Групповое авторегрессионное моделирование с использованием сглаженной матрицы косвенных темпов прироста - Чекмарев, Артем Витальевич (Современная экономика: проблемы и решения, 2020)
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.