📄Работа №73623
Тема: МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ О СОСТОЯНИИ И РАЗВИТИИ ГОРОДОВ РОССИИ
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
математика
Объем:
102 листов
Год:
2018
Просмотров:
364
4910
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 4
1 МЕТОД МНОГОМЕРНОГО ОПИСАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ
ДАННЫХ О СОСТОЯНИИ И РАЗВИТИИ СОЦИАЛЬНО-
ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ 8
1.1 Статистические данные и их структура 8
1.2 Разработка системы геометрического моделирования состояний и
процессов развития схожих объектов 26
1.3 Установление феноменологических особенностей и закономерностей
состояния и развития схожих объектов 39
1.4 Выводы по первому разделу 42
2 РАЗРАБОТКА МЕТОДА ЭКСТРАПОЛЯЦИОННОГО
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ И РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ 44
2.1 Принципы построения модели прогнозирования 44
2.2 Математические зависимости для прогноза показателей 49
2.3 Оценка точности и достоверности разработанной модели 56
2.4 Выводы по второму разделу 66
3 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ И
РАЗВИТИЯ ГОРОДОВ РОССИИ 68
3.1 Нормативная база для стратегического планирования и
прогнозирования состояния и развития регионов и городов 68
3.2 Существующие методы прогнозирования социально-экономического
положения муниципальных образований 73
3.3 Стандартные пакеты для обработки количественной информации и
специализированные программные продукты для прогнозирования состояния и развития городов 83
3.4 Выводы по третьему разделу 90
4 АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ГОРОДОВ РОССИИ
НА ПРОГНОЗНЫЙ ПЕРИОД 2020-2025 ГОДОВ 92
4.1 Составление среднесрочного прогноза по основным показателям
социально-экономического развития городов до 2020 года 92
4.2 Составление долгосрочного прогноза по основным показателям
социально-экономического развития городов до 2025 года 105
4.3 Ранжирование городов России по показателям социально -
экономического развития 109
4.4 Выводы по четвертому разделу 114
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 115
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 117
1 МЕТОД МНОГОМЕРНОГО ОПИСАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ
ДАННЫХ О СОСТОЯНИИ И РАЗВИТИИ СОЦИАЛЬНО-
ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ 8
1.1 Статистические данные и их структура 8
1.2 Разработка системы геометрического моделирования состояний и
процессов развития схожих объектов 26
1.3 Установление феноменологических особенностей и закономерностей
состояния и развития схожих объектов 39
1.4 Выводы по первому разделу 42
2 РАЗРАБОТКА МЕТОДА ЭКСТРАПОЛЯЦИОННОГО
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ И РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ 44
2.1 Принципы построения модели прогнозирования 44
2.2 Математические зависимости для прогноза показателей 49
2.3 Оценка точности и достоверности разработанной модели 56
2.4 Выводы по второму разделу 66
3 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ И
РАЗВИТИЯ ГОРОДОВ РОССИИ 68
3.1 Нормативная база для стратегического планирования и
прогнозирования состояния и развития регионов и городов 68
3.2 Существующие методы прогнозирования социально-экономического
положения муниципальных образований 73
3.3 Стандартные пакеты для обработки количественной информации и
специализированные программные продукты для прогнозирования состояния и развития городов 83
3.4 Выводы по третьему разделу 90
4 АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ГОРОДОВ РОССИИ
НА ПРОГНОЗНЫЙ ПЕРИОД 2020-2025 ГОДОВ 92
4.1 Составление среднесрочного прогноза по основным показателям
социально-экономического развития городов до 2020 года 92
4.2 Составление долгосрочного прогноза по основным показателям
социально-экономического развития городов до 2025 года 105
4.3 Ранжирование городов России по показателям социально -
экономического развития 109
4.4 Выводы по четвертому разделу 114
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 115
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 117
📖 Введение
Результаты данной работы связаны с актуальным научным направлением моделирования и прогнозирования состояния и развития городов России.
