Сравнительный анализ методов прогнозирования макроэкономических показателей Украины

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЗайченко, Ю. П.
dc.contributor.authorГасанов, А. С.
dc.contributor.authorZaychenko, Yu. P.
dc.contributor.authorGasanov, A. S.
dc.date.accessioned2013-06-14T13:23:46Z
dc.date.available2013-06-14T13:23:46Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractenClassical methods of short-term forecasting of macroeconomic indicators of Ukraine, namely, the method of exponential smoothing (ES), autoregressive (AR), autoregressive with moving average (ARMA), method of data group handing (MDGH polynomial) were investigated and a comparative analysis of the accuracy of forecasting methods was performed in order to determine the most appropriate one. The analysis showed that with the increase of the training sample the values of the statistical parameters (coefficient of determination and the Durbin-Watson) for all models are near their ideal values; MDGH polynomial model based on linear and quadratic partial descriptions are the best in comparison with classical methods (ES, AR, ARMA) in forecasting macroeconomic indicators (CPI and the national GDP) of the economy of Ukraine.uk
dc.description.abstractruИсследованы классические методы краткосрочного прогнозирования макроэкономических показателей Украины, а именно: метод экспоненциального сглаживания (ЭС), авторегрессия (АР), авторегрессия со скользящим средним (АРСС), метод группового учета аргументов (полиномиального МГУА) и дан сравнительный анализ точности прогнозирования указанных методов с целью определения наиболее адекватного из них. Проведенный анализ показал, что с увеличением объема обучающей выборки значения статистических характеристик (коэффициент детерминации Дорбина-Уотсона) для всех моделей приближаются к своим идеальним значениям. Модели полиноминального МГУА на основе линейных и квадратичных частичных описаний являются наилучшими по сравнению с классическими статистическими методами (ЭС, АР, АРСС) при прогнозировании макроэкономических показателей (ИПЦ и национального ВВП) экономики Украины.uk
dc.description.abstractukДосліджено класичні методи короткострокового прогнозування макроекономічних показників України, а саме: метод експоненціального згладжування (ЕЗ), авто регресія (АР), авторегресія із ковзаним середнім (АРКС), метод групового врахування аргументів (поліномінільного МГВА) та подано порівняльний аналіз точності прогнозування зазначених методів із метою визначення найбільш адекватного з них. Проведений аналіз показав, що із збільшенням обсягу навчальної вибірки значення статистичних характеристик (коефіцієнт детермінації Дарбіна-Уотсона) для всіх моделей наближаються до своїх ідеальних значень. Моделі поліномінального МГУА на основі лінійних і квадратичних часткових описів є найкращим в порівнянні з класичними статистичними методами (ЕЗ, АР, АРКС) для прогнозування макроекономічних показників (ІПЦ і національного ВВП) економіки України.uk
dc.format.pagerangeC. 67-78.uk
dc.identifier.citationЗайченко Ю. П. Сравнительный анализ методов прогнозирования макроэкономических показателей Украины / Ю. П. Зайченко, А. С. Гасанов // Системні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журнал. – 2013. – № 1. – С. 67–78. – Бібліогр.: 3 назви.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/2840
dc.language.isoruuk
dc.publisherПолітехнікаuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журналuk
dc.source.nameСистемні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журналuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subject.udc519.8(075.8)uk
dc.titleСравнительный анализ методов прогнозирования макроэкономических показателей Украиныuk
dc.title.alternativeComparative analysis of forecasting methods of Ukrainian macroeconomic indexsuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.levelotheruk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
07_Zaychenko_comparative_N1_13.pdf
Розмір:
361.01 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журнал, № 1