МОДЕЛИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ (НА МАТЕРИАЛАХ ВОЛОГОДСКОЙ ОБЛАСТИ)

Кашинцев Николай Павлович
Институт социально-экономического развития территорий РАН

Аннотация
В статье описан алгоритм моделирования некоторых социально-экономических индикаторов развития Вологодской области при помощи нейронных сетей. На основе данных государственной статистики представлены прогнозные расчеты на период до 2020 года.

Ключевые слова: Вологодская область, нейронные сет, социально-экономические индикаторы, статистика


MODELING OF THE SOCIO-ECONOMIC INDICATORS OF REGIONAL DEVELOPMENT (THE CASE STUDY OF THE VOLOGDA OBLAST)

Kashintsev Nikolay Pavlovich
Institute of socio-economic development of the territories of the RAS

Abstract
The article describes the algorithm to simulate some socio-economic indicators of development of the Vologda Oblast by means of neural networks. It presents the forecast analysis for the period up to 2020 based on the state statistics data.

Keywords: neural networks, socio-economic indicators, state statistics data, Vologda


Библиографическая ссылка на статью:
Кашинцев Н.П. Моделирование социально-экономических индикаторов регионального развития (на материалах Вологодской области) // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 9 [Электронный ресурс]. URL: https://ekonomika.snauka.ru/2014/09/5890 (дата обращения: 12.03.2024).

Разработка прогнозов является важной и необходимой частью формирования рациональной системы стратегического управления экономическими и социальными процессами на уровне субъектов РФ. Это связано, прежде всего, с расширением прав и ответственности региональных органов власти за ускорение темпов роста производства и повышение его эффективности, обеспечение на этой основе достойного уровня и качества жизни населения. В прогнозировании развития регионов в основном применяются те же методы, что и на государственном уровне. Широко используется программно-целевой метод. Важную роль в обеспечении пропорциональности, сбалансированности региональной экономики играет балансовый метод, основанный на системе территориальных балансов. Находят применение также методы экспертных оценок, экстраполяции, эконометрического моделирования. Довольно часто используется нормативный метод, основанный на системе экономических и социальных норм и нормативов. Однако в решении задач регионального прогнозирования и моделирования еще слабо используются научно-технические достижения, созданные развитием информационных технологий. В рамках данной задачи были произведены прогнозные расчеты основных социально-экономических индикаторов развития Вологодской области до 2020 года с использованием нейронных сетей моделей.

Для разных задач прогнозирования в среднем ошибка отклонения прогнозных значений показателей не должна превышать 60%. В нашей работе мы задали условие, не допустить превышение ошибки свыше 10%.

Алгоритм прогнозных расчетов состоял из следующих этапов:

1. Анализ показателя по искомым данным;

2. Исследование спектрального анализа Фурье;

3. Настройка нейронной сети и проведение кросс-проверки;

4. Выбор сети с наилучшей производительностью;

5. Прогнозирование показателей до 2020 года;

6. Анализ и верификация полученных данных.

В нашем случае для задачи прогнозирования использовалась одна переменная, которая являлась и входной и выходной. Тип сети – многослойный персептрон (MLP) с минимальным количеством нейронов в скрытом слое n = 5 и максимальным n = 30. Алгоритмом BFGS обучалось 1000 сетей с четырьмя функциями активации на скрытом слое (тождественная, логическая, гиперболическая и экспоненциальная) и двумя функциями на выходном слое (тождественная и логическая). Из 1000 сетей отбирались 5 сетей с наилучшей производительностью.

Используя значения всех 108 наблюдений с помощью нейронной сети с наилучшей производительностью, были спрогнозированы значения показателя доходов бюджета Вологодской области до 192 наблюдения (декабря 2020 года) (рис. 1).

Рисунок 1. Прогноз доходов в бюджет Вологодской области

Среднее отклонение результатов модели от исходных данных не превышало 6%. В январе 2014 года модель спрогнозировала снижение данного показателя до 2616,25 млн., что в свою очередь соответствовало реальной ситуации в области. Отклонение составило 3% и соответствовало условиям задачи прогнозирования.

Годовые прогнозные значения доходов бюджета Вологодской области приведены на рисунке 2. По нашим расчетам, к 2020 году доходы областного бюджета снизятся на 4,4% по сравнению с 2013 годом и составят 50,455 млрд. руб.

Рисунок 2. Прогноз доходов в бюджет Вологодской области, млн. руб.

Динамика кредитных вложений в экономику Вологодской области приведена на рисунке 3.

Рисунок 3. Прогноз кредитных вложений в экономику Вологодской области, млн. руб.

Значения данного показателя в декабре 2020 года составит 82,959 млрд. рублей, что на 22,4% выше значений декабря 2013 года.

Динамика численности безработных в Вологодской области приведена на рисунке 4.

Рисунок 4. Прогноз численности безработных Вологодской области, человек

Согласно нашим расчетам, существенного роста безработицы в Вологодской области на период до 2020 года не предвидится. В среднем колебания за год будут оставаться в пределах [7,5;11] тысяч человек.

Динамика промышленного производства Вологодской области приведена на рисунке 5.

Рисунок 5. Прогноз индекса промышленного производства, % (январь 2013 г. = 100%)

К 2020 году значение индекса промышленного производства относительно базового 2013 года, будут снижаться. Сложившаяся тенденция диктует необходимость активного поиска путей интенсификации производства с высокой степенью переработки сырья в целях устойчивого развития региона, как в настоящее время, так и в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Динамика объемов розничной торговли Вологодской области приведена на рисунке 6.

Рисунок 6. Прогноз объемов розничной торговли, млн. руб.

По нашим расчетам, к 2020 году годовой объем розничной торговли Вологодской области увеличится на 40,9% по сравнению с 2013 годом и составят 191,359 млрд. руб.

Таким образом, на период до 2020 года были смоделированы несколько важных показателей социально-экономического развития Вологодской области: доходы бюджета, кредитные вложения в экономику, численность безработных, индекс промышленного производства и объем розничной торговли. Количественно соизмерив величину отклонения дынных прогнозных расчетов можно заключить, что по все показателям в ежемесячной тенденции отклонения не превышают 10%. При построении столь длительных прогнозов (6 лет) в условиях нестабильной экономики такое отклонение может быть признано допустимым. Вместе с тем, прогнозирование осуществлялось без учета влияния внешних факторов и связей между показателями. Дальнейшее исследование будет направлено на совершенствование методики прогнозирования за счет добавления управляющих переменных, расширения базы показателей, учета их взаимного влияния, а также снижение отклонения до 3%.


Библиографический список
  1. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс [Текст] / С. Хайкин. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
  2. Кашинцев Н.П. Моделирование как инструмент стратегического управления развитием региона в условиях единого экономического пространства [Текст] / Н.П. Кашинцев // VII ежегодной научной сессии аспирантов и молодых ученых по отраслям наук: в 2-х т. – Вологда: ВоГУ, 2013. – Т. 2: Экономические науки. Гуманитарные науки. – С. 74-78.
  3. Кашинцев, Н.П. К вопросу о разработке аналитического аппарата прогнозных моделей региональной экономики [Текст] / Н.П. Кашинцев // Современные тенденции в образовании и науке : материалы международной науч.-практ. конф., г. Тамбов, 31 октября 2013 г. – Тамбов : ТРОО, 2013. – Часть 1. – С. 68-69.


Все статьи автора «Кашинцев Николай Павлович»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: