{"title":"在分布式全球模型中预测人口和宏观经济指标","authors":"S. Makhov","doi":"10.20537/2076-7633-2023-15-3-757-779","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Разработана динамическая макромодель мировой динамики. В модели мир разбит на 19 регионов по географическому принципу согласно классификации Организации объединенных наций. Внутреннее развитие регионов описывается уравнениями разностного типа для демографических и экономических индикаторов, таких как численность населения, валовой продукт, валовое накопление. Межрегиональные взаимодействия представляют собой агрегированные торговые потоки от региона к региону и описываются регрессионными уравнениями. В качестве регрессоров использовались время, валовой продукт экспортера и валовой продукт импортера. Рассматривалось четыре типа: временная парная регрессия — зависимость торгового потока от времени, экспортная функция — зависимость доли торгового потока в валовом продукте экспортера от валового продукта импортера, импортная функция — зависимость доли торгового потока в валовой продукции импортера от валового продукта экспортера, множественная регрессия — зависимость торгового потока от валовых продуктов экспортера и импортера. Для каждого типа применялось два вида функциональной зависимости: линейная и логарифмически-линейная, всего исследовано восемь вариантов торгового уравнения. Проведено сравнение качества регрессионных моделей по коэффициенту детерминации. Расчеты показывают, что модель удовлетворительно аппроксимирует динамику монотонно меняющихся показателей. Проанализирована динамика немонотонных торговых потоков, для их аппроксимации предложено три вида функциональной зависимости от времени. Показано, что с 10%-й погрешностью множество внешнеторговых рядов может быть приближено пространством семи главных компонент. Построен прогноз автономного развития регионов и глобальной динамики до 2040 года.","PeriodicalId":37429,"journal":{"name":"Computer Research and Modeling","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Forecasting demographic and macroeconomic indicators in a distributed global model\",\"authors\":\"S. Makhov\",\"doi\":\"10.20537/2076-7633-2023-15-3-757-779\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Разработана динамическая макромодель мировой динамики. В модели мир разбит на 19 регионов по географическому принципу согласно классификации Организации объединенных наций. Внутреннее развитие регионов описывается уравнениями разностного типа для демографических и экономических индикаторов, таких как численность населения, валовой продукт, валовое накопление. Межрегиональные взаимодействия представляют собой агрегированные торговые потоки от региона к региону и описываются регрессионными уравнениями. В качестве регрессоров использовались время, валовой продукт экспортера и валовой продукт импортера. Рассматривалось четыре типа: временная парная регрессия — зависимость торгового потока от времени, экспортная функция — зависимость доли торгового потока в валовом продукте экспортера от валового продукта импортера, импортная функция — зависимость доли торгового потока в валовой продукции импортера от валового продукта экспортера, множественная регрессия — зависимость торгового потока от валовых продуктов экспортера и импортера. Для каждого типа применялось два вида функциональной зависимости: линейная и логарифмически-линейная, всего исследовано восемь вариантов торгового уравнения. Проведено сравнение качества регрессионных моделей по коэффициенту детерминации. Расчеты показывают, что модель удовлетворительно аппроксимирует динамику монотонно меняющихся показателей. Проанализирована динамика немонотонных торговых потоков, для их аппроксимации предложено три вида функциональной зависимости от времени. Показано, что с 10%-й погрешностью множество внешнеторговых рядов может быть приближено пространством семи главных компонент. Построен прогноз автономного развития регионов и глобальной динамики до 2040 года.\",\"PeriodicalId\":37429,\"journal\":{\"name\":\"Computer Research and Modeling\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-06-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Computer Research and Modeling\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.20537/2076-7633-2023-15-3-757-779\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"Computer Science\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Computer Research and Modeling","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20537/2076-7633-2023-15-3-757-779","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"Computer Science","Score":null,"Total":0}
Forecasting demographic and macroeconomic indicators in a distributed global model
Разработана динамическая макромодель мировой динамики. В модели мир разбит на 19 регионов по географическому принципу согласно классификации Организации объединенных наций. Внутреннее развитие регионов описывается уравнениями разностного типа для демографических и экономических индикаторов, таких как численность населения, валовой продукт, валовое накопление. Межрегиональные взаимодействия представляют собой агрегированные торговые потоки от региона к региону и описываются регрессионными уравнениями. В качестве регрессоров использовались время, валовой продукт экспортера и валовой продукт импортера. Рассматривалось четыре типа: временная парная регрессия — зависимость торгового потока от времени, экспортная функция — зависимость доли торгового потока в валовом продукте экспортера от валового продукта импортера, импортная функция — зависимость доли торгового потока в валовой продукции импортера от валового продукта экспортера, множественная регрессия — зависимость торгового потока от валовых продуктов экспортера и импортера. Для каждого типа применялось два вида функциональной зависимости: линейная и логарифмически-линейная, всего исследовано восемь вариантов торгового уравнения. Проведено сравнение качества регрессионных моделей по коэффициенту детерминации. Расчеты показывают, что модель удовлетворительно аппроксимирует динамику монотонно меняющихся показателей. Проанализирована динамика немонотонных торговых потоков, для их аппроксимации предложено три вида функциональной зависимости от времени. Показано, что с 10%-й погрешностью множество внешнеторговых рядов может быть приближено пространством семи главных компонент. Построен прогноз автономного развития регионов и глобальной динамики до 2040 года.
期刊介绍:
The journal publishes original research papers and review articles in the field of computer research and mathematical modeling in physics, engineering, biology, ecology, economics, psychology etc. The journal covers research on computer methods and simulation of systems of various nature in the leading scientific schools of Russia and other countries. Of particular interest are papers devoted to simulation in thriving fields of science such as nanotechnology, bioinformatics, and econophysics. The main goal of the journal is to cover the development of computer and mathematical methods for the study of processes in complex structured and developing systems. The primary criterion for publication of papers in the journal is their scientific level. The journal does not charge a publication fee. The decision made on publication is based on the results of an independent review. The journal is oriented towards a wide readership – specialists in mathematical modeling in various areas of science and engineering. The scope of the journal includes: — mathematical modeling and numerical simulation; — numerical methods and the basics of their application; — models in physics and technology; — analysis and modeling of complex living systems; — models of economic and social systems. New sections and headings may be included in the next volumes.