Рассматриваются методы формирования среднесрочного прогноза цен на финансовых и товарных рынках. Прогнозируемые процессы являются нестационарными, нелинейными, в них присутствуют структурные сдвиги, возникающие вследствие системных изменений в структуре рынка и оказывающих воздействие на него экстремальных событий. С увеличением горизонта прогноза вероятность возникновения структурных сдвигов возрастает, поэтому возникает задача прогнозирования c учетом возможных изменений в процессе на горизонте прогноза. Для прогнозирования будущих изменений рассматриваемого процесса необходимо расширение информационного поля, на котором формируется прогноз: включение экспертных суждений, результатов качественного анализа процессов, например, с применением методов фундаментального анализа, когнитивного анализа и алгоритмов их реализации. Построение среднесрочных прогнозов цен на финансовых и товарных рынках является необходимым элементом в решении задач планирования и управления социально-экономическими и производственными системами, а также в решении задач инвестиционного управления. В настоящем обзоре рассмотрены особенности прогнозируемых процессов, определяющие требования к методам формирования среднесрочных прогнозов, их реализации и отбору включаемой в прогноз информации, необходимой для обнаружения будущих изменений в процессе и причинных факторов их возникновения. Рассмотрены модели и методы статистического прогнозирования, искусственного интеллекта и фрактального анализа, а также методы, использующие в алгоритме прогнозирования информацию из различных источников: экспертных, новостных, данных поисковых систем. Проведено обобщение результатов обзора в контексте решения задачи среднесрочного прогнозирования. В заключении обозначены перспективные, по мнению авторов, направления исследований в этой области.
Идентификаторы и классификаторы
Среднесрочные прогнозы цен на финансовых и товарных рынках играют важную роль не только в стратегическом планировании развития мировой и региональной экономики, но и в управлении развитием сложных систем междисциплинарной природы (социально-экономических, экономико-технических и др.).
Задача формирования прогнозов рыночных цен на один-два года вперед представляет собой одну из важных практических задач среднесрочного прогнозирования. Формирование прогнозов цен на сырье, комплектующие, продовольственные товары на один-два года вперед с помесячным разбиением является необходимым элементом планирования закупок и управления запасами предприятия, а повышение точности прогноза имеет решающее значение для снижения издержек. Другой задачей, необходимым элементом которой является среднесрочное прогнозирование цен, является задача стратегического планирования развития социально-экономических систем, в частности конъюнктурное прогнозирование рынка при планировании и управлении внешнеэкономической деятельностью [1] и инвестиционное управление.
Список литературы
1. Мировая экономика и международный бизнес / под общ. ред. В.В. Полякова и Р.К. Щенина. - 5-е изд., стер. - М.: КНОРУС, 2008. - 688 с. EDN: VVYMFL
2. Международная практика прогнозирования мировых цен на финансовых рынках (сырье, акции, курсы валют). Под ред. Я. Миркина - М: Магистр, 2014. - 456 с.
3. Graefe, A., Weinhardt, C. Long-Term Forecasting with Prediction Markets - A Field Experiment on Applicability and Expert Confidence // The Journal of Prediction Markets. - 2008. - Vol. 2, no. 2. - P. 71-91.
4. Jiang, M., Wang, K., Sun, Y., et al. MLGN: Multi-scale Local-Global Feature Learning Network for Long-Term Series Forecasting // Machine Learning: Science and Technology. - 2023. - Vol. 4, no. 4. -. DOI: 10.1088/2632-2153/ad1436 EDN: MWNAKX
5. Zellner, M., Abbas, A.E., Budescu, D.V., Galstyan, A. A Survey of Human Judgement and Quantitative Forecasting Methods // R. Soc. Open Sci. - 2021. - Vol. 8. - Art. no. 201187. -. DOI: 10.1098/rsos.201187 EDN: WLYFVM
6. Mediavilla, M. A., Dietrich, F., Palm, D. Review and Analysis of Artificial Intelligence Methods for Demand Forecasting in Supply Chain Management // Procedia CIRP. - 2022. - Vol. 107. - P. 1126-1131. EDN: FMCHJF
7. Kumar, G., Jain, S., Singh, U.P. Stock Market Forecasting Using Computational Intelligence: A Survey // Archives of Computational Methods in Engineering. - 2021. - Vol. 28, no. 3. - P. 1069-1101. EDN: EFTAQT
8. Zheng, H., Wu, J., Song, R., et al. Predicting Financial Enterprise Stocks and Economic Data Trends Using Machine Learning Time Series Analysis. Applied and Computational Engineering. - 2024. - Vol. 87. - P. 26-32. EDN: EEEYFX
9. Fattouh, B., Mahadeva, L. Causes and Implications of Shifts in Financial Participation in Commodity Markets // Journal of Futures Markets. - 2014. - Vol. 34, no. 8. - P. 757-787.
10. Fan, Y., Xu, J.H. What Has Driven Oil Prices since 2000? A Structural Change Perspective // Energy Economics. - 2011. - Vol. 33, no. 6. - P. 1082-1094.
11. Покровская А.В. Анализ структурных сдвигов на рынке ценных бумаг России в период 2019-2022 гг. // Вестник Томского государственного университета. Экономика. - 2023. - № 63. - С. 118-134. EDN: DYASGX
12. Hunjra, A.I., Azam, M., Niazi, G.S.K., et al. Risk and Return Relationship in Stock Market and Commodity Prices: A Comprehensive Study of Pakistani Markets // World Applied Sciences Journal. - 2011. - Vol. 13, no. 3. - P. 470-481.
13. Mensi, W., Beljid, M., Boubaker, A., Managi, S. Correlations and Volatility Spillovers across Commodity and Stock Markets: Linking Energies, Food, and Gold // Economic Modelling. - 2013. - Vol. 32. - P. 15-22.
14. Öztek, M.F., Öcal, N. Financial Crises and the Nature of Correlation between Commodity and Stock Markets // International Review of Economics & Finance. - 2017. - Vol. 48. - P. 56-68.
15. Kosko, B. Fuzzy Cognitive Maps // Int. J. Man. Mach. Stud. - 1986. - Vol. 24, no. 1. - P. 65-75.
16. Авдеева З.К., Коврига С.В. Диагностирование проблемных ситуаций в развитии сложных систем на основе когнитивных карт // Управление большими системами. - 2013. - Вып. 42. - С. 5-28. EDN: PLBLHA
17. Авдеева З.К., Коврига С.В. Подход к постановке задач управления на когнитивной модели ситуации для стратегического мониторинга // Управление большими системами. - 2016. - Вып. 59. - С. 120-146. EDN: WANWJX
18. Stock, J.H., Watson, M.W. Evidence on Structural Instability in Macroeconomic Time Series Relations // Journal of Business & Economic Statistics. - 1996. - Vol. 14, no. 1. - P. 11-30.
19. Lazariv, T., Schmid, W. Challenges in Monitoring Non-stationary Time Series. In: Frontiers in Statistical Quality Control. Ed. by S. Knoth, S., W. Schmid. - Cham: Springer, 2018. -. DOI: 10.1007/978-3-319-75295-2_14
20. Гребенюк Е.А. Алгоритмы обнаружения изменений свойств нестационарных процессов в режиме мониторинга // Труды XIV Международной конференции “Управление развитием крупномасштабных систем” (MLSD-2021). - Москва, 2021. - С. 738-746. EDN: ZUTBGJ
21. Mandelbrot, B.B. Fractals and Scaling in Finance. - New York: Springer, 1997. - 552 p.
22. Peters, E.E. Fractal Market Analysis. Applying Chaos Theory to Investment & Economics. - New York: J. Wiley & Sons, 1994. - 336 p.
23. Perron, P. The Great Crash, the Oil Price Shock and the Unit Root Hypothesis // Econometrica. - 1989. - Vol. 57, no. 6. - P. 1361-1401. EDN: HGCITH
24. Kwiatkowski, D., Phillips, P., Schmidt, P. Testing the Null Hypothesis of Stationarity against the Alternative of a Unit Root: How Sure Are We That Economic Time Series Have a Unit Root? // Journal of Econometrics. - 1992. - Vol. 54, no. 1-3. - P. 159-178. EDN: HIMNKJ
25. Скроботов А.А. Структурные сдвиги и тестирование на единичный корень // Прикладная эконометрика. - 2020. - T. 58. - С. 96-141. EDN: PIIUHM
26. Casini, A., Perron, P. Structural Breaks in Time Series // Oxford Research Encyclopedia of Economics and Finance. - 2019. -. DOI: 10.1093/acrefore/9780190625979.013.179
27. Бродский Б.Е. Структурные сдвиги и единичные корни: различение моделей нестационарности временных рядов // Прикладная эконометрика. - 2008. - №. 3. - С. 52-63. EDN: JUKVQN
28. Полбин А.В., Скроботов А.А. Тестирование наличия изломов в тренде структурной компоненты ВВП Российской Федерации // Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2016. - Т. 20, № 4. - С. 588-623. EDN: XRQDMN
29. Engle, R.F., Granger, C.W.J. Co-Integration and Error-Correction: Representation, Estimation, and Testing // Econometrica. - Vol. 55. - P. 251-276.
30. Johansen, S. Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models. - Oxford: Oxford University Press, 1995. - 267 p.
31. Скроботов А.А. Структурные сдвиги в моделях коинтеграции // Прикладная эконометрика. - 2021. - № 3. - С. 117-141. EDN: ZWMYCY
32. Bontempi, G. Long Term Time Series Prediction with Multi-input Multi-output Local Learning // Proceedings of the 2nd European Symposium on Time Series Prediction (ESTSP08). - Helsinki, Finland, 2008. - P. 145-154.
33. Bates, J.M., Granger, C.W.J. The Combination of Forecasts // Journal of the Operational Research Society. - 1969. - Vol. 20, no. 4. - P. 451-468.
34. Armstrong, J.S. Combining Forecasts. In: Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practitioners. Ed. by J.S. Armstrong. - Boston: Kluwer Academic Publishers, 2001. - P. 417-440.
35. Makridakis, S., Spiliotis, E., Assimakopoulos, V. The M4 Competition: Results, Findings, Conclusion and Way Forward // International Journal of Forecasting. - 2018. - Vol. 34, no. 4. - P. 802-808.
36. Atiya, A.F. Why Does Forecast Combination Work So Well? // International Journal of Forecasting. - 2020. - Vol. 36, no. 1. - P. 197-200. EDN: MALDCP
37. Wang, X., Hyndman, R.J., Li, F., Kang, Y. Forecast Combinations: An over 50-Year Review // International Journal of Forecasting. - 2023. - Vol. 39, no. 4. - P. 1518-1547. EDN: DRETKY
38. Hoeting, J.A., Madigan, D., Raftery, A.E., Volinsky, C.T. Bayesian Model Averaging: A Tutorial // Statistical Science. - 1999. - Vol. 14, no. 4. - P. 382-417.
39. Maheu, J.M., Gordon, S. Learning, Forecasting and Structural Breaks // Journal of Applied Econometrics. - 2008. - Vol. 23, no. 5. - P. 553-583.
40. Pesaran, M.H., Pettenuzzo, D., Timmermann, A. Forecasting Time Series Subject to Multiple Structural Breaks // The Review of Economic Studies. - 2006. - Vol. 73, no. 4. - P. 1057-1084.
41. Avdeeva, Z.K., Grebenyuk, Е.А., Kovriga, S.V. Raw Material Price Forecasting on Commodity Markets: Application of Expert and Quantitative Information // Advances in Systems Science and Applications. - 2022. - Vol. 22, no. 4. - P. 126-143.
42. Giraitis, L., Kapetanios, G., Price, S. Adaptive Forecasting in the Presence of Recent and Ongoing Structural Change // Journal of Econometrics. - 2013. - Vol. 177, no. 2. - P. 153-170.
43. Junttila, J. Structural Breaks, ARIMA Model and Finnish Inflation Forecasts // International Journal of Forecasting. - 2001. - Vol. 17, no. 2. - P. 203-230. EDN: ANGBZJ
44. Diebold, F.X., Pauly, P. Structural Change and the Combination of Forecasts // Journal of Forecasting. - 1987. - Vol. 6, no. 1. - P. 21-40.
45. Goodwin, B.K. Forecasting Cattle Prices in the Presence of Structural Change // Journal of Agricultural and Applied Economics. - 1992. - Vol. 24, no. 2. - P. 11-22.
46. Raftery, A.E., Kárný, M., Ettler, P. Online Prediction under Model Uncertainty via Dynamic Model Averaging: Application to a Cold Rolling Mill // Technometrics. - 2010. - Vol. 52, no. 1. - P. 52-66.
47. Byrne, J.P., Korobilis, D., Ribeiro, P.J. On the Sources of Uncertainty in Exchange Rate Predictability // International Economic Review. - 2018. - Vol. 59, no. 1. - P. 329-357.
48. Aye, G., Gupta, R., Hammoudeh, S., Kim, W.J. Forecasting the Price of Gold Using Dynamic Model Averaging // International Review of Financial Analysis. - 2015. - Vol. 41. - P. 257-266.
49. Koop, G., Korobilis, D. Large Time-Varying Parameter VARs // Journal of Econometrics. - 2013. - Vol. 177, no. 2. - P. 185-198.
50. Taieb, S.B., Hyndman, R. Recursive and Direct Multi-step Forecasting: The Best of Both Worlds. Working Paper 19/12. - Melbourne: Monash University, Department of Econometrics and Business Statistics, 2012. - 36 p.
51. Taieb, S.B., Sorjamaa, A., Bontempi, G. Multiple-Output Modeling for Multi-step-ahead Time Series Forecasting // Neurocomputing. - 2010. - Vol. 73. - P. 1950-1957.
52. Livieris, I.E., Pintelas, P. A Novel Multi-step Forecasting Strategy for Enhancing Deep Learning Models’ Performance // Neural Computing and Applications. - 2022. - Vol. 34. - P. 19453-19470. -. DOI: 10.1007/s00521-022-07158-9 EDN: OFRYQJ
53. Sezer, O.B., Gudelek, M.U., Ozbayoglu, A.M. Financial Time Series Forecasting with Deep Learning: A Systematic Literature Review: 2005-2019 // Applied Soft Computing. - 2020. - Art. no. 106181. -. DOI: 10.1016/j.asoc.2020.106181 EDN: UHBFUI
54. Mahmoud, A., Mohammed, A. A Survey on Deep Learning for Time-Series Forecasting. In: Machine Learning and Big Data Analytics Paradigms: Analysis, Applications and Challenges. Ed. by A.E. Hassanien and A. Darwish. - Cham: Springer, 2021. - P. 365-392.
55. Li, Z., Fan, C., Ding, W., Qian, K. Robot Navigation and Map Construction Based on SLAM Technology // World Journal of Innovation and Modern Technology. - 2024. - Vol. 7, iss. 3. - P. 8-14. -. DOI: 10.53469/wjimt.2024.07(03).02 EDN: XLEVDE
56. Dessaint, O., Foucault, T., Frésard, L. Does Alternative Data Improve Financial Forecasting? The Horizon Effect // The Journal of Finance. - 2024. - Vol. 79, no. 3. - P. 2237-2287. EDN: AIUKLI
57. Lee, S.I., Yoo, S.J. Threshold-Based Portfolio: The Role of the Threshold and Its Applications // The Journal of Supercomputing. - 2020. - Vol. 76, no. 10. - P. 8040-8057. EDN: AJNLAM
58. Dingli, A., Fournier, K.S. Financial Time Series Forecasting - Deep Learning Approach // International Journal of Machine Learning and Computing. - 2017. - Vol. 7, no. 5. - P. 118-122.
