Расходы населения регионов Российской Федерации на покупку продуктов питания: компонентный и кластерный анализ
DOI:
https://doi.org/10.17059/2015-4-12Ключевые слова:
расходы домохозяйств, компонентный и кластерный анализ, кластеры регионов, диаграмма рассеиванияАннотация
В статье рассматривается решение задачи проведения компонентного и кластерного анализа данных о расходах на приобретение продуктов питания как одной из важнейших составляющих уровня жизни населения. Цель анализа состоит в построении кластеров регионов Российской Федерации, различающихся по структуре расходов домашних хозяйств на покупку продуктов питания, представленных в абсолютных единицах, с учетом обобщенных показателей уровня жизни населения. Для исследования применяются такие методы интеллектуального анализа данных, как компонентный и кластерный анализ. Предложена процедура проведения интеллектуального анализа данных, которая основана на взаимосвязанном выполнении методов компонентного и кластерного анализа. Процедура интеллектуального анализа данных учитывает взаимосвязь между результатами, полученными разными методами, а также возможность возврата к предыдущему методу с целью его повторного применения для последовательного уточнения состава формируемых кластеров состояний домохозяйств. Выявлены малочисленные кластеры благополучных регионов, характеризующихся высоким и средним уровнем расходов домохозяйств на покупку основных продуктов питания, а также довольно многочисленные кластеры недостаточно благополучных и неблагополучных регионов, характеризующихся низким уровнем расходов домохозяйств. Показано, что рост уровня жизни, характеризующийся величиной валового регионального продукта на душу населения, сопровождается ростом коэффициента Джини, характеризующего неравенство в распределении доходов, а также снижением расходов на приобретение малоценных продуктов питания. Результаты анализа могут быть применены для разработки системы поддержки принятия решений, предназначенной для анализа сценариев макроэкономического регулирования в области политики доходов с целью повышения уровня жизни населения. Проведенный анализ данных о расходах населения на приобретение продуктов питания позволил выявить кластерную структуру регионов РФ, визуализировать ее в пространстве обобщенных признаков, описываемых главными компонентами, и сформулировать отличительные характеристики кластеров регионов, важные для принятия управленческих решений.Библиографические ссылки
Ivanov, V. N. & Suvorov, A. V. (2006). Neravenstvo i bednost naseleniya. Opyt resheniya problemy v Rossii i za rubezhom [Inequality and poverty of the population: the experience of solving problems in Russia and abroad]. Problemy prognozirovaniya [Problems of forecasting], 3, 132–149.
Kolmakov, I. B. (2006). Prognozirovanie pokazateley differentsiatsii denezhnykh dokhodov naseleniya [Forecasting of cash income differentiation]. Problemy prognozirovaniya [Problems of forecasting], 1, 136–163.
Rimashevskaya, N. M. (2006). Nekotoryye problemy sotsialnogo reformirovaniya v Rossii [Some of the problems of social reform in Russia]. Problemy prognozirovaniya [Problems of forecasting], 2, 3–17.
Shevyakov, A. Yu. (2010). Neravenstvo dokhodov kak faktor ekonomicheskoy i demograficheskoy dinamiki [Income inequality as a factor of economic and demographic dynamics: a monograph]. Moscow: ISEPN RAN Publ., 43.
Ilyasov, B. G., Degtyareva, I. V., Makarova, E. A. & Valitov, R. R. (2013). Sistemnoye modelirovanie dinamiki formirovaniya dokhodov i raskhodov naseleniya s uchyotom ikh differentsiatsii [System modeling of the dynamics of revenues and expenditures of the population with regard to their differentiation]. Problemy upravleniya i modelirovaniya v slozhnykh sistemakh: tr. XV mezhdunar. konf. (19–22 iyunya 2012 g.) [Issues of management and modelling in the complex sistems: porseedings of the 15th international conference (19–22 of June, 1012)]. Samara: Samarsk. nauch. tsentr RAN Publ., 179–193.
Ilyasov, B. G., Degtyareva, I. V., Makarova, E. A. & Valitov, R. R. (2012). Sistema intellektualnoy podderzhki prinyatiya resheniy pri upravlenii makroekonomicheskim vosproizvodstvennym protsessom na osnove imitatsionnogo modelirovaniya [System intelligent decision support in the management of macro-economic reproduction process on the basis of simulation]. Vestnik UGATU [Bulletin of the Ufa State Aviation Technical University], 3, 217–229.
Barsegyan, A. A., Kupriyanov, M. S., Kholod, I. I., Tess, M. D. & Elizarov, S. I. (2009). Analiz dannykh i protsessov: ucheb. posobie [Analysis of data and processes: proc. manual]. 3rd ed., Rev. and ext. St. Petersburg: BKhV-Peterburg Publ., 512.
Demidova, L. A., Kirakovskiy, V. V. & Pylkin, A. N. (2012). Prinyatie resheniy v usloviyakh neopredelennosti [Decision-making under uncertainty]. Moscow: Goryachaya liniya — Telekom Publ., 288.
Kulaichev, A. P. (2013). Metody i sredstva kompleksnogo analiza dannykh: uchebnoe posobie; 4-e izd., pererab. i dop. [Methods and tools for complex data analysis: a tutorial], 4th ed., rev. and ext. Moscow: FORUM Publ.; Infra-M Publ., 312.
Porshnev, S. V., Ovechkina, E. V., Mashchenko, M. V. et al. (2010). Kompyuternyy analiz i interpretatsiya empiricheskikh zavisimostey: ucheb. posobie [Computer analysis and interpretation of empirical relationships: textbook]. Moscow: Binom-Press Publ., 336.
Mitra, S. & Acharya, T. (2003). Data Mining. Multimedia, Soft Computing, and Bioinformatics. Hoboken, New Jersey, John Wiley & Sons, Inc., 401.
Han, J. & Kamber, M. (2001). Data mining: Concepts and Techniques. San Mateo: Morgan Kaufmann Publishers, 550.
Kanungo, T., Mount, D. M., Netanyahu, N. S., Piatko, Cr. D., Silverman, R., Wu, A. Y. (2002, July). An Efficient k-Means Clustering Algorithm. Analysis and Implementation IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 24(7), 881–892.
Ruppert, D. (2011). Statistics and Data Analysis for Financial Engineering. New York: Springer Science+Business Media, LLC, 638.
Vercellis, C. (2009). Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making. New York: John Wiley & Sons Ltd, 436.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2015 Гузаиров Мурат Бакеевич, Дегтярева Ирина Викторовна, Макарова Елена Анатольевна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
