Details

Title Разработка модели для прогнозирования индекса счастья: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.02 «Менеджмент» ; образовательная программа 38.04.02_30 «Развитие международного бизнеса (международная образовательная программа)»
Creators Малах Хамид
Scientific adviser Кальченко Ольга Александровна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint Санкт-Петербург, 2022
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects индекс счастья ; множественная линейная регрессия ; интерактивная модель ; всемирный доклад о счастье ; благополучие ; happiness index ; multiple linear regression ; interactive model ; world happiness reports ; subjective well-being
LBC 87.742
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 38.04.02
Speciality group (FGOS) 380000 - Экономика и управление
DOI 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-4004
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key ru\spstu\vkr\18521
Record create date 12/14/2022

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка модели для прогнозирования индекса счастья». Международный индекс счастья - это комплексный инструмент исследования, который оценивает счастье, благополучие и аспекты устойчивости и жизнестойкости. Организация Объединенных Наций, разрабатывая решения в области устойчивого развития, ежегодно представляет Всемирный доклад о счастье. Цель настоящего исследования - предоставить более полную формулировку для прогнозирования уровня счастья общества в соответствии с базой данных, ежегодно предоставляемой Организацией Объединенных Наций в ее Всемирном докладе о счастье. Работа посвящена разработке формулы для расчета индекса счастья с использованием нелинейной регрессионной модели. Результаты могут быть использованы исследователями, общественными организаторами и политиками, стремящимися понять и повысить уровень счастье, благосостояние общества, социальную справедливость, экономическое равенство и экологическую устойчивость. Поскольку происходит учет годовых значений различных факторов, полученный индекс счастья будет уникальным из года в год. В отличие от Организации Объединенных Наций, которая использует линейную регрессионную модель для нахождения корреляции между различными факторами, в этом исследовании мультипликативная модель используется в (нелинейной) регрессии, чтобы увидеть, насколько хорошо она соответствует данным обследования. Было использовано программное обеспечение IBM SPSS. Результаты настоящего исследования демонстрируют, что при том же значении коэффициентов детерминации (R-квадрат) прогноз счастья в будущем с использованием интерактивной модели значительно точнее, чем модель множественной линейной регрессии.

The subject of the graduate qualification work is “An interactive model to predict happiness index”. The World Happiness Index is a comprehensive survey tool that evaluates happiness, well-being, and aspects of sustainability and resilience. The United Nations Sustainable Development Solutions Network provides the World Happiness Report annually. In the present study, the goal is to provide a more comprehensive formulation for predicting a society's level of happiness according to the database provided annually by the United Nations in its World Happiness Report. The present work focuses on developing a formula to calculate happiness index using non-linear regression model. The findings of this thesis can be use by researchers, community organizers and policy makers seeking to understand and enhance individual happiness, community well-being, social justice, economic equality, and environmental sustainability. Since the formulation is extracted by considering yearly values of different factor, the obtained formulation for happiness index would be unique year by year.In contrast with the United Nations, which uses a linear regression model to find the correlation between different factors, in this study a multiplicative model is employed in a (non-linear) regression to see how well it fits the survey data. This is carried out using the IBM SPSS software. The results of present study demonstrates that, for the same value of coefficients of determination (R-squared), the prediction of happiness in future using the interactive model significantly is more accurate than multiple linear regression model.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 4 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics