Моделирование и прогнозирование процесса инфляции в Грузии
Процессы экономики переходного периода развиваются в условиях влияния разнородных возмущений, которые приводят к ухудшению показателей на микро- и макроуровне. Для повышения качества управления и прогнозирования макроэкономическими процессами необходимо применять современные методы моделирования и у...
Gespeichert in:
| Datum: | 2015 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2015
|
| Schriftenreihe: | Системні дослідження та інформаційні технології |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/116056 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Моделирование и прогнозирование процесса инфляции в Грузии / Н.Г. Гоголадзе // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 2. — С. 83-87 . — Бібліогр.: 3 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | Процессы экономики переходного периода развиваются в условиях влияния разнородных возмущений, которые приводят к ухудшению показателей на микро- и макроуровне. Для повышения качества управления и прогнозирования макроэкономическими процессами необходимо применять современные методы моделирования и управления. В работе для решения задачи моделирования и прогнозирования выбран процесс инфляции, который является одним из значимых процессов для многих стран мира. Проведен анализ процесса инфляции в Грузии, на основе которого определены его положительные и отрицательные стороны, а также причины и последствия современного протекания процесса. На основе функционального подхода построена стохастическая авторегрессионная модель второго порядка, которая отличается простотой структуры и высокой степенью адекватности экспериментальным данным. Разностное уравнение решено методом вариации параметров. Получена функция прогнозирования на основе решения разностного уравнения, которая используется для краткосрочного прогнозирования процесса инфляции. Полученная модель будет использована для оптимального управления процессом инфляции. |
|---|