Научный архив: статьи

В статье рассматривается вопросы моделирования инновационного развития регионов. Инновационная составляющая была и остается важным элементом экономического развития. В современных условиях данный аспект является залогом сохранения конкурентоспособности и повышения эффективности на всех уровнях хозяйствования. Текущая обстановка повысила значимость рассматриваемой составляющей ввиду ограничений российских компаний и регионов к продукции высокотехнологических секторов ввиду наличия санкций. Кроме того, следует отметить, что на данную сферу оказывает значительное влияние существующие региональные особенности развития. Практическая значимость. В рамках данной работы было проведено моделирование зависимости влияния объёма инновационных товаров, работ и услуг на величину ВРП на уровне ЦФО. Параметры построенных моделей позволяют сделать вывод о значимости полученного регрессионных уравнений и возможности их применения в практической деятельности.

Качество регрессионной модели в значительной степени определяется опытом специалистов, выполняющих сбор и исследование данных, в частности: надежными результатами наблюдений, наиболее близко определенными формами связей между переменными и верно подобранными методами оценки регрессии. Однако даже при наличии этих составляющих нельзя гарантировать оптимальный характер итоговой математической зависимости, потому как объем необходимых расчетов и проверок для поиска решения задачи оптимизации выходного уравнения часто оказывается существенно больше, чем можно выполнить вручную. В статье рассмотрены некоторые этапы подхода к процессу математического моделирования объекта методами регрессионного анализа данных, выделены проблемные места. В качестве варианта решения предлагается реализация алгоритмического программного комплекса, специализированного под описанный процесс моделирования. Проведен краткий обзор аналогов. Выводы сопровождаются графическим представлением функциональных требований к целевой программной реализации. Проектирование выполнено на концептуальном уровне.

Обоснование. В данной статье изучается научная медико-психологическая проблема разработки внутренней картины болезни у пациентов с ревматоидным артритом, в частности, исследуются психологические предикторы адаптивности отношения к болезни у пациентов с РА. Поскольку известно, что РА является заболеванием аутоимунным, течѐт крайне индивидуально у разных пациентов и субъективные жалобы пациентов неизбежно становятся частью клинической картины болезни, то изучение отношения пациентов с РА к болезни не теряет своей актуальности и значимости. Цель: определение основных психологических предикторов адаптивности отношения к болезни у пациентов с РА. Материалы и методы. В исследовании приняли участие 57 больных РА. Для эмпирического исследования использовались опросник TCI-125, Пятифакторный опросник NEO-FFI, опросник TEMPS-A, Опросник Life Style Index, Методика исследования самооценки Дембо - Рубинштейн, Цветовой тест отношений, опросник ТОБОЛ. Результаты. В данном исследовании выявлено, что предикторами формирования адаптивных типов отношения к болезни являются «Настойчивость» и самооценка по шкале «Настроение»; предикторами формирования дезадаптивных типов отношения к болезни с интрапсихической направленностью конфликта являются «Отношение к телу», «Возбудимый темперамент»; предикторами формирования дезаптивных типов с интерпсихической направленностью конфликта являются психологические защиты «Регрессия» и «Отрицание». Обнаружена прямая связь гармонического типа отношения к болезни, который диагностируется у пациентов данной выборки крайне редко, с «Согласием» и обратная с «Настойчивостью» и«Поиском новизны». Заключение. Полученные результаты представляют ценность для дальнейшего исследования внутренней картины болезни пациентов с РА. Данные результаты могут быть полезны клиническим психологам в артрологических отделениях стационаров для планирования и проведения групповой и индивидуальной психотерапевтической работы с пациентами.

Проведен обзор исследований влияния различных факторов на социально-экономическое развитие регионов Дальнего Востока и приграничных регионов России. Отмечено, что методы, используемые для анализа в большинстве работ, показывают отсутствие статистически значимой корреляции между различными торговыми показателями и региональным валовым продуктом (ВРП), и при построении эконометрических моделей необходимо учитывать особенности российской экономики и региональную специфику, а также показатели, характеризующие состояние производственного сектора и современные реалии мировой экономики.

На основе представления энергии молекулы в виде суммы энергий попарных взаимодействий атомов и двухатомных фрагментов соответствующего соединения, разработан метод расчета стандартных энтальпий образования и испарения в газовой и жидкой фазе метил-замещенных производных пиридина. Формула для расчета стандартных энтальпий образования и испарения в газовой и жидкой фазе метил-замещенных производных пиридина содержит семь постоянных. По найденным значениям энтальпии образования рассчитаны энтальпии испарения метил-замещенных производных пиридина. Вычисленные термодинамические характеристики метил-замещенных производных пиридина находятся в хорошем согласии с термохимическим экспериментом. Формула обладает предсказательной силой.

В современном ритейле ввиду высокой конкуренции среди товаров FMCG компании-производители и поставщики используют разнообразные способы продвижения своих товаров. Параллельно уровень технологии сбора и хранения данных позволяет накапливать данные о товарах в точках продаж по широкому наименованию метрик, включая те, которые отражают усилия продавцов по увеличению продаж и результаты этих усилий. Каждая розничная точка становится источником бесценных POS данных. Использование POS данных пока не стало повсеместной практикой, однако интерес к этому источнику постоянно растет. В статье обсуждается использование POS данных для оценки уровня влияния конкретных факторов на продажи товаров FMCG в розничных точках. Проводится регрессионный анализ, используя в качестве факторных признаков такие POS данные, как полочная цена товара, суммарная дистрибьюция, доля полки, доступность товара, уровень товарного запаса. Полученные уравнения регрессии анализируются с точки зрения их экономического смысла и практического применения. Делается вывод о том, что на определенном этапе развития продуктовой линейки или бренда компании-производителю следует сосредоточиться на том конкретном виде продвижения, высокий уровень влияния которого становится очевиден из уравнения регрессии. Это способствует распространению практики принятия решений на основе данных и способствует росту эффективности бизнес-процессов. Также обсуждается возможность применения регрессионного анализа с использованием POS данных в качестве факторных признаков для прогнозирования продаж, поскольку цена и уровень представленности в магазине во многом определяют уровень спроса на товары FMCG, и, значит, будут хорошими предикторами для прогноза.

Целью автора являлось выявление наличия, характера и факторов изменений в отношении россиян к иммигрантам в период пандемии коронавируса. Выявлено, что пандемия обострила проблемы естественной убыли населения, а миграционные потоки сократились, тем самым уменьшив компенсацию естественной убыли за счёт притока иммигрантов. С одной стороны, это могло увеличить негативное отношение принимающего общества к иммигрантам, усугубив отношение негативными последствиями коронавируса для общества, с другой стороны, уменьшившийся «контакт» с иммигрантами мог переключить восприятие с иммигрантов на более острые проблемы, тем самым сделав отношение более нейтральным.

Эмпирическую базу анализа составили данные Европейского социального исследования за 2018 г. (для сравнения с допандемийным уровнем отношения к иммигрантам), а также данные коллектива Отдела сравнительных политических исследований ФНИСЦ РАН за 2020-2021 гг. Результаты анализа показали, что оценка изменений, привносимых иммигрантами в экономику, культуру и повседневную жизнь страны, остаётся у россиян преимущественно негативной. При этом оценка последствий для экономики стала более нейтральной в исследуемый период, восприятие последствий для повседневной жизни страны практически не изменилось, а вот оценка последствий для культуры стала более негативной.

Регрессионный анализ показал, что предикторами негативного отношения россиян к иммигрантам в период пандемии являлись: восприятие остроты проблем межнациональных отношений и наплыва приезжих, проблема усиления безработицы и воспитания молодёжи и подростков, нарушение норм публичного поведения, а также напряжённость между мужчинами и женщинами, тип поселения (чем больше он, тем негативнее отношение). Положительными предикторами оказались: уровень институционального доверия, возраст (чем моложе, тем отношение позитивнее), а также осознание остроты проблемы убыли населения и низкой рождаемости в России.

Статья посвящена анализу популярных традиционных технологий маркетингового прогнозирования и планирования, которые сохраняют высокий уровень своей эффективности на сегодняшний день (по мнению практикующих маркетологов и аналитических агентств).

А также описанию инновационных технологий прогнозирования в маркетинге, которые демонстрируют все больший рост популярности среди специалистов (искусственный интеллект и Big Data).

Помимо этого дано определение понятию маркетинговое прогнозирование, описаны ключевые объекты данного процесса.

Сделан вывод об эффективности синергетического подхода в выборе технологий маркетингового прогнозирования и планирования, который предполагает сочетание традиционных инструментов и инновационных технологий.

Предмет исследования - демографические и социально-экономические факторы, влияющие на наркопреступления в российских регионах. Цель заключается в эконометрической оценке воздействия различных видов иммиграции, а также некоторых других факторов на наркопреступность в регионах России с учётом их приграничного статуса. Выдвинуты три гипотезы: 1) рост иммиграции увеличивает уровень наркопреступлений в регионах России; 2) статус приграничности регионов является фактором роста числа преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков; 3) эффект влияния иммиграции в приграничных регионах на уровень наркопреступлений выше, чем в неприграничных регионах. Для анализа использованы панельные данные 2009-2020 гг. по 83 субъектам РФ. Для устранения проблемы поперечной зависимости данных использован пересчёт стандартных ошибок методом Дрисколла-Крэя. Зависимой переменной выступает доля зарегистрированных преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков, от общего числа всего зарегистрированных преступлений в регионе. Используется три показателя иммиграции: внутрирегиональная, межрегиональная и международная. Контрольные переменные отражают экономическое развитие, уровень безработицы по возрастным категориям и разводимость. Включены бинарная переменная статуса приграничности региона и перекрёстная переменная как произведение бинарной переменной на иммиграцию. Результаты анализа позволяют принять все выдвинутые гипотезы. Доказано, что увеличение международной иммиграции в среднем приводит к росту наркопреступности в регионах России на 0,03%. Одновременно установлено, что межрегиональная иммиграция оказывает в целом по регионам большее влияние на наркопреступления (рост на 0,05%). Включение в регрессии перекрестной переменной позволило обнаружить эффект границы для каждого вида иммиграции и установить, что в приграничных регионах влияние иммиграции сильнее увеличивает долю таких преступлений. Подтверждено, что разводы и безработица среди молодого населения усугубляют ситуацию с наркопреступностью. Результаты могут быть полезны при разработке системы мер противодействия наркопреступлениям в различных регионах, включая миграционную политику.

