Neural Network Model for Forecasting Human Capital

Целью данной работы является применение нейросетевого моделирования и адаптация его алгоритмов для прогнозирования величины, структуры и динамики человеческого капитала региона. Статистической базой служат данные по демографии, объемам инвестирования в человеческий капитал региональной системы, а также индикаторы направлений социально-экономического развития региона. Суммарные объемы инвестиций в человеческий капитал определяют расходы бюджета и частные инвестиции граждан в капитал образования, здравоохранения и культуры. Прогноз величины, структуры и динамики человеческого капитала построен с помощью нейросетевой модели, которая представляет собой многослойную сеть с последовательными связями, обученную методом обратного распространения ошибок. Нейросетевая модель прогнозирования объемов частных и бюджетных инвестиций в составляющие человеческого капитала региона показала свою эффективность. Оценка человеческого капитала за период 2000–2018 гг. и его прогноз на период 2019–2023 гг. выполнен на примере региональной экономической системы Удмуртской Республики. Полученные результаты качественно коррелируют с динамикой индекса человеческого развития России, определяемого специалистами ООН. Предложенная методика расчета и прогноза человеческого капитала может быть использована для оценки и сравнительного анализа состояния социально-экономического развития регионов РФ.