Моделирование показателя развития человеческого потенциала в Германии

Abstract

Введение. В статье рассматривается новая модель зависимости индекса человеческого ресурса государства от набора факторов. Индекс человеческого ресурса не имеет общемировой методики оценки, однако весьма важен для управления государством. Одним из методов формального оценивания характеристики большой социально-экономической системы является обоснованное ранжирование частных критериев. Цель работы. С использованием только формальных методов математического моделирования разработать рекомендации по повышению показателей индекса человеческого развития на государственном уровне. Материалы и методы. Выбраны частные критерии, описывающие индекс человеческого развития. Определена их ранжировка, обеспечивающая наибольшую гладкость годового тренда. Построен набор математических моделей, которые оценивались как по аппроксимации исходных данных, так и по качеству постпрогноза. В качестве рабочей выбрана регрессионно-дифференциальная модель второго порядка, показаны ее преимущества и недостатки по сравнению с линейной многофакторной моделью. Исследовано влияние изменений управляемых и неуправляемых факторов на показатели индекса человеческого развития. Показаны возможности по управлению системой. Заключение. На основании краткосрочных прогнозов сформулированы рекомендации по улучшению показателей индекса человеческого развития. Introduction. The article is about a new model of the dependence of the state’s human resource index on a set of factors. The human resource index does not have a global assessment methodology, but it is very important for government management. One of the methods for the formal assessment of the characteristics of a large socio-economic system is the reasonable ranking of particular criteria. Purpose. The aim is a development of recommendations for increasing the indicators of human development index at the state level using only formal methods of mathematical modeling. Materials and methods. Particular criteria described the human development index are selected. Their ranking is determined, which ensures the greatest smoothness of the annual trend. A set of mathematical models is designed. They are estimated both by approximating the initial data and by the quality of post-forecast. The second-order regression-differential model is chosen as the working one, its advantages and disadvantages in compare with the linear multifactor model are shown. The influence of changes in controlled and uncontrolled factors on indicators of the human development index is studied. System management features are shown. Conclusion. Some recommendations are formulated based on short-term forecasts to improve the human development index.