Розроблено методологічні засади прогнозування з використанням сучасного економіко-математичного апарату. Розглянуто експертні, прості та адаптивні методи прогнозування. Запропоновано методику аналізу та обробки експертних оцінок побудови первинних прогнозів. Наведено методи дослідження часових рядів і побудови прогнозних моделей у вигляді трендів, а також моделей авторегресії та адаптивних. Показано особливості побудови моделей прогнозування соціально-економічних об'єктів, одновимірних і багатовимірних процесів.

Разработаны методологические основы прогнозирования с исользованием современного экономико-математического аппарата. Рассмотрены экспертные, простые и адаптивные методы прогнозирования. Предложена методика анализа и обработки экспертных оценок построения первичных прогнозов. Приведены методы исследования временных рядов и построения прогнозных моделей в виде трендов, а также моделей авторегресии и адаптивных. Показаны особенности построения моделей прогнозирования социально-экономических объектов, одномерных и многомерных процессов.

Рассмотрены общие методологические основы прогнозирования с использованием современного экономико-математического аппарата. Описаны экспертные методы прогнозирования, а также методы временных рядов и построения прогнозных моделей в виде трендов, адаптивных моделей, моделей авторегрессии и скользящего среднего. Проанализированы экспертные оценки построения "наивных" прогнозов с помощью различных приемов. Освещены особенности построения прогнозов на примере социально-экономических объектов и процессов различных уровней иерархии.

Індекс рубрикатора НБУВ: У.в611.219.1 + У9(4Укр)300-801-230.38

Рубрики:

Економіко-математичні методи і моделі прогнозування економічних показників

Економіка окремих країн і частин світу

Шифр НБУВ: Ж69299 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розглянуто сучасні методи економічного прогнозування та моделювання. Наведено відомості щодо прогнозування природних ресурсів, демографічного розвитку, науково-технічного прогресу. Описано графічні методи прогнозування цін, ціновий трейд та його основні властивості. Висвітлено методи екстраполяції тенденцій і колективної генерації ідей. Наведено моделі зовнішньої торгівлі, народного господарства, фондового ринку, ймовірності економічної динаміки, майбутньої світової цивілізації.

Рассмотрены современные методы экономического прогнозирования и моделирования. Приведены данные о прогнозировании природных ресурсов, демографического развития, научно-технического прогресса. Описаны графические методы прогнозирования цен, ценовой трейд и его основные свойства. Освещены методы экстраполяции тенденций и коллективной генерации идей. Приведены модели внешней торговли, народного хозяйства, фондового рынка, вероятности экономической динамики, будущей мировой цивилизации.

Побудовано математичні моделі опису економетричних систем методами прогнозування, на основі яких розроблено програмне забезпечення, що дозволяє проводити порівняльний аналіз результатів і прогнозувати розвиток системи у майбутньому.

Построены математические модели описания эконометрических систем методами прогнозирования, на основе которых разработано программное обеспечение, позволяющее проводить сравнительный анализ результатов и прогнозировать развитие системы в будущем.

Mathematical models for describing the econometrical systems by methods of prognostication are created and have been used for developing of the software, that allows performing the comparative analysis of results and forecasting the system developmentin the future

Розглянуто сутність, завдання та значення прогнозування соціально-економічних процесів. Наведено основні методи прогнозування, зокрема, експертні (індивідуальної та колективної експертизи), аналізу динаміки часових рядів, економетричні (прогнозування на підставі багатофакторних регресійних моделей). Запропоновано моделі соціально-економічного прогнозування в Україні, висвітлено особливості прогнозування економічного зростання, розвитку виробничих зв'язків в економіці, інфляції та безробіття, комплексного соціально-економічного розвитку країни.

Рассмотрены сущность, задачи и значение прогнозирования социально-экономических процессов. Приведены основные методы прогнозирования, в частности, экспертные (индивидуальной и коллективной экспертизы), анализа динамики временных рядов, эконометрические (прогнозирования на основе многофакторных регрессивных моделей). Предложены модели социально-экономического прогнозирования в Украине, освещены особенности прогнозирования экономического роста, развития производственных связей в экономике, инфляции и безработицы, комплексного социально-экономического развития страны.

Висвітлено методологічні засади та методи прогнозування соціально-економічних процесів. Особливу увагу приділено економетричним моделям прогнозування з використанням кореляційно-регресійного аналізу, засобів табличного процесора EXCEL. Наведено експертні методи прогнозування. Проаналізовано особливості розробки узагальненого прогнозного рішення, цінової стратегії з використанням коефіцієнта еластичності. Розглянуто попит як економічну категорію.

Освещены методологические основы и методы прогнозирования социально-экономических процессов. Особое внимание уделено эконометрическим методам прогнозирования с использованием корреляционно-регрессивного анализа, средств табличного процессора EXCEL. Приведены экспертные методы прогнозирования. Проанализированы особенности разработки обобщенного прогнозного решения, ценовой стратегии с использованием коэффициента эластичности. Рассмотрен спрос как экономическая категория.

Висвітлено загальні методологічні засади прогнозування з використанням сучасного економіко-математичного апарату. Розглянуто експертні методи прогнозування, особливості аналізу й обробки експертних оцінок побудови "наївних прогнозів" за допомогою різноманітних прийомів. Викладено методи аналізу часових рядів і побудови прогнозних моделей у вигляді трендів, адаптивних моделей, моделей авторегресій і ковзного середнього. Розкрито особливості побудови прогнозів на прикладі соціально-економічних об'єктів і процесів різних рівнів ієрархії.