Совершенствование методов прогнозной аналитики является актуальной задачей при изучении развития территориальных образований - регионов, городов, населенных пунктов и т.д. Одной из основных задач Федерального Закона «О стратегическом планировании в Российской Федерации», является повышение качества прогнозов и комплексных оценок при планировании развития страны. Это осуществляется как на разных уровнях управления государством (национальном, региональном, муниципальном, отраслевом), так и в различных аспектах развития страны - социально-экономическом, промышленном, ресурсном, экологическом и т.д. Прогнозирование и комплексная оценка состояния и развития территориальных образований являются крайне важными составляющими принятой в Российской Федерации системы стратегического планирования. Сегодня это направление исследований в своей базовой методологии опирается во многом на экспертные и экономико - математические методы.
Социально-экономические прогнозы определяют количественные показатели и качественные характеристики объектов прогнозирования, которые в большинстве случаев окончательно оцениваются на этапе принятия решений экспертным путем. В практике прогнозирования применяются «Методические рекомендации по составлению прогнозов субъектами РФ», разработанные Минэкономразвития России и использующие более чем 600 социально¬экономических показателей. Однако, среднесрочное и долгосрочное прогнозирование при составлении программ развития осуществляет небольшая доля субъектов Федерации и муниципальных образований. Основная причина этого связана с недостаточной проработкой вопросов научного и методического обеспечения составления прогнозов на основе многомерных данных. Следует 4
отметить, что прогнозирование развития территориальных образований по множеству показателей остается пока достаточно сложной и специфической научной работой и поэтому не находит широкого практического применения. При этом именно практика показывает существенную потребность в научном, методическом и информационно-аналитическом обеспечении этого процесса, особенно на региональном и муниципальном уровнях.
Поэтому разработка с ориентацией на практическое применение новых методов и моделей прогнозирования социально-экономического развития объектов по множеству показателей будет способствовать решению проблемы составления достоверных прогнозов на среднесрочный и долгосрочный период.
Из всего вышесказанного следует, что прогнозирование состояния и развитие городов по многомерным данным является актуальной, так как это одна из основных научных проблем в области общественного развития. Она непосредственно связана с совершенствованием методов и методик составления прогнозов на среднесрочный и долгосрочный период при стратегическом планировании.
Целью работы является составление среднесрочного прогноза на 2020 год и долгосрочного прогноза на 2025 год основных социально-экономических показателей городов России на основе применения методов экстраполяции и многомерного анализа статистической информации при стратегическом планировании.
Основными задачами работы являются:
1. Анализ проблем прогнозирования состояния и развития городов России. Рассмотрение нормативной базы для стратегического планирования и прогнозирования состояния и развития городов. Выбор программного инструмента для обработки статистической информации.
2. Анализ существующих баз данных, информационных ресурсов, содержащих статистические данные о состоянии и развитии городов, регионов, стран и т.д. Поиск и обобщение феноменологических
особенностей и закономерностей о состоянии и развитии регионов и городов на основе применения созданных вычислительных средств.
3. Анализ существующих подходов, методов и средств прогнозирования социально-экономического развития территориальных образований (регионов, городов, стран и т.д.). Сбор статистических данных показателей о состоянии и развитии городов Российской Федерации.
4. Разработка гтпотез для прогнозирования социально-экономического развития городов на основе метода экстраполяции. Обоснование применения необходимых математических зависимостей. Определение оценки точности и достоверности разработанной модели.
5. Составление среднесрочного и долгосрочного прогноза социально-экономического развития городов России на основе статистических данных 2003 - 2016 годов, оценка достоверности и точности предложенных моделей по ретроспективным данным. Ранжирование городов России по показателям социально-экономического развития.
Работа направлена на составление среднесрочного и долгосрочного прогноза состояния и развития городов России. Прогнозирование таких процессов предлагается основывать на феноменологических подходах обработки, анализа и описания многомерных статистических данных, полученных при статистическом мониторинге процессов развития городов.
Объектом исследования являются массивы статистических показателей социально-экономического развития городов, а также методы и технологии стратегического прогнозирования.
