Об одном методе  моделирования динамики социально-экономических процессов

Наталья Владиславовна Логинова

doi:10.32603/2071-2340-2018-2-14-24

Наталья Владиславовна Логинова Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия

DOI: https://doi.org/10.32603/2071-2340-2018-2-14-24

Ключевые слова: динамические системы, вероятностные цепочки, статистические критерии, экстраполяция, эконометрический анализ

Аннотация

В экономической науке давно изучаются возможности применения математического аппарата для проведения наиболее полного и точного анализа и построения надежного прогноза исследуемых экономических процессов. Существует достаточно много математических моделей, позволяющих сконструировать динамику изменения социально-экономических данных. В настоящей статье продемонстрировано применение двух видов дискретных вероятностных цепочек для прогнозирования динамики экономических показателей. Проведена проверка входных данных с помощью статистических критериев. Произведён анализ согласованности полученных результатов с эмпирической динамикой. Показано, что выполнение определенных критериев для входных данных является важным условием для получения правдоподобного прогноза.

Биография автора

Наталья Владиславовна Логинова, Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия

Аспирантка кафедры информатики СПбГУ; 198504, Россия, Санкт-Петербург, Старый Петергоф, Университетский пр., д. 28, математико-механический факультет СПбГУ, кафедра информатики, natalia.loginowa@gmail.com

Литература

Афанасьева Е. В. Моделирование процессов распределения ресурсов с помощью вероятностных цепочек // Дифференциальные уравнения и процессы управления. 2011. № 3. С. 84–137.

Афанасьева Е. В. Моделирование процессов потребления экономических ресурсов с помощью вероятностных цепочек (на примере стран Западной Европы) // Научно-технические ведомости СПбГПУ: Информатика. Телекоммуникации. Управление. СПб.: Политехн. ун-та. 2011. № 3. С. 93–97.

Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика: начальный курс. Академия народного хозяйства (М.). 6-е изд., перераб. и доп. М. : Дело, 2009.

Носко В. П. Эконометрика: в 2 кн.: учебник для вузов. М.: Дело, 2011.

Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике. М.: Научная книга, 2008.

Айвазян С. А., Иванова С. С. Эконометрика. М.: Маркет ДС, 2010.

Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 2008.

Елисеева И. И. Эконометрика. М.: Финансы и статистика, 2005.

Sonis M. Discrete Non-Linear Probabilistic Chains (M. Drachlin and E. Litsyn eds) // Functional Differential Equations, Ariel, Israel, 2003. № 10. Р. 445–487.

Sonis M., Azzoni C. R., Hewings G. J. D. The Three-sector Growth Hypothesis and the Euler-Malthus Economic growth model: Application to the analysis of GDP dynamics of Brazil, 1985–2004–2020 // The Fifth International Conference on Mathematical Modeling and Computer Simulation of Materials Technologies. 2008. P. 153–163.

Sonis M., Hewings G. Regional Competition and Complementarity: Comparative Advantages / Disadvantages and Increasing / Diminishing Returns in Discrete Relative Spatial Dynamics // Regional Competition Advances in Spatial Science / P. Batey, P. Friedrich. Berlin: SpringerVerlag, 2001. P. 139–157.

Федеральная служба государственной статистики [Online]. Available: http://www.gks.ru (дата обращения: 26.04.2018).

Allin Cottrell. Department of Economics, Wake Forest University. Riccardo "Jack"Lucchetti. Department of Economics, Marche Polytechnic University. Gretl User’s Guide. Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library [Online]. Available: http://gretl.sourceforge.net/gretl-help/ gretl-guide.pdf (дата обращения: 6.04.2018).