| Наименование статьи | Анализ угроз жизнестойкости российской экономики с помощью алгоритмов машинного обучения |
|---|
| Страницы | 121-145 |
|---|
| Аннотация | Увеличение количества экзогенных и эндогенных шоков, с которыми сталкиваются национальные экономики, а также различных способов внешнего негативного воздействия на экономику страны обусловливают необходимость диагностики угроз жизнестойкости экономики. На основе статистических данных РФ за период 1990–2023 гг. были выявлены восемь шоков различного типа, которые были классифицированы как внешние или внутренние, имеющие естественное либо искусственное происхождение. Часть из них стала точками бифуркации, изменившими вектор развития экономики России. Поскольку влияние искусственно вызванных шоков не может быть проанализировано с помощью детерминированных моделей, то для диагностики угроз жизнестойкости российской экономики возникла необходимость в использовании текущих статистических данных вместо длинных временных рядов. С этой целью авторами были использованы алгоритмы машинного обучения, в том числе определены отдельные алгоритмы машинного обучения, позволяющие достаточно точно диагностировать воздействия шоков на жизнестойкость экономической системы нашей страны. Наилучшие результаты показали алгоритмы AdaBoost и дерева решений. С помощью машинных вычислений были выявлены переменные, которые алгоритмы отбирали для диагностики шокового воздействия, а также определены пороговые значения показателей, которые использовали алгоритмы для диагностики шокового состояния экономики. |
|---|
| Ключевые слова | экономические шоки, экономические кризисы, жизнестойкость, устойчивость экономики, диагностика состояния экономики, машинное обучение |
|---|
| Журнал | Вестник Института экономики Российской академии наук |
|---|
| Номер выпуска | 5 |
|---|
| Автор(ы) | Берсенев В. Л., Бучинская О. Н. |
|---|