Прогнозування кількості закладів вищої освіти відносно факторів сьогодення

Abstract

Вступ. Показником інтелектуального потенціалу країни є осві та. Вища освіта – це стратегічний ресурс завдяки якому держава є конкурентоспроможною на сві товому ринку праці . Повна вища осві та свідчить про професійний та загальнокультурний рівень значної кількості населення, особливо молоді і є не лише показником економічного зростання, а й соціальної стабільності . Проаналізувавши сучасний стан кількості ЗВО і основних факторів впливу на них, зумовило поставити мету дослідження. Метою дослідження є прогнозування динаміки кількості майбутніх студентів та кількості закладів вищої осві ти в Україні . Методологія. В процесі написання статті використано регресійний аналіз, як один з основних методів наукових досліджень; теорію часових рядів, зокрема Arima моделювання прикладного пакету Stati s tica; прийоми математичного моделювання, зокрема апроксимуючі поліноми в процесі моделюванні динаміки кількості ЗВО та кількості студентів, також для визначення «коефіцієнта зацікавленості ». Результати. У результаті дослідження виявлено, що кількість ЗВО залежить з однієї сторони від часового фактору, з іншого – від кількості студентів. З огляду на те, що кількість студентів та кількість ЗВО можна охарактеризувати як динамічний процес, застосовано теорію часових рядів, зокрема Arima- моделювання. Використовуючи Arima-моделі прогнозовано кількість студентів та кількість закладів вищої осві ти на наступні два роки. Відносні похибки за даними моделями становлять 6% та 0,4% відповідно. На основі статистичних даних щодо кількості випускників всіх закладів середньої осві ти та кількості прийнятих студентів в заклади вищої осві ти України було виведено ‘коефіцієнт зацікавленості’ в отримані вищої освіти, що дає змогу спрогнозувати кількість майбутніх абі турієнтів. Отримані прогнозні значення кількості студентів та закладів вищої осві ти України різними методами, адекватно відображають реальний стан сьогодення. Introduction. Education is an indicator of the country's intel lectual potential . Higher education is a strategic resource through which the s tate is competi tive in the global labour market.complete higher education attests to the profes s ional and cultural level of a considerable number of the population, especial ly young people, and i s not only an indicator of economic growth but al so of social s tability. The purpose of investigation was determined by the analysis of current s tate of higher education institutions and the main influencing factors for them. The coefficient of interest of graduates in receiving higher education in Ukraine is determined on the basis of regression analysis. Arima models were cons tructed us ing time series theory for prediction of the number of higher education ins ti tutions for future periods . Purpose. The purpose of the s tudy i s the construction the predictive model s of the dynamics of the number of future s tudents and the number of higher education ins ti tutions in Ukraine . Methodology. Regres s ion analys i s i s used as one of the main methods of s cientific research in the process of wri ting the article; time series theory, in particular Arima modeling of the Stati s tica appl ication package; methods of mathematical modeling, in particular approximating polynomials in the proces s of modeling the dynamics of the institutions of higher education and the number of s tudents , to determine the ‘coefficient of interes t’. Results. The s tudy found that the number of ins ti tutions of higher education depends on the one hand on the time factor, on the other – on the number of s tudents. Given that the number of students and the amount higher education ins titutions can be characterized as a dynamic process, the theory of time series , in particular Arima model l ing, was appl ied. Us ing Arima model s , the number of s tudents and the number of higher education institutions for the next two years is predicted. The relative errors for these model s are 6% and 0. 4%, respectively. Based on statistics on the number of graduates of al l secondary education ins titutions and the number of s tudents admitted to higher education institutions of Ukraine, a ‘coefficient of interes t’ in higher education was derived, which al lows predicting the number of future entrants . The Arima model predicts the number of Ukrainian s tudents in foreign educational ins ti tutions . The obtained forecast values regarding the number of s tudents , the amount of higher education institutions of Ukraine, by various methods, adequately reflect the real s i tuation today.