Заур Намединович ИСМИХАНОВответственный автор, кандидат экономических наук, доцент, декан факультета информатики и информационных технологий, Дагестанский государственный университет (ДГУ), Махачкала, Российская Федерация Zaur_7979@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 9358-4640
Предмет. Проблема повышения точности прогнозных моделей.Цели. Оценка корректности применения временных рядов для определения перспектив развития региональных экономических систем. Методология. Применены инструменты математического анализа. Результаты. Построены прогнозные модели временных рядов для оценки уровня экономической безопасности Республики Дагестан. Доверительный интервал для некоторых индикаторов экономической безопасности оказался слишком широким, что свидетельствует о высоком уровне неопределенности представленного прогноза. Выводы. Модели временных рядов хорошо описывают динамику показателей, характеризующих экономическую безопасность региона, и могут использоваться при составлении планов экономического развития региона в среднесрочной перспективе. Повышение точности и адекватности прогнозных моделей требует использования более длинных временных рядов исходных показателей.
Ключевые слова: экономическая безопасность региона, прогнозирование временных рядов, модель ARIMA, модель Брауна, идентификация модели, прикладной программный пакет Gretl
Список литературы:
Андрукович П.Ф. Заметки о принципах построения моделей прогноза экономических показателей (на примере прогнозной системы ProRosEc) // Экономика и математические методы. 2020. Т. 56. № 2. С. 66–76. DOI: 10.31857/S042473880009230-2 EDN: MWIIVQ
Курышев Н.И. Проблема измерения объемов выпусков в балансовой модели В.В. Леонтьева при моделировании динамики экономического воспроизводства стран и территорий // Региональная экономика: теория и практика. 2021. Т. 19. Вып. 8. С. 1568–1592. EDN: 10.24891/re.19.8.1568 EDN: HEKUQZ
Полякова М.А., Головко Е.А., Кириченко А.О. Интеграция математических моделей в систему государственного управления и перспективы их применения // Прикладные экономические исследования. 2024. № S2. С. 25–32. DOI: 10.47576/2949-1908.2024.85.58.003 EDN: QCTXFO
Гаврилец Ю.Н., Кудров А.В., Тараканова И.В. Статистический анализ и моделирование взаимосвязи региональной экономики и науки // Экономика и математические методы. 2022. Т. 58. № 4. С. 56–70. DOI: 10.31857/S042473880023019-9 EDN: QQUSQS
Гаврилец Ю.Н., Тараканова И.В. Опыт статистического и энтропийного анализа взаимосвязей информационных и производственных отраслей региональной экономики России // Экономика и математические методы. 2023. Т. 59. № 4. С. 71–85. DOI: 10.31857/S042473880028218-8 EDN: BKPSOQ
Комзолов А.А., Кириченко Т.В., Назарова Ю.А. и др. Методы анализа формализованной и возникающей стратегии энергетической безопасности России // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2023. № 1. С. 110–134. EDN: 10.55959/msu0130-0105-6-58-1-6 EDN: DOQPSX
Исмиханов З.Н. Идентифицируемые регрессионные модели взаимосвязи показателей развития сельского хозяйства в регионах // Региональная экономика: теория и практика. 2020. Т. 18. Вып. 7. С. 1357–1373. DOI: 10.24891/re.18.7.1357 EDN: ZAHSUA
Афанасьев М.Ю., Гусев А.А. О прогнозировании оценок экономической сложности российских регионов // Региональная экономика: теория и практика. 2024. Т. 22. Вып. 3. С. 545–567. DOI: 10.24891/re.22.3.545 EDN: HEUYNE
Канева М.А., Унтура Г.А. Зависимость темпов регионального роста от расходов на здравоохранение: оценка методом пороговой регрессии // Региональная экономика: теория и практика. 2022. Т. 20. Вып. 2. С. 355–381. DOI: 10.24891/re.20.2.355 EDN: XEJUUQ
Скрыпник Д.В. Развитие экономического моделирования. Эконометрический аспект // Экономика и математические методы. 2022. Т. 58. № 2. С. 32–42. EDN: 10.31857/S042473880020013-3 EDN: VNRNRW
Касимова Т.М. Модели панельных данных как инструмент анализа и прогнозирования экономических показателей регионов РФ // Фундаментальные исследования. 2020. № 3. С. 48–53. DOI: 10.17513/fr.42698 EDN: OYIRIH
Магомедгаджиев Ш.М., Ибиев М.И. Оценка тенденций и прогнозирование показателей инновационно-технологического развития Республики Дагестан // Фундаментальные исследования. 2020. № 7. С. 48–53. DOI: 10.17513/fr.42804 EDN: VPVVZJ
Адамадзиев К.Р., Ахмедов А.С. Анализ тенденций в динамике трех ключевых социальных показателей экономики Российской Федерации (по данным за 2005–2022 гг.) // Научное обозрение: теория и практика. 2024. Т. 14. Вып. 7. С. 1379–1392. EDN: 10.35679/2226-0226-2024-14-7-1379-1392 EDN: EKKPCW
Рамазанов Р.Р. Агентное моделирование в исследовании и прогнозировании социально-экономических систем и процессов // Экономика и математические методы. 2021. Т. 57. № 1. С. 19–32. DOI: 10.31857/S042473880010550-4 EDN: RNUUSO
Скроботов А.А. Прогнозирование временных рядов при наличии структурных сдвигов // Прикладная эконометрика. 2024. № 4. С. 120–139. EDN: 10.22394/1993-7601-2024-76-120-139 EDN: FBZYHW
Гарафутдинов Р.В. Исследование влияния некоторых параметров модели ARFIMA на точность прогноза финансовых временных рядов // Прикладная эконометрика. 2021. № 2. С. 85–100. DOI: 10.22394/1993-7601-2021-62-85-100 EDN: GZHIKL
Орлова И.В. Использование свободного программного обеспечения для эконометрического моделирования // Фундаментальные исследования. 2023. № 1. С. 81–89. DOI: 10.17513/fr.43424 EDN: SPFXIG
