By this author

Statistical analysis of the structure of public opinion in Russia in 2012–2018

Issue 1 from 20.03.2020

В данной работе общественное мнение населения России рассматривается как система взаимосвязанных оценок и мнений о различных сторонах общественной жизни, сформированная в условиях экономической действительности. Количественные характеристики мнений социума России по проблемам, затрагивающим интересы населения страны, анализируются с помощью специальных процедур современной эконометрики. Главной методологической особенностью подхода является переход от содержательной интерпретации парных корреляций к изучению минимального числа множественных зависимостей с помощью аппарата причинного анализа и выявления непосредственных связей. Дается оценка воздействия общественного мнения на некоторые формы социального поведения. Построены интегральные индексы доверия населения к власти и удовлетворенности жизнью, показаны их изменения в течение 2012–2018 гг. Для построения прогноза строятся модели изменения отношения населения к различным сторонам его жизни. В работе используются данные официальной статистики, а также полученные ВЦИОМ. Представленные в работе процедуры анализа и условного прогноза общественного мнения могут быть использованы при разработке управленческих стратегий в части формирования оптимального взаимодействия между властью и обществом.

2536 41

A model for changing individual opinions in a group under the influence of interpersonal contacts and external factors

Issue 1 from 29.03.2021

В работе предложена техника компьютерного моделирования процессов формирования мнений и субъективных ценностей людей под влиянием межличностных информационных контактов и различных внешних факторов. Основой модели межличностных контактов является матрица, коэффициенты которой выражают влияние мнений одних индивидов на позиции других. Указаны свойства этих матриц, обеспечивающие устойчивость стационарных состояний систем оценок и облегчающие прогнозирование. На основе выведенных формул выполнены прогнозные расчеты по условным данным, показавшие эффективность предложенных процедур. На модельном уровне рассмотрены возможности учета влияния различных внешних факторов на мнения и оценки. Такими факторами могут быть материальные условия жизни, природные условия, СМИ, политические события и т.п. Подчеркивается, что отдельные внешние факторы могут отражать управляющие воздействия со стороны неких социальных сил, имеющих собственные цели. Предложена конкретная модель влияния на электоральное поведение, имеющая целью изменить пропорции голосов между несколькими кандидатами. В работе проанализировано влияние случайных факторов на процесс формирования мнений. Приведены формулы оценок дисперсий и математических ожиданий для возможных прогнозов, а также выполнены соответствующие расчеты для описанной модели. Отмечается, что практическое использование описанных методов требует наличия данных официальной статистики и проведения серьезных социологических опросов.

1522 24

Statistical analysis and modeling of regional economy and science relationship

Issue 4 from 07.12.2022

В статье предложена и проанализирована динамическая модель региональной экономики, отражающая зависимость регионального выпуска от числа занятых и объема производственных фондов. Основное внимание уделено учету влияния на экономику таких различных факторов развития науки, как число докторов и исследователей, число разного типа патентов и новых технологий. Кроме того, учитывается отраслевая ориентация региональной экономики, в первую очередь определяемая уровнем развития добывающего и обрабатывающего сектора производств. Для построения моделей и проведения статистических расчетов использованы данные официальной статистики. Все основные параметры предложенной модели оцениваются с использованием современных вычислительных процедур оптимизации в условиях нелинейных зависимостей. Статистические расчеты показали, что полученные значения основных параметров моделей значимы, а сами модели могут быть использованы для отдельных частных оценок и прогнозов. Важная методологическая особенность нашего подхода состоит в том, что необходимые зависимости между переменными модели выявляются с использованием методов причинного анализа и техники проверки значимости семейства гипотез. Для этого общий вид производственной функции выявляется с помощью нахождение графа непосредственных связей всей системы основных переменных. Полученная модель является методической основой для построения краткосрочных прогнозов динамики региональной экономики, в которых учитывается вклад науки и роль ее отдельных составляющих в экономическом росте. Кроме того, динамическая модель позволяет визуализировать различные варианты сценарного анализа и позволяет оптимизировать траектории экономического роста. На отдельных компьютерных расчетах показано, как меняется качественный характер траекторий переменных науки и экономики.

378 11

Experience of statistical and entropy analysis of relationships between the information and production sectors of the regional economy of Russia

no. 4 from 28.12.2023

В работе предлагаются специальные методы статистического подхода к анализу региональных межотраслевых взаимосвязей. В качестве реальной системы, по статистическим данным которой проводятся все количественные расчеты, рассматривается Российская Федерация без трех самых больших административных единиц (Москвы, Санкт-Петербурга, Московской области). В отличие от материальных связей модели Леонтьева анализируются информационно-статистические связи между отраслями. Для этого используются понятия энтропии и информации с целью выявления особенностей взаимодействия между шестью производственными отраслями и шестью информационными секторами экономики. Эти взаимодействия рассматриваются с позиций закона необходимого разнообразия, а сложность по Колмогорову, которой в работе придается особое значение и которая оценивается энтропией распределения показателей выпуска региональных подсистем. Вводятся понятия и произведена количественная оценка сложности регионов и отраслей. Структура информационных связей между показателями экономической системы находится как с помощью регрессионного анализа, так и на основе предлагаемых коэффициентов информативности. Особенно подчеркивается роль условных энтропий при статистическом анализе межотраслевых взаимодействий. Структуры взаимодействия представлены в виде соответствующих графов связи. Обосновывается, что рассчитанные коэффициенты информативности и условные энтропии дают возможность сделать качественный анализ и прогноз. Произведенные расчеты по статистическим данным показали, что в регионах с преобладанием энтропии управления над энтропией производства выпуск на одного занятого существенно выше. На основании общего рассмотрения региональных энтропий представляется целесообразным рекомендовать регионам России повысить сложность отраслей связи и научно-профессиональной деятельности хотя бы до уровня сложности отрасли обрабатывающего производства.

 

242 8