Структурное подразделение: Лаборатория системного анализа отраслевых рынков (Каукин А.С.) Института отраслевых рынков и инфраструктуры
Руководитель работ: Каукин Андрей Сергеевич, кандидат экономических наук, заведующий научно-исследовательской лабораторией, Лаборатория системного анализа отраслевых рынков, ИОРИ
Сроки выполнения: 2020 год.
Актуальность исследования: Индексы производства базовых отраслей являются важнейшими индикаторами состояния отечественной экономики. Прогнозирование индексов является актуальной задачей, поскольку качественный прогноз снижает неопределенность, в условиях которой экономические агенты, в первую очередь органы государственного управления и бизнес, вынуждены принимать экономические решения. В связи с этим существует необходимость совершенствования и развития подходов прогнозирования. В настоящее время происходит экспоненциальное развитие методов машинного обучения в применении к задачам прогнозирования динамики временных рядов. Существует ряд исследований, демонстрирующих лучшие прогнозные характеристиками моделей, комбинирующих эконометрические методы и алгоритмы машинного обучения против классических методов. Есть основания полагать, что разрабатываемый подход прогнозирования на основе таких методов позволит учесть не только внутреннюю природу индексов производства, обуславливающую цикличность, но и ассиметричное поведение макроэкономических показателей, вызванное различной природой конъюнктурных шоков.В соответствии с пунктом 14(а) указа №204 Президента России от 07 мая 2018 года необходимо обеспечить к 2024 г. формирование в обрабатывающей промышленности, сельском хозяйстве, сфере услуг глобальных конкурентоспособных несырьевых секторов, общая доля экспорта товаров (работ, услуг) которых составит не менее 20 процентов валового внутреннего продукта страны. Предложенная модель на основе нейросетевых технологий позволить прогнозировать выпуск в том числе несырьевых секторов экономики с учетом влияния, как внешних, так и внутренних факторов. Возможность разделения в модели выпуска на экспортную и внутреннюю составляющие позволит оценить экспортный потенциал и контролировать в динамике выполнение целевых показателей.
Основная цель исследования: Развитие методов прогнозирования выпуска в основных секторах экономики РФ в соответствии с общероссийской классификацией видов экономической деятельности (ОКВЭД).
Основные фундаментальные и прикладные задачи, решаемые в рамках исследования:
Основной задачей исследования является построение прогнозной модели для основных индексов производства основных видов экономической деятельности, учитывающей отраслевую взаимосвязь. Для этого предполагается разработать последовательность применения различных архитектур нейронных сетей, где каждая в отдельности описывает определенную отрасль. Решению данной задачи предшествует ряд прикладных задач:
- избавление от сезонности используемых индексов физического объема/производства посредством алгоритмов X12ARIMA и TRAMO/SEATS;
- определение поворотных точек для каждого ряда с использованием алгоритмических методов;
- определение релевантных показателей деловой активности для выбранных отраслей, которые могут рассматриваться, как опережающие индикаторы и отражают влияние внешних и внутренних шоков;
- создание архитектуры нейронной сети для каждой отрасли; соединение сетей во взаимосвязанную систему.