Освещены общие методологические основы прогнозирования с использованием современного экономико-математического аппарата. Рассмотрены экспертные методы прогнозирования, особенности анализа и обработки экспертных оценок построения "наивных прогнозов" при помощи разнообразных приемов. Изложены методы анализа временных рядов и построения прогнозных моделей в виде трендов, адаптивных моделей, моделей авторегрессий и скользящего среднего. Раскрыты особенности построения прогнозов на примере социально-экономических объектов и процессов разных уровней иерархии.

Індекс рубрикатора НБУВ: У.в611.219.1 я7

Рубрики:

Економіко-математичні методи і моделі прогнозування економічних показників

Шифр НБУВ: ВА713102 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: У.в611.219.1 я73 + У9(4УКР)230.38 я73

Рубрики:

Економіко-математичні методи і моделі прогнозування економічних показників

Економіка окремих країн і частин світу

Шифр НБУВ: ВА704713 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розглянуто основні методи та моделі прогнозування соціально-економічних процесів. Висвітлено концептуальні засади, принципи та підходи до побудови прогнозів, типологію прогнозів і класифікацію методів прогнозування. Описано сучасні моделі прогнозування економічної динаміки. Розкрито особливості прогнозування на основі згладжування часових рядів, прогнозування тренд-сезонних процесів, суб'єктивні (експертні) методи прогнозування.

Рассмотрены основные методы и модели прогнозирования социально-экономических процессов. Освещены концептуальные основы, принципы и подходы к построению прогнозов, типология прогнозов и классификация методов прогнозирования. Описаны современные модели прогнозирования экономической динамики. Раскрыты особенности прогнозирования на основе сглаживаняи временных рядов, прогнозирования тренд-сезонных процессов, субъективные (экспертные) методы прогнозирования.

Розглянуто нечіткий метод групового врахування аргументів. Викладено основні ідеї та принципи методу. Досліджено проблему адаптації одержаних нечітких моделей під час надходження нової інформації. Проаналізовано вплив різних видів функцій належності на точність прогнозування. Наведено результати експериментальних досліджень застосування методу для прогнозування в макроекономіці.

Розглянуто нечітку нейронну мережу ANFIS, яка використовує логічний висновок Сугено. Описано алгоритм навчання мережі на базі градієнтного методу. Експериментально досліджено її застосування в задачах макроекономічного прогнозування на прикладі економіки України.

Запропоновано застосування алгоритму адаптивного МГУА з оператором зсуву для прогнозування економічних показників. Розроблено архітектуру системи розподілених обчислень прогнозних показників та її реалізацію за допомогою технології J2EE. Методи імітаційного моделювання застосовано для визначення оптимальної конфігурації створеного програмно-технічного комплексу. Наведено приклад застосування алгоритму для прогнозування економічних показників.

Рассмотрены нечеткие нейронные сети (ННС) с выводом Мамдани, Цукамото и Сугено. Проведены сравнительные экспериментальные исследования ННС с различными алгоритмами вывода в задачах макроэкономического прогнозирования. Определен наиболее эффективный метод нечеткого вывода для данного класса задач.

Індекс рубрикатора НБУВ: У.в611.219.1 + У9(4УКР)421.523.2-86в611.219.1

Рубрики:

Економіко-математичні методи і моделі прогнозування економічних показників

Економіка окремих країн і частин світу

Шифр НБУВ: Ж16492 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Исследовано влияние способа описания и вид представления финансового временного ряда для нейронных сетей на качество прогноза. Рассмотрены искусственные нейронные сети, обучаемые с учителем по алгоритму обратного распространения ошибки. Выявлены наиболее перспективные подходы, выдвинуты гипотезы относительно их дальнейшего развития. Поставлен ряд экспериментов, подтверждающий эффективность выявленных подходов.

Досліджено методологічні підходи щодо формування комплексних макромоделей прогнозування економічного розвитку. Розроблено комплекс інтегрованих макроекономічних моделей середньо- та довгострокового прогнозування за структурою "зіркового" симплекс-комплексу у складі: секторальних моделей економічного розвитку, моделей міжгалузевих потоків, розвитку інфляційних процесів, оцінки потенційного ВВП, моделі переходу до ендогенно орієнтованої стратегії розвитку, міжкраїнних моделей економічного розвитку, сценаріїв імітаційного прогнозування щодо оцінки макроекономічної політики ефективного розвитку.

Досліджено ефективність систем з нечіткою логікою та нечітких нейромереж в задачах прогнозування та класифікації за умов невизначеності. Розроблено новий алгоритм навчання параметрів з гауссівськими функціями належності (ФН). Описано алгоритм прогнозування макроекономічних процесів з застосуванням нечітких нейромереж. Проаналізовано ефективність різних алгоритмів нечіткого логічного висновку (Мамдані, Цукамото і Сугено) з різними функціями належності в задачах прогнозування в макроекономіці та фінансовій сфері, визначено алгоритм для даного класу задач. Висвітлено вплив розміру бази правил та кількості значень (термів) лінгвістичних змінних на точність прогнозування, обгрунтовано параметри залежно від вимірності задач. Викладено алгоритм навчання системи з гауссівськими ФН для задач класифікації та експериментально доведено вплив величини кроку навчання на швидкість збіжності алгоритму.

Розроблено теоретичну базу та методологію вдосконалення економіко-математичного моделювання з використанням кусково-лінійних агрегатів. Проведено системний аналіз сучасного стану досліджень у сфері імітаційного моделювання. Запропоновано одновимірні кусково-лінійні агрегати як моделі економічних процесів, що розвиваються за умов невизначеності внаслідок недостатності статистичних даних. Розроблено методи аналітико-статистичного моделювання для встановлення незміщених статистичних оцінок прогнозних характеристик процесів. Визначено оптимальні стратегії управління економічними процесами великої розмірності у випадку екстремальних ситуацій. Отримано можливість більш ефективно прогнозувати розвиток економічних процесів і оптимальним чином планувати стратегії управління цими процесами.