Цацулин Александр Николаевич, профессор кафедры менеджмента, доктор экономических наук, профессор
Санкт-Петербург
Alexander N. Tsatsulin, Professor of the Department of Management, Doctor of Science (History), Professor
St. Petersburg
Цацулин Борис Александрович, аспирант, магистр менеджмента
Санкт-Петербург
Boris A. Tsatsulin, Post-Graduate Student, Master of Management
St. Petersburg
В продолжение статьи авторами исследования, посвященного проблемам сценарного моделирования и решению конкретных задач управления и развития системы здравоохранения Пермского края, была построена авторская динамическая многофакторная модель, которая базировалась на авторитетном подходе и состоит из набора пяти структурных одновременных уравнений. Каждое уравнение системы в итоге представляет собой линейную форму рекурсивной регрессии, где независимая переменная как учтенный признак-фактор в одном уравнении становится зависимой переменной как результативный признак-фактор. В целях устранения явления автокорреляции остаточных величин применялся прием временнóго лагирования. Для оценки параметров приведенной формы структурных одновременных уравнений был использован двухшаговый способ наименьших квадратов как частный случай метода максимального правдоподобия. Полученные оценки параметров в целом оказались эффективными с умеренной состоятельностью и удовлетворительной смещенностью. Построенная модель позволила осуществить краткосрочный прогноз важнейшего целевого социально-экономического индикатора успешности развития здравоохранения в регионе до 2023 г. Таким приоритетным индикатором авторы сочли национальную цель — ожидаемую (предстоящую) продолжительность жизни населения исследуемой территории. В заключение статьи были сделаны выводы и очерчены перспективы дальнейшего научного исследования авторов.
In continuation of the article, the authors of the study devoted to the problems of scenario modeling and solving specific problems of management and development of the health care system of the Perm Territory, built the author’s dynamic multivariate model, which was based on an authoritative approach and consists of a set of five structural simultaneous equations. As a result, each equation of the system is a linear form of recursive regression, where the independent variable as a factor-factor taken into account in one equation becomes a depend- ent variable as an effective factor-factor. In order to eliminate the phenomenon of autocor- relation of residual values, the method of time lagging was used. To estimate the parameters of the reduced form of structural simultaneous equations, the two-step least squares method was used as a special case of the maximum likelihood method. The obtained parameter esti- mates on the whole turned out to be effective with moderate consistency and satisfactory bias. The constructed model made it possible to carry out a short-term forecast of the most important target socio-economic indicator of the success of healthcare development in the region until 2023. The authors considered the national goal as such a priority indicator — the expected (future) life expectancy of the population of the study area. At the end of the article, conclusions were drawn and the prospects for further scientific research of the authors were outlined.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.