ГРУППОВОЕ АВТОРЕГРЕССИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СГЛАЖЕННОЙ МАТРИЦЫ КОСВЕННЫХ ТЕМПОВ ПРИРОСТА
Author(s) -
Артем Витальевич Чекмарев
Publication year - 2019
Publication title -
современная экономика проблемы и решения
Language(s) - Russian
Resource type - Journals
ISSN - 2078-9017
DOI - 10.17308/meps.2019.12/2214
Subject(s) - materials science
Цель: описание нового подхода к прогнозированию многомерных экономических процессов на основе комбинированной матричной модели, при построении которой используется процедура сглаживания косвенных темпов прироста. Обсуждение: групповое авторегресионное моделирование осуществляется в два этапа. На первом этапе для каждого прогнозируемого показателя строится авторегрессионная модель. А на втором этапе эти авторегрессионные модели объединяются в группу с помощью матрицы косвенных темпов прироста. Это позволяет осуществлять прогнозные расчёты с ориентацией на групповую динамику прогнозируемых показателей. Групповая динамика формируется на основе собственных темпов роста, которые корректируются с помощью косвенных темпов роста в направлении сбалансированного развития всех показателей. Второй этап построения модели, обеспечивая сбалансированность прогнозной динамики, в то же время уступает по надежности первому этапу. Для выравнивания надежности предлагается осуществлять формирование матрицы косвенных темпов прироста с использованием процедуры экспоненциального сглаживания. Результаты: внесены изменения в методику группового авторегрессионного моделирования многомерных экономических процессов. Результаты вычислительного эксперимента подтвердили реализуемость процедуры экспоненциального сглаживания, а также повышение надежности прогнозных расчетов.
Accelerating Research
Robert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom
Address
John Eccles HouseRobert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom