ПРОГРАММА ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ КОИНТЕГРОВАНИМЫ ДИНАМИЧЕСКИХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВАНИИ КИБЕРНЕТИЧЕСКОГО ПОДХОДА

Аннотация

В статье описана методика и компьютерная программа CONROW, с помощью которой выполняется прогнозирование развития динамично связанных нестационарных экономических процессов. Такое прогнозирование экономических процессов крайне важно в случаях, когда их развитие может привести к нежелательным последствиям, то есть выйти в так называемую критическую область. Экстраполяция в критическую область с использованием информации о поведении системы в области, близкой к ней, позволяет оценить к проведению эксперимента в критической области его последствия. Для имитации поведения объекта задается функция отклика на входное воздействие. Для конкретного объекта эта функция может выражать, например, зависимость изменения уровня продаж от изменения во времени расходов на рекламу и задается в виде численно ряда Статистика по результатам анализа ряда отображается в таблице, где задается уровень значимости статистик, а также параметры сданных критериев. Графическое отображение данных предназначено для визуализации анализа. Здесь отражаются по точкам графики, добавляются кривые сглаживания, которые исчисляются как полиномиальные регрессии. Лучше приближения контролируется визуально по соответствующим графикам, а также минимизацией их среднеквадратических погрешностей. Модели прогнозирования визуально и в виде формул отображаются на графиках, при этом определяется среднее остатков и проверяется по статистике знаков их случайность. По полученным моделям определяются также и прогнозные значения воздействий и откликов. Установление порядка моделей СR (p) коинтеграционных регрессии осуществляется отдельными элементами управления. Коэффициент лагов корреляции ruФ представляет собой парную корреляцию между строками с последовательным сдвигом относительно друг друга на величину лага l = 1, 2, 3, .... Программа была протестирована на примере ex-post прогноза при установлении интеграционного связи и возможности прогнозирования роста номинальной среднемесячной заработной платы на основе статистических данных индексов потребительской инфляции в Украине.