Ученые ЮУрГУ создали модель для оценки «ударопрочности» экономики регионов
Сотрудники Высшей школы экономики и управления Южно-Уральского государственного университета разработали методику «стресс-тестирования», которая позволяет оценивать экономическую устойчивость российских регионов и предсказывать реакцию на кризисы. Проект реализован в рамках гранта Российского научного фонда, сообщает пресс-служба вуза.
По словам одного из авторов методики, доцента кафедры «Экономическая теория, региональная экономика, государственное и муниципальное управление» Александра Резепина, модель основана на нейронной сети, которая, в свою очередь, построена на существующей аналитической платформе IBM SPSS Statistics. Ученые ЮУрГУ сформулировали задачу, загрузили обучающие примеры и проинтерпретировали результаты.
«Мы исследовали опыт преодоления кризисных событий. Ввели в нейронную сеть характеристики российских регионов на момент начала кризисов 2008 и 2014-2015 годов: параметры отраслевой структуры экономики, инновационности продукции, уровня специализации и зависимости от экспорта. Затем обучили сеть распознавать, какие характеристики региона и их сочетания помогают быстро преодолевать кризис и эффективно восстанавливаться. Обучив нейронную сеть на данных прошлых кризисов, мы загрузили в нее данные о состоянии российских регионов в 2022 году и получили прогнозы развития на 2023-2024 годы»,—рассказал Александр Резепин.
Оценивая Челябинскую область, сотрудники ЮУрГУ выяснили, что как и в Свердловской, наблюдается более высокая вероятность «неударопрочной» реакции. «Предполагаем, что проблемы региона связаны с исторически сложившейся большой долей металлургии в отраслевой структуре. Необходимо развитие альтернативных перспективных отраслей и такие отрасли в регионе есть, например, машиностроение, поддержка которого позволит решить и задачу импортозамещения, и задачу укрепления “ударопрочности” региона»,— говорит участница исследования заместитель директора ВШЭУ по научной работе Наталья Правдина.
