2020. — Т 12. — №1 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/05ecvn120.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 520.3 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Шумилина, В. Е. Построение модели регрессии по временным рядам с целью прогнозирования индекса производительности труда в Российской Федерации / В. Е. Шумилина, М. М. Цвиль // Вестник Евразийской науки. — 2020. — Т 12. — №1. — URL: https://esj.today/PDF/05ECVN120.pdf (дата обращения: 24.04.2024).

Построение модели регрессии по временным рядам с целью прогнозирования индекса производительности труда в Российской Федерации

Шумилина Вера Евгеньевна
ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет», Ростов-на-Дону, Россия
Доцент
Кандидат экономических наук
E-mail: Shumilina.vera@list.ru
РИНЦ: https://www.elibrary.ru/author_profile.asp?id=510410

Цвиль Мария Михайловна
ГКОУ ВО «Российская таможенная академия»
Филиал в г. Ростов-на-Дону, Ростов-на-Дону, Россия
Доцент
Кандидат физико-математических наук, доцент
E-mail: tsvilmm@mail.ru
РИНЦ: https://www.elibrary.ru/author_profile.asp?id=768928

Аннотация. В рамках Стратегии экономической безопасности РФ до 2030 года, принятой Указом Президента РФ в 2017 году, одним из отслеживаемых показателей является индекс производительности труда, который представляет собой важный индикатор экономической эффективности производства, реализации трудового и человеческого потенциала, развития техники и технологии.

Целью данного исследования является прогнозирование индекса производительности труда по Российской Федерации на последующие периоды. В процессе исследования продемонстрирована специфика взаимосвязи по рядам динамики при составлении модели регрессии. В качестве временных рядов рассматриваются динамика инвестиций в основной капитал (х_t) и изменение индекса производительности труда (y_t) в РФ за период 2008–2017 гг. В ходе исследования ранее полученного уравнения регрессии у(х) выявлено наличие автокорреляции в остатках (y — ŷ_х). Было установлено, что данные ряды динамики характеризуются наличием тренда. Рассматриваемые в ходе исследования модели регрессии рядов динамики х_t, y_t имеют полиномиальные тренды четвертой степени, улучшенные с помощью фиктивных переменных. При построении модели регрессии по данным временным рядам возникла необходимость учета тенденции. Был выбран метод учета тенденций – метод отклонений от тренда. В этом случае модель регрессии строится по остаточным величинам. С этой целью по каждому из рядов находятся остаточные величины d_y и d_x. В ходе исследования получена статистическая модель зависимости индекса производительности труда от динамики инвестиций в основной капитал в целом по Российской Федерации, позволяющая сделать прогноз индекса производительности труда на последующие периоды.

Ключевые слова: производительность труда; прогнозирование; моделирование; инвестиции в основной капитал; регрессионный анализ; полином четвертой степени; коэффициент детерминации; автокорреляция; тренд

Скачать