Short-term forecasting of macroeconomic processes with regression and probabilistic models

Bidyuk, P. I.; Trofymchuk, O. M.; Karayuz, I. V.

На сьогодні існує проблема побудови високоякісних математичних моделей для короткострокового прогнозування макроекономічних процесів. Найчастіше для розв'язання цієї задачі застосовують регресійні моделі, але разом із тим створюються альтернативні ймовірнісні моделі, які демонструють високу якість прогнозування за умов наявності невизначеностей різної природи і типів. Мета роботи - виконати аналіз поточної економічної ситуації в Україні з використанням статистичних даних; побудувати регресійні моделі для короткострокового прогнозування вибраних макроекономічних процесів; розробити узагальнену методику побудови ймовірнісних моделей у формі байєсівських мереж і побудувати мережеві моделі для прогнозування макроекономічних процесів; виконати обчислювальні експерименти з метою оцінювання структури і параметрів моделей та порівняти одержані результати прогнозування. Для розв'язання поставлених задач використано регресійний аналіз і методику побудови ймовірнісних моделей у формі байєсівських мереж із застосуванням статистичних даних і експертних оцінок. Запропоновано узагальнену багатокрокову методику побудови байєсівських мереж на основі статистичних даних і апріорної інформації. Побудовані регресійні моделі для індексу споживчих цін та валового внутрішнього продукту на основі фактичних даних в окремих випадках не забезпечують бажаної якості оцінок прогнозів. Для прогнозування напряму розвитку ВВП також побудовано моделі у формі байєсівських мереж. Такі моделі виявились кращими, ніж множинна регресія, вони забезпечують прийнятні оцінки ймовірностей для визначення напряму розвитку ВВП. Висновки: показано, що застосування регресійних моделей для опису макроекономічних процесів перехідної економіки не завжди забезпечує результати прогнозування необхідної якості. Це можна пояснити численними неринковими факторами, які впливають на розвиток економіки. Створені ймовірнісні моделі у формі байєсівських мереж надають можливість обчислити обгрунтовані високоякісні оцінки прогнозів напряму руху ВВП в Україні.


	Наукова періодика України		Наукові вісті КПІ