Цель исследования. Анализ изменений динамики и структуры платежного баланса для разработки превентивных антикризисных мер является одной из важных и сложнейших задач регулирования экономики на государственном уровне. Растущее число научных работ, посвященных моделированию динамики, изучению взаимосвязи платежного баланса с различными эндогенными и экзогенными факторами, свидетельствует о важности и растущем интересе к этой теме.

Материалы и методы. Исходные временные ряды являются нестационарными. При переходе к временным рядам с разностями в этих рядах сохраняется информация, соответствующая только краткосрочным изменениям. А вся остальная информация, охватывающая долгосрочные изменения динамики, теряется при переходе к разностям. Возникшая ситуация требует правильного подхода к процессу моделирования рассматриваемых временных рядов. Период наблюдения исследования охватывает годовые данные с 1995 по 2023 год. Для решения поставленной задачи и характерного описания динамики развития платежного баланса в работе впервые проведен экономический анализ динамики платежного баланса по отдельным его статьям, с 2012 по 2021 год, в частности за 2020-2021 годы. Последующие шаги по расширенному эконометрическому анализу временных рядов были посвящены определению стационарности, переходу к разностям и построению векторных моделей коррекции ошибок. При выполнении коинтеграционного теста было выявлено его сочетание с тестом на стационарность. Были выполнены и проанализированы все необходимые тесты. Получены и проанализированы критические значения для этих статистик.

Результаты. В данной статье разрабатывается векторная модель коррекции ошибок, которая позволяет проводить анализ и моделирование более двух временных статистических рядов в указанном временном периоде. Векторная модель коррекции ошибок ограничивает динамику эндогенных факторов и направляет их на коинтеграционную связь. В статье рассматривается взаимосвязь между текущим счетом платежного баланса Азербайджана и мировыми ценами на нефть марок West Texas Intermediate и Brent.

Заключение. С помощью построенной векторной модели коррекции ошибок можно измерить отклонения от равновесия и скорость его восстановления. Очень медленное восстановление после срыва от шоковых реакций изменения мировых цен на нефть позволяет сделать вывод о наличии устойчивой, долгосрочной, равновесной взаимосвязи между изучаемыми временными рядами.

Цель исследования. Младенческая смертность включена в перечень показателей оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации. Ее сокращение выступает в качестве целевых индикаторов реализации национальных проектов «Здравоохранение» и «Семья». В статье представлены результаты статистического анализа и прогнозирования основных тенденций уровня младенческой смертности на территории Российской Федерации для оценки возможности достижения запланированных значений целевых показателей реализации национальных проектов.

Материалы и методы. Теоретической основой исследования послужили работы зарубежных и отечественных авторов, посвященные вопросам изучения младенческой смертности и факторам ее снижения. В качестве методологической основы исследования использованы методы дескриптивной статистики, группировок, метод прогнозирования на основе ARIMA-модели. Информационная база исследования – данные Федеральной службы государственной статистики.

Результаты исследования позволили выявить динамику и структуру младенческой смертности за рассматриваемый период. Анализ динамики значений коэффициента младенческой смертности на территории России демонстрирует его сокращение с 8,6 в 2012 году до 4,2 на 1000 родившихся живыми в 2023 году. Младенческая смертность среди мальчиков превышает смертность среди девочек. Уровень младенческой смертности в сельской местности выше, чем в городской: в среднем в городе младенческая смертность составляет 5,5‰, в сельской местности – 6,9‰. Наличие территориальной дифференциации в уровне младенческой смертности по субъектам Российской Федерации. Результаты группировки субъектов Российской Федерации позволили выделить регионы с низкими, средними, высокими и очень высокими характеристиками младенческой смертности. Для подавляющего большинства российских регионов характерен средний уровень младенческой смертности. К регионам с низким уровнем младенческой смертности относятся регионы Крайнего Севера (Ненецкий автономный округ, Ханты-Мансийский автономный округ), центральной части России (Калужская область) и южных территорий (г. Севастополь). Среди субъектов с высоким уровнем младенческой смертности – республики Северо-Кавказского федерального округа (Карачаево-Черкесская Республика, Чеченская Республика, Республика Дагестан), Сибири, Дальнего Востока (Красноярский, Приморский, Камчатский, Забайкальский края). Четвертая группа с очень высоким уровнем младенческой смертности включает только Чукотский автономный округ, где значение показателя достигает аномального значения в 19,1‰. Прогнозирование младенческой смертности на основе ARIMA-модели дало возможность оценить вероятность достижения целевых показателей по ее сокращению, установленных национальным проектом «Здравоохранение» и федеральным проектом «Охрана материнства и детства». Согласно прогнозу целевой показатель младенческой смертности к 2027 году будет достигнут. С вероятностью 95% младенческая смертность составит 3,9 случаев на 1000 родившихся живыми.

Выводы. Проведенный анализ показывает, что достижение целевых показателей по сокращению младенческой смертности является реалистичным при сохранении текущих тенденций. Для достижения поставленных целей необходимо продолжение реализации государственных и региональных программ и национальных проектов, направленных на повышение рождаемости, охрану материнства и детства, доступности и качества медицинской помощи детям, развитие детского здравоохранения и стабилизацию демографического положения в стране.

Цель исследования заключается в анализе и выявлении структуры параметров ресурсной обеспеченности населения в сфере здравоохранения и эффективности использования коечного фонда в субъектах Российской Федерации. Такое структурирование позволит классифицировать как субъекты Российской Федерации, так и выявить среди анализируемых параметров факторы, в большей степени определяющие региональные различия и межрегиональные диспропорции с целью приоритетного учета этих факторов при разработке основных направленийnгосударственного регулирования межрегиональных различий субъектов Российской Федерации в сфере здравоохранения.

Материалы и методы. Для достижения поставленной цели на основе данных Единой межведомственной информационно-статистической системы был проведен кластерный анализ субъектов Российской Федерации на основе итеративного метода k-средних, реализованного в программном пакете Statistica.

Результаты. В результате кластерного анализа субъектов Российской Федерации по шести признакам были выделены девять кластеров и определены их профильные характеристики. Основные результаты проведенного многомерного статистического анализа включают: параметры дисперсионного анализа; величины суммарных внутрикластерных дисперсий; значения межкластерных сумм квадратов расстояний; график средних значений по шести признакам для каждого из девяти кластеров, а также описательные статистики для каждого объекта в пределах выделенных кластеров. По результатам дисперсионного анализа для всех вариантов кластеризации, по величине (и уровню значимости) F-значений и величине эмпирического коэффициента детерминации выявлена большая значимость для распределения объектов по кластерам следующих признаков: обеспеченность больничными койками на 10 тыс. населения; обеспеченность населения средними медицинскими работниками, работающими в государственных и муниципальных медицинских организациях (человек на 10 тыс. населения) и обеспеченность населения врачами, работающими в государственных и муниципальных медицинских организациях (человек на 10 тыс. населения).

Заключение. Описательные статистики для каждого российского региона в рамках выделенных девяти кластеров показали, что внутри кластеров наблюдается относительно низкая вариабельность значений признаков. Это свидетельствует о высокой степени однородности и компактности построенных кластеров. Полученные результаты кластеризации позволяют определить ресурсные профили российских регионов и сформировать основные приоритеты политики развития регионального здравоохранения России, нацеленные на повышение степени однородности регионов страны по качеству и доступности медицинской помощи. Практическая значимость исследования заключается в том, что его результаты позволят более эффективно разрабатывать региональную политику и проводить государственное регулирование сферы здравоохранения Российской Федерации, а также определять меры для поддержки отрасли в регионах с низкими показателями эффективности использования коечного фонда.

Цель исследования. Установить и описать тенденции развития страхования в России как вида рыночной деятельности, перераспределительных финансовых отношений и явления общественной жизни в неразрывной связи с важнейшими параметрами развития экономики и социальной сферы. Статистическому исследованию подвержен важнейший сегмент рыночной экономики, объединяющий специфические институциональные единицы, являющиеся рыночными производителями финансовых услуг перераспределительного характера, а именно, вся совокупность страховых организаций, осуществляющих деятельность на экономической территории Российской Федерации, и рассматриваемые по методологии системы национальных счетов, как резидентные единицы. Исследование проведено на предмет выявления и количественной оценки влияния социально-экономических факторов, таких, как уровень жизни населения, строительство жилья, дорожно-транспортная обстановка, на стоимостные результаты функционирования страхового сектора России, установление закономерностей и взаимосвязей обозначенных признаков за продолжительный временной период.

Данные и методы. Для достижения поставленной цели решён комплекс задач, связанных с применением математико-вероятностного инструментария, ставшего неотъемлемой составляющей статистической методологии по обработки числовых массивов для изучения массовых явлений, протекающих в социуме. Непосредственно для исследования результатов деятельности страховых организаций применены: методы аналитического выравнивания, трендового прогнозирования, регрессии рядов динамики, наглядного представления систематизированных данных, а именно графический и табличный; прикладные программные приложения статистического анализа.

Решения и результаты. Обработка числовой информации, сгенерированной в массив исходных данных, привела к построению модели динамической регрессии, отражающей закономерности формирования финансового результата страховых организаций, предопределяемого уровнем доходов населения, страховых выплат, строительства жилья, дорожно-транспортной дисциплины. Произведён расчёт прогнозных значений признаков-факторов, который позволил осуществить прогнозирование показателя страховых премий по всей совокупности страховых организаций на период до 2026 г.

Заключение. По результатам статистического моделирования произведена экономическая интерпретация параметров построенных моделей и относительных величин, описывающих эластичность взаимосвязей. Установлены направления связей, обоснована их современная специфика. Полученные результаты могут использоваться органами государственной статистики, экспертами в мониторинге финансовых и страховых рынков на российском экономическом пространстве.

Цель исследования. Целью исследования является определение возможностей использования дисперсионного анализа как инструмента повышения доходности бизнеса за счет получения и предоставления клиентам в агентствах недвижимости объективной критериальной информации при оказании ими посреднических и консультационных услуг.

Материалы и методы. Информационной базой исследования послужили статистические данные о рынке недвижимости города Ярославля. Количественные показатели оценивали на предмет соответствия нормальному распределению с помощью критерия Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка. При представлении результатов описательной статистики использовали медиану (Me), нижний и верхний квартиль (Q1-Q3). В качестве статистического инструментария для проведения исследования использовались двухфакторный дисперсионный анализ, непараметрические критерии Краскела-Уоллиса и U-критерий Манна-Уитни. При выполнении апостериорных сравнений применяли критерий Данна с поправкой Бонферрони. При отборе данных для множественной линейной регрессии был использован метод исключения. Статистическую обработку данных осуществляли на персональном компьютере с использованием программы SPSS Statistics v. 27.0 (SPSS Inc., США). Уровень значимости принимался равным 0,05.

Результаты. Обоснована необходимость использования дисперсионного анализа для повышения эффективности деятельности агентств недвижимости при оказании профессиональных услуг. Сформулировано понятие критериальной информации, как необходимого и достаточного объема данных, полученных объективными методами для снижения риска ошибок при подборе квартир для клиентов. Проведены сравнение стоимости квадратного метра жилья в зависимости от разных факторов, влияющих на выбор профессионального решения. Построено уравнение множественной линейной регрессии для прогнозирования стоимости жилья.

Заключение. Авторская модель использования возможностей дисперсионного анализа как инструмента формирования необходимой критериальной информации для клиентов позволяет повысить доходность бизнеса в агентствах недвижимости.

В статье отражены новые подходы к формированию системы стратегического управления социально-экономической и научно-технологической сферами России, а также к выработке соответствующих стратегических целей развития в условиях новых вызовов, связанных со стремительным прогрессом науки и технологий, всеобъемлющей цифровизацией общества, что, в свою очередь, неизбежно сопряжено с новыми непредсказуемыми рисками. Показана необходимость совершенствования управления социо-технологическим развитием в условиях изменяющегося мироустройства, что особенно актуально для России в силу сложившейся конфронтации с объединенным Западом и ужесточающейся конкуренции за будущее России. Раскрыта роль Q-методологии для выбора научно обоснованных целей стратегического управления. Показаны ее возможности сочетать качественные и количественные подходы, определять внутреннюю структуру установок и мнений, выявлять их сходства и различия и сводить их к нескольким «значимым факторам», отражающих общие способы мышления. Опираясь на современные представления о двух важнейших вопросах – о научных исследованиях для управления и научной экспертизе в управлении – сделана попытка переосмысления взаимодействия и взаимного доверия науки и государственного управления.

Цель исследования. Обоснование потребности использования новых подходов и научного инструментария для стратегического управления социально-технологическим развитием и формирования общественно-согласованных и научно-обоснованных целей такого развития в новом многополярном интеллектуальном мире, где цифровые инновации формируют важнейшую из эволюций – эволюцию человека. Стратегические видения, цели, решения, разработанные разными коллективами и организациями, часто основаны на использовании различающихся ценностей, методологий, подходов, моделей и методов. Рекомендуемые пути развития и решения проблем, как правило, различаются, и представляют несовпадающие точки зрения. Различие субъективных оценок затрудняет достижение консенсуса и принятие стратегических решений. Проведенное в статье исследование направлено на совершенствование стратегического управления и научной экспертизы.

Материалы и методы. Исследование проведено на основе изучения результатов профильных научных исследований; обзора групп систематических исследований, условий и факторов влияния на развитие научных исследований; теории фрейминга и фрейм-анализа. Обобщение полученных локальных результатов сделано на примере формирования научно обоснованных целей развития.

Результаты. Проведен анализ возможности применения нового подхода к принятию научно-обоснованных решений и формированию стратегических целей инновационного развития в условиях имеющихся ограничений и мнений экспертов. Возможность группировки предлагаемых решений по основным точкам зрения на имеющиеся проблемы всех участников процесса формирования системы стратегических целей рассматривалась с использованием Q-методологии для улучшения взаимного понимания позиций и профессиональных культур участников.

Заключение. Предлагаемый подход к организации стратегического управления развитием и формированию научно-обоснованных целей облегчает процесс формирования консенсуса решений за счет сравнительного сопоставления консервативного и инновационного вариантов возможных формулировок стратегических целей. Применение Q-методологии позволяет совершенствовать качество стратегического управления в условиях высокой неопределенности, множественности подходов и оценок, запаздывания исследований сложных систем, инновационных технологий и процессов, расширяя возможности использования науки для разработки государственной политики, стимулируя повышение ее качества и уточняя направления необходимых научных исследований.