Conference publications

Abstracts

XVII conference

Прогноз экономического развития региональной экономики в условиях кризиса

Шатров А.В.

Вятский государственный университет, кафедра математического моделирования в экономике, Россия, 610000, Киров, ул.Московская, 36, ВятГУ, Тел.: (8332)-644816, факс (8332)-350211, Е-mail: avshatrov1@yandex.ru

В условиях кризисного развития экономических процессов становится невозможным использовать эконометрические методы для анализа и прогнозирования показателей экономического состояния. Причина не только в том, что статистические данные, на основе которых строится эконометрическая модель, отсутствуют или имеется запаздывание их представления, но и в том, что существенно меняется корреляционная зависимость между показателями. Попытки использовать в эконометрической модели динамически зависимые параметры также не могут привести к адекватному результату прогноза, так как динамические ряды регрессии этих параметров могут быть построены только на основе имеющейся статистики.

В данной работе использована имитационная модель системного анализа развивающейся экономики ЭКОМОД [1], построенная на основе концепции межвременного равновесия в Вычислительном Центре им. А.А. Дородицына РАН в среде универсальной системы аналитических преобразований и расчетов Maple.

Для этой цели были собраны и обработаны статистические данные, характеризующие динамику более чем десяти макропоказателей экономического развития Кировской и Рязанской областей, построены производственные функции, описывающие совокупные процессы производства ВРП в регионах, что позволило провести в системе ЭКОМОД серию сценарных экспериментов на основе варьирования настроечных параметров.

Была сделана попытка идентификации модель по ежегодному периоду с 2002 по 2008 год с прогнозом до 2014 года, но при сопоставлении результатов расчетов и статистических аналогов, оказалось, что модель дает их сильно сглаженные значения и плохо отражает ежегодные колебания. Сокращение интервала ретропрогноза и горизонта прогнозирования привело к более точной аппроксимации статистических данных.

В результате проделанной работы были выбраны сценарии, наиболее близко воспроизводящие динамику статистических показателей.

• view as PDF