Транспортная система АЗ РФ как фактор социально-экономического развития северных территорий : бакалаврская работа

• Main Author: Севашкин, Владислав
• Format: Text
• Language: Russian
• Published: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого 2016
• Subjects: Арктическая зона России; социально-экономическое развитие; транспортная система; морской транспорт; железнодорожный транспорт; автомобильный транспорт; воздушный транспорт; математические модели; линии тренда; Russia's Arctic zone; social and economic development; transport systems; marine transport; railway transport; road transport; air transport; mathematical models; trend lines; Arctic
• Online Access: https://dx.doi.org/10.18720/spbpu/2/v16-422; http://elib.spbstu.ru/dl/2/v16-422.pdf

Целью данной выпускной квалификационной работы является анализ и последующая оценка степени влияния транспортной системы Арктической зоны России на социально-экономическое состояние региона. Для достижения поставленной цели был выполнен ряд действий. Во-первых, нами были рассмотрены и охарактеризованы ключевые особенности объекта исследования, то есть Арктической зоны России. После была рассмотрена и проанализирована транспортная система АЗ РФ, а именно ее ключевые показатели. Затем с помощью факторных математических методов мы выяснили, какие показатели в большей или в меньшей степени влияют на состояние транспортной системы и на социально-экономическое состояние Арктической зоны в целом. На основе отобранных факторов, трендовых моделей и уравнений регрессии, строим прогнозные значения показателей. : The purpose of this final qualifying work is the analysis and subsequent assessment of the impact of the transport system of the Russian Arctic in the socio-economic condition of the region. It has been made a number of actions to achieve this goal. First, we have reviewed and described the key features of the research object, i.e. the Russian Arctic. After we reviewed and analyzed the transport system of Russia Arctic zone, namely its key performance indicators. Then we use factor mathematical methods, we figured out which metrics to a greater or lesser extent, affect the state of the transport system and the socio-economic status of the Arctic zone as a whole. On the basis of selected factors, trend models and regression equations, build predictive values ​​of the indicators.