Автореферат (1151152), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Пункту 1.9. «Разработка и развитие математических методов и моделейанализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественнойжизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизнинаселения и др.» соответствуют пункты 1-5 научных результатов. Пункту 2.3. «Разработкасистем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур иоптимизации управления экономикой на всех уровнях» соответствует пункт 6 научныхрезультатов.Апробациярезультатовисследования.Результатыдиссертационногоисследования представлены на 7 международных научных конференциях и научныхсеминарах в г.
Санкт-Петербурге, Саранске, Сочи и Новосибирске.Публикации. По теме исследования опубликовано 9 печатных работ общимобъемом 2,52 п.л., в том числе в изданиях, рекомендуемых ВАК для публикацийрезультатов диссертационных исследований, – 4 работы объемом 1,69 п.л.7Структура и объем работы.Диссертация состоит из введения, трех глав,заключения, списка использованной литературы (110 наименований), 8 приложений, 2таблиц и 26 рисунков. Общий объем работы составляет 150 страниц.Диссертационнаяработаимеетследующуюструктуру,обусловленнуюпоставленными задачами исследования.Введение.Глава 1. Принятие социально-экономических решений региона РФ.
Теоретическиеи нормативные основы.1.1.Нормативно-правовыеосновысоциальногообеспечениянаселенияисоциально-экономического прогнозирования в Российской Федерации.1.2. Государственная демографическая статистика рождаемости и смертности.1.3. Информационная система типа «Электронный социальный регистр населения.1.4. Теоретические методы и модели анализа и прогнозирования процессоврождаемости и смертности.Глава 2.
Модели и методы прогнозирования объемов социальных выплат регионаРФ.2.1. Модели и методы демографии и актуарной математики.2.2. Модели и методы математической статистики и вычислительной математики.2.3. Стохастические методы построения моделей.2.4.
Учет особенностей выборок малого объема.Глава 3. Применение методов и алгоритмов для составления трехвариантногопрогноза социально-демографической структуры населения региона.3.1. Анализ и прогнозирование рождаемости.3.2. Анализ и прогнозирование смертности.3.3. Моделирование процесса назначения и выплат меры социальной поддержки.3.4. Верификация и стресс-тестирование.3.5. Структура системы поддержки принятия решений.Заключение.Список используемых источников.Приложения.II. Основные положения диссертации, выносимые на защиту1. Разработан новый подход к решению задачи планирования расходовбюджета по осуществлению социальных выплат на территории региона РФ,учитывающий ключевые факторы, влияющие на потребность в социальных8выплатах: социальные, экономические и демографические, а также нормативноустановленный порядок назначения социальных выплат.
В результате анализа идекомпозиции задачи исследования на ряд подзадач предложена общая структуравычислений для использования при прогнозировании накопленной за год потребности всоциальных выплатах, представленная на Рис. 1.Задача решается в условиях раздельного планирования расходов по отдельнымгруппамсоциальныхрисков,определеннымвдействующемзаконодательстве.Планирование осуществляется ежегодно в соответствии с цикличностью бюджетногопроцесса в РФ.
Учитывается факт прямой обусловленности социальной структурынаселения региона его демографической структурой, а также заявительным и нормативноопределенный характером назначения социальных выплат. Прогноз расходов поосуществлению социальной выплаты обосновывается объективными демографическими инедемографическими факторами.Имитация и расчетвариантов прогнозачисленности ЛКПрогнозированиепоказателейинтенсивностирождаемости и смертностидля ЛКОценивание конфигурациидля интенсивностипроцесса реализациисоциального рискаИмитация процессанакопления денежнойпотребности всоциальной выплате втечение периодапрогнозирования.Построениедоверительного коридорапрогноза потребности всоциальной выплатеПостроение моделей дляпроцесса обращения засоциальной выплатой (учетнедемографическихфакторов)Рис.
1. Структура вычислительных действий при решении задачи планированияпотребности в социальных выплатахЗдесь ЛК (сокращение от «льготная категория») – социально-демографическаягруппа населения, подверженная конкретному виду социального риска, определенному вдействующем законодательстве.2. Предложены модели и методы прогнозирования годовых показателейрождаемостиисмертностинатерриториирегионаРФ,предоставляющиенеобходимую информацию для поддержки принятия решений при планированиирасходов на осуществление социальных выплат с учетом особенностей накопленной9государственнойстатистики.Дляпрогнозированиярождаемостииспользованкубический сплайн с внутренними узлами, соответствующими моментам реакции наосновныесоциально-демографическиесобытия.Этообусловленобольшойчувствительностью интенсивности рождений к новым социальным, экономическим иинформационным событиям.
Уровень гладкости сплайна отражает инертность процессарождений. Построение сплайна по специально подобранным внутренним узлам позволяет:работать с выборкой данных малого объема (не позволяющего использоватьклассические методы и модели, разработанные для временных рядов);строить прогноз, не зависящий от конкретной модели процесса рождаемости;сглаживать эмпирические данные;учитывать ключевые социально-экономические события;учитывать последнюю сформировавшуюся тенденцию при построении прогнозапутем экстраполяции последнего фрагмента сплайна.Для Вологодской области по данным статистики с 1990 по 2011 год полученследующий прогноз интенсивности рождаемости на два года вперед с доверительныминтервалом 95% (на рисунке линии доверительного интервала выходят из последнейточки наблюдений):Рис.
2 Прогноз рождаемости на 2012 и 2013 годы с доверительным интервалом 95%Внутренними узлами сплайна, отражающими моменты начала реакции процессарождаемости на значимые социально-экономические события, в данном случае являютсяследующие годы: 1993 (последствия либерализации цен), 1999 (последствия дефолта) и102007 (ввод материнского капитала). Эмпирические данные – показатель числановорожденных на 1000 женщин репродуктивного возраста за календарный год.Эмпирическими данными для анализа интенсивности смертности являетсяпоказатель «Число умерших в расчете на 1000 населения за год» за 1990-2011 годы. ТестДики-Фуллера при уровне значимости 10% позволяет не отвергать гипотезу остационарности.
Выбор спецификации модели – АРПСС(1, 0, 1) – осуществлен на основеинформационных критериев Акаике и Шварца. С целью прогнозирования интенсивностипроцесса смертности вместе с моделью АРПСС использован метод экспоненциальногосглаживания. Выбор коэффициента сглаживания основан на критерии наилучшегопрогноза последнего наблюдения и одновременно хорошего «прилегания» к данным.На Рис. 3 представлены полученные на основе вышеизложенных критериевспецификации моделей, их прогнозы на 3 года вперед и доверительные интервалы 95%.Рис.3.
Прогнозы общего коэффициента смертности3. Разработаны модель и алгоритм моделирования числа демографическихсобытий и событий по реализации социальных рисков на территории региона РФ помесяцампериодапрогнозирования,основанныенамоделинеоднородногопуассоновского процесса. Пуассоновская модель наиболее распространена для точечныхпроцессов и ее применения основаны на следующем модельном свойстве отсутствияпоследействия: время ожидания события не зависит от времени, прошедшего снаступления предыдущего события.
Данное свойство отсутствия последействия снеобходимостью вытекает из предположения, что реализации социального риска11происходятнезависимоповсейсовокупностирассматриваемыхиндивидов.Предполагаем, что демографические процессы и процессы реализации социальных рисковна территории региона описываются пуассоновской считающей мерой на прямомпроизведениидвухмер: (t ), (t ), t 0 ,интенсивностью, гдемерывременипуассоновский(t )имерыпроцессснародонаселения.неоднороднойОбозначим(повремени)– строго монотонно растущая функция накопленнойинтенсивности, (0) 0 .
Он обладает следующими свойствами:0) (0) 0 почти наверное;1) приращения независимы;2)k(t ) ( s) P((t ) ( s) k ) k! e ( (t ) ( s )) , k 0,1,, 0 s t .«Критическим» событием называем событие, в результате которого происходитскачок пуассоновского процесса. Критическое событие реализуется, когда накапливаетсяопределенное число M так называемых элементарных критических событий (рожденийлибо смертей) за месяц. Данная размерность времени – один месяц – диктуетсяпериодичностью измерения демографической статистики. Элементарные критическиесобытия полагаются независимыми: факты регистрации рождений или смертей в группенаселения масштаба региона РФ в целом независимы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
