КОРРЕЛЯЦИННО-РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ В ОЦЕНКЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ЕАЭС
DOI:
https://doi.org/10.51579/1563-2415.2025.-3.02Ключевые слова:
корреляция, регрессия, ВВП, индексы физического объема, Евразийский экономический союз.Аннотация
Статья посвящена выявлению существенного фактора, влияющего на экономическое развитие стран регионального объединения Евразийского экономического союза. Оригинальность авторского методологического подхода заключается в использовании показателя валового внутреннего продукта, представленного в экономико-статистической счетной единице, а также применении корреляционно-регрессионного метода анализа к исследованию ЕАЭС в целом и пяти стран, входящих в его состав. Методы исследования включают приведение параллельных рядов, применение простой линейной регрессии и корреляционного анализа на основе статистических данных о темпах роста ВВП и индексах физического объёма за период 2005–2024 гг. Качество полученных моделей проверено с помощью статистических критериев Стьюдента, Дарбина-Уотсона и Фишера. Первая гипотеза подтверждена положительной связью между ежегодными увеличениями индексов физического объема и темпами прироста ВВП, однако в части заметной силы взаимосвязи в Кыргызстане, Казахстане. В других регионах установлены связи: высокая в ЕАЭС, России, Армении и умеренная в Беларуси. Вторая гипотеза о наличии статистически значимой связи между этими переменными подтвердилась только в ЕАЭС, России, Кыргызстане. При этом, Россия занимает лидирующую позицию. С доверительными интервалами произведен прогноз среднего процента роста ВВП при уровне надежности 95% для ЕАЭС, России, Кыргызстана. Результаты моделей авторы рекомендуют к использованию правительственными органами стран ЕАЭС в анализе эволюции, корреляции, зависимости между темпами роста ВВП и реальным расширением производства, в расчетах прогнозов экономического роста в среднесрочной перспективе.
Библиографические ссылки
Stock, J. H., and Watson, M. W. Introduction to econometrics. Fourth edition. Global edition. – United Kingdom: Person Education Limited. - 2020. – 801 p.
Елисеева, И. И. Практикум по общей теории статистики: учеб. пособие / И. И. Елисеева, Н. А. Флуд, М. М. Юзбашев; под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 512 с.
Минашкин, В. Г. Теория статистики: Учебно-методический комплекс/ В. Г. Минашкин, Р. А. Шмойлова, Н. А. Садовникова, Л. Г. Моисейкина, Е. С. Рыбакова. – М.: Изд. центр ЕАОИ, 2008. – 296 с.
Полякова, В. В. Основы теории статистики: учеб. пособие / В. В. Полякова, Н. В. Шаброва. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2015. – 148 с.
Авров, А. П. Общая теория статистики. Основы курса. Учебное пособие / А. П. Авров, И. А. Аврова, А. А. Мусульманкулова. – Алматы, 2019. – 218 с.
Брюс, П. Практическая статистика для специалистов Data Science: Пер. с англ. /П. Брюс, Э. Брюс. – СПб.: БХВ-Петербург, 2018. – 304 с.
Яроменко, Н. Н., Бубенок, Е. Д., Хахалева, Е. А. Корреляционно-регрессионный анализ как способ прогнозирования экономического развития предприятия // Вестник Академии знаний. – 2021. - № 44 (3). – С. 249 – 252.
Яковлев, В. Б. Статистика. Расчеты в Microsoft Excel: учебное пособие для вузов. – Москва: Издательство Юрайт, 2023. – 353 с.
Доугерти, К. Введение в эконометрику: Пер. с англ.– М.: ИНФРА-М, 1999. – 402 с.
Евсеев, В.О. Формализация теории подобия в системе международных отношений (на примере ЕАЭС) // Social phenomena and processes. – 2023. - № 2(5). - С.44-55.
Рослякова, Н.А. Корреляционно-регрессионный анализ для выявления направлений реализации экономических эффектов интеграции // V Международный экономический форум «Евразийская экономическая перспектива»: сб. докладов / под ред. И.А. Максимцева. - СПб: Изд-во СПбГЭУ, 2018. - С. 160-166.
Шайлиева, М.М., Гаджимирзоев, Г.И., Цветлюк, Л.С. Статистический анализ экономического развития стран Евразийского экономического союза // Вестник Евразийской науки. – 2020. - №2. – [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://esj.today/PDF/27ECVN220.pdf (дата обращения: 03.12.2024)
Маслова, В., Зарук, Н., Авдеев, М. Факторный анализ конкурентоспособности агропродовольственной продукции в государствах-членах ЕАЭС // АПК: Экономика, управление. – 2018. – № 4. - С. 75-85.
Todorov, Georgi N., Kalinina, Anna V., Rybakova, Anna I. Impact of labour migration on entrepreneurship ecosystem: case of Eurasian Economic Union // Entrepreneurship and Sustainability Issues. – 2018. - № 5 (4). - Р.992-1007.
Шокаманов, Ю. К., Демесинова, А. А. Анализ развития промышленности ЕАЭС с использованием единой счетной единицы // Статистика, учет и аудит. – 2023. – 3(90). – С. 6-18. DOI: https://doi.org/10.51579/1563-2415.2023-3.01.
Статистика ЕАЭС. Национальные счета. Динамические ряды // Евразийская экономическая комиссия [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://eec.eaeunion.org/comission/department/dep_stat/union_stat/current_stat/national_accounts/series/ (даты обращения: 09.11.2024, 08.09.2025).
Ger Koole. What is the best achievable forecast accuracy? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://globalwfm.com/what-is-the-best-achievable-forecast-accuracy/ (дата обращения 10.09.2024).
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 К.К. Бельгибаева, Ф.Т. Алимбаев
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
