Моделирование экономической безопасности регионов России с использованием методов корреляции, PCA и кластеризации
- Авторы: Киселева И.А.1,2, Трамова А.М.1,2, Николаенко Р.Р.2
-
Учреждения:
- Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова
- Университет "Синергия"
- Выпуск: Том 27, № 4 (2025)
- Страницы: 124-135
- Раздел: Региональная и отраслевая экономика
- Статья получена: 18.10.2025
- Статья опубликована: 07.11.2025
- URL: https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/333172
- DOI: https://doi.org/10.35330/1991-6639-2025-27-4-124-135
- EDN: https://elibrary.ru/LNNBMM
- ID: 333172
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В условиях нарастающих экономических вызовов важной задачей становится оценка устойчивости регионов России. Целью настоящего исследования является моделирование уровня экономической безопасности на основе формализованного анализа ключевых социально-экономических показателей. Применены методы корреляционного анализа, нормализации, главных компонент PCA (Principal Component Analysis) и кластеризации KMeans. В результате проведена типологизация восьми регионов по уровню устойчивости, выявлены взаимосвязи между показателями бедности, безработицы, доходов и инвестиций. Работа имеет прикладной характер и может быть использована для разработки аналитических инструментов стратегического планирования и оценки региональных рисков. Цель исследования - построение формализованной модели оценки уровня экономической безопасности регионов России. Для этого проводится структурный анализ взаимосвязанных индикаторов, характеризующих социально-экономическое положение территорий, с последующей типологизацией субъектов по степени устойчивости к внутренним и внешним вызовам. Методы исследования. В методологической части применяются современные инструменты обработки многомерных данных: корреляционный анализ для выявления зависимостей между показателями, масштабирование данных и нормализация, метод главных компонент (PCA) для сокращения размерности признаков без потери информации, а также алгоритм кластеризации KMeans для группировки регионов по сходству структурных характеристик. Результаты. На основе статистических данных за 2022 год выполнена классификация 8 регионов по уровню экономической стабильности и выявлены устойчивые взаимосвязи между показателями. В ходе исследования проведены отбор и обоснование индикаторов, отражающих состояние региональной устойчивости, построена корреляционная матрица для выявления взаимосвязей между показателями, сокращения размерности данных с использованием метода главных компонент (PCA), а также кластеризация субъектов Российской Федерации с целью типологизации по уровням экономической безопасности. Полученные результаты интерпретированы с учетом структуры данных для формирования выводов, отражающих устойчивость и специфику социально-экономического развития регионов. Выводы. Результаты исследования обладают высокой прикладной значимостью и могут быть использованы при разработке региональной социально-экономической политики, формировании инструментов стратегического планирования и принятия управленческих решений в условиях макроэкономической нестабильности. Построенная кластерная модель позволяет учитывать структурные различия между регионами, а выявленные взаимосвязи между показателями - формировать более точные прогнозы устойчивости. Методологический подход, использованный в исследовании, может быть масштабирован на другие группы субъектов и адаптирован к различным временным периодам для мониторинга динамики устойчивости.
Об авторах
И. А. Киселева
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова; Университет "Синергия"
Email: Kia1962@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-8862-2610
SPIN-код: 4980-7263
д-р экон. наук, профессор, профессор кафедры математических методов в экономике; профессор кафедры прикладной математики
Россия, 115054, Россия, Москва, Стремянный переулок, 36; 129090, Россия, Москва, ул. Мещанская, 9/14, стр. 1А. М. Трамова
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова; Университет "Синергия"
Email: Tramova.am@rea.ru
ORCID iD: 0000-0002-4089-6580
SPIN-код: 8583-3592
д-р экон. наук, профессор, профессор кафедры информатики
Россия, 115054, Москва, Стремянный переулок, 36; 129090, Москва, ул. Мещанская, 9/14, стр. 1Р. Р. Николаенко
Университет "Синергия"
Автор, ответственный за переписку.