Предметом исследования являются методы и модели прогнозирования состояния и развития городов по множеству социально-экономических показателей.
Магистерская диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка используемых источников.
В первом разделе изучены существующие официальные ресурсы различных организаций, деятельность которых связана со сбором, накоплением 6
и обработкой статистической информации о состоянии и развитии городов, регионов и стран по различным показателям. Для дальнейших исследований выбрана база данных Федеральной службы государственной статистики. Рассмотрены методы для обработки статистической информации. Описано понятие и особенности феноменологического подхода.
Во втором разделе рассмотрены принципы и подходы к построению систем, объектов, явлений, процессов и их моделей прогнозирования. Проанализированы математические зависимости для осуществления достоверной оценки и прогноза показателей. Рассмотрены оценки точности и достоверности для разработанных моделей.
В третьем разделе проведен анализ нормативной базы для стратегического планирования и прогнозирования состояния и развития регионов и городов. Рассмотрены существующие методы прогнозирования социально¬экономического положения муниципальных образований. Проведен обзор стандартных пакетов для обработки количественной информации и специализированных программных продуктов для прогнозирования состояния и развития городов. В качестве инструментария выбран стандартный пакет STATISTICA для построения прогноза развития городов России в качестве инструментария.
В четвертом разделе составлены среднесрочный прогноз на 2020 год и долгосрочный прогноз на 2025 год по основным показателям социально-экономического развития городов России. Проверена адекватность модели на основе ретроспективных данных. Проведено ранжирование городов по основным показателям на основе составленных прогнозов.
Методологическую основу магистерской диссертации составили учебные издания и результаты научных проектов зарубежных и отечественных авторов, источники Internet, публикации в периодической печати, нормативно -правовые документы.
Совершенствование методов прогнозной аналитики является актуальной задачей при изучении развития территориальных образований - регионов, городов, населенных пунктов и т.д. Одной из основных задач Федерального Закона «О стратегическом планировании в Российской Федерации», является повышение качества прогнозов и комплексных оценок при планировании развития страны. Это осуществляется как на разных уровнях управления государством (национальном, региональном, муниципальном, отраслевом), так и в различных аспектах развития страны - социально-экономическом, промышленном, ресурсном, экологическом и т.д. Прогнозирование и комплексная оценка состояния и развития территориальных образований являются крайне важными составляющими принятой в Российской Федерации системы стратегического планирования. Сегодня это направление исследований в своей базовой методологии опирается во многом на экспертные и экономико - математические методы.
Социально-экономические прогнозы определяют количественные показатели и качественные характеристики объектов прогнозирования, которые в большинстве случаев окончательно оцениваются на этапе принятия решений экспертным путем. В практике прогнозирования применяются «Методические рекомендации по составлению прогнозов субъектами РФ», разработанные Минэкономразвития России и использующие более чем 600 социально¬экономических показателей. Однако, среднесрочное и долгосрочное прогнозирование при составлении программ развития осуществляет небольшая доля субъектов Федерации и муниципальных образований. Основная причина этого связана с недостаточной проработкой вопросов научного и методического обеспечения составления прогнозов на основе многомерных данных. Следует 4
отметить, что прогнозирование развития территориальных образований по множеству показателей остается пока достаточно сложной и специфической научной работой и поэтому не находит широкого практического применения. При этом именно практика показывает существенную потребность в научном, методическом и информационно-аналитическом обеспечении этого процесса, особенно на региональном и муниципальном уровнях.
Поэтому разработка с ориентацией на практическое применение новых методов и моделей прогнозирования социально-экономического развития объектов по множеству показателей будет способствовать решению проблемы составления достоверных прогнозов на среднесрочный и долгосрочный период.
Из всего вышесказанного следует, что прогнозирование состояния и развитие городов по многомерным данным является актуальной, так как это одна из основных научных проблем в области общественного развития. Она непосредственно связана с совершенствованием методов и методик составления прогнозов на среднесрочный и долгосрочный период при стратегическом планировании.
