Построение системы показателей по предпринимательству в Российской Федерации и их прогнозирование на основе интеллектуальной гибридной системы «Горизонт»

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Прогнозирование развития малого и среднего предпринимательства является важной задачей для крупных субъектов рыночной экономики. Целью исследования является разработка краткосрочного прогноза показателей предпринимательства в Российской Федерации на основе комплексной прогнозной модели, реализованной в интеллектуальной гибридной системе «Горизонт». В основе большой страновой эконометрической модели экономики Российской Федерации лежит авторская методология построения распределенной системы расчетов кратко и среднесрочного прогноза показателей социально-экономического развития, включающей блоки показателей макроэкономики, финансовой, инновационной и социальной сфер деятельности. В настоящей работе описана структура нового блока модели – блока показателей по предпринимательству. Приводятся результаты прогнозных расчетов с применением эконометрической модели, моделей нейронных сетей и случайного леса. Применение совокупности моделей позволило получить качественные прогнозы для всех показателей предпринимательства.

Об авторах

Людмила Павловна Дьяконова

Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова

Email: ldyak@mail.ru
доцент кафедры информатики, кандидат физико-математических наук, доцент

Виктория Михайловна Савинова

Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова

Email: lesnayapol@yandex.ru
старший преподаватель кафедры информатики

Артем Анатольевич Шомкин

Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова

Email: shomkin.a@yandex.ru
магистр

Список литературы

  1. 1. Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года». URL: http://government.ru/docs/all/128943/ (дата обращения: 17.03.2023)2. Федеральный закон от 24.07.2007 № 209-ФЗ (ред. От 02.07.2021) «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2022) / Статья 4. URL: http://government.ru/docs/all/98543/ (дата обращения: 17.03.2023)3. Klein L. R., Goldberger A. S. An econometric model of the United States, 1929-1952, Amsterdam, 19554. Колмаков И. Б. Основы моделирования. Имитационные макромодели рыночной экономики. – М.: Из-во Рос. экон. акад им. Г.В. Плеханова, 1995. – 203 с.5. Макаров В.Л., Айвазян С.А., Борисова С.В., Лакалин Э.А. Эконометрическая модель экономики России для целей краткосрочного прогноза и сценарного анализа// Препринт # WP/2001/121 - М.: ЦЭМИ РАН, 2001.6. Н.Н. Сиволап, Прогнозирование основных показателей социальной сферы региона // Региональная экономика: теория и практика, ООО "Издательский дом "Финансы и кредит" (Москва), №7, 20077. Китова О.В., Колмаков И.Б., Шарафутдинова А.Р. Анализ точности и качества краткосрочного прогноза показателей социально-экономического развития России// Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. - № 9 (63).- 2013. – С. 111-1198. Банк России. «Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2021 год и период 2022 и 2023 годов». Москва, 2020. Электронная версия документа размещена в разделе «Издания Банка России / Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики» на сайте Банка России [Электронный ресурс]. URL: http://www.cbr.ru/about_br/publ/ondkp (дата обращения: 17.03.2023). 9. Савинова Виктория Михайловна. Система эконометрических моделей прогнозирования социально-экономических показателей РФ как основа ИАС «Горизонт». Modern Economy Success, 2022 № 2 с. 140-147. https://mes-journal.ru/wp-content/uploads/2022/03/mes-1-2022.pdf10. Китова О.В., Савинова В.М., Дьяконова Л.П. Гибридная интеллектуальная информационная система прогнозирования «СГМ Горизонт» и ее применение в подготовке магистров. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 15, n. 4, p. 862-870, dec. 2019. ISSN 2411-1473.11. Китова О. В., Дьяконова Л. П., Савинова В. М., Китов В. В. Система поддержки приятия решений «Горизонт» на основе гибридных моделей прогнозирования показателей экономики России. Экономика: вчера, сегодня, завтра. Том 8, № 9A, 2018 с. 309 – 31912. Kitova O., Savinova V., Dyakonova L., Kitov V. Development of hybrid models and a system for forecasting the indicators of the Russian economy// Espacios. 2019. Т. 40. № 10. - P. 18-24.13. Грачева М. В. Математические и инструментальные методы в современных экономических исследованиях: Монография / Е. А. Туманова // - М.: Экономический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова, 2018. – 232 с. 14. Груздев, А. В. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес. – М. : ДМК Пресс, 2018. – 642 с., с. 263.15. Банк России. «Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2023 год и период 2024 и 2025 годов». Москва, 2020. Электронная версия документа размещена в разделе «Издания Банка России / Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики» на сайте Банка России [Электронный ресурс]. URL: http://www.cbr.ru/about_br/publ/ondkp (дата обращения: 17.03.2023).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Дьяконова Л.П., Савинова В.М., Шомкин А.А., 2023

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах