Аналіз інвестиційних і соціально-економічних процесів методами моделювання обмежених множин багатовимірних даних

Виконано аналіз розвитку регіону України з використанням статистичних даних. Розглянуто особливості побудови математичних моделей для аналізу та коротко- і середньострокового прогнозування регіональних макроекономічних процесів. Запропоновано підходи для побудови моделей на коротких часових вибірках із використанням сучасних методів інтелектуального аналізу даних — методу головних компонент, байєсівських мереж, регресії на лагових змінних, розширеної авторегресії та трендових поліномів. Наведено приклади побудови прогнозуючих моделей для прогнозування валового регіонального продукту та рівня інвестицій Черкащини на коротко- та середньострокові періоди. З використанням створених моделей побудовано три сценарії зростання ВРП Черкащини — оптимістичний, помірний і песимістичний. Показано, що навіть за помірним сценарієм на період до 2015 р. в область спрямовуватиметься обсяг інвестицій в основний капітал, достатній для забезпечення простого відтворення, а в 2020 р. можливе досягнення рівня розширеного відтворення. Наведено описи використаних методів.

Рік видання: 
2012
Номер: 
2
УДК: 
519.226, 330.322
С. 87—93. Іл. 4. Табл. 7. Бібліогр.: 8 назв.
Література: 

1. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. — М.: Статистика, 1977. — 230 с.
2. Грін У. Економетричний аналіз. — К.: Основи, 2003. — 1110 с.
3. Бідюк П.І., Меняйленко О.С., Половцев О.В. Методи прогнозування. — Луганськ: Альма-Матер, 2008. — 608 с.
4. G. Cowell et al., “Probabilistic networks and expert systems”. New York: Springer, 1999, 322 рp.
5. Регіональний розвиток Черкаської області за 2010 р.: Зб. статей. — Черкаси, 2011. — С. 343.
6. Статистичний щорічник Черкаської області за 2010 рік. — Черкаси, 2011. — С. 546.
7. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. — М.: ФИЗ- МАТЛИТ, 2006. — 816 с.
8. Бідюк П.І., Кузнєцова Н.В., Терентьєв О.М. Система підтримки прийняття рішень для аналізу фінансових даних // Наукові вісті НТУУ “КПІ”. — 2011. — № 1. — С. 48—61.

Текст статтіРозмір
2012-2-10.pdf233.85 КБ