АНАЛИЗ СВЯЗЕЙ И ЗАВИСИМОСТЕЙ МЕЖДУ ПОКАЗАТЕЛЯМИ ВРП И ОСНОВНЫМИ ПРОИЗВОД¬СТВЕННЫМИ РЕСУРСАМИ В РЕГИОНАХ РФ - Студенческий научный форум

IV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2012

АНАЛИЗ СВЯЗЕЙ И ЗАВИСИМОСТЕЙ МЕЖДУ ПОКАЗАТЕЛЯМИ ВРП И ОСНОВНЫМИ ПРОИЗВОД¬СТВЕННЫМИ РЕСУРСАМИ В РЕГИОНАХ РФ

 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Между показателями социально-экономического развития существуют корреляционные связи и зависимости. Выявить и оценить эти связи, зависимости  между социально-экономическими показателями регионов позволяет применение методов корреляционно-регрессионного анализа.

Проведенный анализ матрицы коэффициентов корреляции между ВРП и основными производ­ственными ресурсами в разрезе регионов РФ  за 2010г. позволяет построить регрессионные уравнения, характеризующие количественные характеристики связей и зависимостей между ними. Так как производственные ресурсы коррелированны между собой нам не удалось получить статистически значимые многофакторные модели множественной регрессии (в силу мультиколлинеарности факторов).

В таблице 1 приведены параметры и характеристики для парных регрессий выражающих зависимости ВРП (Y1) от основных производ­ственных ресурсов экономики: стоимости основных фондов (x1), численности занятых в экономике (x2) и инвестиции в основной капитал (x3).

Таблица 1. Статистические характеристики для моделей выражающих корреляцию ВРП от основных производ­ственных ресурсов

показатель

врп от оф

врп от числ

врп от инвест

 

линейная

степенная

линейная

степенная

линейная

степенная

a

-61593,30

0,28

-388349,57

417,24

104720,58

108,27

b

0,46

1,02

1009,65

0,99

2,87

0,70

ta

1,83

3,56

5,06

12,57

0,98

5,10

tb

32,37

38,21

15,65

13,49

6,11

8,48

sey

270509,13

213523,38

503406,96

527766,46

835353,21

705483,37

R2

0,93

0,96

0,75

0,73

0,32

0,51

F

1047,71

1459,83

244,92

182,08

37,36

71,96

df

81,00

68,00

81,00

68,00

81,00

68,00

В таблице приняты следующие обозначения: a - константа; b - коэффициент регрессии; ta - критерий Стьюдента для параметра а; tb- критерий Стьюдента для параметра b; Sey - стандартная ошибка у; R2 - коэффициент детерминации; F - критерий Фишера; df - число степеней свободы.

В качестве статистических характеристик нами были рассмотрены t- критерии Стьюдента, которые служат для оценки значимости полученных параметров регрессии; стандартная ошибка Sey показателя Y от фактора х, которая используется для оценки тесноты связи между признаками, качества построенного уравнения регрессии и определения доверительного интервала в изменении показателя Y; коэффициент детерминации, который показывает долю дисперсии результативного признака Y объясняемую уравнением регрессии; F- критерий Фишера, служит для оценки статистической значимости уравнения регрессии в целом.

Согласно рассчитанным статистическим характеристикам все корреляционные зависимости между ВРП и основными производ­ственными ресурсами, как в линейной форме, так и в степенной статистически значимые, кроме линейной зависимости между ВРП и инвестициями в основной капитал. Таким образом на основе таблицы 1 могут быть построены следующие уравнения парной регрессии:

Коэффициент регрессии в линейной модели показывает - на сколько абсолютных единиц в среднем изменится результативный показатель при изменении показателя фактора на одну абсолютную единицу [34]. Так, согласно коэффициентам линейных функций увеличение стоимости основных фондов на 1 млн. руб. приведет к росту ВРП в регионах России в среднем на 0,46 млн. руб.; рост среднегодовой численности занятых в экономике на 1 тыс. чел. к росту ВРП в среднем на 1009,65 млн. руб.; рост инвестиций в основной капитал на 1 млн. руб. к росту ВРП на 2,78 млн. руб.

Коэффициент регрессии в степенной модели является коэффициентом эластичности и показывает - на сколько в среднем процентов изменится результативный показатель при изменении показателя фактора на один процент. [11] Он позволяет проранжировать факторы по силе их влияния на моделируемый показатель. Согласно построенным уравнениям регрессии степенного вида из рассмотренных основных производственных ресурсов наибольшее влияние на ВРП оказывают основные фонды - рост которых на 1% приводит к росту ВРП на 1,02%. На втором месте среднегодовая численность занятых в экономике, увеличение которой на 1% приводит к росту ВРП на 0,99%. И на последнем из трех факторов - инвестиции в основной капитал, рост которых на 1%, в среднем по регионам России, приведет к росту ВРП на 0,70%.

Список литературы:

  1. Адамадзиева А.К. Прогнозирование экономических показателей Республики Дагестан методами эконометрического моделирования. Материалы девятой региональной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, экономике и образовании». - Махачкала: Изд.-полиг. Центр Даггосуниверситета, 2008 г. - С. 67
  2. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат. сб. / Росстат. - М., 2010 г. - 996 с.
Просмотров работы: 11