О возможности экономического прогнозирования с помощью степенной производственной функции комплексного переменного

Авторы

  • Сергей Геннадьевич Светуньков Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

DOI:

https://doi.org/10.17059/2016-3-29

Ключевые слова:

экономико-математическое моделирование, производственные функции, комплекснозначная экономика, комплексные переменные, экономическое прогнозирование, эконометрика, метод экспоненциального сглаживания, экономическая динамика, анализ данных, обратная функция

Аннотация

Рассматривается возможность динамического анализа и прогнозирования результатов производства с помощью степенной производственной функции комплексных переменных с действительными коэффициентами. Эта модель расширяет арсенал инструментальных методов экономиста и позволяет выполнять многовариантные прогнозы производства, недостижимые другими методами из области действительных переменных, поскольку функции комплексных переменных иначе моделируют производство, нежели модели действительных переменных. Отличительной особенностью рассматриваемой модели является возможность вычисления значений коэффициентов степенной производственной функции комплексных переменных на каждом статистическом наблюдении. Это позволяет рассматривать изменение коэффициентов функции во времени, анализировать эту динамику и прогнозировать значения коэффициентов на заданную перспективу, прогнозируя тем самым и вид производственной функции, с помощью которой прогнозируются производственные результаты. Таким образом, вводится в научный оборот модель производственной функции с изменяющимися коэффициентами. С помощью этой модели возможно решение обратной задачи прогнозирования - определение необходимых величин труда и капитала для достижения требуемых производственных результатов. В основе исследования лежат положения современной методологии комплекснозначной экономики, одним из его разделов являются комплекснозначные модели производственных функций. Возможность экономического прогнозирования в статье проверяется на примере экономики Великобритании. Результаты этого прогнозирования сравнивались с прогнозами, полученными другими методами, что позволило сделать вывод об эффективности использования предлагаемого подхода и метода прогнозирования на макроуровне производственных систем. Комплекснозначная степенная модель производственной функции рекомендуется для многовариантного прогнозирования устойчивых производственных систем - глобальной экономики, экономики отдельных стран, крупных отраслей и регионов.

Биография автора

Сергей Геннадьевич Светуньков, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

доктор экономических наук, профессор, академический руководитель магистерской программы «Маркетинговые технологии», Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (Российская Федерация, 194354, г. Санкт-Петербург, ул. Союза Печатников, 16; e-mail: ssvetunkov@hse.ru).

Библиографические ссылки

Akaev, A. A., Korotaev, A. V. & Malkov, S. Yu. (2004). Kompleksnyy sistemnyy analiz, matematicheskoye modelirovanie i prognozirovanie razvitiya stran BRIKS. Predvaritelnyye rezultaty [Сomprehensive system analysis, mathematical modeling and forecasting of the development of the BRICS countries. Preliminary results]. Moscow: Krasand Publ., 392.

Zatonskiy, A. V. & Sirotina, N. A. (2014). Prognozirovanie ekonomicheskikh sistem po modeli na osnove regressionnogo differentsialnogo uravneniya [The forecasting of economic systems based on the model of the regression differential equation]. Ekonomika i matematicheskie metody [Economics and mathematical methods], 50(5), 91–99.

Shiryaev, V. I. & Shiryaev, E. V. (2013). Prinyatie resheniy. Prognozirovanie v globalnykh sistemakh [Decision-making. Forecasting in global systems]. Moscow: Librokom Publ., 176.

Malov, S. V. (2013). Regressionnyy analiz. Teoreticheskie osnovy i prakticheskie rekomendatsii [Regression analysis. Theoretical bases and practical recommendations]. St. Petersburg: St. Petersburg University Publ., 276.

Peresada, V. P. (2010). Upravlenie dinamikoy razvitiya ekonomiki na baze mezhotraslevogo balansa [Management of the dynamics of the development of economy based on the cross-industry balance]. St. Petersburg: Politekhnika-servis Publ., 170.

Suvorov, N. V. & Balashova, E. E. (2011). Primenenie mezhotraslevogo metoda v issledovanii faktorov dinamiki vypuska otrasley realnogo sektora otechestvennoy ekonomiki [The application of a cross-industry method in the research of the factors of the dynamics of the real national sector’s industries]. Problemy prognozirovaniya [Problems of forecasting], 5, 19–38.

Solow, R. M. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function. The Review of Economics and Statistics, 39(3), 312–320.

Arens, R. (1957, September). Complex processes for envelopes of normal noise. IRE Trans. Inform. Theory, IT-3, 204–207.

Goodman, N. R. (1963). Statistical analysis based on a certain multivariate complex Gaussian distribution. Ann. Math. Statist, 34, 152–176.

Wooding, R. A. (1956). The multivariate distribution of complex normal variables. Biometrika, 43, 212–215.

Tavares, G. N. & Tavares, L. M. (2007). On the Statistics of the Sum of Squared Complex Gaussian Random Variables. IEEE Transactions on Communications, 55(32), 1857–1862.

Svetunkov, S. (2012). Complex-Valued Modeling in Economics and Finance. New York: Springer Science+Business Media, 318.

Afanasyev, A. A. & Ponomareva, O. S. (2014). Proizvodstvennaya funktsiya narodnogo khozyaystva Rossii v 1990–2012 gg. [Production function of a national economy of Russia in 1990–2012]. Ekonomika i matematicheskie metody [Economics and mathematical methods], 50(26), 21–33.

Kleyner, G. B. (2011). Mezoekonomika razvitiya [Mesoeconomy of development]. Moscow: Nauka Publ., 806.

Merkulova, T. V. & Prikhodko, F. I. (2010). Dynamics of macroeconomic indicators modeling by functions of complex variables. Biznes-Inform. Byuleten VAK Ukraini [Business Inform. Bulletin of Higher Attestation Commission of Ukrain], 4(5), 67–71.

Svetunkov, I. S. (2007). Obratnyye proizvodstvennyye funktsii kompleksnogo peremennogo [Inverse production functions of the complex variable]. Ekonomicheskaya kibernetika. Sistemnyy analiz v ekonomike i upravlenii. Sb. nauch. tr [Economic cybernetics. The system analysis in economy and management: collection of research papers], 15. St. Petersburg: SPbGUEF Publ., 88–93.

Загрузки

Опубликован

2016-09-05

Как цитировать

Светуньков, С. Г. (2016). О возможности экономического прогнозирования с помощью степенной производственной функции комплексного переменного. Экономика региона, 12(3), 966–976. https://doi.org/10.17059/2016-3-29

Выпуск

Раздел

Исследовательские статьи