Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Экономика, предпринимательство и право 2222-534X BIBLIO-GLOBUS Publishing House 117552 10.18334/epp.13.4.117552 NFBVYN Articles Статьи Research Article A set of hybrid models for forecasting socio-economic indicators of the Russian Federation and their implementation in the intelligent Horizon system Комплекс гибридных моделей прогнозирования социально-экономических показателей Российской Федерации и их реализация в интеллектуальной системе «Горизонт» https://orcid.org/0000-0002-1820-0954 Kitova Olga Viktorovna Китова Ольга Викторовна

заведующий кафедрой информатики, доктор экономических наук, кандидат физико-математических наук, доцент

 olga.kitova@mail.ru https://orcid.org/0000-0001-5229-80702513-8831 Dyakonova Lyudmila Pavlovna Дьяконова Людмила Павловна

доцент кафедры информатики, кандидат физико-математических наук, доцент

 ldyak@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-0036-36752683-1563 Savinova Viktoriya Mikhaylovna Савинова Виктория Михайловна

старший преподаватель кафедры информатики

 lesnayapol@yandex.ru Plekhanov Russian University of Economics Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова 30 04 2023 13 4 VOL 13, NO4 (2023) ТОМ 13, №4 (2023) 1057 1084 17 03 2023 Copyright ©; 2023, Kitova O.V., Dyakonova L.P., Savinova V.M. Copyright ©; 2023, Китова О.В., Дьяконова Л.П., Савинова В.М. 2023 Kitova O.V., Dyakonova L.P., Savinova V.M. Китова О.В., Дьяконова Л.П., Савинова В.М. https://1economic.ru/lib/117552

Currently, there is an increasing need for the application of models, methods and tools for forecasting the development of the country's economy, allowing to calculate the trajectories of socio-economic development. The construction of such forecasts is possible based on both econometric and intelligent models for the aggregate system of indicators. The article describes the constructed hierarchical structure of models of socio-economic indicators of Russia, the methodology and technology of their forecasting by means of the authors' hybrid intellectual system Horizon. In accordance with the authors' methodology, a system of interrelated regression equations is developed for the selected scenario, determined by the scenario forecasts of the Bank of Russia; and then the results are verified. For indicators with unsatisfactory forecast results, intelligent predictive models are built. The models are based on neural networks and decision trees. The results of the hybrid model application for the entire set of indicators of the social sphere demonstrate the high quality and accuracy of the forecasts obtained.

В настоящее время возрастает необходимость применения моделей, методов и инструментов для прогнозирования развития экономики страны, позволяющих просчитывать траектории социально-экономического развития. Построение таких прогнозов возможно на основе применения как эконометрических, так и интеллектуальных моделей для совокупной системы показателей. В статье описывается построенная иерархическая структура моделей социально-экономических показателей России, методология и технология их прогнозирования средствами авторской гибридной интеллектуальной системы «Горизонт». В соответствии с нашей методикой для выбранного сценария, определяемого сценарными прогнозами Банка России, разрабатывается система взаимоувязанных регрессионных уравнений, затем проводится верификация результатов. Для показателей с неудовлетворительными результатами прогнозов строятся интеллектуальные прогнозные модели на основе нейросетей и деревьев решений. Приведенные результаты применения гибридной модели для всей совокупности показателей социальной сферы демонстрируют высокое качество и точность полученных прогнозов.

