Заказать работу


Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ О СОСТОЯНИИ И РАЗВИТИИ ГОРОДОВ РОССИИ

Работа №73623
Тип работыДипломные работы, ВКР
Предметматематика
Объем работы102
Год сдачи2018
Стоимость4910 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено 0
Не подходит работа?

Узнай цену на написание

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

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.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании студенческих
и аспирантских работ!


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.



1. Доклады о мировом развитии. Пер. с англ. публикации Всемирного банка:
2000 - 2017. М.: Весь мир. - Электр.рес.: офиц. саит.иВЬ:
www.worldbank.org (20.03.18).
2. База данных Программы развития ООН. - Электр. рес.: офиц. саит.иВБ:
http: //hdr.undp.org/en/data( 19.03.18).
3. Eurostat. Your key European statistics. Available at: http://ec.europa.eu/
eurostat/data/database(accessed March 30, 2018).
4. База данных Федеральной службы государственной статистики. Регионы
России. Основные социально-экономические показатели городов. Стат. сб. / Росстат. - Электр.рес.: офиц. сайт. URL:
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publication s/catalog/doc_1138631758656 (21.03.18).
5. База данных Федеральной службы государственной статистики. Показатели
муниципальных образований. - Электр. рес.: офиц. сайт. URL:
http://www.gks.ru/free_doc/new_site/bd_munst/munst.htm (21.03.18).
6. Международный Интернет-ресурс о развитии стран мира. - Электр. рес.
URL: http://www.tradingeconomics.com/(22.03.18).
7. Российский совет по международным делам. Статистика. - Электр.рес. URL:
http://russiancouncil.ru/spec/stat/index.php?active_id_10=33#top (22.03.18).
8. Геометрическое моделирование/ Н. Н. Голованов. - М.: Издательский центр
«Академия», 2011. - 272 с.
9. Горяинова Е.Р. Прикладные методы анализа статистических данных /
Е.Р. Горяинова, А.Р. Панков, Е.Н. Платонов, 2012. - 310с
10. Моделирование систем и процессов/ В. Н. Волкова, Г. В. Горелова, В. Н.
Козлов [и др.] ; под ред. В. Н. Волковой, В. Н. Коз- лова. - М. : Издательство Юрайт, 2015. - 449 с.
11. Арнольд В.И., Варченко А.Н., Гусейн-Заде С.М. Особенности
дифференцируемых отображений. Т. 1. Классификация критических точек, каустик и вол- новых фронтов. М., 1982.
117
12. Мир прогнозов. Новые модели развития городов. Точка зрения
McKinsey&Company. - Электр. рес.: сайт.URL: http://www.mirprognozov.ru/ prognosis/society/novyie-modeli-razvitiya-gorodov-tochka-zreniya-mckinsey- company/(24.03.18).
13. Звягинцева А.В. Вероятностные методы комплексной оценки природно¬
антропогенных систем / Под науч. ред. д.т.н., проф. Г.В. Аверина. - М.: Спектр, 2016. - 257 с.
14. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики.
М.: Юнити. 2001
15. Литвинчук С.Ю. Информационные технологии в экономике. Анализ и
прогнозирование временных рядов с помощью Excel: уч. пос. / С.Ю. Литвинчук; Нижегород. гос. архит.-строит. ун-т. Н.Новгород:- ННГАСУ, 2010. - 78 c.
16. Матвеев В.А. СТАТИСТИКА: Уч. пос. - Нижний Новгород: Нижегородский
госуниверситет, 2015. - 84 c.
17. Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование
реальных процессов: / С.Е. Кузнецов; Отв. ред. С.А. Айвазян. - М.: Наука, Т.54. 1990. - 295 с.
18. Лысяк А.С. Разработка и исследование теоретико-информационных методов
прогнозирования: дис. канд. техн. наук: 05.13.18 / Лысяк Александр
Сергеевич. - Новосибирск, 2015. - 144 с.
19. Звягинцева А.В. Комплексная оценка состояния и развития городов на
основе определения вероятностей характерных событий / А.В. Звягинцева, Г.В. Аверин, А.С. Хоруженко // Биосферная совместимость: человек, регион, технологии, №3(15), 2016. - С. 18 - 29.
20. Звягинцева А.В. Событийная оценка состояния городов России по
комплексу социально-экономических показателей // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Сер. Экономика. Информатика, №9(258).Вып. 42, 2017. - С. 122 - 132.
21. Федеральный закон "О стратегическом планировании в Российской
Федерации" от 28.06.2014 N 172-ФЗ. - Электр. рес.: офиц. сайт.иРЕ:
http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164841/ (29.03.18).
22. Методические рекомендации по согласованной подготовке и реализации
документов планирования развития муниципальных образований / Л.Ю. Падилья Сароса, Л.В. Перцов, В.Ю. Прокофьев, Э.К. Трутнев, К.В. Холопик, С.А. Крымов. - М.: Институт экономики города, 2010. - 112 с.
23. Методические рекомендации к разработке показателей прогнозов
социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. -М.: Мин-во экономразвития РФ, 2009. - 188 с. - Электр.рес. URL: https://refdb.ru/look/2451543-pall.html(29.03.18).
24. Правила разработки, корректировки, осуществления мониторинга и
контроля реализации прогноза социально-экономического развития Российской Фе-дерациина среднесрочный период. Утв. постановлением Правительством РФ от 14.11.2015 №1234 - Электр.рес.
URL: http: //docs.cntd.ru/document/420315902. (08.04.2018)
25. Методические рекомендации по разработке и корректи-ровкестра-тегии со¬
циально-экономического разви-тиясубъек-та Российс-кой Федера-ции и плана мероприятий по ее реализации.Утв. Приказом Минэкономразвития России от 23.03.2017 N 132. - Электр.рес.
URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_214725/(09.04.2018)
26. Методические рекомендации по разработке, корректировке, мониторингу
среднесрочного прогноза социально-экономического развития Российской Федерации.Утв. приказом Минэкономразвития России от 30.06.2016 N 423 - Электр.рес.
URL:https://minek.rk.gov.ru/file/F ile/minek/2017/strategy/prikaz%20423.pdf(09. 04.2018)
27. Стратегия социально-экономического развития Центрального Федерального
округа на период до 2020 года от 06.09.2011 № 1540-р - Электр.рес. URL: http: //gasu. gov.ru/stratdocuments(09.04.2018)
119
28. Стратегия социально-экономического развития Белгородской области на
период до 2025 года от 25.04.2016 № 122-пп- Электр.рес. URL:
http: //gasu. gov.ru/stratdocuments( 10.04.2018)
29. Моделирование и управление процессами регионального развития / Под ред.
Васильевой С.Н. - М.: Физматлит, 2001. - 432 с.
30. Цыгичко В. Основы прогнозирования систем. - М.: Финансы и статистика,
1986.
31. Введение в математическое моделирование. Уч. пос. - М.: Логос, 2015. -
440 c.
32. Математико-статистические методы обработки информации с применением
программы SPSS. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2010. - 96 с.
33. AUTOBOX. Available at: http://autobox.com/cms/(accessed April 19, 2018)
34. DecisionPro 4.0. Available at: http://www.decisionpro.biz(accessed April 19, 2018)
35. EViews 4.1. Available at: http://softrare.ru/windows/eviews(accessed April 19,
2018)
36. Forecast Pro XE. Available at: http://www.forecastpro.com/products (accessed
April 19, 2018)
37. GAUSS Mathematical & Statistical System. Available at:
https://www.aptech.com/gauss-mathematical-and-statistical-system-2/(accessed April 19, 2018)
38. Logility Voyager Solutions v6.5. Available at: https://www.logility.com(accessed
April 19, 2018)
39. MINITAB Statistical Software. Available at: http://www.minitab.com/en-
us/products/(accessed April 19, 2018)
40. NCSS. Available at: https://www.ncss.com(accessed April 19, 2018)
41. OpenForecast. Available at: https://openforecast.soft112.com(accessed April 20,
2018)
42. PEERForecaster. Available at: http://peerforecaster.com(accessed April 20, 2018)
43. PEER Planner. Available at: http://peer-planner.software.informer.com(accessed
April 20, 2018)
44. PSI Planner for Windows. Available at: http://psi-planner-for-
windows.software.informer.com(accessed April 20, 2018)
45. SmartForecast. Available at: https://smartcorp.com/smartforecasts/(accessed April 20, 2018)
46. STATISTICA. Available at:
http://statsoft.ru/resources/support/download.php(accessed April 20, 2018)
47. Свод правил. Градостроительство. Планировка и застройка городских и
сельских поселений. Утв. Приказом Минрегиона РФ от 28.12.2010 N 820 - Электр.рес. URL: http://base.garant.ru/6180772/. (30.04.2018)
48. Боровиков В.П. Популярное введение в современный анализ данных в
системе STATISTICA М.: Горячая линия-Телеком, 2013. - 288 с.
49. Компаниец В.С. Социально-экономическое состояние «типичных»
муниципальных образований. Методика комплексной оценки / В.С. Компаниец, М.А. Боровская А.Ю. Казанская. - Saarbrucken, Germany: LAPLambertAcademicPublishing, 2011. - 280 с.
50. Звягинцева А.В. Методика событийной оценки и результаты ранжирования
регионов и городов по комплексу показателей // Системный анализ и информационные технологии в науках о природе и обществе, № 1(10)-2(11), 2016. - С. 157 - 186.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.

Пожалуйста, укажите откуда вы узнали о сайте!


Подобные работы


© 2008-2021 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.