Details

Title Моделирование влияния отраслевой структуры на экономическое развитие регионов России: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.05 «Статистика» ; образовательная программа 01.04.05_01 «Моделирование и анализ больших данных в экономике»
Creators Шариков Никита Иванович
Scientific adviser Схведиани Анги Ерастиевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint Санкт-Петербург, 2025
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects региональная экономика ; экономическое развитие ; региональная отраслевая структура ; отраслевая локализация ; региональная диверсификация ; эконометрический анализ ; регрессионное моделирование ; пространственная автокорреляция ; regional economy ; economic development ; regional sector structure ; regional diversification ; sector localization ; econometric analysis ; regression modeling ; spatial autocorrelation
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 01.04.05
Speciality group (FGOS) 010000 - Математика и механика
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2012
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\34873
Record create date 7/2/2025

Allowed Actions

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

Group Anonymous
Network Internet

Предметом исследования является Влияние отраслевой структуры на экономическое развитие субъектов РФ. Целью работы является оценка влияния показателей отраслевой структуры первичного и вторичного сектора региональной экономики РФ на показатель уровня развития региональной экономической системы РФ. В  процессе  написания  работы применялись следующие  методы: анализ, синтез, систематизация, описательная статистика, регрессионное моделирование, анализ пространственной автокорреляции. Первичная обработка данных проводилась с помощью пакета MS Excel, регрессионное моделирование и анализ пространственной автокорреляции с помощью среды Jupyter Notebook и Google Colab. По результатам работы выявлена значимая положительная связь региональной специализации, отраслевой локализации с экономическим развитием субъектов РФ, значимая положительная пространственная автокорреляции между показателями структуры региональной экономики, разработаны предложения по совершенствованию в рассматриваемой области. Полученные результаты работы применимы при разработке региональных экономических политик субъектов РФ и совершенствовании методов анализа и моделирования влияния региональной отраслевой структуры.

The subject of the study is the influence of the sectoral structure on the economic development of the subjects of the Russian Federation. The given work is devoted to assessing the impact of indicators of the sectoral structure of the primary and secondary sectors of the regional economy of the Russian Federation on the indicator of the level of development of the regional economic system of the Russian Federation. The following methods were used: analysis, synthesis, systematization, descriptive statistics, regression modeling, spatial autocorrelation analysis. The data was processed using the MS Excel package, regression modeling and spatial autocorrelation analysis using the Jupyter Notebook and Google Colab environments. Based on the results of the work, a significant positive relationship between regional specialization and industry localization with the economic development of the regions of Russia, a significant positive spatial autocorrelation between the indicators of the structure of the regional economy were revealed, and proposals for improvement in the field under consideration were developed. The results obtained are applicable in the development of regional economic policies of the subjects of the Russian Federation and the improvement of methods for analyzing and modeling the impact of the regional sectoral structure.

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

Access count: 0 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics