Нечеткая регрессионная модель прогнозирования уровня бедности (на материале Азербайджана)

  • Нигяр Акрамовна Абдуллаева Национальная академия наук Азербайджана, Институт кибернетики, Азербайджанская Республика, AZ1001, г. Баку, ул. Истиглалийят, 30; Конфедерация профсоюзов Азербайджана, Баку, AZ 1005, Площадь Молодёжи, 3

Аннотация

Статья посвящена исследованию уровня бедности в Азербайджане в зависимости от доходов населения, коэффициента безработицы, уровня инфляции и прожиточного минимума, а также прогнозированию уровня бедности на следующие три года. До настоящего времени задачи такого прогнозирования решались классическими уравнениями линейной регрессии. В данной статье для прогноза уровня бедности в Азербайджане предлагается нечеткая регрессионная модель.

Ключевые слова:

уровень бедности, доходы населения, коэффициент безработицы, уровень инфляции, прожиточный минимум, прогнозирование, нечеткая регрессионная модель

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Биография автора

Нигяр Акрамовна Абдуллаева, Национальная академия наук Азербайджана, Институт кибернетики, Азербайджанская Республика, AZ1001, г. Баку, ул. Истиглалийят, 30; Конфедерация профсоюзов Азербайджана, Баку, AZ 1005, Площадь Молодёжи, 3

аспирантка; специалист отдела защиты трудовых и социально-экономических интересов трудящихся

Литература

Литература на русском языке

Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др. Прикладные нечеткие системы / Пер. с япон. М.: Мир, 1993. 368 с.

Богомолова Т. Ю., Топилина В. С. Бедность в современной России: измерение и анализ // Экономическая наука современной России. № 1. 2005. С. 93—106.

Домрачев В. Г., Полещук О. М. О построении регрессионной модели при нечетких исходных данных // Автоматика и телемеханика. 2003. № 11. С. 74–83.

Клейнер Г. Б. К спору о методе: исследование бедности или бедность исследования // Вопросы экономики. № 6. 2008. С. 61–70.

Локшин М. Использование научного метода в российских исследованиях в области бедности // Вопросы экономики. № 6. 2008. С. 44—60.

Овчарова Л. Н. Бедность и экономический рост в России // Уровень жизни населения регионов России. № 11–12. 2008. С. 47–60.

Орлов А. И. Организационно-экономическое моделирование: учебник в 3-х ч. Часть I: Нечисловая статистика. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана. 2009. 541 с.

Римашевская Н. М. Бедность и маргинализация населения // Социологические исследования. 2004. № 4. С. 33–43.

Шевяков А. Ю., Кирута А. Я. Измерение экономического неравенства. М.: Лето, 2002. 317 с.


References in Latin Alphabet

Cerioli A., Zani S. A fuzzy approach to the measurement of poverty / Ed. by Dagum C., Zenga M. Income and Wealth Distribution, Inequality and Poverty. Berlin: Springer-Verlag. 1990. P. 272–284.

Cheli B., Lemmi A. A totally fuzzy and relative approach to the multidimensional analysis of poverty // Economic Notes by Monte dei Paschi di Siena. 1995. № 24 (1). P. 115–134.

Dagum C., Gambassi R., Lemmi A. New approaches to the measurement of poverty. Poverty Measurement for Economies in Transition in Eastern European Countries. Polish Statistical Association and Central Statistical Office. Warsaw, 1992. P. 201–225.

Ishibuchi H. Fuzzy regression analysis // Japanese journal of Fuzzy Theory and Systems. 1992. Vol. 4. N 1. P. 137–148.

Martinetti C. E. A new approach to the evaluation of well-being and poverty by fuzzy set theory // Giornale Degli Economisti e Annali di Economia. 1994. № 53. P. 367–388.

Schneider F., Buehn A., Montenegro C. E. Shadow Economies All Over the World: New Estimates for 162 Countries from 1999 to 2007. World Bank // Policy Research Working Paper 5356. July 2010.


Translation of references in Russian into English

Опубликован
2010-12-30
Как цитировать
Абдуллаева, Н. А. (2010). Нечеткая регрессионная модель прогнозирования уровня бедности (на материале Азербайджана). Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, (4), 136 - 143. извлечено от https://economicsjournal.spbu.ru/article/view/3154
Выпуск
Раздел
Экономико-математическое моделирование