 socio-economic indicators forecasting systems hybrid models intelligent methods социально-экономические показатели системы прогнозирования гибридные модели интеллектуальные методы 1. Федеральный закон от 28.06.2014 № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации». Consultant.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164841/ (дата обращения: 16.03.2023). 2. Klein L.R., Goldberger A.S. An econometric model of the United States, 1929-1952. - Amsterdam: North-Holland Publishing Company, 1955. – 165 p. 3. Колмаков И.Б. Основы моделирования. Имитационные макромодели рыночной экономики. - М.: Из-во Рос. экон. акад им. Г.В. Плеханова, 1995. – 203 c. 4. Макаров В.Л., Айвазян С.А., Борисова С.В., Лакалин Э.А. Эконометрическая модель экономики России для целей краткосрочного прогноза и сценарного анализа. / Препринт # WP/2001/121. - М.: ЦЭМИ РАН, 2001. – 34 c. 5. Сиволап Н.Н. Прогнозирование основных показателей социальной сферы региона // Региональная экономика: теория и практика. – 2007. – № 7. – c. 121-123. 6. Турунцева М.Ю., Киблицкая Т.Р. Качественные свойства различных подходов к прогнозированию социально-экономических показателей РФ. - М.: ИЭПП, 2010. – 148 c. 7. Китова О.В., Колмаков И.Б., Шарафутдинова А.Р. Анализ точности и качества краткосрочного прогноза показателей социально-экономического развития России // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. – 2013. – № 9(63). – c. 111-119. 8. Китова О.В., Дьяконова Л.П., Китов В.А., Савинова В.М. Применение нейронных сетей для прогнозирования социально-экономических временных рядов // Russian Economic Bulletin. – 2020. – № 5. – c. 188-201. 9. Kitova O.V., Kolmakov I.B., Dyakonova L.P., Grishina O.A., Sekerin V.D., Danko T.P. Hybrid intelligent system of forecasting of the socio-economic development of the country // International journal of applied business and economic research. – 2016. – № 9. – p. 5755-5766. 10. Kitova O., Savinova V., Dyakonova L., Kitov V. Development of hybrid models and a system for forecasting the indicators of the Russian economy // Espacios. – 2019. – № 10. – p. 18. 11. Štencl M., Šťastný J. Artificial Neural Networks Numerical Forecasting of Economic Time Series. / In book: Artificial Neural Networks – Application., 2011. 12. Verstyuk S. Modeling Multivariate Time Series in Economics: from Auto-Regressions to Recurrent Neural Networks // SSRN Electronic Journal. – 2018. – doi: 10.2139/ssrn.3297736. 13. Almosova A., Andreseny N. Nonlinear Inflation Forecasting with Recurrent Neural Networks. European Central Bank Conference Inflation in a changing economic environment. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ecb.europa.eu/pub/conferences/shared/pdf/20190923_inflation_conference/L2_Almosova.pdf. 14. Jahn M. Artificial neural network regression models in a panel setting: Predicting economic growth // Economic Modelling. – 2020. – p. 148-154. – doi: 10.1016/j.econmod.2020.06.008. 15. Mvubu M., Kabuga E., Plitz C., et al. On Error Correction Neural Networks for Economic Forecasting. Arxiv.org. [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/pdf/2004.05277v1.pdf. 16. Kavousi-Fard A., Samet H., Marzbani F. A new hybrid modified firefly algorithm and support vector regression model for accurate short term load forecasting // Expert Systems with Applications. – 2014. – № 13. – p. 6047-6056. – doi: 10.1016/j.eswa.2014.03.053. 17. Nguyen N., Cripps A. Predicting housing value: a comparison of multiple regression analysis and artificial neural networks // Journal of Real Estate Research. – 2001. – № 3. – p. 314-336. – doi: 10.1080/10835547.2001.12091068. 18. Singh P. Big data time series forecasting model: a fuzzy-neuro hybridize approach. / In book: Computational Intelligence for Big Data Analysis., 2015. – 55-72 p. 19. Wang J.S., Ning C.X. ANFIS Based Time Series Prediction Method of Bank Cash Flow Optimized by Adaptive Population Activity PSO Algorithm // Information (Switzerland). – 2015. – № 3. – p. 300-313. – doi: 10.3390/info6030300. 20. Китова О.В., Савинова В.М., Дьяконова Л.П. Гибридная интеллектуальная информационная система прогнозирования «СГМ Горизонт» и ее применение в подготовке магистров // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2019. – № 4. – c. 1022-1030. – doi: 10.25559/SITITO.15.201904.1022-1030. 21. Китова О.В., Дьяконова Л.П., Савинова В.М., Китов В.В. Система поддержки приятия решений «Горизонт» на основе гибридных моделей прогнозирования показателей экономики России // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2018. – № 9А. – c. 309-319. 22. Китова О.В., Дьяконова Л.П., Китов В.А., Савинова В.М. Цифровой сервис сценарного прогнозирования экономики Российской Федерации // Modern Economy Success. – 2020. – № 4. – c. 225-232. 23. Официальный сайт Банка России. [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru (дата обращения: 16.03.2023). 24. Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2021 год и период 2022 и 2023 годов. Банк России. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cbr.ru/about_br/publ/ondkp (дата обращения: 16.03.2023). 25. Чучуева И.А. Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия. / Диссертация кандидата техн. наук: 05.13.18., 2012. – 154 c. 26. Kitov Victor V., Mishustina Margarita V., Ustyuzhanin Alexander O. Time Series Prediction Survey of Statistical, Machine Learning and Deep Learning Methods: Historical Aspects // Voprosy istorii. – 2022. – № 4-2. – p. 201-218. – doi: 10.31166/VoprosyIstorii202204Statyi40. 27. Китова О.В., Савинова В.М. Структура и информационно-логическая схема работы системы прогнозирования экономических временных рядов «СГМ Горизонт» // Modern Economy Success. – 2020. – № 5. – c. 190-197. 28. Китова О.В., Савинова В.М. Теоретические аспекты социально-экономического моделирования и построения полнофункциональной версии ИАС Горизонт // Modern Economy Success. – 2022. – № 2. – c. 54-60. 29. Савинова В.М. Система эконометрических моделей прогнозирования социально-экономических показателей РФ как основа ИАС «Горизонт» // Modern Economy Success. – 2022. – № 2. – c. 140-147. 30. Китова О.В., Дьяконова Л.П., Савинова В.М. Прогнозирование региональных экономических показателей на основе искусственных нейронных сетей // Инжиниринг предприятий и управление знаниями (ипamp;уз-2020): Сборник научных трудов XXIII Международной научной конференции. Москва, 2021. – c. 68-74. 31. Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2023 год и период 2024 и 2025 годов. Банк России. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cbr.ru/about_br/publ/ondkp (дата обращения: 16.03.2023).