СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УРОВНЯ ПРЕСТУПНОСТИ ПО РЕГИОНАМ РОССИИ

COMPETENCE APPROACH IN TRAINING PERSONNEL OF ENTERPRISES

Anatoly Alekseev

student, Department of Information Systems in Economics, Volga State Technological University,

Russia, Yoshkar-Ola

Lyudmila Bakumenko

scientific supervisor, Doctor of Economics, Professor of the Department of Information Systems in Economics, Volga State Technological University,

Russia, Yoshkar-Ola

АННОТАЦИЯ

Построение и анализ эконометрической модели с использованием методов факторного анализа для изучения влияния социально-экономических характеристик регионов РФ, оказывающих влияние на уровень преступности.

ABSTRACT

Construction and analysis of an econometric model using factor analysis methods to study the impact of socio-economic characteristics of the regions of the Russian Federation that affect the crime rate.

Ключевые слова: анализ; STATISTICA; исследование.

Keywords: analysis; STATISTICA; research.

Актуальность работы обусловлена тем, что исследование структуры показателей уровня преступности позволит выделить и оценить основные главные факторы (группы показателей), оказывающие влияние на уровень преступности в субъектах РФ.

Объектами исследования являются 85 субъектов РФ и факторы-показатели, характеризующих уровень преступности: y - уровень преступности в расчете на 100 тыс. населения: х₁ уровень безработицы в регионах, %.; х₂ - индекс развития инфраструктуры в регионах, %; х₃ - коэффициент миграционного прироста на 10000 чел. населения; х₄ - уровень образования в регионах, %; х₅ - процент населения, денежный доход которого меньше величины прожиточного минимума, %; х₆ - общий коэффициент разводимости на 100 браков, %; х₇ - количество выявленных беспризорных детей на 10 000 лиц возрастом 10-19 лет по регионам; х₈ - доля кредитной задолженности физических лиц по регионам, %; х₉ - средний доход на душу населения по регионам, тыс. руб.

С целью выделения наиболее значимых факторов среди набора переменных был применен метод главных компонент (МГК), реализованный в модуле «Многомерный разведочный анализ» пакета STATISTICA [1]. Метод позволяет определить количество главных факторов и их нагрузки, т.е. сократить пространство признаков. Для определения переменных, формирующих главные компоненты были рассмотрены корреляции (факторные нагрузки) между переменными и выделенными тремя факторами (выделение трех факторов было определено с помощью Критерия Кайзера и Критерия Хоттелинга). Формирование содержания главных компонент было получено при помощи вращения факторных осей. Существуют различные методы вращения факторов. Целью этих методов является получение понятной (интерпретируемой) матрицы нагрузок, т.е. факторов, которые ясно отмечены высокими нагрузками для некоторых переменных и низкими - для других. Были проанализированы факторные нагрузки с типом вращения «Биквартимакс исходных» для трех групп факторов (табл. 1). Значимость признаков, участвующих в формировании наименования главной компоненты, можно установить путем определения процента информативности. По 1 фактору коэффициент информативности составляет 69%. По 2 и 3 фактору 54% и 84%.

Таблица 1.

Структура групп факторов

Так как было выделено более двух факторов, то можно построить 3М диаграмму рассеяния для наглядного отображения полученных групп (рис. 1).

Рисунок 1. Диаграмма рассеяния (3М график нагрузок)

Полученные главные компоненты были использованы для построения эконометрической модели зависимости уровень преступности в расчете на 100 тыс. населения – y от выделенных факторов.

Итоговое уравнение регрессии имеет вид:

Для проведения классификации регионов по уровню преступности был проведен кластерный анализ и построена дендрограмма по методу Варда (рис. 2).

Рисунок 2. Дендрограмма методом Варда

Первый кластер состоит из 56 регионов и характеризуется как группа с достаточно низкими показателями по уровню преступности. Второй кластер содержит 6 наблюдений и является лидером в рассматриваемой классификации. Третий кластер содержит 23 наблюдений, преимущественно который составляют регионы со средним уровнем преступности.

Список литературы:

1. Харисова А.Ф., Бакуменко Л.П. Применение метода главных компонент для анализа производственных показателей на предприятиях // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2017. № 2 [Электронный ресурс]. URL: https://ekonomika.snauka.ru/2017/02/13907 (дата обращения: 01.12.2021).
2. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/ (дата обращения 01.12.2022).