Федоров Сергей Викторович. Разработка методики социально-экономического прогнозирования с последовательным применением непараметрических и параметрических методов статистики (на примере показателя рождаемости)

Короткий опис

Федоров Сергей Викторович. Разработка методики социально-экономического прогнозирования с последовательным применением непараметрических и параметрических методов статистики (на примере показателя рождаемости): диссертация ... кандидата Экономических наук: 08.00.13 / Федоров Сергей Викторович;[Место защиты: ФГУ «Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук»], 2018.- 149 с.

Содержание к диссертации

Введение
Глава 1.Теоретические основы и практика регулирования территориального развития19
1.1. Сущность и теоретические основы социально-экономического развития территорий 19
1.2. Инструменты регулирования социально-экономического развития территорий 32
1.3. Особенности регулирования социально-экономического развития муниципальных образований в современных условиях 52
Выводы 70
Глава 2.Территориальное развитие на основе согласования региональных и муниципальных экономических интересов72
2.1. Экономические интересы регионов и муниципальных образований 72
2.2. Модель регулирования социально-экономического развития территорий на субфедеральном уровне на основе согласования интересов 81
2.3. Результативность инструментов социально-экономического развития при согласовании региональных и муниципальных интересов 100
Выводы 108
Глава 3.Подходы к регулированию социально-экономического территориального развития111
3.1. Научно-методический подход к определению приоритетов социально-экономического развития территорий 111
3.2. Методика взаимодействия субъектов территориального развития, основанная на согласовании региональных и муниципальных интересов 133
3.3. Особенности административных центров субъектов Российской Федерации в процессе регулирования социально-экономического развития муниципальных образований Выводы 168
Глава 4.Инструменты регулирования социально-экономического развития муниципальных образований170
4.1. Концепция бюджетного окружения 170
4.2 Инициативное бюджетирование и самообложение граждан как инструменты регулирования социально-экономического развития территорий 194
4.3. Межмуниципальное сотрудничество как инструмент муниципального развития 213
Выводы 221
Глава 5.Оценка эффективности применения бюджетно-налоговых инструментов регулирования территориального развития223
5.1. Систематизация основных подходов к оценке эффективности регулирования социально-экономического развития территорий 223
5.2. Оценка эффективности использования налоговых инструментов регулирования социально-экономического развития на уровне региональном 235
5.3. Оценка результативности применения трансфертов как инструментов регулирования социально-экономического развития территорий 247
Выводы 269
Заключение 271
Литература 276

Инструменты регулирования социально-экономического развития территорий
Модель регулирования социально-экономического развития территорий на субфедеральном уровне на основе согласования интересов
Методика взаимодействия субъектов территориального развития, основанная на согласовании региональных и муниципальных интересов
Инициативное бюджетирование и самообложение граждан как инструменты регулирования социально-экономического развития территорий

Введение к работе

Актуальность темы исследования.
Успешное принятие управленческих решений на макроуровне, достижение планируемых результатов развития социально-экономических процессов и явлений в любой стране во многом обусловлено разработкой качественных прогнозных моделей, степень аппроксимации которых позволяет успешно использовать их в краткосрочной, а в случаях периодической корректировки прогнозных моделей в течение периода реализации — и в долгосрочной перспективе.
На сегодняшний день проблеме социально-экономического
прогнозирования, в том числе прогнозирования уровня рождаемости в Российской Федерации, посвящён целый ряд исследований, в которых используются параметрические корреляционно-регрессионные методы
построения прогнозных моделей и реже — непараметрические методы, такие как сглаживание и др.
Использование только инструментария параметрических методов статистики для социально-экономического прогнозирования имеет
значительные ограничения и относительно высокие ошибки прогноза, в первую очередь, ввиду необходимости перед построением модели задавать параметры модели, что зачастую является следствием субъективной оценки исследователем изучаемого процесса или явления, его гипотезой.
При использовании только непараметрических методов статистики следует сначала внимательно изучить достоинства и недостатки новых методов, определить границы их применимости, продолжить использовать сильные стороны традиционных параметрических методов там, где они оказываются эффективнее непараметрических, чтобы избежать получения серьёзных негативных последствий от применения новых, слабо изученных методов прогноза. Только при аккуратном подходе к применению разных методов можно достичь на практике тех результатов, которые показывает прогнозная модель.
Приближение прогнозных значений к тем, которые действительно можно получить на практике при соблюдении рекомендуемых в исследовании значений входных переменных (которыми может в действительности управлять тот, кто реализует план, основанный на таком прогнозе), в социально-экономическом прогнозировании особенно актуально в силу невозможности предварительных испытаний прогнозной модели до
реализации на практике прогноза человеческого капитала. И в любой стране мира государственное планирование любых макроэкономических процессов и явлений, задачи достижения тех или иных значений по каждому макроэкономическому показателю должны преследовать только одну цель — оптимизацию социально-экономических отношений общества для достижения максимально благоприятных для общества и экологии значений социальных показателей.
Если государство стремится увеличивать численность населения своей страны, повышая уровень рождаемости, то оно должно стремиться обеспечить такие социально-экономические условия в обществе, при которых граждане добровольно желали бы расширения своих семей. Стремиться создать необходимый психологический климат в обществе для увеличения рождаемости в стране, которая на протяжении 25 лет переживает системное сокращение численности населения.
Нельзя говорить о системном решении проблемы, используя только средства материального поощрения многодетных семей (в т.ч. материнский капитал), то есть внешние мотиваторы, не связанные с решаемой проблемой. Чтобы достичь поставленной цели, необходимо стимулировать внутренние мотиваторы людей (желание иметь полноценную семью, желание и возможности воспитывать детей, осознанное желание рожать детей ради достойного продолжения своего рода и т.д.), создавать условия для их стимулирования. Именно эту задачу должно решать прогнозирование рождаемости в РФ.
Актуальность темы исследования, таким образом, определяется необходимостью разработки такой методики социально-экономического прогнозирования, которая позволит найти модель, наиболее точно отражающую действительные процессы в обществе, их связь с развитием в стране отдельных отраслей экономики, минимизирует вероятность принять за истинные ложные мотиваторы населения страны или отдельного региона. Прогнозирование действительных социально-экономических процессов и явлений поможет обнаружить скрытые внутренние мотиваторы населения для реализации социально-экономической политики государства.
Степень разработанности темы исследования.
Эконометрические методы прогнозирования разрабатывались и получили своё развитие в трудах таких зарубежных исследователей, как Л.Р. Клейн, М.П. Клементс, Т. Андерсон, Э. Берндт, Дж. Бокс,
Гольдберг, К.У. Дж. Грэнджер, Г. Дженкинс, С. Йохансен,
М. Дж. Кендалл, Я.Р. Магнус, Д. Макфадден, К. Симс, А. Стьюарт,
Я. Тинберген, Дж. Тобин, И. Фишер, Р. Фриш, Т.М. Ховельмо, Д. Хэкман, Д.Ф. Хендри, Й. Шумпетер, Р.Ф. Энгл и др.
Значительный вклад в разработку эконометрических методов прогнозирования внесли такие отечественные исследователи, как
С.А. Айвазян, М.Ю. Афанасьев, Л.Н. Большев, П.К. Катышев,
А.А. Пересецкий, В.А. Руденко, Т.В. Рябушкин, Н.В. Смирнов,
А.А. Френкель, Ю.В. Яковец и др.
В разработку методов прогнозирования социально-экономических явлений и процессов, альтернативных эконометрическим, внесли большой вклад работы таких отечественных исследователей, как Ю.И. Алимов, Г.А. Гольц, В.М. Резников, В.Н. Тутубалин и др.
Методы прогнозирования социально-экономических процессов в их пространственном (региональном) контексте нашли развитие в трудах таких отечественных ученых, как В.Н. Лексин, А.И. Трейвиш, А.Н. Швецов, В.В. Чекмарёв и др.
Над развитием моделей искусственных нейронных сетей (ИНС) работали такие зарубежные исследователи, как У.С. Маккалок и У. Питтс, П.Д. Вербос, Ф. Розенблат, Д. Румельхарт, Д.О. Хебб и др.
Из отечественных учёных вопросами ИНС занимались М.М. Бонгард, А.И. Галушкин, А.П. Петров и др.
Основы методов адаптивного прогнозирования заложены в работах В.С. Пугачева, Я.З. Ципкина, Р.Е. Калмана, Р.С. Бьюси, П.Д. Джозефа, В.Г. Сарговича, Д.Н. Саридиса, К.М. Бишопа, В.Н. Фомина, А.Л. Фрадкова, В.А. Якубовича и других.
Основы адаптивного прогнозирования социально-экономических
процессов и явлений были заложены в работах Р.Г. Брауна, Р.Ф. Майера, И.И. Перельмана, и значительно развиты в работах Н.С. Райбмана, В.М. Чадеева, В.П. Бородюка, Э.К. Лецкого, А.С. Корхина и других.
Развитию адаптивного прогнозирования экономических процессов, связанного с проблемой расширения сферы применения принципов адаптации при решении современных задач перспективного анализа процессов экономики переходного периода, посвящены работы В.В. Давниса, Ю.П. Лукашина, Е.М. Левицкого, В.И. Тиняковой и других.
Вопросам моделирования демографических процессов посвящены многие работы зарубежных и отечественных исследователей. Среди зарубежных учёных, внёсших существенный вклад в изучение этого вопроса,
можно выделить В. Лексиса, А.Д. Лотки, Т.Р. Мальтуса, Д.Л. Медоуза, П.К. Уэлптона, П.Ф. Ферхюльста, Д.Р. Форрестера и др.
Из отечественных учёных большой вклад в решение демографических проблем внесли В.А. Борисов, А.Я. Боярский, Д.И. Валентей,
А.Г. Вишневский, В.Н. Архангельский, В.В. Елизаров, С.П. Капица,
А.Я. Кваша, А.В. Коротаев, Д.И. Менделеев, Н.В. Мкртчян, А.И. Орлов, А.В. Подлазов, М.В. Птуха, С.Г. Струмилин, С.А. Тимофеев, Д.М. Эдиев и др.
Таким образом, отечественные и зарубежные исследователи внесли значительный вклад в прогнозирование социально-экономических процессов и явлений. И, тем не менее, в данной области пока не существует комплексной методики, объединяющей положительные стороны каждого из разработанных методов прогнозирования с целью максимизации точности прогноза.
Цель и задачи исследования.Целью исследования является разработка и апробация на примере прогнозирования показателя рождаемости в РФ методики, сочетающей последовательное использование параметрических и непараметрических методов социально-экономического прогнозирования, а также совместное использование ряда критериев оценки качества прогнозных моделей для их всестороннего анализа, в том числе новых критериев, позволяющих оценить качество построенной модели с новой, редко исследованной ранее стороны.
Достижение поставленной цели обуславливает необходимость решения рядазадач:
В теоретическом аспекте:
1. Осуществить сравнительный анализ существующих на сегодняшний день научных разработок в области прогнозирования социально-экономических процессов и явлений.
2. Выявить существенные достоинства и недостатки анализируемых методов прогнозирования социально-экономических явлений и критериев оценки построенных моделей.
В методическом аспекте:
3. На основе выявленных достоинств и недостатков каждого метода прогнозирования социально-экономических явлений определить границы их использования при решении задачи социально-экономического прогнозирования, а также дать практические рекомендации по их использованию.
4. На основе анализа основных достоинств и недостатков существующих критериев оценки прогнозных моделей разработать модифицированный критерий относительных ошибок с более жёсткими требованиями к качеству модели, определить границы его применения.
5. На основе выявленных достоинств и недостатков рассмотренных критериев оценки прогнозных моделей (в том числе модифицированного критерия относительных ошибок) отобрать те из них, которые позволяют всесторонне оценить качество построенной модели, преодолев основные недостатки каждого отдельного критерия.
В прикладном аспекте:
6. Из ряда макроэкономических факторов, теоретически способных оказывать влияние на показатель рождаемости, математическими методами отобрать наиболее существенные и построить для них искусственную нейронную сеть (далее — ИНС) как непараметрический метод анализа, дающую наиболее высокое качество аппроксимации показателя рождаемости.
7. По отобранным при решении предыдущей задачи факторам построить функцию регрессии (как параметрический метод анализа), наиболее близко приближающую каждое прогнозное значение модели к соответствующим прогнозным значениям отобранной ИНС.
8. Дать практические рекомендации по изменению значений для каждого отобранного социально-экономического показателя раздельно по каждому федеральному округу РФ с целью создания наиболее благоприятных социально-экономических условий для стимулирования воспроизводственного процесса в РФ (в рамках прогнозной модели).
Объектом исследованияявляется прогнозирование социально-экономических процессов и явлений.
Предметомисследованиявыступают параметрические и
непараметрические методы прогнозирования социально-экономических процессов и явлений, а также различные критерии оценки построенных моделей (в том числе модифицированный критерий относительных ошибок), объединённые для всесторонней оценки качества построенной модели.
Область исследования.Работа выполнена в соответствии со следующими пунктами паспорта специальности 08.00.13 — «Математические и инструментальные методы экономики»:
1. Математические методы.
1.1. Разработка и развитие математического аппарата анализа
экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании.
1.9. Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др.
2. Инструментальные средства.
2.8. Развитие методов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы и использование искусственного интеллекта при выработке управленческих решений.