Анализ, моделирование и прогнозирование динамики валового регионального продукта на основе производственной функции

Авторы

  • Дайана Дамировна Вавилова Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова
  • Раян Зерари Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова

DOI:

https://doi.org/10.52575/2712-746X-2024-51-1-5-17

Ключевые слова:

валовой региональный продукт, производственный капитал, трудовые ресурсы, инвестиции, производственная функция, Удмуртская Республика

Аннотация

Валовой региональный продукт выступает ключевым показателем социально-экономического развития и, одновременно, результатом производственного процесса на уровне региона. Математическое представление взаимосвязи результата производственного процесса с различными факторами, как правило, описывается производственной функцией. В настоящем исследовании отражена методика построения производственной функции Кобба – Дугласа для выявления зависимости валового регионального продукта от таких факторов производства, как трудовые ресурсы, производственный капитал и инвестиции. Анализ, моделирование и прогнозирование динамики валового регионального продукта выполнены на примере одного из регионов Российской Федерации – Удмуртской Республики. Статистической базой исследования выступают годовые данные по социально-экономическим показателям Удмуртской Республики за период 2000–2022 гг. Оценка параметров производственной функции показала, что в экономической системе региона присутствует дефицит трудовых ресурсов. Что касается прогноза динамики валового регионального продукта Удмуртской Республики, то до 2030 года ожидается снижение его темпа в среднем на 0,9 % в год (в сопоставимых ценах 2022 года).

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Биографии авторов

Дайана Дамировна Вавилова, Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова

кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной математики и информационных технологий, Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова,
г. Ижевск, Россия.

Раян Зерари, Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова

магистрант кафедры прикладной математики и информационных технологий, Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова,
г. Ижевск, Россия.

Библиографические ссылки

Список источников

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. 2008. Прикладная статистика и основы эконометрики. М., ЮНИТИ, 1005 с.

Красс М.С., Чупрынов Б.П. 2023. Математические методы и модели для магистрантов экономики. СПб., Питер, 541 с.

Марыганова Е.А., Шапиро С.А. Макроэкономика. 2020. Экспресс-Курс. М., КНОРУС, 361 с.

Самарский А.А. 2018. Математическое моделирование. Идеи. Методы. Примеры. М., Физматлит, 320 с.

Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики при Удмуртской Республике. Режим доступа: https://udmstat.gks.ru/ofstatistics/ (дата обращения 10.01.2024).

Федеральная служба государственной статистики. Национальные счета. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/statistics/accounts (дата обращения 10.01.2024).

Список литературы

Авдеева Ю.А. 2020. Построение производственных функций в масштабах России на основе линейных и нелинейных моделей. Новое слово в науке и практике: гипотезы и апробация результатов исследований, 8: 104–108.

Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю. Кудров А.В. 2019. Индикаторы основных направлений социально-экономического развития и их агрегаты в пространстве характеристик региональной дифференциации. Прикладная эконометрика, 54: 51–69.

Базарова Э.В., Горюнова Л.А. 2022. Цифровая экономика и социально-экономическое развитие региона. Бизнес. Образование. Право, 4(61): 178–181.

Базилевский М.П. 2020. Метод построения неэлементарных производственных функций Кобба – Дугласа. Прикладная математика и вопросы управления, 1: 102–115.

Вавилова Д.Д. 2020. Нейросетевая модель прогнозирования человеческого капитала. Интеллектуальные системы в производстве, Т. 18, 1: 26–35.

Дюсекенов Д.С., Тюменцев Е.А. 2022. Сравнительный анализ рекуррентных нейронных сетей и модели авторегрессии ARIMA при прогнозировании нестационарных временных рядов. Прикладная математика и фундаментальная информатика, 9 (4): 33–41.

Егорова Л.И., Кондрашова А.В., Шевырталов Я.А. 2022. Экономико-экологические векторы развития регионов: проблемы и перспективы. Экономика: теория и практика, 3 (67): 15–19.

Кетова К.В. 2007. Об одной задаче макроэкономической динамики региона с учетом факторов экономического развития. Вестник Ижевского государственного технического университета, (35): 33–40.

Ларин В.О. 2020. Построение производственных функций экономической системы региона. Дневник науки, 6 (42): 27– 40.

Михайлова А.В. 2022. Влияние экономических санкций на социально-экономическое развитие регионов ДФО Российской Федерации. Региональная экономика и управление: электронный научный журнал, 3(71): 7117.

Мухин А.А. 2020. Использование функции Кобба – Дугласа при моделировании производственных процессов. Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право, Т. 30, 6: 822–829.

Русяк И.Г. 2003. Об одной задаче управления демоэкономическим состоянием региона. Интеллектуальные системы в производстве, 2: 151–160.

Файзуллин Р.В., Абашева О.В., Чиченков И.И. 2020. Конкурентные преимущества использования интеллектуального капитала. Вестник университета, 6: 55– 62.

Ketova K.V. 2020. Modelling a human capital of an economic system with neural networks. Journal of Physics: Conference Series, 012035.


Просмотров аннотации: 31

Поделиться

Опубликован

2024-03-30

Как цитировать

Вавилова, Д. Д., & Зерари, Р. (2024). Анализ, моделирование и прогнозирование динамики валового регионального продукта на основе производственной функции. Экономика. Информатика, 51(1), 5-17. https://doi.org/10.52575/2712-746X-2024-51-1-5-17

Выпуск

Раздел

РЕГИОНАЛЬНАЯ И МУНИЦИПАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА