множественной эконометрической линейной схемы на мультиколлинеарность.

    курсовая работа [326,5 K], добавлен 19.01.2011

  • Характеристика российской модели переходной экономики. Математические модели социально-экономических процессов, факторы и риски экономической динамики, посткризисные тренды. Роль Краснодарского края в экономике РФ, стратегия его экономического развития.

    дипломная работа [385,0 K], добавлен 21.01.2016

  • Эконометрика как одна из базовых дисциплин экономического образования во всем мире. Прогноз социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы. Понятие и построение модели парной регрессии и корреляции.

    контрольная работа [633,2 K], добавлен 10.12.2013

  • Оценка среднего значения выручки по кварталам на примере ОАО "РуссНефть". Оценка моды, медианы, абсолютных и относительных показателей. Построение тренда на 3 периода вперед. Анализ колеблемости и экспоненциальное сглаживание динамического ряда.

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 18.04.2011

  • Ряды основных технико-экономических показателей. Расчет валового объема продукции цепным и базисным способом. Численность промышленно-производственного персонала. Стоимость основных производственных фондов. Прогнозирование развития динамических рядов.

    курсовая работа [54,7 K], добавлен 15.11.2013

  • Анализ метода наименьших квадратов для парной регрессии, как метода оценивания параметров линейной регрессии. Рассмотрение линейного уравнения парной регрессии. Исследование множественной линейной регрессии. Изучение ошибок коэффициентов регрессии.

    контрольная работа [108,5 K], добавлен 28.03.2018

  • Особенности корреляционно-регрессионного анализа, его основные этапы. Характеристика показателей социально-экономического развития стран Африки. Этапы построения уравнения регрессии. Анализ средней продолжительности жизни населения в странах Африки.

    контрольная работа [47,2 K], добавлен 17.04.2012

  • Понятие 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 28.09.2015

  • Обзор основных инструментов, применяемых в прогнозировании. Характеристика базовых методов построения прогнозов социально-экономических систем при помощи программного обеспечения MS EXCEL. Особенности разработки прогнозных моделей на 2004, 2006 и 2009 гг.

    лабораторная работа [218,4 K], добавлен 04.12.2012

  • Описание классической линейной модели множественной регрессии. Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Оценка модели парной регрессии с наиболее значимым фактором. Графическое построение интервала прогноза.

    курсовая работа [243,1 K], добавлен 17.01.2016

  • Расчет уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Оценка тесноты связи расходов на перевозки и грузооборота с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка ошибки аппроксимации уравнений регрессии. Расчет прогнозного значения расходов.

    курсовая работа [2,5 M], добавлен 26.12.2014

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.