Сценарное моделирование в управлении системой здравоохранения Пермского края (Часть 2)

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.

1. Ковач А. М. Сценарное планирование в современном стратегическом менеджменте // Молодой ученый. 2016. № 29 (133). С. 419–422.

2. Сафиуллин А. Р., Губайдуллина А. И. Моделирование сценариев повышения инвестиционной привлекательности обрабатывающей промышленности Республики Татарстан // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2020. Т. 13, № 4. С. 74–82.

3. Симчера В. М. Развитие экономики России за 100 лет: 1900–2000. Исторические ряды, вековые тренды, институциональные циклы. М. : ЗАО «Издательство Экономика», 2007. 683 с.

4. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений / пер. с англ. М. : Статистика, 1971. 402 с.

5. Цацулин А. Н. Применение статистических методов при моделировании и краткосрочном прогнозировании развития отрасли (на материалах кондитерской промышленности РСФСР) : дис. канд. экон. наук / Ленинградский финансово-экономический институт им. Н. А. Вознесенского. Ленинград, 1974. 228 с.

6. Aitken A. C. Statistical Mathematics. Browne Press, 2012. 160 p.

7. Henri Theil’s Contributions to Economics and Econometrics: Volume II: Consumer Demand Analysis and Information Theory. Springer Science & Business Media, 1992. 460 p.

8. Murray S. L., Grantham K. Development of a Generic Risk Matrix to Manage Project Risks // Journal of Industrial and Systems Engineering. 2011. № 5 (1). P. 35–51.

9. Tsatsulin A. N., Babkin A. V., Babkina N. I. Analysis of the structural components and measurement of the effects of cost inflation in the industry with the help of the index method // Proceedings of the 28th International Business Information Management Association Conference — Vision 2020: Innovation Management, Development Sustainability, and Competitive Economic Growth, 2016. С. 1559–1573.