Abstract
Construction of dynamic factor models for forecasting of economic systems evolution
Highlights
Загальна складова часових рядів (ЧР) визначається декількома основними некорельованими і неспостережуваними загальними факторами, які можна отримати завдяки застосуванню лінійного фільтру до набору даних
При рекурсивній процедурі виявляється можливим штучно внести в прогнозні значення одного або декількох показників певні зміни, наприклад різку зміну його значень, і побудувати нові прогнози
Еволюційний підхід, на якому базується динамічного факторного аналізу (ДФА), може бути ефективно розвиненим застосуванням інструментарію машинного навчання для дослідження і прогнозування статичних та динамічних закономірностей розвитку економічних систем
Summary
Дослідження економічних процесів зазвичай виконується на основі побудови економетричних моделей, які формалізують реальні економічні системи [1, с.150; 2, с.17–23]. При аналізі систем з великою кількістю показників на перший план висуваються багатофакторні [3, с.1238; 4, с.770] та динамічні факторні моделі (ДФМ) [5, с.3], які поєднують класичний факторний аналіз з авторегресійними схемами. Застосування таких моделей для дослідження конкретних динамічних економічних систем (ДЕС) потребує певної модифікації і вдосконалення існуючих методик, що складає зміст окремої проблеми фізичної економіки [6, с.12; 7, с.3].
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
