Аннотация:
Исследована зависимость вычисленной на основе производственных функций эмерджентной характеристики – отдачи от масштаба производства в регионах Российской Федерации от различных показателей, характеризующих регионы, включая макроэкономические показатели, характеристики процессов экономического воспроизводства и социально-экономических институтов, географические показатели и т.д. Вычисления произведены с использованием метода оптимальных достоверных разбиений, подразумевающего верификацию закономерностей в данных с использованием перестановочных тестов. В результате анализа статистически значимая связь с отдачей была выявлена для значительной доли показателей или их сочетаний, что указывает как на реальное существование взаимозависимости указанных показателей с отдачей, так и на достаточную точность оценок параметров модели Кобба–Дугласа по участвующим в анализе временным рядам.
Ключевые слова:
интеллектуальный анализ данных, оптимально достоверные разбиения, верификация закономерностей, перестановочные тесты, производственные функции, отдача от масштаба, региональная экономика, экономическое воспроизводство.
Реферативные базы данных:
Тип публикации:
Статья
Образец цитирования:
И. Л. Кирилюк, А. В. Кузнецова, О. В. Сенько, “Исследование взаимосвязи производственных функций и социально-экономических показателей российских регионов методом оптимальных разбиений”, ИТиВС, 2021, № 1, 20–31
\RBibitem{KirKuzSen21}
\by И.~Л.~Кирилюк, А.~В.~Кузнецова, О.~В.~Сенько
\paper Исследование взаимосвязи производственных функций и социально-экономических показателей российских регионов методом оптимальных разбиений
\jour ИТиВС
\yr 2021
\issue 1
\pages 20--31
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/itvs716}
\crossref{https://doi.org/10.14357/20718632210103}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=45604916}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/itvs716
https://www.mathnet.ru/rus/itvs/y2021/i1/p20
Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
A. V. Kuznetsova, L. R. Borisova, V. M. Khadartsev, “Application of multiparametric methods of data science for the classification of Russian subjects on the basis of subsidisation”, Upravlenie, 12:3 (2024), 58