Интегрированный подход к прогнозированию социально-экономического развития регионов

  • Артем Витальевич Чекмарев Воронежский государственный университет
Ключевые слова: главные компоненты, главные компоненты 2-го уровня, матричная модель, регрессионная модель, системно сбалансированный прогноз

Аннотация

Цель: разработка методики многомерного прогнозирования экономических процессов с помощью матричной модели, построение которой основано на совместном использовании регрессионных моделей и аппарата главных компонент. Обсуждение: аппарат прогнозирования региональных процессов постоянно требует своего совершенствования. Их многомерность и сложность взаимодействия практически исключают возможность применения традиционных методов и моделей. В разрабатываемой методике предлагается двухуровневая система расчета сбалансированных прогнозных оценок, позволяющая учитывать как общую системную сбалансированность, так и внутри блочную. Достигается этот эффект за счет использования главных компонент второго уровня, под которыми понимаются главные компоненты, построенные на расчетных значениях обычных главных компонент. В соответствии с этим двухуровневым подходом предусмотрено построение матричных моделей, которые на каждом уровне обеспечивают получение многомерных прогнозных оценок. Результаты: предложена методика формирования многомерного прогнозного образа из системно сбалансированных прогнозных оценок.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.
Опубликован
2020-09-20
Как цитировать
Чекмарев, А. В. (2020). Интегрированный подход к прогнозированию социально-экономического развития регионов. Современная экономика: проблемы и решения, 8, 8-20. https://doi.org/10.17308/meps.2020.8/2407
Раздел
Математические методы в экономике