Введение 3
Глава I Экономика России 5
1.1 Региональное неравенство округов РФ 5
1.2 Причины и возможные последствия регионального неравенства 10
Выводы по главе 1 12
Глава II Регрессионный и панельный анализ 13
2.1 Системы одновременных уравнений 13
2.1.1 Методы оценивания 16
2.1.2 Инструментальные переменные. Тест Хаусмана 22
2.2 Построение и оценивание СОУ 24
2.3 Модели панельных данных 29
2.3.1 Базовая модель панельных данных 29
2.3.2 Модели с фиксированными и случайными эффектами 31
2.3.3 Выбор наилучшей модели 36
2.4 Построение и анализ моделей панельных данных 38
2.5 Выбор наиболее предпочтительного округа 41
Выводы по главе II 49
Заключение 50
Список использованной литературы 52
Приложение
Российская Федерация является крупнейшим по площади мировым государством, соответственно, не может не быть различий в уровне развития отдельных регионов. Данная особенность присуща большинству стран, имеющих крупные географические территории. По данным исследователей из Кембриджа , В 2013 году Россия занимала третье место в мировом рейтинге по неравенству регионов.
Целью выпускной работы является попытка выявления возможного влияния географического положения на развитие регионов Российской Федерации, выявление факторов, влияющих на неоднородное развитие округов РФ с помощью эконометрических инструментов.
В соответствии с поставленной целью требуется выполнить ряд задач:
1. Изучить вопрос неравномерности развития регионов РФ;
2. Анализировать литературу в области систем одновременных уравнений и панельных данных;
3. Собрать и систематизировать статистические данные;
4. Построить модели и провести анализ.
Объектом исследования являются федеральные округа Российской Федерации, а предметом - социально-экономическое неравенство федеральных округов РФ.
Вначале будут рассмотрены экономические аспекты выбранной темы: экономика России в 2000-2014 годах, анализ регионов, причины и возможные последствия неравенства регионов. Затем будут рассмотрены способы и методы возможного выявления закономерностей.
Описание сложных экономических явлений и процессов невозможно выполнить с помощью только одного эконометрического уравнения, зачастую бывает не достаточно построить даже множественную модель регрессии, ввиду того, что она не даёт значимых результатов, или же эти результаты абсурдны. К примеру, такие модели, как макроэкономическая модель Кейнса, Вальраса, Леонтьева описываются с помощью нескольких уравнений, т.е. систем. Следовательно, чтобы изучать и оценивать такие сложные модели, требуется владеть эконометрическим анализом систем одновременных уравнений. Таким образом, в работе будут рассмотрены такие инструменты анализа экономической ситуации в России, как основы регрессионного анализа, в частности,
систем одновременных уравнений и основы панельных данных, т.к. зачастую, для более полного анализа необходимо оценивать данные по множеству объектов за некоторый период времени. В качестве практической реализации, будет построена и проанализирована система одновременных уравнений, а также будут изучены модели анализа панельных данных для Федеральных округов России. На основе построенных моделей будут сформулированы основные выводы и заключения.
Данные по федеральным округам, которые использовались для анализа, были получены с помощью Федеральной службы государственной статистики. В работе были использованы средства Excel, а также прикладной программный пакет Gretl, в котором производились основные расчёты и построение моделей.
В работе было проанализировано социально-экономическое положение федеральных округов России, рассмотрены основные показатели, характеризующие экономическое развитие отдельных регионов. Анализируя ряд показателей, с одной стороны, можно выделить общие тенденции развития, но с другой стороны - существуют весомые различия в абсолютных значениях показателей для различных регионов.
Анализ экономических показателей федеральных округов был проведён с помощью эконометрического инструментария, а именно, систем одновременных уравнений и моделей, основанных на панельных данных, и математических методов анализа и синтеза показателей при информационном дефиците. Используемые методы позволяют оценивать достаточно сложные экономические модели, направлены на выявление взаимосвязей между отдельным явлениям и способны помочь в формировании выводов по таким экономическим процессам.
Анализ систем одновременных уравнений позволил сформулировать следующий вывод. Построенные уравнения свидетельствуют о том, что развиваются федеральные округа по-разному, несмотря на то, что все регионы однородны. Можно заметить, что Центральный федеральный округ и Северо-Западный не представляется возможным сопоставлять и сравнивать с такими округами как Южный и Уральский, т.к. разница в коэффициентах при переменных, а также константы различаются в десятки раз.
