Новые подходы к прогнозированию доходов бюджетов Российской Федерации на основе резервуарных вычислений
Статьи, Журналы

Новые подходы к прогнозированию доходов бюджетов Российской Федерации на основе резервуарных вычислений

Статьи, Журналы

Новые подходы к прогнозированию доходов бюджетов Российской Федерации на основе резервуарных вычислений

Караев, А.К. Новые подходы к прогнозированию доходов бюджетов Российской Федерации на основе резервуарных вычислений / А. К. Караев, С. С. Бельников, О. В. Борисова // Финансы : теория и практика. — Москва, 2026 — N 1. Том 30. — С.66-78. — Библиогр. в конце ст.
Источник

Аннотация

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности прогностического инструментария при определении будущих доходов бюджета Российской Федерации в условиях динамичности макроэкономической ситуации, связанной с санкционными ограничениями. В сложившейся ситуации необходима оперативная реакция на происходящие изменения, что стимулирует использование данных различной периодичности в прогностических моделях и поиск новых более точных методов прогнозирования. Объектом исследования является динамика доходов федерального бюджета. Предмет исследования - применимость резервуарных вычислений для прогнозирования доходов федерального бюджета Российской Федерации. Цель исследования заключается в выявлении целесообразности использования моделей резервуарных вычислений при прогнозировании доходов федерального бюджета Российской Федерации. В процессе исследования применялись эмпирические и теоретические методы. Они позволили описать суть резервуарных вычислений, пояснить полученные прогностические результаты и вы- брать наиболее оптимальные гиперпараметры. В результате была предложена авторская модель на базе резервуарных вычислений, учитывающая динамику ежемесячных и ежедневных факторов развития российской экономики. Сделан вывод о том, что первый в мире опыт использования резервуарных вычислений при прогнозировании доходов федерального бюджета Российской Федерации позволил повысить качество модели. Характеристики полученной модели существенно лучше аналогов, рассчитанных с использованием иных методов. Также выявлена высокая фрагментарность российских данных и короткая длина временных рядов, что было устранено за счет сокращения временного периода для обучения моделей и импутации отсутствующих значений в данных.
  • УДК:
    336.14(470)
  • DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.

Рекомендовано к ознакомлению

Отзывы читателей

0