Дослідження демографічних ситуацій на базі лагових моделей
Дата
2023
DOI
doi.org/10.20998/2079-0023.2023.02.09
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Анотація
Пропонується дослідження та прогнозування часових рядів на основі моделей з лагами, а також розрахунок достовірного прогнозу на основі даних про народжуваність по Україні. Економічне моделювання – це один із важливих сучасних інструментів оцінки впливу технологій на економічний сектор з метою отримання оптимального рішення. Економічні оцінки можуть ґрунтуватися на кількох різних підходах до моделювання, кожен з яких має свої сильні та слабкі сторони. Актуальність використання економіко-математичних моделей з метою вивчення демографії пов'язана з необхідністю вивчення популяційних та міграційних процесів, а також для подальшого планування та здійснення економічного та соціального розвитку країни. У кожній сфері економіки зустрічаються явища, які цікаво та важливо вивчати в їх розвитку, оскільки вони еволюціонують у часі. Ціни, економічні умови, режим протікання промислового процесу, демографічні дані мають властивість змінюватися протягом часу. Сукупність вимірювань подібного роду показників в залежності від часу представляє собою часовий ряд. Цілі вивчення часових рядів можуть бути різними. Можливо, наприклад, намагатися передбачити майбутнє на основі знань минулого, керувати процесом, який породжує ряд, намагатися з'ясувати механізм, який лежить в основі процесу, очистити ряд від компонентів, які затемнюють його динаміку, або просто стисло зробити опис характерних особливостей ряду. При вивченні взаємозв’язків між показниками або при аналізі їх розвитку в часі в якості пояснюючих змінних використовують не тільки поточне значення змінних, але й деякі попередні по часу значення, а також сам час. Моделі даного типу називаються динамічними. В економічному аналізі динамічні моделі використовуються достатньо широко. Це цілком природно, адже в багатьох випадках вплив одних економічних факторів на інші здійснюється не миттєво, а з деяким запізненням – лагом. Об'єктом дослідження роботи являється математична модель взаємозалежності векторного часового ряду "Народжуваність по Україні за січень 2005 – липень 2012 рр." від реального доходу на душу населення. Дані вибрані досить актуально, адже без попереднього демографічного прогнозу неможливо уявити перспективи промисловості та споживання товарів та послуг, житлового будівництва, розвитку соціальної інфраструктури, охорони здоров’я та освіти, пенсійної системи та рішення геополітичних проблем.
Research and forecasting of time series based on models with lags is offered, as well as calculation of a reliable forecast based on data on birth rates in Ukraine. Economic modeling is one of the important modern tools for assessing the impact of technologies on the economic sector in order to obtain an optimal solution. Economic evaluations can be based on several different modeling approaches, each with its own strengths and weaknesses. The relevance of the use of economic and mathematical models for the purpose of studying demography is connected with the need to study population and migration processes, as well as for further planning and implementation of the country's economic and social development. In every sphere of the economy, there are phenomena that are interesting and important to study in their development, as they evolve over time. Prices, economic conditions, industrial processes, and demographic data tend to change over time. The set of measurements of this kind of indicators depending on time is a time series. The goals of studying time series can be different. It is possible, for example, to try to predict the future on the basis of knowledge of the past, to control the process that generates the series, to try to find out the mechanism underlying the process, to clear the series of components that obscure its dynamics, or simply to briefly describe the characteristic features of the series. When studying the relationships between indicators or when analyzing their development over time, not only the current value of the variables, but also some previous values in time, as well as time itself, are used as explanatory variables. Models of this type are called dynamic. In economic analysis, dynamic models are used quite widely. This is quite natural, because in many cases the influence of some economic factors on others is not carried out immediately, but with some delay − a lag. The object of research is the mathematical model of the interdependence of the vector time series "Births in Ukraine for January 2005 − July 2012." The data are chosen quite relevantly, because without a preliminary demographic forecast it is impossible to imagine the prospects of industry and consumption of goods and services, housing construction, development of social infrastructure, health care and education, pension system and solutions to geopolitical problems.
Research and forecasting of time series based on models with lags is offered, as well as calculation of a reliable forecast based on data on birth rates in Ukraine. Economic modeling is one of the important modern tools for assessing the impact of technologies on the economic sector in order to obtain an optimal solution. Economic evaluations can be based on several different modeling approaches, each with its own strengths and weaknesses. The relevance of the use of economic and mathematical models for the purpose of studying demography is connected with the need to study population and migration processes, as well as for further planning and implementation of the country's economic and social development. In every sphere of the economy, there are phenomena that are interesting and important to study in their development, as they evolve over time. Prices, economic conditions, industrial processes, and demographic data tend to change over time. The set of measurements of this kind of indicators depending on time is a time series. The goals of studying time series can be different. It is possible, for example, to try to predict the future on the basis of knowledge of the past, to control the process that generates the series, to try to find out the mechanism underlying the process, to clear the series of components that obscure its dynamics, or simply to briefly describe the characteristic features of the series. When studying the relationships between indicators or when analyzing their development over time, not only the current value of the variables, but also some previous values in time, as well as time itself, are used as explanatory variables. Models of this type are called dynamic. In economic analysis, dynamic models are used quite widely. This is quite natural, because in many cases the influence of some economic factors on others is not carried out immediately, but with some delay − a lag. The object of research is the mathematical model of the interdependence of the vector time series "Births in Ukraine for January 2005 − July 2012." The data are chosen quite relevantly, because without a preliminary demographic forecast it is impossible to imagine the prospects of industry and consumption of goods and services, housing construction, development of social infrastructure, health care and education, pension system and solutions to geopolitical problems.
Опис
Ключові слова
економічне моделювання, економічний аналіз, часовий ряд, лаг, динамічні моделі, динамічні моделі, популяційні та міграційні процеси, economic modeling, economic analysis, time series, lag, dynamic models, population and migration processes
Бібліографічний опис
Дослідження демографічних ситуацій на базі лагових моделей / О. Б. Ахієзер [та ін.] // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Системний аналіз, управління та інформаційні технології = Bulletin of the National Technical University "KhPI". Ser. : System analysis, control and information technology : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2023. – № 2 (10). – С. 60-66.