Студент : КоновалоВ Євгеній Андрійович Спеціальність : Економічна кібернетика

1. ДНЕПРОПЕТРОВСЬКИЙ УНІВЕРСИТЕТІМЕНІ АЛЬФРЕДА НОБЕЛЯКАФЕДРА ЕКОНОМІЧНОЇ КІБЕРНЕТИКИ ТА СУЧАСНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ «Розробка інформаційної системи аналізу соціально-економічного розвитку регіонів України на прикладі сільськогосподарської галузі» Студент: КоновалоВ Євгеній Андрійович Спеціальність: Економічна кібернетика Керівник дипломної роботи: к.т.н., доц. Різун Нина Олеговна Зав. Кафедри: к.т.н., доц. Різун Нина Олеговна Дніпропетровськ 2014

2. Актуальність використання статистичних методів аналізу в аналізі соціально-економічному розвитку регіонів України • На сьогоднішній день існує необхідність розвитку всіх галузей промисловості України. Але для цього необхідно ретельно аналізувати економічні показники галузей використовуючи різноманітні статистичні методи аналізу, які дозволяють виявити закономірність розвитку подій та надавати оцінку ймовірності їх виконання. Також статистичні методи аналізу надають можливість обробляти велику кількість статистичної інформації

3. Мета дослідження: • Проаналізувати соціально-економічний розвиток сільськогосподарської галузі України Об'єкт дослідження: Показники соціально-економічного розвитку регіонів України Предмет дослідження: Розробка информаційної системи аналізу соціально-економічного розвитку сільськогосподарської галузі України методами статистичного аналізу

4. Новизна роботи полягає у наступному: • У реалізації системного підходу до вирішення задачі аналізу соціально-економічного розвитку регіонів (на прикладі сільськогосподарської галузі) із послідовним використанням: • кластерного аналізу окремих областей за двома відібраними критеріями, і • з подальшим побудуванням регресійних моделей залежності прибутку сільськогосподарської галузі кожного визначеного кластеру від вдвох груп визначених економічних факторів – продуктивності праці (кількість продукції у одиницю часу) та обсягу валової продукції (вартість продукції)

5. Предметна область • Сільське господарство України - одна з провідних галузей економіки України. Сільське господарство є базовою складовою аграрного сектору України. • Крім стабільного забезпечення населення країни якісним, безпечним, доступним продовольством, сільське господарство України спроможне на вагомий внесок у розв'язання світової проблеми голоду. Його потенціал виробництва значно перевищує потреби внутрішнього ринку.

6. Структура сільськогогосподарстваУкраїни. • Сільське господарство України Рослинництво Тваринництво • Рільництво: • Картоплярство • Овочівництво • Садівництво • Вирощування баштанних культур • Виноградарство • Ягідництво • Вирощування кормових культур • Скотарство • Свинарство • Вівчарство • Птахівництво

7. Результати процесногомоделювання.Модель IDEF0. Контекстна діаграма

8. Результати процесного моделювання. ДекомпозиціямоделіAS-is

9. РЕЗУЛЬТАТИ ПРОЦЕСНОГО МОДЕЛЮВАННЯ. ДЕКОМПОЗИЦІЯМОДЕЛІ TO-BE

10. ЕТАП 1. Кластерний аналіз • Кластерний аналіз (англ. Data clustering) –задача розбиття заданої вибірки об'єктів (ситуацій) на підмножини, що називаються кластерами, так, щоб кожен кластер складався з схожих об'єктів, а об'єкти різних кластерів істотно відрізнялися. Завдання кластеризації відноситься до статистичної обробки. Кластерний аналіз — це багатовимірна статистична процедура, яка виконує збір даних, що містять інформацію про вибірку об'єктів і потім упорядковує об'єкти в порівняно однорідні групи .

11. ОСНОВНІ МЕТОДІ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ • ІЄРАРХІЧНІ МЕТОДИ: • Метод ближньогосусідаабоодиночнийзв'язок • Метод найбільшвидаленихсусідівабоповнийзв'язок • Метод Варда • Метод незваженого попарного середнього. • Метод між групового зв'язку • НЕІЄРАРХІЧНІ МЕТОДИ: • Алгоритм k- середніх (к-means) • Алгоритм BIRCH • Алгоритм CLARA • Алгоритми Clarans

12. Кластерний аналіз показників соціально-економічного розвитку • Кластерній аналіз проводиться з використанням методів ієрархічної кластеризації. • На даному етапі проводиться кластеризація наступних груп показників по регіонах України: • Група 1: • Продуктивністьпраці в сільськогосподарськихпідприємствах. • Продуктивністьпраці в рослинництвісільськогосподарськихпідприємствах. • Продуктивністьпраці в тваринництвісільськогосподарськихпідприємствах. • Група 2: • Валова продукція сільського господарства. • Валова продукція рослинництва. • Валова продукція твариництва. • Валовапродукціясільськогогосподарства в сільськогосподарськихпідприємствах. • Валовапродукціясільськогогосподарства в господарствахнаселення.

13. РЕУЗУЛЬТАТИ КЛАСТЕРІЗАЦІЇ (ДЕНДРОГРАМА)По показникам ПРОДУКТИВНОСТІ праці

14. Результат кластеризації за критерієм Продуктивністьпраці • У результаті кластерізації було визначено наступні 2 кластра: • Найбільш розвинуті регіони – Львівська, Чернівецька, Донецька, Черкаська, Дніпропетровська, Закарпатська, Автономна Республіка Крим, Волинська, Київська, Івано-Франківська, Запорізька, Луганська, Харківська, Херсонська – області. • Менш розвинуті регіони – Житомирська, Кіровоградська, Одеська, Полтавська, Чернігівська, Вінницька, Сумська, Хмельницька, Миколаївська, Тернопільська , Рівненська - області.

15. Географічний поділ регіонів по показникам продуктивності праці

16. РЕУЗУЛЬТАТИ КЛАСТЕРІЗАЦІЇ (ДЕНДРОГРАМА)за крітерієм обсягу ВАЛОВІЙ ПРОДУКЦІЇ

17. Результат кластерізації за критерієм обсягуваловоїпродукції • У результаті кластеризації можна виділити 2 кластери: • Найменшрозвинуті по об'єму валової продукції– Волинська, Рівненська, Тернопільська, Житомирська, Луганська, Миколаївська, Хмельницька, Чернігівська, Одеська, Кіровоградська, Херсонська, Запорізька, Сумська, Автономна Республіка Крим, Львівська, Закарпатська, Чернівецька, Івано-Франківська. • Найбільш розвинуті по об'єму валової продукції – Полтавська, Харківська, Донецька, Вінницька, Дніпропетровська, Київська, Черкаська. • Середні показники по кластерам: 1 кластер = 110949,0682 • 2 кластер = 159411,4

18. Географічний поділ регіонів По обсягу валовій продукції

19. ЕТАП 2. Регресійний аналіз • Регресі́йний ана́ліз – розділ математичної статистики, присвячений методам аналізу залежності однієї величини від іншої. На відміну від кореляційного аналізу  не з'ясовує чи істотний зв’язок, а займається пошуком моделі цього зв'язку, вираженої у функції регресії.

20. Методи регресійного аналізу • Нелінійна регресія. • Множинна лінійна регресія. • Лінійна регресія. • Метод найменших квадратів.

21. Регресійний аналіз • У ході регресійного аналізу було досліджено залежність прибутку від двох груп показників: • 1 група: • Продуктивність праці в сільськогосподарських підприємствах. • Продуктивність праці в рослинництві сільськогосподарських підприємствах. • Продуктивність праці в тваринництві сільськогосподарських підприємствах. • 2 група: • Валовапродукціясільського господарства; • Валова продукція рослинництва; • Валова продукція тваринництва; • Валова продукція сільського господарства в сільськогосподарських підприємствах; • Валова продукція сільського господарства в господарствах населення.

22. Результат регресійного аналізу залежності прибутку від показників продуктивності праці Зведення до моделі

23. Результат регресійного аналізу залежності прибутку від показників продуктивності праці Коефіцієнти моделі З таблиці коефіцієнтів моделі можемо вивести наступне рівняння регресії:

24. Результат регресійного аналізу залежності прибутку від показників продуктивності праці • Коефіцієнти продуктивності : • Продуктивність праці в сільськогосподарських підприємствах X1. • Продуктивність праці в рослинництві сільськогосподарських підприємствахX2. • Продуктивність праці в тваринництві сільськогосподарських підприємствахX3. • Коефіцієнти мають вплив на прибуток від реалізації сільськогосподарської продукції сільськогосподарських підприємств тому, що коефіцієнти • R = 0,759 • R кв. = 0,576 • Скоректований Rкв. = 0,515 • Наближені до 1. • Це відзначає що, модель близька до адекватності и половина регресії пояснюється моделлю.

25. Результат регресійного аналізу залежності прибутку від показників валової продукції Коефіцієнти моделі

26. Результат регресійного аналізу залежності прибутку від показників валової продукції • Коефіцієнти продуктивності : • Волова продукціясільського господарства; • Валова продукція рослинництва; • Валова продукція тваринництва; • Валова продукція сільського господарства в сільськогосподарських підприємствах; • Валова продукція сільського господарства в господарствах населення. • Коефіцієнти мають вплив на прибуток від реалізації сільськогосподарської продукції сільськогосподарських підприємств тому, що коефіцієнти • R = 0,740 • R кв. = 0,547 • Скоректований Rкв. = 0,527 • Наближені до 1. • Це відзначає що, модель близька до адекватності и половина регресії пояснюється моделлю.

27. ВИСНОВКИ: • визначено структуру та состав задач інформаційної системи аналізу соціально-економічного розвитку регіонів; • визначено фактори, що найбільш об'єктивно відображають тенденції групування регіонів України (продуктивність праці та обсяг валової продукції); • визначено тип регресійної залежності між показником прибутку сільськогосподарської галузі України та показниками продуктивність праці та обсягу валової продукції із послідовним використанням: • кластерногоаналізу окремих областей за двома відібраними критеріями, • із подальшим побудуванням регресійних моделей залежності прибутку сільськогосподарської галузі кожного визначеного кластеру від вдвох груп визначених економічних факторів – продуктивності праці (кількість продукції у одиницю часу) та обсягу валової продукції (вартість продукції) • .