Все
 
 
 


Заметки о принципах построения моделей прогноза экономических показателей (на примере прогнозной системы «ProRosEc»)
 
Код статьиS042473880009230-2-1
DOI10.31857/S042473880009230-2
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Андрукович Петр Федорович 
Должность: Старший научный сотрудник
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт РАН
Адрес: Москва, Нахимовский проспект, 47
Название журналаЭкономика и математические методы
ВыпускТом 56 Номер 2
Страницы66-76
Аннотация

В статье обсуждаются вопросы построения моделей прогноза экономических индикаторов, и, в частности, технологии создания систем совместных уравнений для такого прогноза. Приводится обзор публикаций по этой проблеме, по итогам которого отмечается, что между экспертными оценками значений экономических показателей на предстоящее время и формальными моделями прогноза имеется определенный пробел. Для ликвидации этого пробела предлагается экспертно оценивать не значения прогнозируемого показателя, а значения коэффициентов регрессии в формальных моделях прогноза. В частности, оценки параметров регрессионных уравнений, рассчитанные по методу наименьших квадратов, оказываются иногда некорректными с теоретической точки зрения. Предлагается получать экспертные оценки этих коэффициентов на основе визуального анализа соотношения динамики модели и моделируемого показателя при параллельной минимизации величины остаточной дисперсии. Рассмотрены также некоторые другие вопросы, связанные с технологией построения таких систем, и, в частности, проблема построения сбалансированного по основным показателям прогноза. В качестве примера применения такой технологии используется модель российской экономики, реализованная в программном комплексе «ProRosEc», состоящем из 200 с лишним совместных эконометрических уравнений.

Ключевые словавременные ряды, математические модели, статистические оценки, прогнозирование экономических процессов, программные системы, экспертные оценки.
Получено15.04.2020
Дата публикации11.06.2020
Кол-во символов35201
Цитировать  
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 784

Оценка читателей: голосов 0 

1. Дерюгина Е.Б., Пономаренко А.А. (2015). Большая байесовская векторная авторегрессионная модель для российской экономики // Банк России. Серия докладов об экономических исследованиях. № 1. С. 1–23.
2. Макаров В.Л. (1999). Вычислимая модель российской экономики (RUSEC). Препринт #WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН.
3. Макаров В.Л., Айвазян С.А., Борисова С.В., Лакалин Э.А. (2001). Эконометрическая модель экономики России для целей краткосрочного прогноза и сценарного анализа. Препринт #WP/2001/121. М.: ЦЭМИ РАН.
4. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. (2013). Применение вычислимых моделей в государственном управлении. М.: Directmedia.
5. Носко В.П. (2011). Эконометрика. Кн. 1 и 2. М.: Издательский дом «Дело».
6. Пестова А.А., Мамонов М.Е. (2016). Обзор методов макроэкономического прогнозирования: в поисках перспективных направлений для России // Вопросы экономики, № 6, С. 45–75.
7. Петров А.А., Поспелов И.Г. (2009). Математические модели экономики России // Вестник РАН. Т. 79. № 6. С. 492–506.
8. Полбин А.В. (2013). Построение динамической стохастической модели общего равновесия для экономики с высокой зависимостью от экспорта нефти // Экономический журнал ВШЭ, № 17(2). С. 347–387.
9. Полтерович В.М. (1998). Кризис экономической теории // Экономическая наука современной России. № 1. С. 46–66.
10. Поршаков А., Дерюгина Е., Пономаренко А., Синяков А. (2015). Краткосрочное оценивание и прогнозирование ВВП России с помощью динамической факторной модели // Банк России. Серия докладов об экономических исследованиях. № 2. С. 1–52.
11. Поспелов И.Г. (2003). Модели экономической динамики, основанные на равновесии прогнозов экономических агентов. М.: ВЦ РАН.
12. Скрыпник Д.В. (2016). Макроэкономическая модель российской экономики // Экономика и математические методы. T. 52. No. (3). C. 92–113.
13. Смирнов С.В., Красков В.В. (2003). Макроэкономические прогнозы и «консенсус-прогноз». В кн.: «1000 лучших предприятий России: информационно-аналитическое издание». М.: Издательский дом ВШЭ. С. 82–97.
14. Суворов Н. В. (2015). Актуальные направления и проблемы совершенствования модельного инструментария макроэкономического анализа // Проблемы прогнозирования. № 5. С. 25–39.
15. Турунцева М.Ю. (2011). Прогнозирование в России: обзор основных моделей // Экономическая политика. № 1. С. 193–202.
16. Турунцева М., Астафьева Е., Баева М., Божечкова А., Бузаев А., Киблицкая Т., Пономарев Ю., Скроботов А. (2014). Модельные расчеты краткосрочных прогнозов социально-экономических показателей РФ // Научный вестник ИЭП им. Гайдара, №8, С. 3 – 34.
17. Юдин А.Д. (2005). Прогнозирование временных рядов с использованием информативных структур. В сб.: «Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей». М.: ИЭПП, Научные труды № 89Р, С. 24–103.
18. Узяков М.Н. (2000). Проблемы построения межотраслевой модели равновесия российской экономики // Проблемы прогнозирования. No. 2. С. 1–15.
19. A companion to economic forecasting (2002). M.P. Clements, D.F. Hendry (eds.). Oxford: Blackwell Publishing.
20. Clements M.P., Hendry D.F. (eds.) (2002). An overview of economic forecasting. In: A Companion to Economic Forecasting. Oxford: Blackwell Publishing.
21. Granger C.W.J., Engle R.F. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing // Econometrica, March, 55, 2, С. 251–276.
22. Stekler H.O. (2002). The rationality and efficiency of individuals’ forecasts. In: A companion to economic forecasting. M.P. Clements, D.F. Hendry (eds.). Oxford: Blackwell Publishing.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх