Автореферат (1138014), страница 5
Текст из файла (страница 5)
На основеэтой формулы были выведены предсказания для модели с индивидуальнымиэффектами (Taub, 1979; Wansbeek, Kapteyn, 1978). Позже Baltagi, Li (2004)адаптировали эту формулу для модели с пространственной корреляцией вошибках. В настоящей статье используется следующая формула для модели сослучайными эффектами и пространственным авторегрессионным лагом:yˆ i ,T + s = ( I − ρˆW ) X 'i ,T + s βˆ + ( I − ρˆW ) φˆT + s + ( I − ρˆW )−1−1−1Tσ µ2σ 12ε i ,OMHK , (18)Tгде σˆ 12 = Tσˆ µ2 + σˆ ε2 , ε i ,OMHK = ∑ εˆit ,OMHK / T .t =1Качество прогнозов, полученных с помощью различных моделей,проверялось для двух случаев.
В первом случае в качестве значенийрегрессоров для прогнозов используются их известные значения, а во втором —их динамические лаги (в связи с отсутствием таких значений). Результатыоценки качества прогнозов показали, что включение пространственныхэффектов в модель региональной безработицы значительно улучшает прогнозпо сравнению с классическими моделями панельных данных. Кроме того, приизвестных значениях объясняющих переменных прогнозы, полученные спомощью пространственных моделей, дают лучшее качество предсказания, втом числе и по сравнению с наивными прогнозами, часто используемыми в27!!практике. В случае отсутствия прогнозных будущих значений регрессоров ииспользованием их динамических лагов, пространственные модели лишьнезначительно уступают наивным предсказаниям, а для некоторых отдельныхрегионов позволяют получить лучшее качество прогноза.3. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫ1.Найден способ отражения взаимного влияния регионов друг на друга спомощью выбора подходящей взвешивающей матрицы.
Было установлено, чтопри анализе региональной безработицы в России между граничной матрицей иматрицейобратныхрасстоянийследуетвыбиратьматрицуобратныхрасстояний, позволяющую учитывать влияние всех регионов друг на друга (ане только граничных). Было показано, что при анализе региональнойбезработицы с помощью пространственных эконометрических моделей, выборвернойспецификацииважендляполучениянесмещенныхоценок,вособенности при использовании более детального регионального деления. Приэтом возможное смещение в оценках, связанное с выбором невернойвзвешивающей матрицы или неучетом пространственной структуры данных,увеличивается по мере увеличения силы взаимодействия между регионами.2.Разработана пространственная эконометрическая модель региональнойбезработицы для регионов России с нелинейной зависимостью от некоторыхрегиональных факторов. Вычислены прямые, косвенные и общие эффекты длявсех факторов.
Модель, учитывающая пространственную структуру данных, вотличие от классической регрессионной модели позволила выявить влияниеуровня образования занятых на уровень безработицы: более высокая долязанятых с высшим образованием соответствует более низкому уровнюбезработицы.3.Разработана эконометрическая модель региональной безработицы дляГерманииснелинейнойзависимостьюотпространственноголага,отражающего влияние уровня безработицы в других регионах.
Выявлено, что28!!при низких уровнях безработицы сила взаимного влияния региональныхрынков труда увеличивается, а при высоких — уменьшается.4.Оценена модифицированная пространственная авторегрессионная модельдля двух групп взаимосвязанных регионов, в результате чего выявленаасимметричность пространственных эффектов: изменение уровня безработицыв восточных регионах Германии влечет за собой изменение уровнябезработицы как в восточных, так и в западных регионах Германии, в то времякак безработица в западной части страны оказывает влияние на безработицутолько в западных регионах.5.Построен прогноз уровня безработицы с помощью пространственныхэконометрических моделей для регионов России и Германии.
Результатыоценки качества прогнозов показали, что включение пространственныхэффектов в модель региональной безработицы значительно улучшает качествопредсказания по сравнению с классическими моделями панельных данных длявсех исследуемых регионов.Список публикаций по теме диссертацииРаботы,опубликованныеавторомвведущихрецензируемыхнаучных журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования инауки РФ:1.Семерикова Е. В. Безработица в Западной и Восточной Германии:пространственный анализ панельных данных // Прикладная Эконометрика.
‒2014. ‒ T. 35, № 3. ‒ C. 107–132.2.Семерикова Е., Демидова О. Анализ региональной безработицы в Россиии Германии: пространственно-эконометрический подход // Пространственнаяэкономика. ‒ 2015. ‒ T. 42, № 2. ‒ C. 64–85.3.Семерикова Е. В., Демидова О.
А. Использование пространственныхэконометрических моделей при прогнозе регионального уровня безработицы //Прикладная Эконометрика. ‒ 2016. ‒ № 3. ‒ C. 29–51.29!!4.Семерикова Е. В., Демидова О. А. Взаимодействие региональных рынковтруда в России: анализ с помощью пространственных эконометрическихмоделей // Пространственная экономика. ‒ 2016. ‒ № 3. ‒ C. 57–80.5.Семерикова Е. В. Учет пространственной зависимости в региональныхисследованиях. // Горизонты экономики. ‒ 2016.
‒ №6 (32). ‒ С. 63–67.Другие работы, опубликованные автором по теме диссертации:6.Semerikova E. V. Differences in Spatial Effects Between West and East: TheCase of Regional Unemployment in Germany, in: XV Апрельская международнаянаучная конференция по проблемам развития экономики и общества: в 4-хкнигах / Отв.
ред.: Е. Г. Ясин. Кн. 2. М. : Издательский дом НИУ ВШЭ. ‒ 2015.‒ С. ‒ 159‒170.7.Semerikova E. V. Spatial Patterns of German Labor Market: Panel DataAnalysis of Regional Unemployment, in: Geographical Labor Market Imbalances.Springer Berlin Heidelberg. ‒ 2015. ‒ С. 37‒64.Лицензия ЛР № 020832 от «15» октября 1993 г.Подписано в печать «__» __________ _____ г. Формат 60х84/16Бумага офсетная.
Печать офсетная.Усл. печ. л. 1.Тираж 100 экз. Заказ №___ Типография НИУ ВШЭ,125319, г. Москва, Кочновский пр-д., д. 3.30!!.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
