ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ РЕГИОН. 2019; 3: 12-20
http://dx.doi.org/10.17213/0321-2653-2019-3-12-20
АДАПТИВНЫЕ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ
Лобова Татьяна Владимировна – ст. преподаватель, кафедра «Прикладная математика», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, Новочеркасск, Россия. E-mail: npi_pm@mail.ru
Ткачев Александр Николаевич – д-р техн. наук, профессор, кафедра «Прикладная математика», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, Новочеркасск, Россия. E-mail: npi_pm@mail.ru
Щухомет Марина Юрьевна – магистр, кафедра «Прикладная математика», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, Новочеркасск, Россия. E-mail: molko.way@mail.ru
Аннотация
Рассматривается задача оценки рейтинга регионов России по уровню жизни населения и социально-экономического развития с использованием данных статистической отчетности и интегральных индексов. Предложено на каждом уровне нахождения интегральных критериев учитывать ранги, используемые для свертки показателей, которые отражают их значимость. Для оценки рангов используется матрица парных сравнений, полученная в результате экспертных опросов. Ранги определяются как компоненты нормированного собственного вектора матрицы парных сравнений, а также с использованием разработанной процедуры, позволяющей учесть надежность экспертных оценок. Для нахождения интегральных рейтингов регионов используется нейронная сеть, обучение которой выполняется на усеченной выборке показателей при ограниченном наборе исходных данных. Обоснована процедура отбора наименьшего числа входных показателей, обеспечивающих без потери точности нахождения с учетом приоритетов рейтингов регионов. Приводятся примеры выполненных расчетов рейтингов. Показано, что учет приоритетов показателей влияет на значения интегральных рейтингов некоторых регионов.
Ключевые слова: уровень социально-экономического развития; данные статистической отчетности; интегральные показатели; рейтинги регионов; экспертные оценки; матрица парных сравнений; оценка приоритетов показателей; методика расчета рейтинга.
Полный текст: [in elibrary.ru]
Ссылки на литературу
- Гаврилова Т.В. Принципы и методы исследования качества жизни населения // Технология качества жизни. 2004. Т. 4. № 2. С. 1 – 11.
- Айвазян С.А. Интегральные индикаторы качества жизни населения: их построение и использование в социально-экономическом управлении и межрегиональных сопоставлениях / Рос. акад. наук, Центр. экон.-мат. ин-т. М.: ЦЭМИ РАН, 2000. 117 с.
- Дробышева В.В. Интегральная оценка качества жизни населения региона: монография. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. 108с.
- Спиридонов С.П. Индикаторы качества жизни и методологии их формирования // Вопросы современной науки и практики. 2010. № 10-12 (31). С. 208 – 222.
- Индикаторы конкурентоспособности и качества жизни: инструмент оценки и результативности госполитики / Ин-т комплекс. стратег. исслед. М.: ТЕИС, 2004. 37 с.
- Хубаев Г.Н. Регрессионные модели для прогнозирования продолжительности жизни населения административно-территориальных образований: построение и оценка качества // Бюллетень науки и практики. 2018. Т. 4. № 9. С. 206 – 217.
- Рейтинг социально-экономического положения субъектов РФ. URL: http://www.riarating.ru
- Ткачев А.Н., Хубаев Г.Н., Лобова Т.В. Экспертно-регрессионные методы оценки и моделирования уровня жизни населения регионов: монография / Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова. Новочеркасск: ЮРГПУ(НПИ), 2018. 124 с.
- Регионы России. Социально-экономические показатели. 2017: Р 32 стат. сб./ Росстат. М., 2017. 1402 с.
- Ruzevicius J. Quality of Life and its Components Measurement // Engineering economics. Vol. 2. 2007. P. 43 – 48.
- Schalock R.L. The Concept of Quality of Life: What We Know and Do Not Know // Journal of Intellectual Disability Research. Vol. 48. № 3. 2004. 203 – 216.
- Fernandez R.M., Kulik J.C. A Multilevel Model of Life Satisfaction: Effects of Individual Characteristics and Neighborhood Composition // American Sociological Review. Vol. 46. 1981. P. 840 – 850.
- Саати Т. Принятие решений. Методы анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 278 с.
- Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MathLab. М.: Диалог-МИФИ, 2002. 496 с.