РЕГРЕСИОННО-МАТРИЧНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СИСТЕМНО-СБАЛАНСИРОВАННОМ ПРОГНОЗИРОВАНИИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

  • Елизавета Александровна Шульгина Воронежский государственный университет
  • Артем Витальевич Чекмарев Воронежский государственный университет
  • Яна Александровна Юрова Воронежский государственный университет
Ключевые слова: матричный предиктор, многомерность, системность сбалансированность, социально-экономическое прогнозирование

Аннотация

Цель: методическое обоснование построения комбинированной модели, обеспечивающей возможность многомерных прогнозных расчетов с учетом системной сбалансированности динамики социально- экономического развития. Обсуждение: многомерность – одна из основных проблем, которую нужно преодолеть при прогнозировании социально-экономического развития. В то же время в рыночной экономике подход, на основе которого происходит построение прогноза таких систем, опирается в большей степени на методы экспертных оценок. Поскольку данные, описывающие вектор развития таких систем, представлены в цифровом формате, предполагаемый подход должен включать в себя формализованные методы. Одним из возможных подходов для решения данной проблемы является модель на основе матричного предиктора, в которой эконометрический подход будет соединяться с идеями многомерного прогнозирования, позволяя осуществить системно-сбалансированный прогноз динамики. Результаты: подробно изложены методические основы процедуры построения комбинированной модели на основе матричного предиктора с учетом системной сбалансированности динамики.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Литература

Endovitsky D.A., Davnis V.V., Korotkikh V.V. Adaptive Trend Decomposition Method in Financial Time Series Analysis // The Journal of Social Sciences Research, 2018, no. S3, pp. 104-109. DOI: 10.32861/jssr.spi3.104.109

Endovitsky D.A., Davnis V.V., Korotkikh V.V. On Two Hypotheses in Economic Analysis of Stochastic Processes // Journal of Advanced Research in Law and Economics, 2017, vol. 8, no. 8, pp. 2391- 2398. 10.14505//jarle.v8.8(30).09

Воронежская область. Официальный портал органов власти. Показатели социально-экономического развития. Доступно: https://goo.gl/VFPbKa (дата обращения: 28.11.2018).

ДавнисВ.В., КороткихВ.В., ЮроваЯ.А. Регрессионно-матричная модель многомерных экономических процессов // Современная экономика: проблемы и решения, 2016, no. 11, с. 19-27. DOI: 10.17308/meps.2016.11/1562

Давнис В.В., Тинякова В.И. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах. Воронеж, Воронежский государственный университет, 2006.

Давнис В.В., Тинякова В.И. Прогнозные модели экспертных предпочтений: монография. Воронеж, Изд-во Воронеж. гос. ун-та, 2005.

Компьютерные решения задач многомерной статистики: учебное пособие: в 3 ч. Ч. 2: Компонентный анализ и анализ канонических корреляций / В.В. Давнис [и др.]. Воронеж, Воронежский государственный университет, 2006.

Распоряжение Правительства Российской Федерации. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Доступно: https://goo.gl/ZzMjNM (дата обращения: 09.10.2018).

Указ Президента Российской Федерации от 09.05.2017 г. № 203. «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы». Доступно: http://kremlin. ru/acts/bank/41919 (дата обращения: 09.10.2018).

Шульгина Е.А. Комбинированная модель многомерного прогнозирования социально-экономических показателей // Тезисы докладов III Всероссийской студенческой научно-практической конференции «Актуальные проблемы экономики и управления: теория и практика». Воронеж, Воронежский государственный университет, 2017, т. I, с. 79.

Шульгина Е.А. Проблемы сбалансированности в задачах локально моделируемой динамики // Тезисы докладов VI Всероссийской научно-практической конференции для магистрантов «Модернизация экономики России». Воронеж, Воронежский государственный университет, 2018, т. I, с. 155-156.

Шульгина Е.А. Регрессионно-матричная модель и ее практическое использование в задачах прогнозирования // Тезисы докладов V Всероссийской научно-практической конференции для магистрантов «Модернизация экономики России». Воронеж, Воронежский государственный университет, 2017, т. IV, с. 130-131.

Опубликован
2019-02-20
Как цитировать
Шульгина, Елизавета Александровна, Артем Витальевич Чекмарев, и Яна Александровна Юрова. 2019. «РЕГРЕСИОННО-МАТРИЧНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СИСТЕМНО-СБАЛАНСИРОВАННОМ ПРОГНОЗИРОВАНИИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ». Современная экономика: проблемы и решения 1 (февраль), 8-21. https://doi.org/10.17308/meps.2019.1/2020.
Раздел
Математические методы в экономике

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)