Email: Romeoaverin@gmail.com
SPIN-код: 7889-8920
аспирант
Россия, 129090, Москва, ул. Мещанская, 9/14, стр. 1Список литературы
- Топол Г. Г. Внедрение технологий искусственного интеллекта в экономической безопасности Белгородского региона // Пространственное развитие территорий: сборник научных трудов VII Международной научно-практической конференции, Белгород, 28 ноября 2024 года. Белгород: БелГУ, 2025. С. 118-122. EDN: CDIXRC
- Мамбетова Ф. А., Факов А. М. Оценка обеспечения экономической безопасности региона в условиях глобализации: проблемы и перспективы // Проблемы экономики и юридической практики. 2019. Т. 15. No 5. С. 60-62. EDN: VQEECG
- Лобанов А. В. Методические аспекты оценки экономической безопасности региона // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2023. No 3(75). Article ID: 18. EDN: MPNQYK
- Новопашина А. А., Винокуров Д. А. Система искусственного интеллекта в контексте обеспечения экономической безопасности региона // Актуальные проблемы регионального социально-экономического развития: сборник тезисов VI республиканской научно-практической конференции, Алчевск, 23 мая 2024 года. Алчевск: Донбасский государственный технический университет, 2024. С. 338-340. EDN: IFYMKQ
- Кузнецов В. П., Летягина Е. Н., Перова В. И. Искусственный интеллект в анализе человеческого капитала как основы экономической безопасности регионов Российской Федерации // На страже экономики. 2023. No 3(26). С. 37-47. doi: 10.36511/2588-0071-2023-3-37-47. EDN: MLSTZM
- Писарев И. В. Теоретические и методологические основы исследования влияния цифровой трансформации экономики и технологий искусственного интеллекта на экономическую безопасность региона // Проспект свободный - 2022: материалы XVIII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Электронный ресурс, Красноярск, 25-30 апреля 2022 года. Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2022. С. 2883-2887. EDN: IWCXPB
- Бакуменко М. А., Титаренко Д. В. Имиджевые аспекты экономической и информационной безопасности организации и региона // Стратегическое управление развитием информационной безопасности социально-экономических систем на основе умных технологий: монография. Симферополь: Крымский федеральный университет им. В. И. Вернадского, 2022. С. 341-385. EDN: DTLYJJ
- Суходоев Д. В. Особенности использования интеллектуального капитала в государственных учреждениях стран ЕАЭС для повышения экономической безопасности // Актуальные проблемы развития ЕАЭС в условиях современных глобальных изменений: материалы Всероссийской научно-практической конференции, Иркутск, 21 декабря 2023 года. Иркутск: Байкальский государственный университет, 2024. С. 145-149. EDN: HCLQPP
- Летягина Е. Н., Орлова Е. А., Перова В. И. Искусственный интеллект в анализе управления инновационным социально-экономическим развитием регионов России // Актуальные проблемы управления: сборник научных статей по итогам X юбилейной Всероссийской научно-практической конференции, Нижний Новгород, 24 октября 2023 года. Нижний Новгород: Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, 2024. С. 626-630. EDN: KDSWNJ
- Ryazanova O. V., Timin A. A. Assessment of socio-economic security of the region in terms of demographic indicators // E3S Web of Conferences. 2023. Vol. 389. Article ID 09043. doi: 10.1051/e3sconf/202338909043
- Карманов М. В., Киселева И. А., Кузнецов В. И., Трамова А. М. Актуальные проблемы измерения миграционной безопасности // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. No 5(115). С. 116-124. doi: 10.35330/1991-6639-2023-5-115-116-124
- Мамбетова Ф. А., Непеева Л. А., Бароков А. А. Перспективные направления развития региона // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2021. No 4(102). C. 62-72. doi: 10.35330/1991-6639-2021-4-102-62-72
Дополнительные файлы




