ECONOMETRIC MODEL FOR IDENTIFYING DEVELOPMENT FACTORS OF A CROSS-BORDER ECONOMIC DEVELOPMENT CORRIDOR
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This study proposes a correlation-regression analysis as a tool for strategic planning of the socio-economic development of a cross-border macroregion, and also finds dependencies between development factors taking into account statistical data. The analysis was conducted using official statistical data from the website of the National Statistical Committee of the Republic of Belarus. The methodology of correlation-regression analysis is presented, and the indicators of the predictive factor model are determined. Using the example of factual material collected for the period 2007–2022, the desired result of the functional dependence within the factor model was obtained. An assessment of the statistical significance of the regression coefficients made it possible to identify those indicators with which the GDP indicator has a significant quantitative dependence, namely: the index of industrial production, the index of investment in fixed assets, and the level of the tax burden. This made it possible to build a three-factor econometric model.
Article Details
References
1. Зазерская, В. В. Методические подходы к оценке развития приграничных регионов / В. В. Зазерская // Экономический бюллетень Научно-исследовательского экономического института Министерства экономики Республики Беларусь. – 2023. – № 5 – С. 39–45.
2. Абляминов, Р. Ф. Применение корреляционного и регрессионного анализа в системе прогнозирования технологического процесса / Р. Ф. Абляминов // Научные высказывания. – 2023. – № 21. – С. 24–28.
3. Ивуть, Р. Б. Оценка влияния транспортно-логистической инфраструктуры регионов Республики Беларусь на ее социально-экономические показатели / Р. Б. Ивуть, П. В. Попов, П. И. Лапковская // НАУКА и ТЕХНИКА, 2020. – № 19 (2). – С. 93–100. – DOI: 10.21122/2227-1031-2020-19-2-93-100.
4. Коновалова, К. Ю. Разработка методики индикативной оценки устойчивости региональной социально-экономической системы / К. Ю. Коновалова // Вестник экспертного совета. – 2015. – № 3 (3) – С. 15–21.
5. Кольцов, Р. Ю. Корреляционно-регрессионный анализ и прогноз основных показателей развития региона (на примере Тамбовской области) / Р. Ю. Кольцов, О. В. Кольцова // Вестник российских университетов. Математика. – 2016 – № 2. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/korrelyatsionno-regressionnyy-analiz-i-prognoz-osnovnyh-pokazateley-razvitiya-regiona-na-primere-tambovskoy-oblasti (дата обращения: 10.08.2025).
6. Герасенко, П. В. Проблемы современной экономики / П. В. Герасенко // Многомерный анализ в исследовании регионов. – 2008. – № 3 (27). – URL: https://www.m-economy.ru/art.php?nArtId=2131 (дата обращения: 08.08.2025).
7. Крамаренко, А. К. Применение корреляционно-регрессионного анализа для изучения показателей развития микро- и малых предприятий в Республике Беларусь / А. К. Крамаренко // Экономика, право и проблемы управления. – 2018. – № 8. – С. 28–35.
8. Козинова, К. Т. Эконометрический анализ валового внутреннего продукта России и его взаимосвязей с инвестициями в основной капитал, численностью занятого в экономике населения, добычей нефти и газа / К. Т. Козинова // Экономический анализ: теория и практика. – 2016. – № 2 (449) – С. 183–196.
9. Терещенко, О. В. Многомерный статистический анализ данных в социальных науках : учеб. пособие / О. В. Терещенко, Н. В. Курилович, Е. И. Князева. – Минск : БГУ, 2012. – 239 с.
10. Саадалов, Т. Ы. Методика расчета коэффициента корреляции Фехнера и Пирсона и их области применения / Т. Ы. Саадалов, Р. М. Мырзаибраимов, Ж. Д. Абдуллаева // Бюллетень науки и практики. – 2021. – Т. 7, № 10. – С. 270–276.
11. Бережная, Е. В. Математические методы моделирования экономических систем : учеб. пособие / Е. В. Бережная, В. И. Бережной. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2006. – С. 151.
12. Зазерская, В. В. Сущность и структура экономического потенциала трансграничного региона / В. В. Зазерская // Веснік Брэсцкага ўніверсітэта. Серыя 2, Гісторыя. Эканоміка. Права. – 2024. – № 2. – С. 79–86.