УДК 608.2

ДИНАМИКА И ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КИРОВСКОЙ ОБЛАСТИ

Коноплев Андрей Леонидович
Поволжский государственный технологический университет
г. Йошкар-Ола, Республика Марий Эл, Институт строительства и архитектуры

Аннотация
В статье представлена динамика ВРП и численности населения Кировской области. Выявлены статистические формулы динамики, просчитана доверительная вероятность формул. Проанализирован факторный анализ показателей с выявление степени тесноты взаимосвязей.

Ключевые слова: , ,


Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Коноплев А.Л. Динамика и факторный анализ социально-экономических показателей Кировской области // Современные научные исследования и инновации. 2018. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2018/01/85398 (дата обращения: 16.01.2018).

Социально-экономические показатели отображают основные критерии оценки процветания, с экономической точки зрения, отдельных районов, областей, округов т.д. 
Одним из основных показателей социально-экономического развития территории является динамика численности населения.

Таблица 1. Динамика численности населения
Год
Время
t, лет
Численность
населения
N
Расчетные значения
Δ,%
2004
0
1479342
1478140.03
1201.97
0.08
2005
1
1461301
1461785.18
-484.18
-0.03
2006
2
1442935
1445611.19
-2676.19
-0.19
2007
3
1426917
1429568.04
-2651.04
-0.19
2008
4
1413257
1412249.71
1007.29
0.07
2009
5
1401201
1387604.87
13596.13
0.97
2010
6
1341312
1355701.76
-14389.76
-1.07
2011
7
1338758
1332287.15
6470.85
0.48
2012
8
1327915
1324422.67
3492.33
0.26
2013
9
1319076
1322169.36
-3093.36
-0.23
2014
10
1310929
1316398.19
-5469.19
-0.42
2015
11
1304348
1305932.94
-1584.94
-0.12
2016
12
1297474
1292893.33
4580.67
0.35
2017
13
1278974.29
2018
14
1264911.15

По данным (табл. 1) максимальная погрешность формулы (1) составляет 0,48 %, то есть доверительная вероятность является не ниже 99,52%. Формула представлена ниже.
 (2.1)

Рис. 1 График модели динамики
Рис. 2 Остатки модели

Численность населения стабильно снижается за счёт оттока населения в более южные города страны. Большое количество жителей области переехало в Москву и Ярославль [1].
Помимо численности населения в социально-экономическом аспекте важное значение играет региональный показатель валовой продукт.

Таблица 2. Динамика ВРП Кировской области, млн. руб
Год
Время
t, лет
ВРП 
области,B
Расчетные значения
Δ,%
2004
0
70700
68400.27
2299.73
3.25
2005
1
79800,6
87906.89
-8106.29
-10.16
2006
2
97047,1
102261.03
-5213.93
-5.37
2007
3
120238,8
116566.80
3672.00
3.05
2008
4
151400
131539.87
19860.13
13.12
2009
5
145200
147538.59
-2338.59
-1.61
2010
6
160800
164817.20
-4017.20
-2.50
2011
7
174000
183592.82
-9592.82
-5.51
2012
8
208505,4
204070.91
4434.49
2.13
2013
9
224700
226457.39
-1757.39
-0.78
2014
10
250300
250965.43
-665.43
-0.27
2015
11
276506,4
277819.92
-1313.52
-0.48
2016
12
310000
307260.79
2739.21
0.88
2017
13
339545.83
2018
14
374953.16

По данным (табл. 2) максимальная погрешность формулы (2) составляет 13,12 %, то есть доверительная вероятность является не ниже 86,88%. Формула представлена ниже.
 (2)

Рис. 3 График модели динамики
Рис. 4 Остатки модели

Исходя из, данных (табл. 2) и графиков динамики ВРП максимальная погрешность наблюдалась в 2008 году, так как произошло увеличение объема ВРП, а затем небольшой спад.
Данные факторного анализа численности населения и ВРП представлены ниже. По результатам факторного анализа все бинарные отношения имеют сильные закономерности при коэффициенте корреляции не ниже 0,93.
Графическое представление влияния и зависимости исходных факторов приставлено ниже.

Рис. 5 Влияние численности населения на ВРП
Рис. 6 Влияние ВРП на численность населения

Вывод. Выявлены закономерности динамики численности населения и валового регионального продукта: для динамики численности населения коэффициент корреляции равен 0,99; для динамики валового регионального продукта, данный коэффициент равен 0,99 . Доверительная вероятность формул: численности населения 99,52%, валового регионального продукта 86,88%. В факторном анализе все бинарные отношения имеют сильные закономерности при коэффициенте корреляции не ниже 0,93.

Поделиться в соц. сетях

0

Библиографический список
  1. https://ru.wikipedia.org/wiki/Население_Кировской_области [Электронный курс]/(дата обращения 13.01.2018).
  2. Коноплев А.Л. Методика выявления закономерностей распределения категорий в земельном фонде // Достижения науки и образования: научно-методический журнал / Проблемы науки, 2017  № 1(14), С. 24-27
  3. Коноплев А.Л. Динамика земель сельскохозяйственного назначения (на примере Яранского района Кировской области) // Достижения науки и образования: научно-методический журнал / Проблемы науки, 2017  № 2(15), С. 15-17
  4. Коноплев А. Л. Сравнение физической площади полигона и расчетной // Научное сообщество студентов : материалы VIII Междунар. студенч. науч.–практ. конф.  2016. С. 183–187.
  5. Коноплев А. Л. Обработка данных GPS приемников STRATUS // Academy: научно-методический журнал/ Проблемы науки, 2017  № 7(22), С. 22-25


Количество просмотров публикации: Please wait

Все статьи автора «Коноплев Андрей Леонидович»


© 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: