ГИБРИДНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ РЕГРЕССИОННЫЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗА ПОКАЗАТЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИИ

В статье рассмотрены общая методология и архитектура системы гибридных моделей прогноза экономических показателей, ее реализация в виде интегрированной информационной системы на примере показателей сферы исследований и инноваций, инвестиций и бюджетной сферы экономики Российской Федерации. Продемонстрирована схема работы распределенной информационно-аналитической метасистемы, представлен общий алгоритм процесса ретроверификации типового блока прогноза, который способствует значительному повышению доверия к результатам прогнозирования. Показаны стадии процесса прогноза показателей в гибридной модели. Использование подобной системы позволяет не только повысить точность и качество прогнозных расчетов, но и применять их в контуре управления достижением целевых показателей.

сфера исследований и инноваций, системы регрессионных уравнений, модели краткосрочного прогноза, ретроверификация прогноза, система нейросетевых моделей, система гибридных моделей

1. Амосов О. С., Пащенко Ф. Ф., Муллер Н. В. Структурно параметрическая идентификация временного ряда с применением фрактального и вейвлет-анализа // Информатика и системы управления. - 2015. - № 2 (44). - С. 80-88

2. Доугерти К. Введение в эконометрику : пер. с англ. - М. : Инфра-М, 1999

3. Китова О. В., Колмаков И. Б., Кольцов А. В., Доможаков М. В. Анализ динамики результатов верификации краткосрочных прогнозов показателей сферы научных исследований и инноваций в РФ // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. - 2016. - № 5 (89). - С. 111-119

4. Китова О. В., Колмаков И. Б., Пеньков И. А. Метод машин опорных векторов для прогнозирования показателей инвестиций // Статистика и Экономика. - 2016. - № 4. - С. 27-30

5. Китова О. В., Колмаков И. Б., Шарафутдинова А. Р. Анализ точности и качества краткосрочного прогноза показателей социально-экономического развития России // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. - 2013. - № 9 (63). - С. 111-119

6. Колмаков И. Б., Доможаков М. В. Синтез эконометрических и нейросетевых систем прогноза показателей сферы исследований и инноваций РФ // Управленческие науки. - 2016. - № 2. - С. 27-37

7. Колмаков И. Б., Кольцов А. В., Доможаков М. В. Основы построения системы комплексного прогноза сферы исследований и инноваций во взаимосвязи с макроэконометрическими моделями экономики России // Инноватика и экспертиза. - 2015. - № 1 (14). - С. 255-275

8. Ivanyuk V. A., Pashchenko F. F. Methods and Models for the Forecasting and Management of Time Series // Proceedings of International Work-Conference on Time Series (ITISE 2015, Granada, Spain). - Granada, 2015. - С. 283-292