Книги
Regional convergence in Russia: geographically weighted regression approach
-
Региональная конвергенция в РоссииИздание 2022 г.
Книги
Regional convergence in Russia: geographically weighted regression approach
Mamontov, D. Regional convergence in Russia: geographically weighted regression approach / D. Mamontov, E. Ostrovskaya; The Central Bank of the Russian Federation, Volga-Vyatka Main Branch, Saratov Regional Division. — Moscow : Bank of Russia, june 2022. — 34 p.: il.. — (Working Paper Series; # 98). — References: p. 32-34.
-
Региональная конвергенция в РоссииИздание 2022 г.
Аннотация
The objective of this study is to test the hypothesis suggesting a correlation between the growth rate of gross regional product (GRP) and its initial level (β-convergence). Geographically weighted regression (GWR) was chosen as an analysis tool due to the significant spatial hetero- geneity of parameters. Matrices of distance, trade and migration flows between regions were used as weights. The Akaike criterion (AIC) and the cross-validation criterion (CV) were used to calculate the best number of nearest neighbours (bandwidth). It appears reasonable to group Russian regions in western and eastern clusters. The study shows the existence of unconditional β-convergence and σ-convergence in the western regions. The evaluation of conditional β-convergence model evidences that the convergence is slower in the regions with a larger share of the public sector. The use of trade and migration flows matrix instead of the distance matrix allowed to have more certain results, however, the convergence rate of regions is moderate.
Ключевые слова
- #английский язык
- #валовой региональный продукт
- #волго-вятское гу
- #врп
- #графики
- #динамика
- #издания банка россии
- #индикаторы
- #конвергенция
- #основные фонды
- #отделение саратов
- #работы сотрудников территориальных учреждений
- #рабочая сила
- #региональное развитие
- #регионы
- #регрессионный анализ
- #россия
- #саратов
- #индекс тейла
- #темпы роста
- #устойчивый рост
- #эконометрические модели
- #экономика
- #экономический рост
-
УДК:330.4
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Мамонтов, Д. Региональная конвергенция в России / Д. Мамонтов, Е. Островская. — Москва : Банк России, июнь 2022. — 37 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 98).
- 2. Елисеев, А. Краткосрочная оценка ВВП России с помощью DSGE-модели со смешанной частотой данных и панелью немоделируемых переменных / А. Елисеев. — Москва : Банк России, февраль 2025. — 80 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 145).
- 3. Eliseev, A. Nowcasting Russian GDP in a mixed-frequency DSGE model with a panel of non-modelled variables / A. Eliseev. — Moscow : Bank of Russia, february 2025. — 73 p.. — (Working Paper Series. # 145).
- 4. Wooldridge, J.M. Introductory Econometrics / J.M. Wooldridge. — 4 Ed.. — Australia : South-Western, 2009. — 865 p.
- 5. Time series in high dimensions / editors: M. Hallin [et al.]. — Singapore : World Scientific, 2020. — 726 p.. — ISBN 978-981-3278-00-4.
- 6. Малюгин, В. Краткосрочное прогнозирование и наукастинг темпов роста инфляции на основе моделей по смешанным данным / В. Малюгин // Банковский вестник. — Минск, 2024 — N 1. — С.23-36.
- 7. Dynamic economic problems with regime switches / editors: J. L. Haunschmied [et al.]. — Cham : Springer, 2021. — 309 p.. — (Dynamic modeling and econometrics in economics and finance. Vol. 25). — ISBN 978-3-030-54575-8.
- 8. Styrin, K. Forecasting inflation in Russia by dynamic model averaging / K. Styrin. — Moscow : Bank of Russia, 2018. — 44 p.. — (Working paper series. 39, december).
- 9. Yue Jiang Student solutions manual to accompany economic dynamics in discrete time / Yue Jiang, Jianjun Miao, Fan Zhuo. — Cambridge : MIT Press, 2014. — 126 p.. — ISBN 978-0-262-52690-6.
- 10. Jianjun Miao Economic dynamics in discrete time / Jianjun Miao. — Cambridge : MIT Press, 2014. — 710 p.. — ISBN 978-0-262-02761-8.
Отзывы читателей
0