Превентивный анализ когнитивными графами на примере модели прогнозирования индекса потребительских цен
(Стр. 67-74)

Подробнее об авторах
Мазутский Николай Михайлович аспирант
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Москва, Российская Федерация
Чтобы читать текст статьи, пожалуйста, зарегистрируйтесь или войдите в систему
Аннотация:
Кризисное состояние экономики, вызванное пандемией, продемонстрировало несостоятельность многих прогнозных моделей. Актуальность работы связана с высокой частотой потрясений, возникающих в Российской экономике, а также отсутствием предупреждающих методов, способных улучшить прогнозные модели. Целью исследования является проверка корректности работы известной эконометрической модели в условиях экономически нестабильной ситуации и усиление ее с помощью модели когнитивных графов. Прогнозирование инфляции без преувеличений является значимой задачей для государственных институтов, бизнеса и домохозяйств. Точность полученного прогноза напрямую влияет на эффективность и последствия принятых управленческих решений в курсе монетарной политики, в сфере планирования расходов и сбережений на уровне домохозяйств, касательно привлечения финансирования для бизнеса. Задачи исследования. Построить и описать модель межфакторных связей инфляционной модели, проверить модель на сбалансированность, продемонстрировать несостоятельность прогноза в условиях нестабильности, описать метод, усиливающий первоначальную модель. Аппарат когнитивных графов используется в качестве предупреждающего инструмента для улучшения эконометрической модели прогнозирования инфляции. В качестве подтверждения неэффективности оригинальной модели предоставлены результаты оценки инфляции на ковидном временном интервале. Выводы. Моделирование экономических систем когнитивными графами является эффективным предупреждающим методом, который позволяет динамически отслеживать внутренние циклы системы и указывает на ключевые факторы, динамику которых следует внимательно отслеживать. Кроме того, методом когнитивного моделирования можно определить ключевые факторы системы, исключение которых в какой-то момент времени обязательно приведет к некорректным результатам работы модели. Продемонстрирован алгоритм построения когнитивного графа на первоначальной эконометрической модели прогнозирования инфляции.
Образец цитирования:
Мазутский Н.М., (2022), ПРЕВЕНТИВНЫЙ АНАЛИЗ КОГНИТИВНЫМИ ГРАФАМИ НА ПРИМЕРЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНДЕКСА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН. Проблемы экономики и юридической практики, 3: 67-74.
Список литературы:
Андреев А. Cерия докладов об экономических исследованиях Прогнозирование инфляции методом комбинирования прогнозов в Банке России №14, Август 2016.
Байбуза И. Прогнозирование инфляции с помощью методов машинного обучения. Научный журнал Банка России Деньги и Кредит, 77(4), 2021, С. 42-59.
Балацкий Е.В., Юревич М.А. Прогнозирование инфляции: практика использования синтетических процедур. Мир новой экономики, 12(4), 2018, С. 20-31.
Вудс M., Дауд К., Коттер Дж., Хамфри К. Насколько неудачна 25-сигма? 2008.
Гардинер Г.В. Уравнение Ирвинга Фишера. Эволюция кредитных структур и контроля. Пэлгрейв Макмиллан, Лондон, 2006.
Горелко Г.П., Коровин Д.И. Математическое моделирование динамики изменения качественных показателей социально-экономической системы с помощью взвешенных орграфов. Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством, 4(18), 2013, С. 84-91.
Горелко Г.П., Коровин Д.И. Моделирование взаимодействий факторов социально-экономической системы России методом теории графов. Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством, 2(16), 2013, С. 100-106.
Горелко Г.П., Коровин Д.И. Применение сбалансированных графов для описания динамики экономических процессов в социально-экономических системах / ФГБОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина». Иваново, 2013.
Коровин Д.И. О применении когнитивных графов для анализа качественных характеристик социально-экономических процессов: коррупция в ВУЗе. Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством, 2(44), 2020, С. 67-72.
Лучко О.Н., Маренко В.А. Когнитивное моделирование как инструмент поддержки принятия решений. -Новосибирск: Издательство Сибирского отделения РАН, 2014.
Мазутский Н.М. Имитационное моделирование когнитивными графами на примере инфляционных возмущений. Известия высших учебных заведений. Серия «Экономика, финансы и управление производством» Ивэкофин], 04(50), 2021, С. 156-164.
Мишкин Ф.С., Суфи А., Хупер П. Перспективы инфляции в экономике с высоким давлением: кривая Филлипса мертва или она просто впадает в спячку? Исследования в области экономики, том 74, выпуск 1, 2020, С. 26-62.
Нечаева Ю., Шарапова И., Шуляк С. DSM group. Фармацевтический рынок России, Март 2020.
Нили С.Дж. Превышение целевого уровня инфляции. Экономические синопсисы, 24, 2021.
Симс К.А. Интерпретация фактов макроэкономического временного ряда: влияние денежно-кредитной политики. Европейский экономический обзор, 36(5), 1992, С. 75-1000.
Ключевые слова:
инфляция, когнитивный граф, индекс потребительских цен, ИПЦ, регрессия, прогнозирование.