Адаптивные модели в эконометрике

При прогнозировании экономических или финансовых показателей ста-тистическими методами обычно выдви¬нется гипотеза о том, что основные взаимосвязи и тен¬денции сохранятся на период прогноза или что можно обосновать и учесть направление их изменений в рассматриваемой перспек-тиве. Надежды возлагаются здесь на инерционность экономических и финан-совых систем. Между тем в большинстве случаев подвижность этих яв¬лений возрастает, наблюдается структурная перестройка экономики, неравномер-ность развития научно-техниче¬ского прогресса в различных отраслях, мгно-венной ста¬новится реакция фондовых и товарно-сырьевых рынков па теку-щую конъюнктуру, на правительственные реше¬ния, на новые социально-политические условия. Наиболь¬шей инерционностью обладают макроэконо-мические ха¬рактеристики, но и они стали весьма подвижными. Требование статистических подходов увеличения объема вы¬борки для получения более точных оценок приходит в про¬тиворечие с требованием гомогенности (одно-родности) данных, ибо чем больше период наблюдений, тем выше вероят-ность того, что объект претерпел коренные изме¬нения. Таким образом, необ-ходим определенный компро¬мисс.
Одним из наиболее перспективных путей достижения такого компро-мисса является применение адаптивных методов прогнозирования. Цель адаптивных методов за¬ключается в построении самокорректирующихся (са-мо¬настраивающихся) рекуррентных моделей, которые спо¬собны отражать изменяющиеся во времени динамиче¬ские свойства временного ряда, учиты-вать информаци¬онную ценность различных членов временной последо¬вательности и давать достаточно точные оценки будущих членов данного ря-да. Такие модели предназначаются прежде всего для краткосрочного прогно-зирования.
Цель данного реферата состоит как обобщении теоретического материа-ла по вышеуказанной проблеме, так и практической реализации предложен-ных методов адаптивного прогнозирования.

1. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, М.: Мир, 1974. Вып. 1.
2. Лукашин Ю.П. Адаптивная эконометрика. Нелинейные адаптивные регрессионные модели // Вопросы статистики. – 2006. – №6.
3. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов, М.: Финансы и статистика, 2003.
4. Лукашин Ю.П. Адаптивная эконометрика // Научные школы и ре-зультаты в российской статистике: Материалы Международной научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 30 янв.-l февр. 2006 г.). СПб.: Знание, 2006. С. 1 30-137.
5. Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учебное пособие. – Невинномысск, 2006. – 221 с.