Оценка эффекта дорожных пробок на рейтинг школы инструментами пространственной эконометрики

<div>Школа &ndash; это неотъемлемая часть жизни каждого человека. Один из&nbsp;</div><div>методов сравнения школ является рейтинг успеваемости учащихся. Этот&nbsp;</div><div>рейтинг составляется на основе результатов экзаменов и побед в олимпиадах&nbsp;</div><div>учеников школ. Школы, набравшие больше всего баллов по результатам&nbsp;</div><div>экзаменов и олимпиад, ранжируются и попадают в рейтинг.&nbsp;</div><div>Выпускная квалификационная работа посвящена анализу факторов,&nbsp;</div><div>влияющих на попадание в рейтинг и на положение в нем. Цель данной&nbsp;</div><div>работы: оценить влияние окрестности школы на ее положение в рейтинге,&nbsp;</div><div>основанном на успеваемости учащихся. Для достижения поставленной цели,&nbsp;</div><div>необходимо выполнить несколько задач:&nbsp;</div><div>1) выявить возможные факторы, связанные с окрестностью школы;&nbsp;</div><div>2) собрать данные для проведения эмпирического анализа;&nbsp;</div><div>3) оценить вероятность попадания школы в рейтинг;&nbsp;</div><div>4) оценить позицию в рейтинге, использую различные характеристики&nbsp;</div><div>школы и окрестности;&nbsp;</div><div>5) оценить позицию в рейтинге, используя пространство вокруг&nbsp;</div><div>школы.&nbsp;</div><div>Объектом данного исследования является школы Москвы. Предмет&nbsp;</div><div>исследования &ndash; рейтинг школ по результатам ЕГЭ, ГИА и победам в&nbsp;</div><div>олимпиадах. Данные собраны с помощью сервиса &laquo;Яндекс. Карты&raquo;, сайтов&nbsp;</div><div>школ Москвы, а также использован уже готовый рейтинг из 300 школ. Сбор&nbsp;</div><div>данных осуществлялся с помощью программы AutoIt, обработка&nbsp;</div><div>происходила в программах GeoDA и R.&nbsp;</div><div>В ходе анализа данных был проведен статистический и регрессионный&nbsp;</div><div>анализ. Помимо метода наименьших квадратов, с помощью которого&nbsp;</div><div>оценивалось положение школы в рейтинге, также использована&nbsp;</div><div>логистическая регрессия для анализа вероятности попадания в рейтинг и инструментарий пространственной эконометрики для анализа влияния&nbsp;</div><div>&laquo;соседей&raquo; и географического пространства.&nbsp;</div><div>Проведенное исследование имеет следующие выводы:&nbsp;</div><div>1) на вероятность попадания школы в рейтинг влияют как&nbsp;</div><div>характеристики школы, так и характеристики окрестности;&nbsp;</div><div>2) если рассматривать только школы, вошедшие в рейтинг, то на&nbsp;</div><div>положение в нем влияет только количество учеников в&nbsp;</div><div>одиннадцатых классах и в школе в целом;&nbsp;</div><div>3) если рассматривать полную выборку, то больше характеристик&nbsp;</div><div>школы становятся значимыми, однако влияние окрестности не&nbsp;</div><div>обнаружено;&nbsp;</div><div>4) согласно тесту Морана, данные имеют пространственную&nbsp;</div><div>зависимость;&nbsp;</div><div>5) с учетом пространства, влияют и окрестности школы и ее&nbsp;</div><div>характеристики;&nbsp;</div><div>6) невозможно выявить положительное ли или отрицательное влияние&nbsp;</div><div>&laquo;соседей&raquo; на положение школы в рейтинге, однако оно определенно&nbsp;</div><div>имеет место.&nbsp;</div><div>&nbsp;</div>