НАУЧНО-ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
DOI:
https://doi.org/10.60078/3060-4842-2025-vol2-iss2-pp241-248Аннотация
Прогнозирование показателей социально-экономического развития имеет важное значение в современной экономике и социальной сфере. Этот процесс используется государствами, предприятиями и международными организациями для разработки долгосрочных стратегий, эффективного распределения ресурсов и снижения социального неравенства. В данном исследовании рассматриваются теоретические и методологические аспекты прогнозирования показателей социально-экономического развития.
Ключевые слова:
социально-экономическое развитие прогнозирование модель ARMA модель ARIMA экспоненциальное сглаживаниеБиблиографические ссылки
Baltagi, B.H. (2021). Simple Linear Regression. In: Econometrics. Classroom Companion: Economics. Springer, Cham. pp. 57-72. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80149-6_3
Box, G.E.P. and Jenkins, G.M. (1976) Time Series Analysis: Forecasting and Control. Revised Edition, Holden Day, San Francisco.
Brown, R. G. (1959). Statistical forecasting for inventory control. New York: McGraw Hill.
Dalkey, N. C. (1967). Delphi. P-3704, RAND Corporation, Santa Monica, CA.
David A. Pierce (1972) Least Squares Estimation in Dynamic-Disturbance Time Series Models. J Biometrika, vol. 59, No.1, pp. 73–78. https://doi.org/10.2307/2334616
Douglas C. Montgomery, Cheryl L. Jennings, Murat Kulahci (2015). Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, John Wiley & Sons, New Jersey, pp. 13-16.
Gujarati, D.N. and Porter, D.C. Basic Econometrics. 5th Edition, McGraw Hill Inc., New York. (2009), pp. 773 – 775.
Gujarati, D.N. and Porter, D.C. Basic Econometrics. 5th Edition, McGraw Hill Inc., New York. (2009), pp. 773 – 775.
Holt, C. C. (1957). Forecasting seasonal and trends by exponentially weighted moving averages. Pittsburg: Carnegie Institute of Technology.
Paul Shaman, Robert A. Stine (1988) The Bias of Autoregressive Coefficient Estimators. Journal of the American Statistical Association, vol. 83, No. 403, pp. 842 – 848. https://doi.org/10.2307/2289315.
Richard H. Jones (1980) Maximum Likelihood Fitting of ARMA Models to Time Series with Missing Observations. J Technometrics, vol. 22, No. 3, pp. 389 – 395. https://doi.org/10.2307/1268324.
Schauberger, G., Tutz, G. (2015). Regularization Methods in Economic Forecasting. In: Beran, J., Feng, Y., Hebbel, H. (eds) Empirical Economic and Financial Research. Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics, vol 48. Springer, Cham. pp. 61-65. https://doi.org/10.1007/978-3-319-03122-4_4.
Winters, P. R. (1960). Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science. Vol. 3, pp. 324–342.
