Neuromathematics as an effective tool for forecasting social development of Russian regions

В условиях турбулентности национальной экономики актуализировался вопрос прогнозирования социального развития субъектов Российской Федерации (РФ). С целью обеспечения высокой точности такого прогнозирования в рамках исследования используются нейросетевые технологии (формируется байесовский ансамбль динамических нейросетей различной конфигурации). В результате прогнозирования установлено, что у регионов-лидеров РФ в 2016–2017 гг. должно ожидаться снижение индекса социального развития по сравнению с 2014–2015 гг. Для регионов-лидеров Приволжского федерального округа (ПФО) мы также прогнозируем замедление социального развития в 2016–2017 гг., но только по сравнению с 2015 г. Полученные результаты показывают, что в Республике Башкортостан индекс социального развития в среднесрочной перспективе практически не изменится. Несмотря на это, прогнозируется сохранение существенного отставания республики в социальной сфере от регионов-лидеров РФ и ПФО. Это объясняется тем, что если по уровню жизни населения РБ является конкурентоспособным регионом страны, то в сфере научных исследований и инноваций наблюдается «разрыв» между республикой и регионами-лидерами РФ и ПФО. Поэтому в рамках статьи также представлен комплекс мер, способствующих инновационному развитию российских регионов на примере РБ.