Управление качеством жизни населения региона: моделирование факторов внешней и внутренней среды

Бесплатный доступ

В статье представлены теоретические и методические подходы к прогнозированию качества жизни населения на основе нейронных сетей. Вопросам оценки основных индексов качества жизни населения посвящены исследования как органов государственной статистики, так и различных экспертных организаций. Однако адекватное измерение этих показателей сталкивается с информационными и методологическим проблемами, к которым следует отнести: несопоставимость методик измерения советской и современной российской статистики; неполные массивы данных, связанных с различными негативными процессами, административными реформами и институциональными преобразованиями российской экономики; частичная потеря данных исторической статистики. Это определяет невозможность использования моделей временных рядов экономических показателей для выявления основных закономерностей развития, а получаемые тенденции имеют ограниченный характер и не отличаются достаточной надежностью. Кроме того, большинство методов имеют границы применимости и не работают с неполными или «зашумленными» данными. Поэтому в качестве альтернативных подходов для решения слабоструктурированных и неформализованных задач анализа уровня жизни населения, а также построения прогнозных моделей, предлагается применять нейросетевые технологии и интеллектуальные информационные системы, разработанные на их основе. Проведен сравнительный анализ исследований российских и зарубежных авторов по проблемам оценки и построения интегрального показателя качества жизни населения. Автором предложена модель оценки, а также результаты построения нейронной сети, дана экономическая интерпретация полученных результатов.

Еще

Региональная экономика, качество жизни населения, оценка индексов качества жизни населения, модели прогнозирования, нейронные сети

Короткий адрес: https://sciup.org/14971398

IDR: 14971398   |   DOI: 10.15688/jvolsu3.2018.1.4

Список литературы Управление качеством жизни населения региона: моделирование факторов внешней и внутренней среды

  • Айвазян, С. А. Сравнительный анализ интегральных характеристик качества жизни населения субъектов Российской Федерации/С. А. Айвазян. -М.: ЦЭМИ РАН, 2001. -С. 7.
  • Горелов, Н. А. Политика доходов и качество жизни населения/Н. А. Горелов. -СПб.: Питер, 2013. -352 с.
  • Дмитриенко, В. Д. Нейронные сети Хемминга и Хебба, способные дообучаться/В. Д. Дмитриенко, А. Ю. Заковоротный, В. А. Бречко//Вестник Национального технического университета Харьковский политехнический институт. Серия: Информатика и моделирование. -2013. -№ 19. -С. 57.
  • Елисеева, И. И. Социальная статистика/И. И. Елисеева. -М.: Финансы и статистика, 2012. -558 с.
  • Илларионов, М. Г. Прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей/М. Г. Илларионов, А. П. Кирпичников, Р. Р. Латыпова//Вестник Казанского технологического университета. -2012. -№ 1. -С. 15.
  • Качановский, Ю. П. Предобработка данных для обучения нейронной сети/Ю. П. Качановский, Е. А. Коротков//Фундаментальные исследования. -2012. -№ 12. -С. 34.
  • Рейтинг регионов по уровню жизни семей. -2017. -Электрон. текстовые дан. -Режим доступа: http://riarating.ru/regions/20170515/630062559.html. -Загл. с экрана.
  • Социальное положение и уровень жизни населения России. 2017: стат. сб. -M.: Росстат, 2017. -332 c. -Электрон. текстовые дан. -Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1138698314188. -Загл. с экрана.
  • Суворов, А. В. Методологические Проблемы прогнозирования уровня жизни населения/А. В. Суворов//Проблемы прогнозирования. -2000. -№ 1. -С. 22-38.
Еще
Статья научная