Целью работы является составление среднесрочного прогноза на 2020 год и долгосрочного прогноза на 2025 год основных социально-экономических показателей городов России на основе применения методов экстраполяции и многомерного анализа статистической информации при стратегическом планировании.
Основными задачами работы являются:
1. Анализ проблем прогнозирования состояния и развития городов России. Рассмотрение нормативной базы для стратегического планирования и прогнозирования состояния и развития городов. Выбор программного инструмента для обработки статистической информации.
2. Анализ существующих баз данных, информационных ресурсов, содержащих статистические данные о состоянии и развитии городов, регионов, стран и т.д. Поиск и обобщение феноменологических
особенностей и закономерностей о состоянии и развитии регионов и городов на основе применения созданных вычислительных средств.
3. Анализ существующих подходов, методов и средств прогнозирования социально-экономического развития территориальных образований (регионов, городов, стран и т.д.). Сбор статистических данных показателей о состоянии и развитии городов Российской Федерации.
4. Разработка гтпотез для прогнозирования социально-экономического развития городов на основе метода экстраполяции. Обоснование применения необходимых математических зависимостей. Определение оценки точности и достоверности разработанной модели.
5. Составление среднесрочного и долгосрочного прогноза социально-экономического развития городов России на основе статистических данных 2003 - 2016 годов, оценка достоверности и точности предложенных моделей по ретроспективным данным. Ранжирование городов России по показателям социально-экономического развития.
Работа направлена на составление среднесрочного и долгосрочного прогноза состояния и развития городов России. Прогнозирование таких процессов предлагается основывать на феноменологических подходах обработки, анализа и описания многомерных статистических данных, полученных при статистическом мониторинге процессов развития городов.
Объектом исследования являются массивы статистических показателей социально-экономического развития городов, а также методы и технологии стратегического прогнозирования.
Предметом исследования являются методы и модели прогнозирования состояния и развития городов по множеству социально-экономических показателей.
Магистерская диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка используемых источников.
В первом разделе изучены существующие официальные ресурсы различных организаций, деятельность которых связана со сбором, накоплением 6
и обработкой статистической информации о состоянии и развитии городов, регионов и стран по различным показателям. Для дальнейших исследований выбрана база данных Федеральной службы государственной статистики. Рассмотрены методы для обработки статистической информации. Описано понятие и особенности феноменологического подхода.
Во втором разделе рассмотрены принципы и подходы к построению систем, объектов, явлений, процессов и их моделей прогнозирования. Проанализированы математические зависимости для осуществления достоверной оценки и прогноза показателей. Рассмотрены оценки точности и достоверности для разработанных моделей.
В третьем разделе проведен анализ нормативной базы для стратегического планирования и прогнозирования состояния и развития регионов и городов. Рассмотрены существующие методы прогнозирования социально¬экономического положения муниципальных образований. Проведен обзор стандартных пакетов для обработки количественной информации и специализированных программных продуктов для прогнозирования состояния и развития городов. В качестве инструментария выбран стандартный пакет STATISTICA для построения прогноза развития городов России в качестве инструментария.
В четвертом разделе составлены среднесрочный прогноз на 2020 год и долгосрочный прогноз на 2025 год по основным показателям социально-экономического развития городов России. Проверена адекватность модели на основе ретроспективных данных. Проведено ранжирование городов по основным показателям на основе составленных прогнозов.
Методологическую основу магистерской диссертации составили учебные издания и результаты научных проектов зарубежных и отечественных авторов, источники Internet, публикации в периодической печати, нормативно -правовые документы.
✅ Заключение
Изучены существующие официальные ресурсы различных организаций, деятельность которых связана со сбором, накоплением и обработкой статистической информации о состоянии и развитии городов, регионов и стран по различным показателям. Рассмотрены существующие сайты, на которых представлены данные по различным показателям разных городов, регионов и стран.
Рассмотрены базы данных, характеризующие состояние и развитие городов, регионов и стран мира в различных аспектах их деятельности. Для дальнейших исследований выбрана база данных Федеральной службы государственной статистики. Собраны статистические данные о состоянии и развитии городов России.
