?
К вопросу о прогнозировании экономики с помощью моделей авторегрессии
С. 26–30.
Светуньков С. Г.
Рассматривается влияние длины выборки рядов экономической динамики на правильную диагностику структуры авторегрессионных моделей. Доказывается, что увеличиние длины выборки далее, чем это определено периодом инерционости экономического объекта, коррелограммы искажают реальную ситуацию, а модели авторегрессии имеют ошибочную структуру. Все научные гипотезы проверены на представительной выборке ежедневных данных мировых цен на нефть за последние пять лет.
В книге
* К вопросу о прогнозировании экономики с помощью моделей авторегрессии. , Бердянск: Видавець Ткачук, 2015.
Maria Lashina, Гришунин С. В., , in: Procedia Computer Science: Tenth International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2023)Vol. 221.: ScienceDirect, 2023. P. 442–449.
Добавлено: 18 июня 2024 г.
Изменения, произошедшие в последние годы в глобальной и российской экономике, побуждают провести общую ревизию традиционных подходов к макроэкономическому прогнозированию; анализ того, какие инструменты остаются работоспособными, а какие стоит отложить «до лучших времен», когда в экономике вновь установится относительное равновесие. Этой проблематике посвящена глава 1, где дается обзор наиболее распространенных методов макропрогнозирования, акцентируется разница между «академическими» и «прикладными» ...
Добавлено: 6 июня 2024 г.
Специфика макроэкономических прогнозов обусловлена не столько перечнем прогнозируемых параметров или особенностями используемого математического инструментария, сколько фактически неустранимым человеческим фактором, из-за чего прогнозы разных экспертов подчас радикально различаются. В русскоязычной литературе эта сторона макроэкономического прогнозирования не получила должного освещения; наша работа призвана заполнить эту лакуну. Информационной базой исследования послужил массив прогнозных данных, сформированный на основе начавшихся в I кв. 2000 ...
Добавлено: 8 февраля 2024 г.
Heliyon 2023 Vol. 9 Article e12989
Добавлено: 6 сентября 2023 г.
Хусаинов Ф. И., Ожерельева М. В., Экономика железных дорог 2019 № 8 С. 70–84
В статье проанализированы основные итоги работы железнодорожного транспорта в сфере перевозок грузов топливно-энергетического комплекса (ТЭК) в 2018 гг. а так же рассмотрена динамика перевозок в 2000-2018 гг. Показаны важнейшие факторы, влияющие на динамику перевозок железнодорожным транспортом каменного угля и нефтеналивных грузов. Рассмотрены перспективы перевозок грузов ТЭК до 2025 года. ...
Добавлено: 20 августа 2019 г.
Савченко А. В., Savchenko V., Radioelectronics and Communications Systems 2019 Vol. 62 No. 5 P. 223–231
Исследован широкий класс параметрических оценок спектральной плотности мощности, основанных на принципе максимума энтропии и авторегрессионной модели наблюдений, при этом выделен их ключевой параметр – порядок используемой модели. Рассмотрена проблема априорной неопределенности, когда истинное значение порядка наблюдателю заранее не известно. С целью преодоления недостатков известных алгоритмов в условиях малых выборок наблюдений предложен новый критерий автоматического определения ...
Добавлено: 16 августа 2019 г.
Мировая цена нефти формируется под влиянием комплекса традиционных и новых факторов. Исследованию этих факторов и поиску путей эффективного развития топливно-энергетического комплекса РФ посвящена данная книга. ...
Добавлено: 19 июня 2018 г.
Кожевина О. В., Прокопчина С. В., Городиский И. М., Экономика и управление: проблемы, решения 2015 Т. 5 № 12 С. 26–37
В статье рассматриваются вопросы применения информационно-аналитической системы "Инфоаналитик", созданной на основе байесовских интеллектуальных технологий, для оценки состояния экономики страны, составления прогнозов социально-экономического развития РФ и определения важнейших направлений государственной политики в части развития отдельных отраслей. ...
Добавлено: 8 июня 2018 г.
Подколзина И. А., Вопросы экономики 2009 № 2 С. 90–104
В статье рассматриваются основные тенденции, сложившиеся на мировом рынке нефти в течение нескольких последних лет, и анализируются факторы, обуславливающие динамику цен на энергоносители. Выяснение спекулятивного характера взрывного роста стоимости нефти в 2007 г. – первой половине 2008 г. приводит к выводу о том, что последовавшее затем стремительное падение цен не является временной передышкой в ходе ...
Добавлено: 30 октября 2017 г.
М.: Горная книга, 2017.
Разработаны модель управления предприятием и последующая реализация программного обеспечения, позволяющего смоделировать варианты развития предприятия в долгосрочном периоде, комплекс программ на MATLAB, реализующих метод авторегрессии, спектрального и корреляционного анализа, программа на языке программирования Python для оценки платежеспособности заемщиков банка на основе модели с использованием нейронных сетей, исследованы характеристики стохастического временного ряда, предложены программы реализации алгоритмов масштабирования ...
Добавлено: 21 августа 2017 г.
Зухба Д. С., Горизонты экономики 2017 № 2 (35) С. 13–23
Сегодня макроэкономические процессы определяются факторами политической турбулентности, бурным развитием инноваций и другими хозяйственными шоками. В этой связи актуализируется проблема выбора методов и моделей, адекватно отвечающих современным потребностям и позволяющих добиваться устойчивых достоверных результатов макроэкономического прогнозирования. В статье доказана релевантность методологии DSGE моделирования существующим вызовам. Показано, что эта концепция служит инструментом прогнозирования и форсайта как целенаправленной ...
Добавлено: 20 апреля 2017 г.
Демешев Б. Б., Малаховская О. А., Экономический журнал Высшей школы экономики 2016 Т. 20 № 4 С. 691–710
В работе проводится сравнение прогнозных способностей моделей случайного блуждания, частотной (VAR) и байесовской векторных авторегрессий с априорным распределением Миннесоты (BVAR) по российским квартальным данным 1995 – 2014 г. Максимальное количество переменных, включаемых в модель, равно 14, что требует эндогенного подбора оптимального гиперпараметра регуляризации. Для его определения используется механизм, описанный в работах [Bańbura et al., 2010] ...
Добавлено: 9 декабря 2016 г.
Есаулов Д. М., Moscow University Mathematics Bulletin 2012 Vol. 67 No. 2 P. 79–81
Добавлено: 19 октября 2016 г.
Есаулов Д. М., Mathematical Methods of Statistics 2013 Vol. 22 No. 4 P. 333–349
Добавлено: 19 октября 2016 г.
Boldin M. V., Есаулов Д. М., Moscow University Mathematics Bulletin 2014 Vol. 69 No. 1 P. 29–32
Добавлено: 17 октября 2016 г.
Болдин М. В., Есаулов Д. М., Вестник Московского университета. Серия 1: Математика. Механика 2014 № 1 С. 46–50
В статье исследуется локальная качественная робастность GM-тестов в авторегрессии против выбросов. Рассматривается локальный вариант схемы засорения данных независимыми аддитивными выбросами интенсивности O(n -1/2)<img /><img /><img /><img /><img /><img /><img /><img />, <img />n - объем данных. Качественная робастность формулируется в терминах равностепенной непрерывности мощности. Построены асимптотически оптимальные в максиминном смысле GM-тесты. ...
Добавлено: 17 октября 2016 г.