При анализе панельных данных было построено уравнение зависимости уровня валового регионального продукта от инвестиций, среднего уровня занятости и среднедушевых денежных доходов населения. Рассматривались три модели - обычная регрессия, модель с фиксированными эффектами и модель со случайными эффектами. Проведя сравнение полученных моделей, был сформулирован вывод о том, что модель с фиксированными эффектами является наиболее точной и отражает индивидуальные эффекты, которые присущи округам. Анализируя статистические данные, результаты свидетельствуют о том, что наша страна действительно имеет существенное различие по регионам в уровнях инвестирования, среднем уровне заработной платы и уровне занятости. Анализируя данную модель, была выявлена зависимость между логарифмом ВРП и логарифмом прямых инвестиций (при увеличении прямых инвестиций на один процент, уровень валового регионального продукта увеличивается на 0,65%).
На основе данных по Федеральным округам за 2014 год, полученных с помощью сайта Государственной Статистики, был построен агрегированный показатель предпочтительности округа по отдельным характеристикам, таким образом, был проведён анализ регионов с точки зрения их привлекательности. В результате используемых предположений и проведенного анализа можно сформировать рейтинг привлекательности округов. Лидером данного рейтинга является Центральный ФО, который выступает в роли наиболее привлекательного, за ним следуют Уральский, Приволжский, Дальневосточный, Южный, Северо-Западный и Северо-Кавказский округа, и замыкает рейтинг - Сибирский ФО. Таблица корреляции сводных показателей предпочтительности, построенная в процессе анализа, отражает зависимости данного показателя между округами. К примеру, корреляция сводного показателя предпочтительности между Центральным и Северо-Кавказским Ф.О. примерно равна единице, соответственно, при увеличении привлекательности Северо-Кавказского округа, снижается привлекательность Центрального, и наоборот.
Таким образом, на основе рассмотренных данных можно сделать выводы, что регионы России имеют индивидуальные особенности, развиваются неравномерно, отмечаются существенные различия между округами, ввиду большой территории страны и различных условий для проживания и развития бизнеса. Отмечаются как экономические различия - в уровне ВРП и инвестирования, так и социальные различия - дифференциация в уровне оплаты труда, численности занятых и уровне безработицы.
1. Анатольев С. Эконометрика для подготовленных: Курс лекций - Москва, РЭШ - 65 с.
2. Белько И. В. Эконометрика. Практикум: Учебное пособие / И. В. Белько,
Е. А. Криштапович. - Минск: Изд-во Гревцова, 2011. - 224 с., ил.
3. Вербик Марно. Путеводитель по современной эконометрике. Пер. с англ. В.А.Банникова. - М: «Библиотека Солев». Научная книга, 2008. - 616с.
4. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 1999. - XIV, 402 с.
5. Коломак Е.А. Эконометрический анализ панельных данных. — Новосибирск: НГУ, 2007
6. Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н. Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311 с.
7. Лапо В.Ф. Экономика России в многополярном мире // Прикладная эконометрика. - 2013. - №30(2) - С. 26-48.
8. Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник - 6-е изд., перераб. и доп. - М.:Дело, 2004. - 576 с.
9. Носко В. П. Эконометрика. Кн. 1. Ч. 1, 2: учебник / В. П. Носко. — М.: Дело РАНХиГС, 2011. — 672 с.
10. Ратникова Т.А. Введение в анализ панельных данных, ГУ- ВШЭ, 2004
11. Ратникова Т.А. Анализ панельных данных в пакете «STATA». Государственный университет Высшая школа экономики. М. 2004 - 40 с.
12. Суслов В.И., Лапо В.Ф., Талышева Л.П., Ибрагимов Н.М. Эконометрия-3: Курс лекций - Красноярск: СФУ. - 194 с
13. Хованов Н.В, Анализ и синтез показателей при информационном дефиците/ Н.В. Хованов, СПБГУ, 1996г - 196 с.
14. Виртуальная Россия: http://virru.ru/federalnye-okruga-rossii
15. «Группа восьми» в цифрах: Статистический сборник. (2009). M.: Росстат.
16. Регионы России. (2000-2014). Статистический сборник. М.: Росстат.
17. Российский статистический ежегодник. (2000-2014). Статистический сборник. М.: Росстат.
18. Россия и страны мира. (2014). Статистический сборник. М.: Росстат.
19. Россия и страны — члены Европейского союза. (2009). Статистический сборник. М.: Росстат.
20. The World Bank: World Development Indicators. (2015). http://data.worldbank.org/data- catalog/worlddevelopment
21. Wooldridge J. M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press, 2002.
22. http://www.finmarket.ru/main/article/3303366. 12.04.2013
23. http://www.iep.ru/files/persona/nosko/Book.pdf
24. Fujita M., Krugman P. The New Economic Geography: Past, Present and the Future // Papers in Regional Science. — Wiley-Blackwell, 2004.