Русский
!

Conference publications

Abstracts

XXI conference

Обратные задачи обработки и интерпретации экономических показателей

Губанов В.А.

Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, Россия, 117418, Москва, Нахимовский пр - т, 47, Тел.: (499) 724-12-04, факс: (499) 129–09–22, E-mail: v.gubanov@forecast.ru

1 pp. (accepted)

Большинство задач анализа экспериментальных данных принадлежит к классу обратных задач, когда известны последствия некоторого процесса, но неизвестны причины и модель явления. Динамика экономических процессов описывается временными рядами экономических показателей. Экономические временные ряды (ЭВР) имеют ряд особенностей, к которым можно отнести неравномерность масштаба (календарность), малую длительность – небольшое число основных периодов и значительную «волатильность» уровней помесячных показателей. Поэтому ЭВР можно выделить в отдельное множество данных, для корректного анализа которых необходимы особые, специфические методы.

Основной вид обратных задач анализа и интерпретации данных – это задача декомпозиции исходного временного ряда на эволюционную компоненту и циклические компоненты. Такая процедура лежит в основе прогноза ЭВР, поскольку эволюционная (локальная) компонента и циклические (нелокальные) компоненты экстраполируются по-разному.

Циклические компоненты можно выделить на основе вариационных принципов [2]. Результат оценки эволюционной компоненты зависит от порядка исключения из исходной реализации. Поэтому предложена последовательность действий некоммутативных операторов выделения циклов по максимумам текущих спектров. Таким образом, осуществляется краткосрочный и среднесрочный прогноз социально-экономических показателей с учетом конъюнктурных циклов.

Литература

1. Кендалл М. Временные ряды. – М.: Финансы и статистика, 1981. 199 cтр.

2. Губанов В.А. Выделение нестационарной циклической составляющей из временных рядов // ЭММ, том 39, номер 1, год 2003, Стр. 76-89.



© 2004 Designed by Lyceum of Informational Technologies №1533