59. Luo, Z., Guo, W., Liu, Q., Zhang, Z. A Hybrid Model for Financial Time-Series Forecasting Based on Mixed Methodologies // Expert Systems. - 2021. - Vol. 38, no. 2. - Art. no. e12633.
60. Zhang, G., Zhang, X., Feng, H. Forecasting Financial Time Series Using a Methodology Based on Autoregressive Integrated Moving Average and Taylor Expansion // Expert Systems. - 2016. - Vol. 33, no. 5. - P. 501-516.
61. Wu, Z., Huang, N.E. Ensemble Empirical Mode Decomposition: A Noise-Assisted Data Analysis Method // Adv. Adapt. Data Anal. - 2009. - Vol. 1, no. 01. - P. 1-41. -. DOI: 10.1142/S1793536909000047
62. Yang, H., Lin, H. Applying the Hybrid Model of EMD, PSR, and ELM to Exchange Rates Forecasting // Computational Economics. - 2017. - Vol. 49, no. 1. - P. 99-116. EDN: VCHJYO
63. García, D., Kristjanpoller, W. An Adaptive Forecasting Approach for Copper Price Volatility through Hybrid and Non-hybrid Models // Applied Soft Computing. - 2019. - Vol. 74. - P. 466-478.
64. Peng, C.K., Havelin, S., Stanley, H.E., Goldberger, A.L. Quantification of Scaling Exponents and Crossover Phenomena in Nonstationary Time Series // Chaos. - 1995. - No. 5. - P. 82-89.
65. Mali, P., Mukhopadhyay, A. Multifractal Characterization of Gold Market: A Multifractal Detrended Fluctuation Analysis // Physica: A Statistical Mechanics and its Applications. - 2014. - Vol. 413. - P. 361-372.
66. Podobnik, B., Stanley, H.E. Detrended Cross-correlation Analysis: A New Method for Analyzing Two Non-stationary Time Series // Phys. Rev. Lett. - 2008. - Vol. 100. - Art. no. 084102.
67. Granger, C.W.J., Joyeux, R. An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing // Journal of Time Series Analysis. - 1980. - Vol. 1, no. 1. - P. 15-30.
68. Jiang, Z.Q., Xiea, W.J., Zhoua, W.X., Sornette, D. Multifractal Analysis of Financial Markets: A Review // Reports on Progress in Physics. - 2019. - Vol. 82, no. 12. - Art. no. 125901. EDN: DARTOR
69. Гарафутдинов Р.В. Исследование влияния некоторых параметров модели ARFIMA на точность прогноза финансовых временных рядов // Прикладная эконометрика. - 2021. - Т.
62. - С. 85-100. EDN: GZHIKL
70. Ellis, C., Wilson, P. Another Look at the Forecast Performance of ARFIMA Models // International Review of Financial Analysis. - 2004. - Vol. 13, no. 1. - P. 63-81.
71. Xiu, J., Jin, Y. Empirical Study of ARFIMA Model Based on Fractional Differencing // Physica: A Statistical Mechanics and its Applications. - 2007. - Vol. 377, no. 1. - P. 138-154.
72. Shittu, O.I., Yaya, O.S. Measuring Forecast Performance of ARMA and ARFIMA Models: An Application to US Dollar/UK Pound Foreign Exchange Rate // European Journal of Scientific Research. - 2009. - Vol. 32, no. 2. - P. 167-176.
73. Jadhav, V., Chinnappa, R.B.V., Gaddi, G.M. Application of ARIMA Model for Forecasting Agricultural Prices // J. Agr. Sci. Tech. - 2017. - Vol. 19, no. 5. - P. 981-992.
74. Boutahar, M., Mootamri, I., Peguin-Feissolle, A. A Fractional Integrated Exponential STAR Model Applied to the US Real Effective Exchange Rates // Economic Modelling. - 2009. - Vol. 26. - P. 335-341.
75. Papailias, F., Dias, G.F. Forecasting Long Memory Series Subject to Structural Change: A Two-Stage Approach // International Journal of Forecasting. - 2015. - Vol. 31, no. 4. - P. 1056-1066.
76. Bukhari, A.H., Raja, M.A.Z., Sulaiman, M., et al. Fractional Neuro-Sequential ARFIMA-LSTM for Financial Market Forecasting // IEEE Access. - 2020. - Vol. 8. - P. 71326-71338. EDN: VWBNMN
77. Kristoufek, L. Fractal Markets Hypothesis and the Global Financial Crisis: Scaling, Investment Horizons and Liquidity // Advances in Complex Systems. - 2012. - Vol. 15, no. 6. - Art. no. 1250065.
78. Taylor, S.J., Letham, B. Forecasting at Scale // The American Statistician. - 2018. - Vol. 72, no. 1. - P. 37-45.
79. Baumeister, C., Kilian, L. Forecasting the Real Price of Oil in a Changing World: A Forecast Combination Approach, Journal of Business & Economic Statistics. - 2015. - Vol. 33, no. 3. - P. 338-351.
80. Li, X., Ma, J., Wang, S., Zhang, X. How Does Google Search Affect Trader Positions and Crude Oil Prices? // Economic Modelling. - 2015. - Vol. 49. - P. 162-171.
81. Tang, L., Zhang, C., Li, L., Wang, S. A Multi-scale Method for Forecasting Oil Price with Multi-factor Search Engine Data // Applied Energy. - 2020. - Vol. 257. - Art. no. 114033. EDN: OAGYFA
82. Xu, W., Liu, W., Xu, C., et al. REST: Relational Event-Driven Stock Trend Forecasting // Proceedings of the Web Conference WWW’2021. - New York, 2021. - P. 1-10. -. DOI: 10.1145/3442381.3450032
83. Zhang, X., Yu, L., Wang, S., Lai, K.K. Estimating the Impact of Extreme Events on Crude Oil Price: An EMD-Based Event Analysis Method // Energy Economics. - 2009. - Vol. 31, no. 5. - P. 768-778.
84. Zhao, L., Liu, W., Zhou, M., Wen, F. Extreme Event Shocks and Dynamic Volatility Interactions: The Stock, Commodity, and Carbon Markets in China // Finance Research Letters. - 2022. - Vol. 47. - Art. no. 102645. EDN: TYHLXQ
85. Marmier, F., Cheikhrouhou, N. Structuring and Integrating Human Knowledge in Demand Forecasting: A Judgmental Adjustment Approach // Production Planning & Control. - 2010. - Vol. 21, no. 4. - P. 399-412. EDN: ODPCTV
86. Felix, G., Nápole, G., Falcon, R., Froelich, W. A Review on Methods and Software for Fuzzy Cognitive Maps // Artif. Intell. Rev. - 2019. - Vol. 52. - P. 1707-1737. EDN: GTBMFI
87. Orang, O., de Lima e Silva, P.C., Guimarães, F.G. Time Series Forecasting Using Fuzzy Cognitive Maps: A Survey // Artif. Intell. Rev. - 2023. - Vol. 56. - P. 7733-7794. EDN: WNOGKX
88. Hong, T., Han, I. Integrated Approach of Cognitive Maps and Neural Networks Using Qualitative Information on the World Wide Web: The KBNMiner // Expert Systems. - 2004. - Vol. 21, no. 5. - P. 243-252.
89. Аверкин А.Н., Ярушев С.А., Павлов В.Ю. Когнитивные гибридные системы поддержки принятия решений и прогнозирования // Программные продукты и системы. - 2017. - T. 30, № 4. - С. 632-642. EDN: QINMBJ
90. Авдеева З.К., Гребенюк Е.А., Коврига С.В. Формирование среднесрочных помесячных прогнозов цен на сырье на основе экспертной и количественной информации // Автоматизация в промышленности. - 2022. - № 5. - С. 38-45. EDN: KYSTBQ
91. Avdeeva, Z.K., Grebenyuk, E.A., Kovriga, S.V. Detection of Structural Shifts in Commodity Markets in the Mode of Situation and Digital Monitoring // IFAC-PapersOnLine. - 2023. - Vol. 56, no. 2. - P. 7778-7783. EDN: OBYZHE
Выпуск
Другие статьи выпуска
В трехмерном пространстве рассматривается ADT-игра (англ. Attacker-Defender-Target), в которой Цель (Target) совершает плоское движение по окружности с постоянной скоростью. Атакующий игрок (Attacker) движется равномерно и прямолинейно из произвольной точки верхней полусферы. Специфика постановки состоит в том, что на борту Цели имеется мобильный Защитник (Defender), в задачу которого входит перехват всех возможных опасных для Цели (в смысле точечной встречи) траекторий движения Атакующего. Задача осложняется тем, что Цель и Защитник в процессе движения не видят атакующего игрока. Им известен лишь начальный пеленг, в то время как текущий пеленг, начальная и текущая дистанции до Атакующего им не известны. По этой причине движение Цели и Защитника предполагается программным.
Рассматриваются аналитические подходы к решению задач прокладки пути с учётом препятствий. Сравниваются два принципа аналитического моделирования препятствий на сцене: с применением метода потенциалов и путём R-функционального моделирования. Приводится принцип функционально-воксельного конструирования сложных вычислительных процессов на примере моделирования R-функции объединения или пересечения области двух функций. Разбираются основы арифметических операций над локальными геометрическими характеристиками, описывающими компоненты однородного единичного вектора локальной функции. Демонстрируется принцип денормирования таких компонент для применения в арифметических действиях, составляющих R-функцию. Рассматривается моделирование сцены в виде компоновки концентрических объектов и локальной функции описания цели поверхностью воронки в указанной точке. Рассматривается алгоритм динамического формирования итоговой локальной функции объединения поверхности воронки с поверхностью сцены в текущей точке. На основе итоговой локальной функции определяются компоненты вектора направления градиентного движения к заданной цели.
Рассмотрена модель коллективного поведения агентов в ситуации игровой неопределенности и неполной информированности. В качестве модели принятия решений агентами используется рефлексивная игра, в которой участники принимают решение на основе иерархии представлений о параметрах игры, представлений о представлениях и т. д. В центре внимания данной работы - рефлексивные игры с точечной структурой информированности и линейным наилучшим ответом игроков. Показано, что информационное равновесие в таких играх аналогично равновесию Нэша в игре на сети; в явном виде записаны выражения для равновесных ответов игроков, указаны условия существования и единственности равновесия. Приводится формулировка задачи стимулирования, аналогичной задаче стимулирования в игре на сети: показана взаимосвязь между равновесием в игре с общим знанием и равновесием в игре с неполной информированностью, в которой центр сообщает новые стимулы игрокам индивидуально.
В работе рассмотрена многоуровневая модель индикативного планирования целевых индикаторов в системе «мир (много стран) - страна - отрасли - ресурсы - мероприятия». В предлагаемой имитационной модели реализуется подход на основе сценарного планирования. Поставлена задача анализа и прогноза целевых индикаторов страны на примере показателя ВВП по ППС. Проведены оценки необходимого для реализации целевого сценария роста ВВП и валовой добавленной стоимости (ВДС) отдельных отраслей. Определены удельные показатели эффективности по финансовым и кадровым ресурсам: производительность труда и капиталоемкость. Сделана оценка необходимых для реализации целевого сценария инвестиций в основной капитал и численность занятых. Показано, что для реализации целевого сценария роста ВДС необходимы меры по ускорению роста производительности труда, выделены наиболее актуальные отрасли. В качестве исходных данных использовались данные Мирового банка и Росстата.
Издательство
- Издательство
- ИПУ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117997, ГСП-7, г. Москва, Профсоюзная, 65
- Юр. адрес
- 117997, г. Москва, Профсоюзная, 65
- ФИО
- Новиков Дмитрий Александрович (дирек)
- E-mail адрес
- dan@ipu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 3348910
- Сайт
- https://www.ipu.ru/