izvestswsuИзвестия Юго-Западного государственного университетаProceedings of the Southwest State University2223-15602686-6757ЮЗГУ10.21869/2223-1560-2018-22-1-101-111izvestswsu-323Research ArticleСтатьиИСПОЛЬЗОВАНИЕ МНОГОФАКТОРНОГО КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СОВЕТУЮЩЕЙ СИСТЕМЕAPPLICATION OF MULTIFACTOR CORRELATION-REGIRESSION ANALYSIS FOR MODELING REGIONAL SOCIAL AND ECONOMIC SYSTEM IN THE INFORMATION ADVISORY SYSTEMАверченковА. В.AverchenkovA. V.mahar@mail.ruАверченковаЕ. Э.AverchenkovaE. E.lena_ki@inbox.ruГончаровД. И.GoncharovD. I.jeriho32@yandex.ruПомогаеваК. Ю.PomogaevaK. Y.cool.kotop@yandex.ruБрянский государственный технический университетBryansk State Technical UniversityСанкт-Петербург, РоссияSt. Petersburg national research institute of Information technologies, mechanics and optics201828022018221101111Copyright © Аверченков А.В., Аверченкова Е.Э., Гончаров Д.И., Помогаева К.Ю., 20182018Аверченков А.В., Аверченкова Е.Э., Гончаров Д.И., Помогаева К.Ю.Averchenkov A.V., Averchenkova E.E., Goncharov D.I., Pomogaeva K.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://izvestswsu.elpub.ru/jour/article/view/323

Современное состояние моделирования региональных социально-экономических систем еще нельзя определить как эффективный инструмент выработки региональной политики в РФ. В статье пред-ставлен алгоритм моделирования региональной социально-экономической системы для нужд разрабаты-ваемой информационной советующей системы. Авторами определено функциональное значение блока математического моделирования региональной социально-экономической системы в разрабатываемой информационной советующей системе, описано его взаимодействие с другими составляющими програм-мы. Авторами разработан алгоритм, который обосновывает целесообразность применения конкретной математической функции для описания трендов развития показателей прогноза социально-экономиче-ского развития региона РФ в разрабатываемой информационной советующей системе. Сформированный алгоритм предусматриват возможность использования одно- или многофакторной регрессии для формирования математической зависимости. Показано, что результатом математического моделиро-вания в советующей системе является формирование перечня показателей, закрепленных за исполнительными органами государственной власти или структурными подразделениями регионального правительства, для которых информационная советующая система формирует оценку значений показа-телей на ближайшую перспективу. Используя принцип существенности, программа формирует рекомендации о необходимости управленческого воздействия на анализируемые показатели. В статье на примере Брянской области представлен опыт использования множественной регрессии для моделиро-вания значений выборочного показателя развития региональной социально-экономической системы «Инвестиции в основной капитал». В качестве исходных данных была использована ведомственная структура расходов Брянской области для департаментов экономического развития и строительства и архитектуры за 2011-2019 гг. В программном модуле Statistica были сформированы соответствующие уравнения регрессии, а затем проведена оценка модели на достоверность. Также приводятся результаты регрессионного анализа для оцениваемого показателя. В статье формируется вывод о том, что применение многофакторного корреляционно-регрессионного анализа для моделирования региональ-ной социально-экономической системы на данных Брянской области позволит расширить возможности разрабатываемой информационной советующей системы.

The current state of modeling regional social and economic systems cannot still be defined as an effective tool for developing regional policies in the Russian Federation. The article provides an algorithm for modeling a regional social and economic system for the needs of the information advisory system being developed. The authors determined the functional significance of the mathematical modeling block of the regional social and economic system in the developed information advisory system; its interaction with other components of the program is described.The authors developed an algorithm that proves feasibility of applying the specific mathematical function to describe trends in the development of indicators for the forecast of the social and economic development of the RF region in the information advisory system being developed.The generated algorithm provides for the possibility of using single- or multifactor regression to form a mathematical dependence. It is shown that the result of mathematical modeling in the advisory system is the formation of a list of indicators assigned to the executive state government bodies or subdivisions of the regional government for which the information advisory system forms an assessment of the values оf indicators for the near future. Using the principle of materiality, the program forms recommendations regarding the need for management impact on the analyzed indicators. The article using the example of the Bryansk region presents the experience of using multiple regression for modeling values of the sample indicator of the development of the regional social and economic system "Investments in fixed assets". As initial data, the departmental expenditure structure of the Bryansk region for the departments of economic development and construction and architecture for 2011-2019 was used. In the program module Statistica, the corresponding regression equations were formed, and then the model was evaluated for reliability. The results of regression analysis for the estimated indicator are also given. The article provides the conclusion stating that the use of multifactor correlation-regression analysis for modeling a regional social and economic system based on the Bryansk region data makes it possible to expand the capabilities of the information advisory system being developed.

математическое моделирование социально-экономического развития регионов РФрегрессионно-корреляционный анализинформационно-советующая системаmathematic modeling of social ande conomic development of RF regionsregression-correlation analysisinformation advisory systemReferencesАверченков А.В., Аверченкова Е.Э., Гончаров Д.И. Моделирование социально-экономического развития Брянской области для информационной советующей системы // Вестник БГТУ. 2017. №4(57). С. 137-143.Аверченков А.В., Аверченкова Е.Э., Гончаров Д.И. Моделирование социально-экономического развития Брянской области для информационной советующей системы // Вестник БГТУ. 2017. №4(57). С. 137-143.Аверченкова Е.Э., Аверченков А.В. Информационный мониторинг региональных социально-экономических систем. Брянск: БГТУ, 2016. 177с.Аверченкова Е.Э., Аверченков А.В. Информационный мониторинг региональных социально-экономических систем. Брянск: БГТУ, 2016. 177с.Аверченкова Е.Э., Аверченков А.В., Гончаров Д.И. Математическое моделирование показателей развития региона в концептуальной модели оценки влияния внешней среды на региональную социально-экономическую систему // Вестник ВГУИТ. 2017. Т. 79, №2. С. 290-295.Аверченкова Е.Э., Аверченков А.В., Гончаров Д.И. Математическое моделирование показателей развития региона в концептуальной модели оценки влияния внешней среды на региональную социально-экономическую систему // Вестник ВГУИТ. 2017. Т. 79, №2. С. 290-295.Аверченкова Е.Э., Гончаров Д.И. Применение порога существенности для показателей прогноза социально-экономического развития Брянской области при принятии управленческих решений на региональном уровне // Экономика в условиях социально-техногенного развития мира: материалы II Международной междисциплинарной научной конференции по фундаментальным и прикладным проблемам современного социально-экономического и экономико-экологического развития (5 октября 2017г., г.Брянск, БГТУ совместно с РАН): в2т./под ред. Е.А. Дергачевой. Брянск: БГТУ,2017. Т.2. С.205-211.Аверченкова Е.Э., Гончаров Д.И. Применение порога существенности для показателей прогноза социально-экономического развития Брянской области при принятии управленческих решений на региональном уровне // Экономика в условиях социально-техногенного развития мира: материалы II Международной междисциплинарной научной конференции по фундаментальным и прикладным проблемам современного социально-экономического и экономико-экологического развития (5 октября 2017г., г.Брянск, БГТУ совместно с РАН): в2т./под ред. Е.А. Дергачевой. Брянск: БГТУ,2017. Т.2. С.205-211.Аверченкова Е.Э., Помогаева К.Ю. Особенности формирования и распределения бюджета Брянской области в 2016г. // Проблемы сохранения культурного наследия: материалы VI международного семинара (2 декабря 2016г.). Брянск: ООО «Новый проект», 2017. 250 с. С.165-171.Аверченкова Е.Э., Помогаева К.Ю. Особенности формирования и распределения бюджета Брянской области в 2016г. // Проблемы сохранения культурного наследия: материалы VI международного семинара (2 декабря 2016г.). Брянск: ООО «Новый проект», 2017. 250 с. С.165-171.Сухарев О.С. Отдельные современные проблемы регионального развития // Современные тенденции регионального развития: материалы III междунар. науч.-практ. конф. Ростов н/Д. 2017. С. 32-51.Сухарев О.С. Отдельные современные проблемы регионального развития // Современные тенденции регионального развития: материалы III междунар. науч.-практ. конф. Ростов н/Д. 2017. С. 32-51.Сухарев О.С. Региональная экономическая политика: структурный подход и инструменты (теоретическая постановка). Экономика региона. 2015. № 2.Сухарев О.С. Региональная экономическая политика: структурный подход и инструменты (теоретическая постановка). Экономика региона. 2015. № 2.Федорченко А.А. Значение эффективного мониторинга социально-экономического развития регионов // Terra Economicus, 2012. С. 93-99.Федорченко А.А. Значение эффективного мониторинга социально-экономического развития регионов // Terra Economicus, 2012. С. 93-99.Черников А.П. Принятие управленческих решений в условиях неопределенности // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2013. №2. С. 51-59.Черников А.П. Принятие управленческих решений в условиях неопределенности // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2013. №2. С. 51-59.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.