Применение методов машинного обучения для оценки социально-экономического развития регионов России

Статья опубликована в журнале: Экономический анализ: теория и практика, 2025, № 4, С. 139-157

Автор(ы): Молчанова Е.В.

Рубрика: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Аннотация

Предмет. Обоснование возможности применения методов математического и компьютерного моделирования для создания принципиально нового инструментария, позволяющего решать задачи поиска оптимальных путей демографического и социально-экономического развития регионов России с учетом их специфики.

Цели. Моделирование и прогнозирование демографического и социально-экономического развития регионов России с помощью алгоритмов машинного обучения, в том числе методов кластерного и регрессионного анализа.

Методология. Для проведения исследования была сформирована база данных социально-экономических показателей регионов Российской Федерации за 2022 г., которая включала три взаимосвязанных блока: демографические процессы, экономическое развитие, качество жизни и окружающую среду. Обработка информации была реализована с помощью высокоуровневого языка программирования Python, в том числе с применением специализированных библиотек для анализа и визуализации данных Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn.

Результаты. Разработаны новые предикативные аналитические модели на основе алгоритмов машинного обучения, позволяющие оценивать основные демографические и социально-экономические индикаторы регионов Российской Федерации.

Выводы. Взаимосвязь всех общественных процессов обусловливает необходимость поиска точки оптимального (сбалансированного) равновесия экономики, так как только в этом случае государство сможет обеспечить необходимые темпы экономического роста и достойный уровень жизни для своих граждан с соблюдением всех социальных гарантий. Разработанные алгоритмы могут быть использованы для анализа и прогнозирования различных показателей демографического и социально-экономического развития территорий, а также при разработке региональных программных и стратегических документов.

Ключевые слова: регион, социально-экономическое развитие, региональная политика, анализ данных, математическое моделирование