Статья посвящена проблеме отбора заданного числа наиболее информативных регрессоров в линейных регрессиях. При использовании метода наименьших квадратов точное решение этой задачи по критерию максимизации коэффициента детерминации при задействовании всей выборки данных может быть получено в результате решения особым образом сформулированной задачи частично-булевого линейного программирования. Однако в машинном обучении важным этапом при создании надежной и эффективной модели считается её построение по обучающей выборке и проверка точности её предсказания по тестовой выборке. Поэтому в статье сформулирована оптимизационная задача отбора информативных регрессоров в линейных регрессиях по критерию минимизации средней абсолютной ошибки на тестовой выборке. Формулировка основана на известном приёме, согласно которому абсолютные ошибки должны быть представлены в виде разности между двумя неотрицательными переменными. С использованием встроенных в пакет Gretl статистических данных о заработной плате спортсменов и решателя оптимизационных задач LPSolve проведены вычислительные эксперименты. Для этого обучающая выборка формировалась из 70%, 75% и 80% наблюдений. Во всех этих случаях среднее снижение значения коэффициента детерминации моделей составило 24,76%, 18,4% и 12,22%, но при этом средняя абсолютная ошибка уменьшилась на 24,8%, 26,3% и 21,05% соответственно. Эксперименты показали, что среднее время решения задач при минимизации средней абсолютной ошибки на тестовых выборках оказалось в 2,33–2,85 раза выше, чем время решения задач при максимизации коэффициента детерминации на обучающих выборках.

Актуальность темы определяется необходимостью теоретико-методологического обоснования и практической проработки проблемы измерения качества экономического пространства регионов России и его влияния на развитие региональной экономики. Отсутствие подобного рода исследований повышает значимость данной работы. Целью исследования является разработка методологических вопросов измерения качества регионального экономического пространства и обоснование методики его интегральной оценки.

Материалы и методы. Объектом исследования выступили российские регионы и их социально- экономическое состояние. Авторская методология опирается на системный анализ, эконометрическое моделирование с использованием индексов, рассчитанных на панельных данных по регионам, а также метод экспертных опросов. Для получения количественных оценок качества экономического пространства на основе данных Росстата была сформирована информационная база по 85 регионам Российской Федерации, охватывающая период с 2007 по 2021 г. Осуществлена типологизация регионов России по уровню интегрального показателя качества экономического пространства.

Результаты исследования. Предложен оригинальный методологический подход, основанный на системной оценке совокупного влияния комплекса факторов на качество регионального экономического пространства. В рамках данного подхода разработана и апробирована методика измерения качества экономического пространства региона. Осуществлена группировка регионов по уровню качества экономического пространства. На основе эконометрического моделирования и эмпирических данных установлено влияние качества экономического пространства на валовой региональный продукт российских территорий, приходящийся на душу населения.

Обсуждение и заключение. Предлагается проводить относительную оценку качества экономического пространства системой показателей, сгруппированных по трем блокам: «вход», «процесс», «выход». Такая структура показателей способна на системной основе отразить сильные и слабые стороны того или иного региона, источники региональной пространственной динамики, а значит может быть использована для интегральной оценки уровня развития территорий. Результаты исследования могут быть использованы при разработке и реализации региональной экономической политики, а также будут полезны специалистам и государственным служащим, занимающимся разработкой стратегических направлений совершенствования территориального устройства Российской Федерации.

Статья посвящена разработке и возможности применения в регрессионном анализе новой математической формы связи между выходной переменной и входными факторами. Для этого использованы ранее изученные более простые модели модульной линейной регрессии, в которых один или несколько входных факторов преобразуются единожды с помощью операции модуль. Предложен симбиоз линейной регрессии и модульной регрессии с мультиарной операцией модуль. На его основе сформулирована многослойная модульная регрессия, выстроенная по принципу «модуль в модуле», т. е. на каждом новом слое используется модуль от величины предыдущего слоя. Задача оценивания многослойной модульной регрессии с заданным числом слоев методом наименьших модулей сведена к задаче частично-булевого линейного программирования. С помощью предложенных регрессий решена задача моделирования запасов древесины в Иркутской области. При этом построены однослойная, двухслойная и трехслойная модульные регрессии. Новые модели по качеству оказались существенно лучше линейной регрессии, причем, с увеличением количества слоев наблюдалось снижение суммы модулей остатков. В трехслойной модели все остатки получились нулевыми. Разработанный математический аппарат может успешно применяться для решения многих задач анализа данных.