Проанализированы существующие меры схожести объектов, в качестве них рассмотрены кластерный анализ, Евклидово расстояние, манхэттенское расстояние, расстояние Чебышева, степенное расстояние, методы положения центра тяжести.
Например, метод кластерного анализа применяют с целью объединения показателей на группы близкие по смыслу. Евклидово расстояние и манхэттенское расстояние применяют при одинаковых свойствах (признаках) объекта, одинаково важных для классификации и в пространстве, которое совпадает с геометрическим пространством. Расстояние Чебышева применяют, когда свойства объектов различаются по какому-либо одному параметру. Степенное расстояние используют, когда объекты отличаются от необходимой размерности. Методы положения центра тяжести объекта подходят для объектов, которые находятся в пространстве.
Описано понятие и особенности феноменологического подхода. Показано, что феноменологический подход позволяет описывать процессы, объекты, явления с помощью математических опытных данных и теоретической зависимости, уравнения объектов в пространстве и их состояния.
115
Рассмотрены методы прогнозирования, такие как методы моделирования (структурное, сетевое, матричное, имитационное), методы экстраполяции (метод наименьших квадратов, метод скользящих средних, методы экспоненциального и адаптивного сглаживания) и другие.
Рассмотрены критерии и оценка точности, достоверности и качества модели.
Проанализирована нормативно-методическая база стратегического планирования и прогнозирования состояния и развития регионов и городов.
Проведен анализ продуктов и пакетов для обработки статистических данных. В качестве инструментария выбран стандартный пакет STATISTICA.
Осуществлено среднесрочное и долгосрочное прогнозирование 17 городов России по основным 7 социально-экономическим показателям. Проверена адекватность модели на основе ретроспективных данных.
На основе полученных прогнозных значений развития городов проведено ранжирования их состояния по 7 показателям.
Рассмотрены базы данных, характеризующие состояние и развитие городов, регионов и стран мира в различных аспектах их деятельности. Для дальнейших исследований выбрана база данных Федеральной службы государственной статистики. Собраны статистические данные о состоянии и развитии городов России.
Проанализированы существующие меры схожести объектов, в качестве них рассмотрены кластерный анализ, Евклидово расстояние, манхэттенское расстояние, расстояние Чебышева, степенное расстояние, методы положения центра тяжести.
Например, метод кластерного анализа применяют с целью объединения показателей на группы близкие по смыслу. Евклидово расстояние и манхэттенское расстояние применяют при одинаковых свойствах (признаках) объекта, одинаково важных для классификации и в пространстве, которое совпадает с геометрическим пространством. Расстояние Чебышева применяют, когда свойства объектов различаются по какому-либо одному параметру. Степенное расстояние используют, когда объекты отличаются от необходимой размерности. Методы положения центра тяжести объекта подходят для объектов, которые находятся в пространстве.
Описано понятие и особенности феноменологического подхода. Показано, что феноменологический подход позволяет описывать процессы, объекты, явления с помощью математических опытных данных и теоретической зависимости, уравнения объектов в пространстве и их состояния.
115
Рассмотрены методы прогнозирования, такие как методы моделирования (структурное, сетевое, матричное, имитационное), методы экстраполяции (метод наименьших квадратов, метод скользящих средних, методы экспоненциального и адаптивного сглаживания) и другие.
Рассмотрены критерии и оценка точности, достоверности и качества модели.
Проанализирована нормативно-методическая база стратегического планирования и прогнозирования состояния и развития регионов и городов.
Проведен анализ продуктов и пакетов для обработки статистических данных. В качестве инструментария выбран стандартный пакет STATISTICA.
Осуществлено среднесрочное и долгосрочное прогнозирование 17 городов России по основным 7 социально-экономическим показателям. Проверена адекватность модели на основе ретроспективных данных.
На основе полученных прогнозных значений развития городов проведено ранжирования их состояния по 7 показателям.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.