УДК: 339.9
О. А. Гавриш, О. М. Згуровський, А. Д. Кухарук, Н. Є. Скоробогатова
МЕТОДИЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНОГО РОЗВИТКУ КРАЇН СВІТУ
Анотація
Статтю присвячено питанням вибору показників для моделювання економічної складової сталого розвитку країн світу. Дослідження проведено на основі співпраці із ННК "Світовий центр даних з геоінформатики та сталого розвитку". Узагальнено методичні засади сценарного моделювання розвитку країн. Обґрунтовано вибір ключових показників для сценарного моделювання за чотирма напрямами: фінанси, енергетика, макроекономічне середовище, структура валового внутрішнього продукту. Проаналізовано методи побудови сценаріїв та визначено доцільність використання методів, що засновані на ймовірнісних моделях Байєса. Зазначено перешкоди побудови адекватних моделей. Обґрунтовано переваги використання нейромережевих технологій задля досягнення мети дослідження, зокрема уникнення проблем неоднорідності сукупності вихідних показників, нестачі даних, складності прогнозування на довгостроковий період при низькому рівні інформативності та наявності нелінійних залежностей між показниками.
O. A. Gavrish, O. M. Zgurovsky, A. D. Kukharuk, N. Ye. Skorobogatova
METHODICAL SUPPORT FOR MODELING COUNTRIES’ ECONOMIC DEVELOPMENT
Summary
The article is devoted to the questions of the choice of indicators for modeling the economic component of sustainable development of defferent countries. The study was conducted on the basis of cooperation with the SSC "World Data Center for Geoinformatics and Sustainable Development". The methodical principles of scenario modeling of development of countries are generalized. The choice of key indicators for scenario modeling is proposed in the following directions: finance, energy, macroeconomic environment, gross domestic product structure. The methods of constructing scenarios are analyzed and the feasibility of using methods based on probability models of Bayes is determined. The obstacles to constructing adequate models are noted. The article highlights the advantages of using neural network technologies to achieve the research purpose, in particular, avoiding the problems of heterogeneity of the set of initial indicators, lack of data, complexity of forecasting in the long-term period with a low level of informativeness and the presence of nonlinear dependencies between indicators, are substantiated.
№ 4 2018
Кількість переглядів: 6778