Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,749

МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСНОВНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ РЕГИОНА

Исмиханов З.Н. 1 Магомедбеков Г.У. 1
1 ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный университет»
В работе предлагается решить задачу анализа и прогнозирования динамики основных показателей социально-экономического развития Республики Дагестан на основе построения трендовых моделей. Проведено прогнозирование различных макроэкономических показателей развития республики Дагестан на основе построенных моделей. Использован метод экстраполяции, т.е. продление на будущее тенденции во временных рядах, наблюдавшейся в прошлом. Это позволило провести прогнозные расчеты на 2016, 2017 и 2018 гг. основных социально-экономических показателей развития экономической и социальной сферы республики. Построенные трендовые модели проверены на адекватность и обладают соответствующими статистическими характеристиками (значимость коэффициентов регрессии, скорректированный коэффициент детерминации и др.) для прогнозирования на краткосрочную перспективу. Применение моделей позволит выявить основные тенденции динамики показателей развития региона и планировать решение основных макроэкономических задач.
прогнозирование
моделирование
трендовая модель
доверительный интервал прогноза
1. Бережная Е.В. Математические методы моделирования экономических систем / Е.В. Бережная, В.И. Бережной. – М.: Финансы и статистика. 2003. – 368 с.
2. Исмиханов З.Н.Математическое моделирование временного ряда поступлений налоговых платежей (на материалах Республики Дагестан) // «Вестник Дагестанского Государственного Технического Университета. Технические науки. – Вып. 19. – 2010. – С. 61–66.
3. Исмиханов З.Н. Многофакторные модели для прогнозирования налоговых платежей (на материалах Республики Дагестан) // Вестник Дагестанского государственного университета – 2010. – С. 51–57.
4. Исмиханов З.Н., Нажмутдинова С.А., Абдулаев Н.А. Трендовые модели для прогнозирования социально-экономического развития региона (на материалах Республики Дагестан) // Экономика и предпринимательство. – 2015. – № 3–2. – С. 307–311.
5. Придворова Е.С. Сравнительный анализ методов прогнозирования социально-экономического развития региона // Научные методы Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. – 2013. – Вып. 1–1, Т. 25. – С. 5–14.
6. Стратегия социально-экономического развития Республики Дагестан до 2025 года. – URL.: http: // old.nsrd.ru/fck_user/files/files/present?%202025.pdf.
7. Чулкова Е.А. Эконометрические модели в исследовании аграрного производства региона // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. – 2011. – № 29–1, Т. 1. – С. 118–121.
8. Эльдяева Н.А. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе // Вестник Астраханского государственного технического университета. – 2006. – № 4. – С. 225–230.
9. Экономико-математические методы и прикладные модели: учебное пособие / В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайитбегов и др.; под ред. В.В. Федосеева. – М.: Юнити, 2003. – 391 с.

Для всестороннего анализа и прогнозирования перспектив развития используются экономико-математические модели, которые различаются целями и принципами построения, способами функционирования и степенью агрегации показателей. В условиях рыночной экономики применение экономико-математических моделей в целях прогнозирования сложных статистических совокупностей становится актуальным, поскольку инструмент, применяемый для анализа, адекватен анализируемому объекту – рыночной экономике [8].

Учитывая актуальность обозначенной проблемы, нами определена цель исследования – построение трендовых моделей динамики основных социально-экономических показателей развития Республики Дагестан и проведение на их основе прогнозных расчетов.

Прогнозирование социально-экономического развития региона – предвидение будущего состояния экономики и социальной сферы, составная часть государственного регулирования экономики, призванная определять направления развития регионального комплекса и его структурных составляющих. Результаты прогнозных расчетов используются государственными органами для обоснования социально-экономической политики правительства. В состав прогноза социально-экономического развития региона входят набор частных прогнозов, отражающих будущее отдельных сторон жизни общества, и комплексный экономический прогноз, отражающий в обобщенной форме развитие экономики и социальной сферы региона.

В теории и практике прогнозирования накоплен значительный набор различных методов, которых более сотни. Но, как считают некоторые ученые, на практике используются лишь 15–20 методов [5].

