Прогнозирование ретроспективных процессов в строительстве на основе статистических методов : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2020

Идентификатор DOI: 10.34925/EIP.2020.123.10.018

Ключевые слова: forecasting, socio-economic development, methodology, Forecasting Methods, прогнозирование, социально-экономическое развитие, методология, методы прогнозирования

Аннотация: Для прогнозирования и моделирования социально-экономических процессов в России в условиях перехода к рыночной экономике наиболее пригодны статистические модели, основанные на существующих тенденциях и изменениях макроэкономических показателей. Модели прогнозирования могут быть краткосрочными и долгосрочными. В связи с высокой неопрПоказать полностьюеделенностью экономической политики России предпочтение отдается краткосрочным прогнозам. В краткосрочном прогнозе используются только монетарные переменные, такие как индексы цен, скорость денежного обращения, дефицит бюджета и прямые иностранные инвестиции. Переменные, которые ориентированы на общее распространение показателей для получения реальной стоимости, могут эффективно использоваться только в долгосрочном прогнозе. Statistical models based on existing trends and changes in macroeconomic indicators are most suitable for forecasting and modeling socio-economic processes in Russia in the context of the transition to a market economy. Forecasting models can be short-term and long-term. Due to the high uncertainty of Russia's economic policy, preference is given to short-term forecasts. In the short-term forecast, only monetary variables are used, such as price indices, money velocity, budget deficit, and foreign direct investment. Variables that target the general spread of metrics to obtain real value can only be effectively used in a long-term forecast.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Экономика и предпринимательство

Выпуск журнала: 10

Номера страниц: 116-120

ISSN журнала: 19992300

Место издания: Москва

Издатель: Горин Сергей Викторович

Персоны

  • Кононова Е.С. (Сибирский федеральный университет)
  • Жидков Д.Е. (Сибирский федеральный университет)
  • Громов В.С. (Сибирский федеральный университет)
  • Мутовина А.С. (Сибирский федеральный университет)
  • Чернова Д.Д. (Сибирский федеральный университет)

Вхождение в базы данных