Методы идентификации и количественной оценки взаимосвязей между региональными экономическими индикаторами

Статья опубликована в журнале: Экономический анализ: теория и практика, 2019, Т. 18, № 12, С. 2339 – 2355

Автор(ы): Граница Ю.В.

Рубрика: Математические методы и модели

Аннотация

Предмет. Анализ методик идентификации и количественной оценки взаимосвязей между экономическими индикаторами для прогнозирования финансовой нестабильности региональных структур.

Цели. Исследование экономического и статистического инструментария, адекватного для анализа взаимосвязей между региональными экономическими индикаторами.

Методология. Использованы статистический, расчетно-конструктивный и экономико-математические методы и соответствующие им приемы анализа данных.

Результаты. Оценка взаимосвязей абсолютных значений экономических индикаторов с помощью модели анализа панельных данных со случайными эффектами дала основания выделить значимые регрессоры для оценки волатильности среднедушевого дохода – валовой региональный продукт и доходы бюджета, удельный вес их прямого влияния – 52 и 16% соответственно. Обратное влияние на волатильность среднедушевого дохода оказывают инвестиции в основной капитал с удельным весом 10% и уровень безработицы с удельным весом 9%. Сопоставимые зависимости получены в линейной модели, где в качестве регрессоров определены темпы роста экономических индикаторов. Наиболее значимы в этом случае изменчивость показателей валового регионального продукта и депозитов – они объясняют соответственно 53 и 16% волатильности среднедушевого дохода. При переходе от абсолютных к стандартизированным значениям переменных в модели отмечается гораздо более равномерное распределение значимых удельных весов индикаторов, влияющих на среднедушевой доход, чем в случае моделирования с применением абсолютных значений индикаторов. Оценка взаимосвязей факторов с применением логит-модели показала, что наиболее существенным прямым влиянием на процесс наступления рецессии характеризуется среднедушевой доход, доля влияния стандартизированного значения регрессора – 46%. Также значимую обратную зависимость демонстрирует стандартизированный показатель объема депозитов с долей влияния 25%.

Выводы. Экономические показатели региональной статистики, кластеризованные по федеральным округам, должны оцениваться с применением моделей анализа панельных данных со случайными эффектами. Наиболее предпочтительным способом устранения мультиколлинеарности является метод главных компонент, который в сравнении с методом Белсли, предполагающим исключение линейно зависимых переменных, позволяет строить модели с полным набором исходных экономических детерминант. Для устранения тренда в анализируемых экономических детерминантах в целях идентификации и оценки взаимосвязей целесообразно использовать их стандартизированные значения.

Ключевые слова: финансовая нестабильность региона, волатильность, метод Белсли, ридж-регрессия, метод главных компонент