WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 18 | 19 || 21 | 22 |   ...   | 55 |
  • Доля инвестиций в основной капитал в ВРП (ДИ);
  • Относительные темпы роста инвестиций в основной капитал посравнению со среднероссийским уровнем (ТРИ);
  • Отношение иностранных инвестиций к ВРП (ИИ).
  • Экономический потенциал (ЭП):
  • Отношение темпа роста ВРП и ВВП (ВРП);
  • Уровень безработицы (на конец года; в процентах от экономическиактивного населения) (УБ);
  • Доля топливной промышленности в объеме промышленного производстварегиона (ТП).

Как отмечалось выше, показатели,характеризующие описывающие три рассматриваемые характеристики, неоднородны поразмерности и масштабу значений. Поэтому в данной частидалее мы такжепроизведем нормировку показателей и построим индикаторы этих свойств всоответствии с нормированными показателями.

4.1.1. Индикатор межрегиональнойдифференциации уровня жизни населения

В качестве исходной информации использованыданные по регионам России (без Чеченской республики, автономных образований иданных по Рреспублике Ингушетия за 1995 и 1996 гг.) за 1995 - 1999 гг.

Таким образом, мы имеем 383 объекта,которые характеризуются по степени межрегиональной дифференциации уровня жизнинаселения тремя показателями, т.е. N = 383, n = 3.Приведем один раз последовательность действий при построении индикаторов всоответствии с описанным выше алгоритмом. Разобьем, используя Ward’s method, все множествообъектов на два кластера: и. Вкачестве индикатора отношения предпочтения на множестве кластеров рассмотримдве функции:

и.

Введем для каждого объекта X(j)переменные

и

.

Другими словами, в первом случае будемсчитать значение переменной равным 1, еслиj-ый объект принадлежитпервому кластеру, и 2, если он принадлежит второму кластеру. Во втором случае,наоборот, будем считать значение переменной равным 1,если j-ый объект принадлежитвторому классу, и 2, если он принадлежит первому классу.

Построим регрессии переменных ДНПМ, СДПМ иСРПМ на переменные y(1) и y(2),соответственно. Получаем: y(1) = 0,7245 + 0,0180ДНПМ + 0,0015СДПМ +0,0005ПМ и y(2) = 2,2755 -0,0181ДНПМ - 0,0016СДПМ- 0,0005СРПМ. При этом вобоих случаях значение F-статистики равно 299,7141, а значения t-статистик - 14,2172 (44,6499), 23,8291, 0,5552,0,1935. Множественный коэффициент корреляции R равен 0,8387 (нормированныйR2= 0,7011). Будем считать, что кластеры упорядочиваются в соответствии сфункцией f2. Тогда приближенное значение индекса межрегиональнойдифференциации уровня жизни населения рассчитывается как

φ2 = - 3,0789 +1,0224ДНПМ + 0,0878СДПМ + 0,0281СРПМ.

Разобьем, используя Ward’s method, все множество объектовна три кластера:, и. Получаем, что кластер разбился на два: и, а. В соответствии с алгоритмом рассмотрим в качестве индикаторалинейного отношения предпочтения на множестве кластеров две функции:

и.

В этом случае переменные и принимают вид:

.

Другими словами, будем считать значениепеременной равным 1, если j-ый объект принадлежит первому кластеру,3, если он принадлежит второму кластеру и 2, если он принадлежит третьемукластеру. Значение переменной равно 2, еслиj-ый объект принадлежитпервому кластеру, 3, если он принадлежит второму кластеру и 1, если онпринадлежит третьему кластеру.

Как и выше построим две регрессиипеременных ДНПМ, СДПМ и СРПМ на переменные y(1) иy(2), соответственно. Получаем: y(1) = 0,2001 + 0,0384ДНПМ++ 0,0073СДПМ + 0,0072ПМ и y(2) = 1,9735 + 0,0158ДНПМ - 0,0026СДПМ -- 0,0058СРПМ. При этомзначение F-статистики впервом случае равно 297,3517, а во втором - 317,4733; значения t-статистик в первом (втором) случае- 1,9595 (37,6677), 25,2798(20,2598), 1,2978 (-0,9094),1,4093 (-2,1822).Множественный коэффициент корреляции R равен 0,8377 (нормированный R2 = 0,6995) и0,8458 (0,7131), соответственно. Следовательно, в этом случае кластерыупорядочиваются в соответствии с функцией. Отсюда следует,что приближенное значение индекса межрегиональной дифференциации уровня жизнинаселения рассчитывается как

φ3 = 33,5549 + 0,6667ДНПМ - 0,1103СДПМ -0,2433СРПМ;

Поступая аналогично (используя алгоритм,описанный выше), построим функции индекса межрегиональной дифференциации уровняжизни населения, отвечающие разбиению рассматриваемого множества объектов наМ кластеров (М = 4,…, 25):

φ4 = 12,3332 + 0,8587ДНПМ + 0,2656СДПМ - 0,4122СРПМ;

