Моделирование экономической безопасности регионов России с использованием методов корреляции, PCA и кластеризации

И. А. Киселева, А. М. Трамова, Р. Р. Николаенко

---

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.

Ключевые слова: экономическая безопасность, регионы России, кластеризация, корреляционный анализ, метод главных компонент, социально-экономические показатели, моделирование, анализ данных, PCA

Для цитирования. Киселева И. А., Трамова А. М., Николаенко Р. Р. Моделирование экономической безопасности регионов России с использованием методов корреляции, PCA и кластеризации // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025. Т. 27. № 4. С. 124–135. DOI: 10.35330/1991-6639-2025-27-4-124-135

Список литературы

1. 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
2. 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. № 5. С. 60–62. EDN: VQEECG
3. Лобанов А. В. Методические аспекты оценки экономической безопасности региона // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2023. № 3(75).
   Article ID: 18. EDN: MPNQYK
4. 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
5. 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. № 3(26). С. 37–47. DOI: 10.36511/2588-0071-2023-3-37-47. EDN: MLSTZM
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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, С. 626–630. EDN: KDSWNJ
10. 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
11. Карманов М. В., Киселева И. А., Кузнецов В. И., Трамова А. М. Актуальные проблемы измерения миграционной безопасности // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 5(115). С. 116–124. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-5-115-116-124
12. Мамбетова Ф. А., Непеева Л. А., Бароков А. А. Перспективные направления развития региона // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2021. № 4(102). C. 62–72. DOI: 10.35330/1991-6639-2021-4-102-62-72

Информация об авторах

Киселева Ирина Анатольевна, д-р экон. наук, профессор, профессор кафедры математических методов в экономике, Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова;
115054, Россия, Москва, Стремянный переулок, 36;
профессор кафедры прикладной математики, Университет «Синергия»;
129090, Россия, Москва, ул. Мещанская, 9/14, стр. 1;
Kia1962@list.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8862-2610, SPIN-код: 4980-7263
Трамова Азиза Мухамадияевна, д-р экон. наук, профессор, профессор кафедры информатики, Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова;
115054, Россия, Москва, Стремянный переулок, 36;
профессор кафедры прикладной математики, Университет «Синергия»;
129090, Россия, Москва, ул. Мещанская, 9/14, стр. 1;
Tramova.am@rea.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4089-6580, SPIN-код: 8583-3592
Николаенко Роман Романович, аспирант, Университет «Синергия»;
129090, Россия, Москва, ул. Мещанская, 9/14, стр. 1;
Romeoaverin@gmail.com, SPIN-код: 7889-8920