Прогнозирование экономической динамики с помощью комплекснозначной авторегрессии с временной составляющей (CTAR)

Авторы

  • Сергей Геннадьевич Светуньков Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.17308/meps.2020.9/2427

Ключевые слова:

комплекснозначная экономика, комплексная авторегрессия, экономическое прогнозирование

Аннотация

Цель: статья, подготовленная по результатам гранта РФФИ No 19-010-00610/19 «Теория, методы и методики прогнозирования экономического развития авторегрессионными моделями комплексных переменных», посвящена вопросам моделирования и прогнозирования экономической динамики с помощью методов комплекснозначной экономики. Обсуждение: в современном экономическом прогнозировании активно используют модели авторегрессии. Поскольку довольно часто речь идет о прогнозировании системы показателей, то используют векторную авторегрессию. Промежуточное положение между простой авторегрессией и векторной авторегрессией занимает комплексная авторегрессия. Свойства комплексной авторегрессии, у которой одна из составляющих является показателем времени, обсуждаются в этой статье. Результаты: автором предложена новая модель для кратко- и среднесрочного прогнозирования, обладающая новыми свойствами, отличающими ее от других авторегрессионных моделей. Она может быть включена в арсенал инструментария современной экономиче-ской прогностики.

Библиографические ссылки

Загрузки

Опубликован

2020-10-20

Выпуск

Раздел

Математические методы в экономике

Как цитировать

Прогнозирование экономической динамики с помощью комплекснозначной авторегрессии с временной составляющей (CTAR). (2020). Современная экономика: проблемы и решения, 9, 21-30. https://doi.org/10.17308/meps.2020.9/2427