φ5 = 27,9509 + 0,7264ДНПМ - 0,2945СДПМ -0,0047СРПМ;

φ6 = 22,4781 + 0,7783ДНПМ - 0,1542СДПМ -0,0916СРПМ;

φ7 = 23,3005 + 0,7711ДНПМ - 0,2044СДПМ -0,0494СРПМ;

φ8 = 23,8965 + 0,7681ДНПМ - 0,3538СДПМ + 0,0941СРПМ;

φ9 = 20,1597 + 0,8053ДНПМ - 0,3431СДПМ + 0,1198СРПМ;

φ10 = 25,6281 + 0,7516ДНПМ - 0,3951СДПМ + 0,1185СРПМ;

φ11 = 19,9712 + 0,8056ДНПМ - 0,2654СДПМ + 0,0440СРПМ;

φ12 = 22,8666 + 0,7774ДНПМ - 0,3042СДПМ + 0,0545СРПМ;

φ13 = 19,7484 + 0,8069ДНПМ - 0,2178СДПМ -0,0015СРПМ;

φ14 = 21,5683 + 0,7895ДНПМ - 0,2574СДПМ + 0,0204СРПМ;

φ15 = 22,9486 + 0,7765ДНПМ - 0,3014СДПМ + 0,0510СРПМ;

φ16 = 23,8546 + 0,7678ДНПМ - 0,3185СДПМ + 0,0592СРПМ;

φ17 = 27,2100 + 0,7351ДНПМ - 0,3594СДПМ + 0,0674СРПМ;

φ18 = 25,0285 + 0,7563ДНПМ - 0,3291СДПМ + 0,0584СРПМ;

φ19 = 22,5783 + 0,7799ДНПМ - 0,2858СДПМ + 0,0389СРПМ;

φ20 = 21,7283 + 0,7880ДНПМ - 0,2635СДПМ + 0,0249СРПМ;

φ21 = 19,2000 + 0,8124ДНПМ - 0,2212СДПМ + 0,0072СРПМ;

φ22 = 17,2662 + 0,8337ДНПМ - 0,1828СДПМ -0,0087СРПМ;

φ23 = 17,0732 + 0,8336ДНПМ - 0,2160СДПМ + 0,0228СРПМ;

φ24 = 18,2074 + 0,8228ДНПМ - 0,2453СДПМ + 0,0411СРПМ;

φ25 = 20,1069 + 0,8047ДНПМ - 0,2866СДПМ + 0,0638СРПМ;

Статистические характеристикисоответствующих регрессий приведены в таблице 4.1.1.

Таблица4.1.1.

Количествокластеров

МножественныйR

НормированныйR2

F-статистика

t-статистика

1

ДНПМ

СДПМ

СРПМ

2

0,8387

0,7011

299,7141

14,2172

23,8291

0,5552

0,1935

3

0,8458

0,7131

317,4733

37,6677

20,2598

-0,9094

-2,1822

4

0,9152

0,8363

651,4862

27,0305

33,2517

2,7918

-4,7107

5

0,9395

0,8817

950,1661

30,7197

35,5755

-3,9140

-0,0673

6

0,9616

0,9240

1549,5493

32,4956

47,4104

-2,5487

-1,6475

7

0,9038

0,8155

563,7977

19,1145

28,3399

-2,0387

-0,5363

8

0,8668

0,7494

381,6798

17,0449

22,8779

-2,8603

0,8276

9

0,8909

0,7920

485,8912

15,1417

26,2962

-3,0411

1,1546

10

0,8751

0,7639

413,0471

16,8547

23,4831

-3,3500

1,0927

11

0,9076

0,8224

590,7623

15,8493

29,2656

-2,6169

0,4714

12

0,8835

0,7788

449,2029

13,9736

25,0802

-2,6631

0,5190

13

0,9032

0,8143

559,1951

13,5608

28,6444

-2,0982

-0,0156

14

0,9001

0,8087

539,1986

12,7070

27,7844

-2,4590

0,2123

15

0,8779

0,7689

424,7212

11,6373

24,3849

-2,5690

0,4725

16

0,8718

0,7582

400,2099

10,9437

23,5236

-2,6480

0,5353

17

0,8715

0,7576

398,8886

13,2761

22,9778

-3,0486

0,6219

18

0,8841

0,7799

452,2930

12,5298

24,8325

-2,9330

0,5663

19

0,8987

0,8061

530,5304

11,8940

27,3480

-2,7194

0,4028

20

0,9046

0,8169

569,1156

11,8327

28,5055

-2,5869

0,2662

21

0,9176

0,8407

672,9781

11,3107

31,4866

-2,3265

0,0829

22

0,9268

0,8579

769,7404

10,5164

34,1270

-2,0309

-0,1050

23

0,9248

0,8542

746,8168

9,9860

33,4795

-2,3548

0,2702

24

0,9184

Pages:     | 1 |   ...   | 18 | 19 || 21 | 22 |   ...   | 55 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.