Особенности исследования развития экономики Севастополя

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Всестороннее изучение региональных процессов подразумевает качественный анализ показателей в динамике, что необходимо не только для выявления сложившихся тенденций, но и для составления прогнозов, которые используются при разработке стратегий и программ развития регионов. В целях исследования развития Севастополя на основании статистических данных о состоянии экономики в украинский и российский периоды, а также определения возможности их использования для формирования прогнозов, необходимо решить вопрос об однородности рядов экономических показателей. Существующие критерии проверки однородности данных неприменимы к решению вопроса совместимости многомерных рядов, относящихся к разным временным интервалам. В статье предлагается использовать эксплораторный факторный анализ для решения этой проблемы. Однако недостаток статистических данных ведет к вырождению матрицы парных корреляций экономических показателей. Для получения оценок параметров факторной модели используется обобщенная обратная матрица, получаемая в результате матричной итерационной процедуры. Эксплораторные факторные модели для украинского и российского периодов Севастополя имеют принципиальные различия, и соответствующие многомерные ряды не могут быть объединены для целостного исследования экономических процессов в регионе.

Об авторах

Елена Ивановна Пискун

Севастопольский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: lenapiskun@mail.ru

доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры «Финансы и кредит», Институт финансов, экономики и управления

Российская Федерация, 299053, Севастополь, ул. Университетская, 33

Владимир Владимирович Хохлов

Севастопольский государственный университет

Email: khokhlov_vv57@mail.ru

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Финансы и кредит», Институт финансов, экономики и управления

Российская Федерация, 299053, Севастополь, ул. Университетская, 33

Список литературы

  1. Argyros I.K. (2008). Convergence and Applications of Newton-type Iterations. Springer Science + Business Media, LLC. doi: 10.1007/978-0-387-72743-12
  2. Courtney M.G.R. (2013). Determining the number of factors to retain in EFA: Using the SPSS R-Menu v2.0 to make more judicious estimations. Practical Assessment, Research and Evaluation, 18(8), 1-14.
  3. Decell Jr. H.P., Kuhng S.W. (1966). An Iterative Method for Computing the Generalized Inverse of a Matrix. NASA Technical Note, NASA - ITN - D-3 464, 16.
  4. Fabrigar L.R., Wegener D.T., MacCallum R.C., Strahan E.J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, (4), 272-299.
  5. Kantorovich L.V. (1945). Ob odnom effektivnom metode reshenija ekstremal’nyh zadach dlja kvadratichnogo funkcionala [On one effective method for solving extremal problems for a quadratic functional]. Doklad akademii nauk SSSR, 48, 485-487. (In Russ.)
  6. Khokhlov V.V. (2018). Klasterizacija regionov metodami eksploratornogo faktornogo analiza [Clusterization of regions by the methods of exploratory factor analysis]. Ekonomika i upravlenie: teorija i praktika, 4(4(1)), 87-94. (In Russ.)
  7. Lankaster P. (1982). Teorija matric [Theory of matrices]. Moscow: Nauka Publ., 272. (In Russ.)
  8. Ruscio J., Roche B. (2012). Determining the number of factors to retain in an exploratory factor analysis using comparison data of a known factorial structure. Psychological Assessment, 24(2), 282-292. doi: 10.1037/a0025697
  9. Spada N. (2017). Form-Focussed Instruction and SLA: a review of classroom and laboratory research. Language Teaching, 30(2), 73-87.
  10. Tabachnick B.G., Fidell L.S. (2015). Principal components and factor analysis. Using multivariate statistics (4th ed). Needham Heights, MA: Allyn & Bacon, 582-633.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».