Методы прогнозирования непрерывно обогащаются и совершенствуются. В экономической литературе представлено их большое разнообразие. Так, исследователи [1] говорят, что все многообразие методов прогнозирования основано на двух подходах – эвристическом и математическом. Эвристические методы базируются на использовании явлений или процессов, не поддающихся формализации. Среди математических методов прогнозирования в особую группу выделяются методы экстраполяции, которые отличаются простотой, наглядностью и легко реализуются средствами современной вычислительной техники [1].

В научной литературе можно найти достаточное количество исследований, посвященных применению методов математического моделирования в прогнозировании различных показателей социально-экономического развития региона.

Работы посвящены проблемам моделирования и прогнозирования аграрного производства региона [7], моделирования временных рядов и построения многофакторных моделей объемов налоговых поступлений [2, 4].

Можно также отметить работы, посвященные применению когнитивного моделирования в факторном анализе социально-экономического развития региона (на материалах Республики Дагестан) [4].

Построение трендовых моделей и прогнозирование на их основе динамики социально-экономических показателей

Анализ и прогнозирование социально-экономических процессов Республики Дагестан в настоящее время является актуальной задачей. Как известно, в республике реализуется Стратегия социально-экономического развития Республики Дагестан до 2025 г. [6]. Целью стратегии является выявление и раскрытие ключевых проблем, определение системы долгосрочных целей, обоснование приоритетных направлений и задач развития экономики и социальной сферы Республики Дагестан на период до 2025 г. В этой связи прогнозирование основных показателей развития экономики республики, основанное на применении формализованных методов, позволит выявить основные тенденции динамики этих показателей и планировать решение основных макроэкономических задач. Нами были проанализированы ежегодные отчеты о ходе реализации задач, стоящих в рамках данной стратегии. Проведенный ситуационный анализ в республике позволил сформировать набор факторов, характеризующих экономические, политические и др. процессы, протекающие в регионе и в его макроокружении и влияющих на его развитие. Этот набор факторов лег в основу построенных трендовых моделей прогнозирования развития республики (табл. 1).

Цель создания трендовых моделей – на их основе сделать прогноз о развитии изучаемого процесса (динамики развития социальной и экономической сферы Республики Дагестан 1997–2015 гг.) на предстоящий период времени (2016–2018 гг.).

Прогнозирование на основе временного ряда относится к одномерным методам прогнозирования, базирующимся на экстраполяции, т.е. на продлении на будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. При таком подходе предполагается, что прогнозируемый показатель формируется под воздействием большого количества факторов, выделить которые очень сложно ввиду неопределенности и противоречивости информации. В этом случае ход изменения данного показателя связывают не с факторами, а с течением времени, что проявляется в образовании одномерных временных рядов [8].

Таким образом, построенные нами трендовые модели для прогнозирования динамики экономики Республики Дагестан основаны на предположении о том, что в ближайшей перспективе тенденция, которая была характерна для экономики региона в прошлом, сохранится и в будущем (до 2017 г.).

В табл. 2 нами построены аналитические функции, характеризующие зависимость уровней рядов социально-экономических показателей Республики Дагестан за период с 1997 по 2015 г. Они являются одним из распространенных способов моделирования тенденции временных рядов. Поскольку зависимость от времени может принимать разные формы, для ее формализации нами использованы различные виды функций: линейный тренд, тренд в форме степенной функции, парабола второго и третьего порядков.

Для выявления наилучшего уравнения прогнозирования были определены параметры основных видов трендов. В результате сравнительной оценки параметров для различных функций одного и того же временного ряда нами определены модели, обладающие лучшими статистическими свойствами.

Таблица 1

Динамика основных социально-экономических показателей Республики Дагестан с 1997 г. по 2015 г. (в % к 1995 г.)

 

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Инвестиции в основной капитал

100

83,1

64,7

52,6

44,7

48,2

55,2

60,3

69,0

78,3

111,3

138,1

173,5

231,3

275,9

305,0

336,2

364,8

399,8

431,7

Инвестиции в промышленность

100

119,3

123,7

137,1

143,1

145,8

157,8

169,3

173,5

192,2

213,1

268,8

335,8

349,7

361,1

373,2

392,7

432,7

498,5

568,7

Инвестиции в с/х

100

96,8

89,6

68,9

96,5

105,8

120,3

132,8

141,8

153,1

164,1

177,9

188,1

203,2

219,0

237,7

258,9

284,2

319,8

399,7

Объем промышленного производства

100

90,4

86,1

81,3

90,1

108,2

130,3

151,6

161,2

203,9

240,6

288,5

313,0

326,5

337,9

317,0

293,5

295,0

443,6

564,4

Объем с/х производства

100

93,3

87,9

84,0

89,6

95,9

114,5

122,7

138,2

151,2

164,7

174,0

182,9

190,2

197,8

205,6

218,4

225,3

240,7

271,9

Валовой региональный продукт

100

98,0

95,9

93,7

99,8

105,7

126,2

140,2

159,8

183,6

201,4

223,7

261,5

294,7

321,0

332,5

359,1

375,6

395,2

434,7

Доходы населения

100

102,9

104,3

114,1

133,8

164,7

191,0

241,2

303,4

348,2

427,6

472,6

555,3

647,5

730,4

793,2

836,1

899,6

893,3

935,8

Строительство

100

87,9

77,9

83,1

96,8

124,3

144,2

166,3

185,2

217,1

288,9

364,1

410,8

532,0

612,9

669,2

711,4

773,3

839,8

887,1

Платные услуги населению

100

113,8

135,3

150,5

169,8

202,4

226,5

254,3

295,3

358,1

512,7

644,5

675,1

786,5

873,8

937,6

926,3

955,0

985,6

998,5

Оборот торговли

100

111,1

137,8

152,9

164,5

169,2

180,2

227,6

294,0

394,2

522,5

654,0

682,2

712,5

756,9

794,7

809,8

854,4

916,8

999,7

Объем налоговых поступлений

100

101,6

149,6

162,8

186,3

192,1

216,5

250,3

269,8

281,4

312,4

336,0

375,1

426,3

497,0

517,3

580,4

750,6

903,2

986,2

Доходы бюджета

100

122,9

140,6

167,1

177,8

190,9

214,9

256,6

257,9

263,5

271,2

306,0

348,3

408,8

496,5

479,8

553,4

654,5

734,1

849,2

Численность безработных

100

104,2

107,1

119,3

125,4

137,6

140,3

151,5

152,7

160,1

154,1

145,2

142,4

129,8

126,4

115,5

99,1

87,9

77,2

79,2

Численность населения

100

102,2

103,8

104,6

106,2

124,5

127,0

129,3

130,3

131,3

132,3

132,8

132,9

132,9

132,9

133,0

133,1

133,2

133,3

139,3

Источник: Статистические сборники по РД.

Таблица 2

Трендовые модели для прогнозирования социально-экономических показателей развития Республики Дагестан

№ п/п

Трендовая модель

Описание модели

R2

Ismikhanov01.wmf

1.

Ismikhanov02.wmf

Модель для прогнозирования инвестиций в основной капитал

0,97

0,96

2.

Ismikhanov03.wmf

Модель для прогнозирования инвестиций в промышленность

0,91

0,90

3.

Ismikhanov04.wmf

Модель для прогнозирования инвестиций в сельское хозяйство

0,91

0,90

4.

Ismikhanov05.wmf

Модель для прогнозирования объема промышленного производства

0,82

0,81

5.

Ismikhanov06.wmf

Модель для прогнозирования сельскохозяйственного производства

0,96

0,95

6.

Ismikhanov07.wmf

Модель для прогнозирования ВРП

0,97

0,96

7.

Ismikhanov08.wmf

Модель для прогнозирования доходов населения

0,85

0,84

8.

Ismikhanov09.wmf

Модель для прогнозирования объема строительства

0,82

0,81

9.

Ismikhanov10.wmf

Модель для прогнозирования объемов платных услуг населению

0,95

0,93

10.

Ismikhanov11.wmf

Модель для прогнозирования оборота розничной торговли

0,95

0,94

11.

Ismikhanov12.wmf

Модель для прогнозирования объема налоговых поступлений

0,97

0,96

12.

Ismikhanov13.wmf

Модель для прогнозирования доходов консолидированного бюджета

0,96

0,95

13.

Ismikhanov14.wmf

Модель для прогнозирования численности безработных

0,88

0,86

14.

Ismikhanov15.wmf

Модель для прогнозирования численности населения

0,90

0,89

Сравнительная оценка уравнений тренда была проведена по значениям скорректированного коэффициента детерминации Ismikhanov16.wmf, стандартных ошибок коэффициентов регрессии (приведены в скобках под уравнениями трендов в табл. 2), а также по значению суммы квадратов остатков.

Заключение

Прогнозирование социально-экономического развития является отправной точкой работы по управлению региональным развитием. На основе обоснованного прогноза определяются цели социально-экономического развития региона, уточняются программные мероприятия и приоритеты в развитии регионального хозяйственного комплекса.

Прогнозирование социально-экономического развития региона на основе экономико-математических моделей – это предвидение будущего состояния экономики и социальной сферы, которое позволяет выявить основные тенденции динамики основных социально-экономических показателей региона.

В результате проведенного исследования нами построены трендовые модели для прогнозирования. Результаты, представленные в табл. 2, позволяют сделать следующие выводы.

1. Полином второй степени (первая модель в таблице) является наилучшей формой модели прогнозирования инвестиций в основной капитал. Используя эту модель, нами получены доверительные интервалы (довольно узкие, что делает модель точной) прогноза на 2016, 2017 и 2018 гг.

Таблица 3

Результаты прогнозирования по трендовым моделям

Трендовые модели

На 2016 г.

На 2017 г.

На 2018 г.

Доверительный интервал прогноза

Доверительный интервал прогноза

Доверительный интервал прогноза

Нижняя граница

Верхняя граница

Нижняя граница

Верхняя граница

Нижняя граница

Верхняя граница

Ismikhanov17.wmf

469,6

578,4

526,2

639,4

581,4

712,2

Ismikhanov18.wmf

419,4

598,2

439,1

626,2

462,4

649,1

Ismikhanov19.wmf

269,1

397,5

281,8

412,4

298,1

498,4

Ismikhanov20.wmf

484,6

587,9

508,1

598,4

529,7

633,4

Ismikhanov21.wmf

241,7

288,5

252,3

297,4

262,4

312,4

Ismikhanov22.wmf

379,2

488,4

397,2

499,4

418,2

522,8

Ismikhanov23.wmf

848,8

941,4

888,5

974,3

929,1

992,4

Ismikhanov24.wmf

749,1

882,7

811,6

892,4

859,1

979,2

Ismikhanov25.wmf

809,1

898,2

829,3

959,1

898,4

1001,6

Ismikhanov26.wmf

739,2

849,1

801,5

958,1

891,1

1002,4

Ismikhanov27.wmf

771,2

892,1

828,4

962,1

901,7

1070,1

Ismikhanov28.wmf

849,2

958,1

901,3

1010,5

989,2

1110,5

Ismikhanov29.wmf

45,3

78,1

30,2

67,9

27,6

57,8

Ismikhanov30.wmf

116,5

138,1

112,2

134,1

108,6

131,5

2. Для прогнозирования ВРП построена трендовая модель линейного типа (полином первой степени), которая по всем основным статистическим параметрам (сумма квадратов остатков, ошибка прогноза, стандартные ошибки коэффициентов регрессии и др.) оказалась наилучшей. С ее помощью нами получены доверительные интервалы прогноза на 2016, 2017 и 2018 гг.

Таким образом, в работе построены трендовые модели для прогнозирования численности безработных, объема налоговых поступлений, доходов населения и др.

Результаты прогнозных расчетов могут быть использованы государственными органами для обоснования целей и задач социально-экономического развития, выработки и обоснования социально-экономической политики правительства, способов рационализации использования ограниченных производственных ресурсов.


Библиографическая ссылка

Исмиханов З.Н., Магомедбеков Г.У. МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСНОВНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ РЕГИОНА // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 10-2. – С. 392-397;
URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=40866 (дата обращения: 07.12.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074