В. И. Малюгин
Список книг автора В. И. МалюгинО моделировании экономик России и Беларуси на основе эконометрической модели LAM-3
Статья посвящена описанию результатов эконометрического моделирования российской и белорусской экономик на основе методологии LAM-3. Модель LAM-3 представляет собой последнюю разработку из серии моделей LAM (Long-run Adjustment Model), предназначенных для квартального моделирования и прогнозирования экономик стран Восточной Европы. Обсуждаются принципы организации моделей серии LAM-3 и проблемы, связанные с построением LAM-моделей для переходных экономик России и Беларуси. Приводится описание разработанного программного обеспечения GIRAF, предназначенного для построения и использования моделей серии LAM-3, а также результатов оценки точности прогнозов для LAM-моделей экономик России и Беларуси.
Разработка и применение эконометрических моделей для прогнозирования и анализа вариантов денежно-кредитной политики
Представляется система эконометрических моделей, предназначенная для прогнозирования целевых показателей и оценки вариантов денежно-кредитной политики. Эконометрические модели в форме коррекции ошибок, интегрированные в данную систему, взаимосвязаны по переменным, выступающим в роли инструментов денежно-кредитной политики, по общим экзогенным переменным, характеризующим внешние воздействия, а также по эндогенным переменным, выступающим в качестве целевых показателей денежно-кредитной политики. Описываются результаты оценки точности прогнозов и анализа вариантов денежно-кредитной политики на основе предлагаемой системы.
Непараметрический анализ стохастических систем с нелинейной функциональной неоднородностью
В данной статье рассматриваются задачи анализа стохастических систем, описываемых нелинейными статистическими моделями с неоднородной функциональной формой в пространстве существенно зависимых признаков. Предполагается, что функциональная неоднородность моделей обусловлена различными классами состояний системы. Приводятся результаты аналитического и экспериментального исследования алгоритма классификации состояний системы, а также алгоритма прогнозирования зависимых переменных, основанных на непараметрической оценке многомерной плотности вероятностей с адаптивным гауссовским ядром.