ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ НА ОСНОВЕ СТОХАСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА С УЧЕТОМ ТОЧКИ ПОВОРОТАВ статье отмечается, что в современных условиях возрастает влияние факторов неопреде-ленности и риска на экономическое развитие, и определенные возможности учета их воздей-ствия связаны с использованием стохастических моделей экономического роста. Рассматри-ваются методы прогнозирования развития экономики на основе дискретной аппроксимации ограничений стохастической модели экономического роста для закрытой экономики по ме-тоду Эйлера-Маруямы, опирающиеся на учет текущего (начального) состояния экономики и построение средней расчетной траектории роста. Дана характеристика особенностей реали-зации предлагаемого подхода к прогнозированию в режиме имитации с учетом точки поворо-та, обусловленной мировым экономическим кризисом 2008 г. Выполнены расчеты ВВП и рас-ходов на потребление по данным экономики Греции, Дании и Испании на двух временных пе-риодах -до и после кризиса 2008 г. Определены параметры модели, обеспечивающие согласие фактических траекторий и построенных 50%-ных доверительных интервалов для указанных макроэкономических показателей. Особое внимание уделено проблеме калибровки условий стохастической модели экономического роста. Показано, что использование исходных данных в постоянных ценах 1970 г. для построения прогнозов в режиме имитации позволяет улуч-шить согласие. Библиогр. 36 назв. Ил. 12. Табл. 12.Ключевые слова: экономическое развитие; методы прогнозирования; макроэкономические показатели; стохастическая модель; дискретная аппроксимация; имитационное моделирова-ние; траектория роста; доверительный интервал; точка поворота.
КРУПНЫЕ ОТКРЫТЫЕ ЭКОНОМИКИ: ТИПОЛОГИЗАЦИЯ И ПРОБЛЕМЫ АНАЛИЗАВ статье рассматриваются критерии отнесения экономики к крупному или малому, от-крытому или закрытому типу. Выполнен анализ макроэкономических показателей развитых стран мира. Отмечается, что размер экономики оказывает влияние на выбор применяемых теоретических исследований и моделей экономического роста и воздействия отдельных стран на внешние рынки. Дана оценка возможности выделения крупных экономик мира по размеру валового внутреннего продута (ВВП), экспорта, импорта. Выделены особенности соотноше-ния показателей их внешней открытости и размера. Показано, что предположение о затуха-нии колебаний прямых зарубежных инвестиций для крупных стран выполняется не всегда. Не получила подтверждения гипотеза о наличии внутри групп крупных стран устойчивых соотношений между макроэкономическими показателями, характеризующими размер эко-номики, и показателями открытости экономики. С помощью методов ранговой корреляции доказывается, что основным критерием открытости экономики является возможность влия-ния национальных производителей на цены мировых товарных рынков. Для формирования выборки и эмпирического подтверждения гипотез использовались базы данных Всемирного Банка, Международного торгового центра, Евростата. Показано, что полностью соответству-ют предлагаемым критериям выделения крупной открытой экономики только «Большой» Ки-тай, США и ЕС. Библиогр. 33 назв. Табл. 11. Ил. 1.Ключевые слова: крупная открытая экономика, внешнеторговая квота, критерии откры-тости экономики, ВВП, экспорт, импорт, прямые зарубежные инвестиции, методы ранговой корреляции.
В статье рассматриваются возможности прогнозирования индексов реальных эффек-тивных обменных курсов валют ведущих стран мира, для которых за период с 31.01.1994 до 30.04.2017 невозможно построить единую устойчивую среднюю расчетную траекторию этого индекса, позволяющего получить надежный прогноз на всем указанном временном интерва-ле; целесообразно учитывать при этом только данные последнего периода. Для построения краткосрочных прогнозов индексов реальных эффективных обменных курсов на основе на-чального значения предложено использовать в режиме имитации дискретную аппроксимацию стохастических дифференциальных уравнений Мертона, Васичека, Досена, Огдена, Кокса -Ингерсолла -Росса и модели полиномиальных остатков. Экспериментальные расчеты в ре-жиме имитации показали, что применение дискретной аппроксимации уравнений Васичека, Мертона, Досена и Огдена для прогнозирования индексов реальных эффективных обменных курсов валют для изучаемых стран в период с апреля 2016 г. до марта 2017 г. не позволяет по-строить надежный прогноз указанного индекса. Расчеты в режиме имитации на основе дис-кретной аппроксимации стохастического уравнения Кокса -Ингерсолла -Росса и модели полиномиальных остатков позволили установить, что для индексов эффективных обменных курсов валют Великобритании, США, стран еврозоны, Японии и Швейцарии удалось обеспе-чить попадание в 50 %-ный доверительный интервал, построенный по результатам имитаци-онных расчетов, почти на всем рассматриваемом промежутке времени. Это повышает каче-ство прогноза на основе средней расчетной траектории. Полученные результаты существенно зависят от выбранного временного промежутка и используемых методов расчета числовых па-раметров уравнений дискретной аппроксимации исходных моделей. Библиогр. 34 назв. Ил. 10. Табл. 3.Ключевые слова: реальные эффективные обменные курсы валют, стохастические уравне-ния динамики обменных курсов, модели полиномиальных остатков, линейная дискретная аппроксимация, имитационное моделирование, доверительные интервалы, прогнозирование с учетом текущего значения.Алексей Владимирович ВОРОНЦОВСКИЙ -доктор экономических наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9; a.vorontsovskiy@spbu.ru Людмила Федоровна ВЬЮНЕНКО -доцент, кандидат физико-математических наук, Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9; vyunenko@spbu.ru Aleksey V. VORONTSOVSKIY -Doctor of Economics, Professor, St. Petersburg State University, 7-9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation; a.vorontsovskiy@ FORECASTING REAL EFFECTIVE EXCHANGE RATE INDICES OF CURRENCIES USING A STOCHASTIC FACTORTh is article considers the possibility of forecasting real eff ective exchange rate indices for leading world countries. A stable unifi ed mean trajectory for a reliable forecast of the index cannot be constructed using data from 31 January 1994 to 30 April 2017; however, it is reasonable to use d...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.