Побудова динамічних факторних моделей для прогнозування розвитку економічних систем

Автор(и)

  • Olga Katunina ДВНЗ «Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана», Україна https://orcid.org/0000-0001-7584-0037

DOI:

https://doi.org/10.33987/vsed.1(69).2019.118-127

Ключові слова:

економетрика, прогнозування, фізична економіка, динамічні факторні моделі, часові ряди, динамічний факторний аналіз

Анотація

У статті розглянуто моделювання динамічних економічних систем, еволюція яких описується системою спостережуваних змінних. Використано методологію динамічного факторного моделювання, побудовано математичну модель, що поєднує підходи класичного факторного та авторегресійного аналізу. Встановлено, що системи динамічних факторів описують загальну динаміку вибраної групи економічних показників. Запропоновано алгоритм побудови динамічної моделі, в якому динамічні фактори визначаються послідовно при розв’язанні спеціальних задач нелінійного програмування. Перший фактор описує рух всієї системи в цілому і характеризує загальну тенденцію, оскільки для її знаходження використовується лінійна комбінація початкових часових рядів. Інші фактори, побудовані на основі залишкових рядів, враховують відхилення індивідуальних показників від їх регресійних оцінок і описують коливання часових рядів. Наведено основні розрахункові співвідношення побудованої моделі динамічного факторного аналізу. Для оцінювання помилки прогнозування використано метод прогнозу ex-post. Запропоновано напрями дослідження якості прогнозу за кількістю врахованих факторів, довжиною лагу та параметрами розглянутих нелінійних задач програмування. Визначено, що вибір означених параметрів у побудованому алгоритмі дозволяє мінімізувати похибку прогнозування для конкретного часового ряду та отримати кілька можливих варіантів розвитку системи. Розроблена модель динамічного факторного аналізу може мати широке практичне застосування, оскільки відкриває можливість оцінити вплив примусового змінення прогнозних значень одного або декількох показників на динаміку всієї системи в цілому. Обґрунтовано напрями побудови контрольованої багатовимірної моделі прогнозування для аналізу еволюції економічних динамічних систем різної природи. Отримання багатоваріантного прогнозу еволюції економічних систем виявляється особливо важливим при плануванні змін, як макроекономічних показників, так і при економічному аналізі розвитку окремих галузей та підприємств. Запропонований метод динамічного факторного аналізу систем часових рядів має певну універсальність і, у поєднанні з іншими методами економетрії, може бути використаний, наприклад, в екології, медицині, фізиці та інших областях науки і техніки.

Біографія автора

Olga Katunina, ДВНЗ «Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана»

Ольга Сергіївна КАТУНІНА

кандидат економічних наук, доцент кафедри економіко-математичного моделювання

Посилання

Lukyanenko, I. G., Vit, D., Primerova, O. K. at al. (2017). System analysis of the state policy formation in macroeconomic destabilization conditions [Systemnyi analiz formuvannia derzhavnoi polityky v umovakh makroekonomichnoi destabilizacii; za red. I. G. Lukyanenko], Natsionalnyi universytet «Kyievo-Mohilianska akademiia», Kyiv, 463 s., available at: http://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/12348 [in Ukrainian]

Vitlinsky, V. V. (2003). Economics simulation [Modeliuvannia ekonomiky], KNEU, Kyiv, 408 s. [in Ukrainian]

Peña, D., Poncela, P. (2006). Nonstationary dynamic factor analysis. Journal of Statistical Planning and Inference, No. 136, pp. 1237–1257. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jspi.2004.08.020.

Bai, J., Ng, S. (2008). Large dimensional factor analysis. Foundations and Trends in Econometrics, Vol. 3, No. 2, pp. 89–163. DOI: https://doi.org/10.1561/0800000002.

Ajevskis, V., Dāvidsons, G. (2008). Dynamic factor models in forecasting Latvia’s Gross domestic product. Department of the Bank of Latvia, Vol. 2, 24 p.

Derbentsev, V. D., Serdyuk, O. A., Solovyov, V. M., Sharapov, O. D. (2010). Synergetic and econophysical methods for studying the dynamic and structural characteristics of economic systems [Sinerhetychni ta ekonofizychni metody doslidzhennia dynamichnykh ta strukturnykh kharakterystyk ekonomichnykh system], Brama-Ukraina, Cherkasy, 287 p. [in Ukrainian]

Chernavsky, D. S., Starkov, N. I., Malkov, S. Yu., Kosse Yu. V., Shcherbakov, A. V. (2011). On the econophysics and its place in the modern theoretical economics [Ob ekonomfizike i eye meste v sovremennoy teoreticheskoy ekonomike], Uspekhi Fizicheskikh Nauk, No. 181, s. 767–773, DOI: https://doi.org/10.3367/UFNr.0181.201107i.0767 [in Russian]

Stock, J. H., Watson, M. W. (2006). Forecasting with many predictors. Ch. 6 in Handbook of Economic Forecasting. Ed. by Graham Elliott, Clive W. J. Granger and Allan Timmermann Elsevier, pp. 515–554. DOI: https://doi.org/10.1016/S1574-0706(05)01010-4.

Lipovina-Božović, M. (2013). A comparison of the VAR model and the PC factor model in forecasting inflation in Montenegro, Economic annals, Vol. LVIII, No. 198, pp. 115–136. DOI: https://doi.org/10.2298/EKA1398115L.

Ye, Hua (2011). Macroeconomic forecasting using large vector auto regressive model. Master Thesis in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Economics and Management Science, Berlin, July 15th, 40 p.

Stock, J. H., Watson, M. W. (2002). Macroeconomic forecasting using diffusion indexes, Journal of Business & Economic Statistics, American Statistical Association, Vol. 20, No. 2, pp. 147‒162. DOI: https://doi.org/10.1198/073500102317351921.

Katunina, O. S. (2014). Forecasting of market saturation processes based on dynamic factor models. [Prohnozuvannia protsesiv nasychennia rynku na bazi dynamichnykh faktornykh modelei], Modeliuvannia ta informatsiini systemy v ekonomitsi, KNEU, Kyiv, Vyp. 90, s. 106–125 [in Ukrainian]

Katunina, O. S. (2017). Modeling the dynamics of the world stock indices [Modelirovanie dinamiki mirovykh fondovykh indeksov], Biznes Inform, No. 11, s. 197–202 [in Russian]

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-03-26

Номер

Розділ

МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ, МОДЕЛІ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В ЕКОНОМІЦІ