IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Для оценки тесноты связи между социально-экономическими показателями РД мы использовали коэффициент корреляции R. Он показывает, что определенная связь в экономике РД прослеживается между индексом потребительских цен и следующими социально-экономическими показателями: численность безработных, среднедушевые денежных доходы, потребительские расходы на душу населения, депозиты и вклады физических лиц в кредитных организациях, кредиты, предоставленные предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам, внешнеторговый оборот ,объем экспорта и импорта [1,3].

Коэффициент корреляции между инфляцией и численностью безработицы составляет -0,46. Знак минус говорит, что связь между показателями отрицательная, т.е. чем ниже инфляция, тем выше уровень безработицы, что не совсем соответствует экономической логике, в отличие от связи между этими показателями по регионам России которая является прямой [4].

Значение коэффициента корреляции между индексом потребительских цен и темпами прироста среднедушевых денежных доходов составляет -0,59. Он свидетельствует о том, что связь между показателями достаточно тесная и обратная. Коэффициент корреляции между темпами инфляции и темпами роста потребительских расходов населения составляет -0,35, что также свидетельствует об обратной зависимости. Тесноту связи можно оценить как среднюю.

Коэффициент корреляции величин депозитов физических и юридических лиц и кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам с темпами инфляции составил 0,59 и 0,67 соответственно. Связь между показателями достаточно тесная и прямая. В данном случае положительное значение коэффициента корреляции не вписывается в законы макроэкономики, согласно которым инфляция и накопления находятся в обратной зависимости.

Статистически значимый коэффициент корреляции между индексом потребительских цен и величиной экспорта в РД (R=0,70), также укладывается в законы макроэкономики. Высокие темпы инфляции снижают реальный курс национальной валюты, что повышает конкурентоспособность экспорта и внутреннего производства. Связь между импортом и инфляцией также положительная и довольно тесная (0,77)

Исходными данными для построения модели послужили социально-экономические показатели РД за 2000-2014 г.г., которые ежегодно публикуются в официальных статистических сборниках «Россия в цифрах», "Регионы России Социально-экономические показатели" и др. [2].

Для моделирования мы взяли показатели характеризующие темпы инфляции в РФ (Х1) и в РД (Х2). Состав экономических показателей, на которые оказывают влияние темпы инфляции, мы определили в предыдущих параграфах. В качестве зависимых переменных в моделях выступают основные социально - экономические показатели РД: валовой региональный продукт (Y1); инвестиции в основной капитал (Y2).

Для расчета параметров и характеристик эконометрических моделей мы использовали встроенные статистические функции Excel. В таблице 1 представлены результаты расчетов для зависимости темпы инфляции (Х1,Х2) – ВРП РД (Y1) и инвестиции в основной капитал РД (Y2).

Таблица 1

Параметры и характеристики регрессионных зависимостей темпов инфляции с ВРП РД и инвестициями в основной капитал РД.

Статистические характеристики	Зависимости
	Х1-Y1			Х1-Y2
	линейная	степенная	линейная		степенная
Свободный член a	223,90	21222,78	65,32		24224,17
Коэффициент регрессии b	-9,78	-2,26	-3,18		-2,86
t- статистика для постоянной a	2,98	8,65	2,92		5,05
t- статистика для коэффициента b	1,83	5,09	2,01		3,71
Коэффициент детерминации r2	0,32	0,81	0,40		0,70
F-статистика	3,35	25,87	4,06		13,78

При числе степеней свободы df =6: F_табл. = 5,99; t_табл =2,44; при уровне значимости α = 0,05. Анализ расчетных данных из таблицы 2.2.1 показывает, что модели линейного типа оказались статистически незначимыми так как F_расч (3,35 и 4,06) < F_табл. Однако модели степенного вида соответствуют основным критериям качества - F_расч (25,87 и 13,78) > F_табл. Кроме того, t-статистика коэффициентов регрессии в степенных моделях также свидетельствует об их статистической значимости.

Таким образом, мы получили следующие модели, характеризующие влияние инфляции на ВРП и инвестиции в РД:

(r²=0,81); (1)

(r²=0,70). (2)

Между темпами инфляции РФ и динамикой ВРП РД существует определенная зависимость, причем она имеет степенной вид. Степень статистической зависимости между показателями характеризует коэффициент детерминации r², чем ближе этот показатель к 1 тем теснее связь между признаками. Коэффициенты детерминаци в модели 1 довольно высокий и равняется 81%. Степенная модель, характеризующая влияние инфляции на инвестиции в основной капитал также получилась довольно хорошего качества – F_расч =13,78 и коэффициент детерминации r² = 0,70 (70%), t-статистика выше критического соотношения.

Коэффициенты регрессии во всех моделях получились отрицательными, что свидетельствует об обратной зависимости между признаками. Эти закономерности согласуются с полученными ранее выводами о том, что высокая инфляция дестимулирует инвестиции и даже невысокие темпы роста цен оказывают негативное влияние на экономический рост.

Коэффициент регрессии в уравнениях степенного вида является одновременно коэффициентом эластичности и показывает величину прироста результативного показателя (в %) при увеличении показателя фактора на 1%. Согласно коэффициентам регрессии в уравнениях степенного вида увеличение темпов инфляции на 1% приведет к снижению ВРП РД на 2,26% и сокращению инвестиций в основной капитал на 2,86%.

Регрессионные модели для зависимости темпы инфляции в РД – ВРП РД и инвестиции в основной капитал РД (Х2 – Y1 и Y2) оказались статистически незначимыми – F – критерий оказался равен от 0,047 до 1,12 что существенно ниже критического значения F_табл.

Проведенный анализ показал, что между инфляцией и экономическими показателями РД прослеживаются, определенные корреляционные связи и зависимости. В большинстве своем зависимости носят обратный характер и лучше всего описываются с помощью нелинейных регрессионных моделей.

Список использованной литературы

1. Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К. Компьютерное моделирование в экономике: учебное пособие. – Махачкала: Издательско-полиграфический центр ДГУ, 2014. – 211с.

2. Дагестан в цифрах 2016 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://dagstat.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/dagstat/ru/publications/official_publications/electronic_versions/

3. Магомедгаджиев Ш.М., Гасанова Н.Р. Оценка влияния инновационной деятельности на основные социально-экономические показатели регионов России с помощью методов эконометрического моделирования // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 5-2. – С. 371-376;

4. Эконометрика: учебник / Под ред. И. И.Елисеевой. – М.: Проспект, 2011. – 288 с. [44]

Код для цитирования: Скопировать