Исследование факторов динамики ожидаемой продолжительности жизни и ее прогнозирование на основе математических моделей

Д Д Вавилова; М Н Красноперова

doi:10.22213/2410-9304-2026-2-25-34

Авторы

Д. Д. Вавилова ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
М. Н. Красноперова ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2026-2-25-34

Ключевые слова:

моделирование, прогноз, Удмуртская Республика, ожидаемая продолжительность жизни, смертность, рождаемость, заболеваемость населения, инвестиции в здравоохранение

Аннотация

Статья посвящена анализу показателей, влияющих на ожидаемую продолжительность жизни населения (ОПЖ) на примере статистических данных по Удмуртской Республике. Изучение влияния факторов проведено с помощью методов первичного, корреляционного и регрессионного анализов. Выполнено построение математических моделей для описания зависимости между ожидаемой продолжительностью жизни населения и рядом социально-экономических показателей, среди которых коэффициент смертности, общая заболеваемость населения, заболеваемость новообразованиями, болезнями системы кровообращения и нервной системы, число больничных коек, численность врачей и людей с инвалидностью, расходы консолидированного бюджета в здравоохранении. На основе показателей качества построенных моделей выбрана наиболее точная модель множественной регрессии. Выявлено, что ожидаемая продолжительность жизни населения имеет обратную зависимость с коэффициентом смертности и прямо пропорциональную зависимость с числом больничных коек. Определена умеренная положительная связь между удельными инвестициями в здравоохранение и ожидаемой продолжительностью жизни населения. Проведен анализ показателей здоровья населения в Удмуртской Республике в разрезе муниципальных районов. Наиболее благоприятная демографическая ситуация наблюдается в центральных и южных районах республики, прилегающих к столице, тогда как в северных и периферийных районах фиксируются минимальные значения ожидаемой продолжительности жизни и максимальные показатели смертности, что коррелирует с удаленностью от регионального центра (коэффициент корреляции между расстоянием до г. Ижевска и ОПЖ составляет -0,62). Построен прогноз динамики ожидаемой продолжительности жизни населения региона до 2030 года. С помощью метода скользящего окна определена наиболее вероятная (на 95 % уровне значимости) динамика ожидаемой продолжительности жизни населения, которая к 2030 году составит 72,74 лет. Полученные результаты могут быть использованы для оценки эффективности работы системы здравоохранения, планирования распределения ресурсов, а также для дальнейших исследований связи состояния здоровья населения с социально-экономическим развитием региона.

Биографии авторов

Д. Д. Вавилова, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

кандидат технических наук, доцент

М. Н. Красноперова, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

студент

Библиографические ссылки

The long-term effect of social, educational, and health expenditures on indicators of life expectancy: an empirical analysis for the OECD countries / National Library of Medicine. URL: https://pmc.ncbi. nlm.nih.gov/articles/PMC11688634 (дата обращения: 10.11.2025).

Miles D. Macroeconomic impacts of changes in life expectancy and fertility // The Journal of the Economics of Ageing. 2023. Vol. 24. DOI: 10.1016/j.jeoa.2022. 100425.

Кетова К. В., Вавилова Д. Д. Демографические проблемы современной Удмуртии : монография. Ижевск : Изд-во УИР ИжГТУ имени М. Т. Калашникова, 2022. 172 с. ISBN 978-5-7526-0994-7.

Лаптева И. П., Гришина Е. Н. Проблемы и перспективы роста ожидаемой продолжительности жизни населения России // Вестник Челябинского государственного университета. 2024. № 12 (494). С. 29-38. DOI:10.47475/1994-2796-2024-494-12-29-38.

Tadeparti S.V., Ramadhenu V., Vemuri J.P. Shapley-Based Comparative Analysis of Predictive Models for Life Expectancy Across Multiple Regions.Proceedings of the 1st Engineering Data Analytics and Management Conference(EAMCON 2025), 2025. P. 440-448. DOI:10.2991/978-94-6463-978-0_38.

Антипин И. А., Чиркова И. А. Демографическая ситуация в сельских муниципальных образованиях как индикатор социально-экономического развития Удмуртской Республики // Вестник Удмуртского университета. Сер. Экономика и право. 2025. Т. 35, № 4. С. 660-668. DOI:10.35634/2412-9593-2025-35-4-660-668.

Егоров Д. Б., Захаров С. Д., Егорова А. О. Современные методы анализа и прогнозирования временных рядов и их применение в медицине // Врач и информационные технологии. 2020. № 1. С. 21-26.

Моделирование уровня заболеваемости болезнями органов дыхания населения Приморского края / А. Г. Гузенко, А. Г. Кучерова, С. В. Кучерова, В. В.Ващенко // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 9-3 (96). DOI: 10.24412/2500-1000-2024-9-3-158-162.

Шубин Л. Л., Гумеров Р. Р., Хайрутдинова И. Б. Заболеваемость населения Удмуртской Республики злокачественными новообразованиями за 2018-2023 годы // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 9-5 (96). С. 139-143. DOI: 10.24412/2500-1000-2024-9-5-139-143.

Быкова А. В. Общественное здоровье как объект инвестиций: методические основы оценки и моделирования // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. 2022. № 1 (101). С. 41-52.

Chudo S. B., Terdik G. Modeling and Forecasting Time-Series Data with Multiple Seasonal Periods Using Periodograms // Econometrics. 2025. Vol. 13, No. 2. P. 14. DOI:10.3390/econometrics13020014.

Kouame Amos B., Smirnov I.V. Determinants Factors in Predicting Life Expectancy Using Machine Learning // Advanced Engineering Research. 2022. Vol. 22, No. 4. P. 373-383. DOI:10.23947/2687-1653-2022-22-4-373-383.

Carannante M., D’Amato V., Di Palo C. Prolonging life by vitagions: Modelling of mortality improvement shocks // Insurance: Mathematics and Economics. 2026. Vol. 126. P. 103198. DOI:10.1016/j.insmatheco.2025. 103198.

Hall S.G., Tavlas G.S., Wang Y., Gefang D. Inflation forecasting with rolling windows: An appraisal // Journal of Forecasting. 2024. Vol. 43, No. 4. P. 827-851. DOI:10.1002/for.3059.

Гафарова Е. А., Добикова Д. В. Фрактальный подход к прогнозированию экономических кризисов // Экономика и экологический менеджмент. 2012. № 1. С. 110-121.

Зубарев Н. Ю., Федулова Д. Д. Прогнозирование демографических показателей в сфере рождаемости населения: инерционный прогноз Versus прогноз на основе машинного обучения // Искусство управления. 2021. № 13 (2). С. 204-221. DOI: 10.17072/2218-9173-2021-2-204-221.

Вавилова Д. Д., Кетова К. В. Информационно-аналитическая система анализа региональных социально-экономических процессов на основе комплексного использования динамических моделей различных типов // Прикладная информатика. 2023. Т. 18, № 4 (106). С. 97-110. DOI 10.37791/2687-0649-2023-18-4-97-110.

Медико-организационный анализ заболеваемости, распространенности и смертности при злокачественных новообразованиях (по данным Удмуртской Республики) / С. А.Багин, Д. И. Кича, О. В. Рукодайный, Р. С.Голощапов-Аксенов // Медицина и организация здравоохранения. 2025. № 10 (3). С. 62-71. DOI: 10.56871/MHCO.2025.99.61.006.