ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ РЕГИОНАЛЬНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ARIMA-МОДЕЛЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.60078/3060-4842-2026-vol3-iss3-pp658-666Аннотация
В данной статье исследуются вопросы применения моделей ARIMA, считающихся современным эконометрическим методом анализа временных рядов, для оценки и прогнозирования тенденций регионального экономического роста. Соответствующие модели были построены на основе динамики реальных темпов экономического роста и номинального объема валового регионального продукта (ВРП) Сурхандарьинской области за 2011–2025 годы. Стационарность временных рядов проверена с помощью расширенного теста Дики-Фуллера (ADF), а порядки моделей оптимизированы на основе информационных критериев AIC, BIC и HQC. В результате исследования были специфицированы модели ARIMA(0,1,2) для темпов экономического роста региона и ARIMA(3,2,2) для номинального объема ВРП, а также рассчитаны среднесрочные прогнозные значения на 2026–2031 годы. Данные модели и прогнозы служат научно-практической основой для принятия решений в сфере обеспечения региональной экономической стабильности , сохранения занятости и планирования налогово-бюджетных показателей
Ключевые слова:
региональный экономический рост валовой региональный продукт (ВРП) модель ARIMA прогнозирование временные ряды стационарность ADF-тест информационные критерии Сурхандарьинская областьБиблиографические ссылки
Abdo Ali Nasser Aldine (2023) FORECASTING LEBANESE STOCKS USING ARIMA MODELS // Цифровые модели и решения. №1.
Dowletgeldiyeva A., Kakyshov E. (2024) TIME SERIES ANALYSIS USING ARIMA // Инновационная наука. №12-1-2.
Драгуленко В.В., Иванников В.А., Унанян В.С. (2023) Применение искусственного интеллекта в прогнозировании экономического роста // Вестник ТОГУ. №4 (71).
Есоян Артур Гукасович, Анисимов Александр Вадимович, Мирончук В. А. (2024) Методологические основы прогнозирования экономического роста // Прикладные экономические исследования. №1.
Кратович П.В. (2011) Нейронные сети и модели Arima для прогнозирования котировок // Программные продукты и системы. №1.
Маськова Наталья Геннадьевна (2009) Прогнозирование экономического роста // Вестник Майкопского государственного технологического университета. №3.
Пилюгина А.В., Бойко А.А. (2015) Использование моделей arima для прогнозирования валютного курса // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. №4 (32).
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
