Авторы

Проблемы динамического моделирования ввода в действие жилых домов в постсоветских странах

Статья посвящена описанию процедур экономико-математического моделирования тенденций в области жилищного строительства с учетом особенностей различных стран постсоветского пространства. Приведены результаты анализа известных научных публикаций по вопросам прогнозирования динамики индикаторов рынка жилья. Показано, что большинство отечественных и зарубежных ученых в качестве наиболее результативных методов моделирования данных индикаторов рассматривают методы анализа временных тенденций, в которых для аппроксимации имеющихся ретроспективных данных используются полиномы высокого (в ряде случаев до четвертой степени) порядка. Другими распространенными подходами к решению рассматриваемой задачи являются применение краткосрочного прогнозирования на основе алгоритмов построения скользящей средней, а также использование модели SARIMA, которая учитывает тренд и сезонную волну. В статье показано, что данные методы не позволяют в полной мере учесть глубокие изменения в строительных комплексах постсоветских государств, вызванных существенной структурной трансформацией их социально-экономических систем. Авторами предложено для моделирования основных индикаторов жилищного строительства использовать эконометрические модели на основе регрессий с фиктивными переменными, учитывающие сложную структуру внешней и внутренней среды национальных строительных комплексов. Показано, что в значительном числе практических ситуаций достаточно простым, но результативным способом учета составляющих временного ряда рассматриваемых индикаторов в рамках одной комплексной модели является применение модели «изменения роста (падения)» при выборе в качестве характеристической точки времени начала (окончания) кризисной ситуации. Результаты моделирования основных индикаторов жилищного строительства для различных стран постсоветского пространства показали, что предложенная модель при построении среднесрочного прогноза позволяет учесть ситуационную составляющую анализируемого временного ряда. Читать дальше...

Использование эконометрических моделей для прогнозирования инвестиций в основной капитал

Одним из ключевых факторов роста ВВП страны является воспроизводимый капитал, который закладывает основу для производства продуктов, работ и услуг. Соответственно, изучение состояния, структуры и динамики доминирующей составляющей, основных фондов является одной из приоритетных задач статистики и эконометрики. Отсюда вытекает цель проводимого исследования, которая заключается в оценке прогнозных возможностей эконометрических моделей. Для достижения поставленной цели был использован пул математико-статистических и эконометрических методов, в частности табличный и графический, пул описательных статистик, корреляционно-регрессионный, адаптивного моделирования. В качестве основных результатов можно назвать: анализ структуры инвестиций не обнаружил новых или скрытых закономерностей, так, инвестиции направляются на модернизацию или обновление капиталоемких направлений – это здания, сооружения и земля (около 40% от всего объема инвестиций), основными отраслями является промышленность и транспорт; визуальный анализ динамики временного ряда инвестиций в основной капитал показал наличие долговременной, сезонной и ситуационной составляющей; построение 6 эконометрических моделей, отражающих сложную динамику рассматриваемого макропоказателя, позволило выделить две, относящиеся к группе адаптивных моделей; прогноз по наилучшим моделям, сделанный на IV квартал 2022 года, полностью согласуется с имеющимися сведениями за I и II кварталы 2022 года; таким образом, наилучшие прогнозные возможности в отношении сложной динамики инвестиций в российский основной капитал наблюдаются в трехпараметрической модели экспоненциального сглаживания и SARIMA(1,0,0)(1,1,0) [4]. Полученные результаты в ходе проведенного исследования будут полезны ученым, занимающимся моделированием и прогнозированием сложно структурируемых временных рядов. Читать дальше...

Анализ инструментальных методов моделирования стохастических процессов в экономике

В работе проводится сравнительный анализ подходов к моделированию процессов фондового рынка с точки зрения перспективы их применения в образовательных и практических целях. Рассмотрение включало такие методы, как компонентный анализ временных рядов, фрактальное моделирование и моделирование с помощью р-адической математики. Проведенное исследование базировалось на массивах данных о динамике индекса ММВБ. Этапы проведенной работы отражают возможную логику изучения рассмотренных методов на предмет их включения в рабочие программы соответствующих дисциплин в рамках учебного процесса, а также использование данной методики аналитиками в практической деятельности. В качестве первой из задач рассмотрена задача детального компонентного анализа временного ряда, решение которой позволяет выявить основную тенденцию развития в виде квадратичной функции (в данном случае период составил 6 уровней) и цикличную составляющую, описывающую колебания мировой экономики (в данном случае период составил 55 уровней). Далее на основе фрактальной теории, основанной на самоподобии развития экономического процесса, было проведено моделирование, которое позволило выявить эргодичность динамического ряда индекса ММВБ с устойчивым влиянием только последних 24 уровней. Последняя из задач состояла в р-адическом моделировании паттернов временного ряда. Ее решение позволяет обнаружить эффект в виде уменьшения величины ошибки моделирования, в данном случае эта величина оказалась равной 6,8%. Приведен прогноз динамики курса ММВБ на четыре уровня, представленный в трех сценариях: оптимистичном, реалистичном и пессимистичном. Проведен анализ применимости рассмотренных методов для получения кратно-, средне- и долгосрочных прогнозов, даны оценки трудоемкости методов и потребностей в специальных средствах программной поддержки. Читать дальше...

Анализ и тестирование алгоритмов нейросетевой TCP/IP маршрутизации пакетов в частных виртуальных туннелях

К одной из наиболее важных составляющих сети Интернет относятся системы контроля и управления трафиком. С целью достижения бесперебойного информационно-коммуникационного взаимодействия организация процесса непрерывно видоизменяется, охватывая не только отдельные подсети, но и сетевые архитектуры вида p2p. В число доминирующих направлений совершенствования сетевой структуры входят технологии 5G, IoT и сети ­SDN, однако их внедрение в практику оставляет без удовлетворительного решения вопрос обеспечения информационной безопасности сетей, построенных на их основе. Существующие топологии развертки виртуального туннеля и компоненты интеллектуального распределения трафика обеспечивают лишь частичное решение, в частности в виде задач управления доступом на основе трафика пользователя и обеспечения безопасности за счет выделенных пользовательских сертификатов. Особое значение развертка туннеля имеет в тех случаях, когда необходимо обеспечить согласованность и координацию работы сложных социально-экономических систем, примером которых может служить информационно-коммуникационный обмен между участниками научно-промышленных кластеров, формируемых для реализации проектов создания инновационных продуктов. Однако существующим решениям сопутствуют недостатки в виде необходимости приобретения лицензии для полнофункционального доступа к программному продукту и специализированной настройки клиент-серверной аутентификации, обеспечивающей безопасный доступ к удаленному сетевому маршруту. Предлагаемый авторами подход на основе нейросетевого распределения трафика между клиентами частной выделенной сети позволяет отмеченные недостатки устранить. На этом принципе создана и проверена посредством модульного тестирования многомодульная система интеллектуальной маршрутизации пакетов. Представлен анализ эффективности применения обученной модели распределения сетевых адресов в сравнении с использованием ­DHCP-сервера на основе пакета isc-dhcp-server, распространяемого в качестве службы dhcpd. Читать дальше...