senior lecturer of Chair of Management and Marketing
старший преподаватель кафедры менеджмента и маркетинга
PhD (Economics), assistant professor of Chair of Economics and Modeling of Production Processes
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и моделирования производственных процессов
The current stage of economic development requires the use of science-based economic solutions that increase the efficiency of socio-economic development of the region. The impact of various factors on the final result can be estimated using the economic and statistical methods. Their application makes it possible to analyze the studied statistical indicators, build a model and calculate the predicted values on the basis of the obtained data. Economic forecasting is based on the study of the most important principles of the economic processes of expanded reproduction. The quality of the forecast and the success of the strategy formulated on its basis directly affect the effectiveness of decisions at the regional and state levels. The Belgorod region, an actively developing region, was chosen as the object of research. The paper notes that the main indicator characterizing the development potential of the region is the gross regional product (GRP) per capita. On the example of the Belgorod region, using the correlation and regression analysis and the extrapolation method, the authors constructed multifactor models of socio-economic development of the region. At the first stage of the study, factors were selected for inclusion in the model. Among the many factors influencing the dynamics of the effective feature, it is revealed that the strongest impact is made by the consolidated budget revenues and the average annual number of employees in the economy. During the assessment of the adequacy of the constructed models, a comparative analysis was carried out and a regression model of the power function was recommended as a statistically significant one. At the second stage, trend models are constructed and separate forecast values for each factor are obtained. The use of these models allowed building a forecast of GRP per capita with a fairly high degree of accuracy. The results of the study indicate the sustainable development of the Belgorod region.
Современный этап развития экономики требует использования научно-обоснованных экономических решений, которые повышают эффективность социально-экономического развития региона. Оценить влияние разнообразных факторов на конечный результат можно с помощью экономико-статистических методов. Их применение дает возможность провести анализ исследуемых статистических показателей, на основе полученных данных построить модель и рассчитать прогнозные значения. Экономическое прогнозирование основывается на изучении важнейших принципов экономических процессов расширенного воспроизводства. От качества построенного прогноза и успешности реализации сформулированной на его основе стратегии напрямую зависит эффективность принимаемых решений на региональном и государственном уровнях.
В качестве объекта исследования была выбрана Белгородская область, активно развивающийся регион. В статье отмечено, что основным показателем, характеризующим потенциал развития региона, является валовый региональный продукт (ВРП) на душу населения. На примере Белгородской области, используя корреляционно-регрессионный анализ и метод экстраполяции, авторами были построены многофакторные модели социально-экономического развития региона. На первом этапе исследования был произведен отбор факторов, для включения в модель. Среди множества факторов, оказывающих влияние на динамику результативного признака выявлено, что наиболее сильное воздействие оказывают доходы консолидированного бюджета и среднегодовая численность занятых в экономике. В ходе оценки адекватности построенных моделей проведен сравнительный анализ и рекомендована в качестве статистически значимой регрессионная модель степенной функции. На втором этапе построены трендовые модели и получены отдельные прогнозные значения для каждого фактора. Применение данных моделей позволило построить прогноз ВРП на душу населения с достаточно высокой степенью точности. Полученные результаты исследования свидетельствуют об устойчивом развитии Белгородской области.