Building a system of indicators on entrepreneurship in the Russian Federation and their forecasting based on the intelligent hybrid system Horizon

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅或者付费存取

详细

Forecasting the development of small and medium-sized businesses is an important task for large market economy entities. The purpose of the study was to develop a short-term forecast of entrepreneurship indicators in the Russian Federation based on a comprehensive forecast model implemented in the intelligent hybrid system Horizon. The large country econometric model of the Russian Federation is based on the authors' methodology for constructing a distributed system for calculating short-term and medium-term forecasts of socio-economic development indicators, including blocks of indicators of macroeconomics, financial, innovation and social activity.This article describes the structure of a new block of the model – a block of entrepreneurship indicators. The results of predictive calculations using an econometric model, neural network models and a random forest are presented. The application of a set of models made it possible to obtain high-quality forecasts for all entrepreneurship indicators.

作者简介

Lyudmila Dyakonova

Plekhanov Russian University of Economics

Email: ldyak@mail.ru

Viktoriya Savinova

Plekhanov Russian University of Economics

Email: lesnayapol@yandex.ru

Artem Shomkin

Business Solutions and Technology JSC

Email: shomkin.a@yandex.ru

参考

  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).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Dyakonova L.P., Savinova V.M., Shomkin A.A., 2023

##common.cookie##