23 Июн

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РФ.




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:

В настоящее время национальная безопасность является одним из самых приоритетных направлений. Основным документом, определяющим национальные приоритеты и стратегические национальные приоритеты, а также цели, задачи и меры в области внутренней и внешней политики, направленные на укрепление национальной безопасности на долгосрочную перспективу,  является Указ Президента РФ от 31 декабря 2015 г. № 683 «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации». Основными национальными интересами являются: оборона страны, государственная безопасность, уровень жизни граждан, экономический рост, наука и образование, здравоохранение, культура, экология. Основными показателями, используемыми для оценки состояния национальной безопасности, являются: удовлетворенность граждан степенью защищенности своих конституционных прав и свобод, доля современных образцов вооружения, военной и специальной техники в ВС РФ, ожидаемая продолжительность жизни, ВВП на душу населения, децильный[1] коэффициент, уровень инфляции, уровень безработицы, доля расходов в ВВП на развитие науки, технологий и образования, доля расходов в ВВП на культуру, доля территория РФ, не соответствующая экологическим нормативам [1].

Основной задачей данной работы является построение математической модели для возможности дальнейшего прогнозирования основных показателей национальной безопасности РФ, на примере уровня безработицы. Для этого выделим некоторые показатели национальной безопасности: Х1 – уровень безработицы (доля от экономически активного населения); Х2 – децильный коэффициент; Х3 уровень роста потребительских цен; Х4 – уровень государственного внешнего долга, % от ВВП; Х5 – уровень государственного внутреннего долга, % от ВВП; X6 – уровень преступности; Х7 – уровень продовольственной безопасности; Х8 – уровень доступности здравоохранения; Х9 – уровень обеспеченности ресурсами и кадрами истории и культуры; Х10 – уровень обеспеченности ресурсами образования и науки; Х11 – уровень экологической безопасности; X12 – уровень обеспеченности военными кадрами и техникой.

На рисунке 1 представлена связь между уровнями, а также некоторые факторы, влияющие на уровень.

Рис. 1. Связи между уровнями национальной безопасности.

Рассмотрим уровень безработицы:

где Х1(t) – текущее значение уровня безработицы;

И – уровень инфляции, %;

Д – демографические факторы, чел.;

МЗП – минимальный уровень заработной платы, руб.;

ПТ – предложение трудовых ресурсов, чел.;

ВВП – Внутренний валовой продукт, млн руб.;

Н – налоги, млн руб.

В уравнении используются также функциональные зависимости:

 f1(X3) – функциональная зависимость уровня безработицы от уровня роста цен;

f2(X4) – функциональная зависимость уровня безработицы от уровня внешнего долга страны;

f3(X2) – функциональная зависимость уровня безработицы от децильного коэффициента;

f4(X5) – функциональная зависимость уровня безработицы от уровня внутреннего долга.

Сначала построим зависимости уровня безработицы от различных факторов. Статистические данные для построения регрессионной модели уровня безработицы приведены в таблице 1 [4].

Таблица 1.

Уровень безработицы (по методологии МОТ), %

Год 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Значение 10,6 9,0 7,9 8,2 7,8 7,1 7,1 6,0 6,2 8,3 7,3 6,5 5,5 5,5 5,2

Для построения регрессионной модели уровня безработицы X1 была выбрана экспоненциальная зависимость. Более распространенная при построении подобных зависимостей полиномиальная функция (третьей и более высокой степени) описывает модель довольно точно только в заданном интервале. Однако, для построения прогнозов она абсолютно не пригодна, так как вне границ интервала происходит резкий нереалистичный скачок.

Проиллюстрируем построение полиномиальной функции на рисунке 2. Из графика становится очевидным, что на интервале с 2000 по 2014 год функция очень точно описывает изменения. Об этом говорит высокий коэффициент детерминации. Однако, при построении прогноза до 2017 года, уровень безработицы становится близок к нулю, что неправдоподобно. А если продлить прогноз на 2019 год, то уровень безработицы становится и вовсе отрицательным. Таким образом, можно однозначно утверждать, что подобные модели не пригодны при построении прогнозов.

Рис. 2. Уровень безработицы (полиномиальный тренд).

В связи с вышеизложенным, для построения функциональных зависимостей будем применять экспоненциальные модели.  Таким образом, получаем зависимость следующего вида:

                                                     (1)

Коэффициент детерминации R2=0,7243, что говорит о хорошем качестве построенной модели. На рисунке 3 приведено корреляционное поле, экспоненциальная линия тренда, а также построен прогноз на 3 периода, т.е. до 2017 года.

Рис. 3. Уровень безработицы (экспоненциальный тренд).

Аналогично построим остальные зависимости. Функциональная зависимость уровня безработицы от уровня роста цен f1(X3) по данным таблицы 2 [4]  представлена на рисунке 4.

Таблица 2.

Уровень роста цен (%)

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
1,20 1,19 1,15 1,12 1,12 1,11 1,09 1,12 1,13 1,09 1,09 1,06 1,07 1,06 1,11

                      

Рис. 4-5. Зависимость уровня безработицы от уровня роста цен (f1) и от уровня внешнего долга (f2).

Функциональная зависимость уровня безработицы от уровня внешнего долга страны f2(X4) по данным таблицы 3 [4] построена на рисунке 5.

Таблица 3.

Зависимость уровня безработицы от уровня внешнего долга (млрд. $).

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
158,7 143,7 133,5 125,7 121,7 114,1 76,5 52 44,9 40,6 37,6 36 34,7 54,4 61,7

Функциональная зависимость уровня безработицы от децильного коэффициента f3(X2) представлена на рисунке 6. Следует отметить, что децильный коэффициент представляет особый интерес, поскольку составляет более 15% последние несколько лет. Это говорит о сильной дифференциации населения. Данная проблема особо выделялась в Указе Президента.

            

Рис.6-7. Зависимость уровня безработицы от децильного коэффициента (f3) и от внутреннего долга(f4).

Аналогично построим f4(X5) – функциональную зависимость уровня безработицы от уровня внутреннего долга (трл. руб.). Следует отметить, что за последние 10 лет внутренний долг РФ вырос в 10 раз. На графике это особо заметно частым расположением точек в интервале от 0 до 2 (трл. руб), и заметным растяжением до 6 за последние 6 лет.

Следовательно, можно записать получившуюся модель уровня безработицы.

 (2)

Таким образом, разработана математическая модель уровня безработицы, позволяющая строить прогнозы показателя национальной безопасности РФ. Однако, стоит особо учесть, что все построенные модели являются функциональными, поэтому подвержены влиянию случайных факторов. Все построенные модели проиллюстированы графиками. В дальнейшем будут построены математические модели и для других уровней безопасности.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Стратегия национальной безопасности РФ до 2020 г. (утв. Указом Президента РФ от 31 декабря 2015 г. № 683) // URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/ 0001201512310038 (дата обращения:11.2013).
  2. Развитие инновационных бизнес-процессов с применением аутсорсинга Мандрик Н.В. Транспортное дело России. 2011. №10, С. 150-151
  3. Сущность инноваций и инновационных технологий Старостина Н., Мандрик Н. Финансовая жизнь. 2014 № 1,
  4. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: http://www.gks.ru, свободный. (Дата обращения – 15.03.2016).
  5. Официальный сайт Министерства финансов. Режим доступа: http://minfin.ru, свободный. (Дата обращения — 15.03.2016).

[1] Коэффициент соотношения 10 % самых богатых к 10 % самым бедным.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РФ.
В настоящее время огромные усилия прикладываются к обеспечению национальной безопасности, одним из показателей которой является экономическая безопасность. Для успешного функционирования экономики немаловажным аспектом является построения прогнозов для индикаторов экономической безопасности.
Written by: Юркова Елена Андреевна
Published by: Басаранович Екатерина
Date Published: 12/16/2016
Edition: euroasia-science_6(27)_23.06.2016
Available in: Ebook