Трендовые модели для анализа социально-экономической безопасности
Another Title
Trend Models for Analysis of Socio-Economic Security
Bibliographic entry
Швайба, Д. Н. Трендовые модели для анализа социально-экономической безопасности = Trend Models for Analysis of Socio-Economic Security / Д. Н. Швайба // Наука и техника. – 2020. – № 2. – С. 108-112.
Abstract
Корректность выбора тренда для прогнозирования характеристик статистики социально-экономической безопасности возможно квалифицировать при помощи величины среднеквадратической ошибки и аспекта «восходящих» и «нисходящих» серий (хотя есть и иные аспекты, к примеру аспект, базирующийся на медиане выборки). По предложенной модели можно предопределять средние ошибки мониторинга для разработки нижнего и верхнего пределов прогнозного варианта характеристик статистики социально-экономической безопасности. Создание модели – довольно трудозатратный процесс, вследствие чего при прогнозировании характеристик статистики социально- экономической безопасности целесообразно применять, как правило, детерминированную составляющую трендовых моделей. При этом предположение о случайном характере отклонений эмпирических значений временного ряда от тренда для 5%-го значения значимости не отвергается. Проработка материала разрешает признать, что во временном ряду характеристик статистики социально-экономической безопасности невозможно отметить точные циклы. Впрочем, это не представляет основания для вывода о наличии циклов во временном ряду значений характеристик статистики социально-экономической безопасности, ибо данные циклы не совпадают по времени, нет четкой очередности превышения фактических значений характеристик статистики социально-экономической безопасности над расчетными, исчисленных по моделям, или, напротив, расчетных над фактическими. При вычислении ошибки прогноза можно применять разные подходы. Таким образом, вопрос выбора трендовых моделей для анализа социально- экономической безопасности является закономерным в силу различия достоверности данных при применении разных моделей, а правильность выбора позволит повысить эффективность самого анализа. Тем самым исследование приобретает практическую значимость для хозяйствующих субъектов и целых отраслей.
Abstract in another language
Correctness of the trend selection for predicting characteristics of socio-economic security statistics can be qualified with the help of a mean square error value and an aspect of “Ascending” and “Descending” series (although there are other aspects, for example, the aspects based on the median of a sample). According to the proposed model, it is possible to predetermine average monitoring errors for development of lower and upper limits of the forecast version in respect of values for characteristics of socio-economic security statistics. Model creation is a labor-intensive process, so that when predicting characteristics of socio-economic security statistics, it is advisable to use, as a rule, a deterministic component of trend models. At the same time, an assumption about random nature of deviations in empirical values of time series from a trend for 5 % significance value is not rejected. Study of the material allows us to admit that it is impossible to note exact cycles in time series of values for characteristics of socio-economic security statistics. However, this does not represent a basis for the conclusion about presence of cycles in time series of values for characteristics of socio-economic security statistics because these cycles do not coincide in time, there is no clear priority in exceedance of actual values for characteristics of socio-economic security statistics over the calculated ones obtained with the help of models, or, on the contrary, exceedance of the calculated values over the actual ones. Various approaches can be used to calculate a magnitude of the forecast error. Thus, a question pertaining to selection of trend models for an analysis of socio-economic security is natural due to difference in reliability of data when using different models, and correctness of the selection will improve an efficiency of the analysis. So the study acquires practical significance for economic entities and entire industries.
View/ Open
Collections
- № 2[11]