Open AccessFEATURES OF CALCULATING THE AGGREGATE INDICATOR OF METHODOLOGY FOR ASSESSING SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT OF REGION AND ANALYZING ITS COMPONENTS (BY EXAMPLE OF THE KRASNODAR TERRITORY)
Author(s) -
А.Н. Рыбалко
Publication year - 2020
Publication title -
audit i finansovyj analiz na cd-rom/audit i finansovyj analiz
Language(s) - English
Resource type - Journals
eISSN - 2618-9836
pISSN - 2618-9828
DOI - 10.38097/afa.2020.98.10.026
Subject(s) - aggregate (composite) , attractiveness , correctness , econometrics , economic indicator , investment (military) , computer science , selection (genetic algorithm) , regional science , geography , economics , macroeconomics , political science , psychology , materials science , artificial intelligence , politics , psychoanalysis , law , composite material , programming language
Ранее автором была разработана и представлена методика оценки социально-экономического развития региона (СЭРР) на примере Краснодарского края, в основе которой были заложены две составляющие – инвестиционная привлекательность региона и агрегированный показатель, насчитывающий 14 показателей. Адекватность подбора этих показателей и их применения для расчета социально-экономического развития региона была доказана методом корреляционного анализа. При этом, были представлены только результаты вычисления данных показателей. В данной статье подробно рассмотрено вычисление всех 14 показателей, составляющих агрегированный показатель, а также анализ их изменения в рассматриваемой пятилетней динамике. Previously, author developed and presented methodology for assessing socio-economic development of region by example of the Krasnodar territory, which was based on two components –investment attractiveness of region and an aggregate indicator, consuming 14 indicators. The correctness of selection of these indicators and their usage for calculating socio-economic development of region was proved by method of correlation analysis. However, only the results of calculating these indicators were presented there. This article discusses in detail the calculation of all 14 indicators that make up the aggregate indicator, as well as the analysis of their five-year dynamics.