Adaptation of a forecast model using the method of stochastic approximation using the example of forecasting the volume of housing construction in the Russian Federation
Authors: Родионова Л.Р. 
Published: April 2024

в условиях постоянно развивающиеся экономической системы для прогнозирования тенденций развития экономических объектов используются разные инструменты. Свойства исследуемого объекта лежат в основе выбора инструментария, с помощью которого будет составляться прогнозная модель. Определяющим является способность исследуемого объекта адаптироваться к внешним изменениям, его способность сохранять прежние свои характеристики под воздействием внешних факторов. Для эволюционного подхода характерно изучение не только динамики развития экономических систем и ее элементов, но и анализ того, как изменяются взаимосвязи между элементами системы. При составлении краткосрочного прогноза состояния экономического показателя важно учитывать взаимосвязь объекта исследования с другими объектами в непрерывно меняющемся экономическом пространстве. Статистические модели прогнозирования дают адекватный результат при изучении так называемых обратимых экономических процессов: в ходе исследования устанавливается функциональная зависимость между переменными, корреляционный анализ позволяет определить силу линейной взаимосвязи между переменными, другие виды взаимосвязей выявляются методами регрессионного анализа. Для составления краткосрочного прогноза, описывающего тенденцию развития эволюционного процесса в экономике используются адаптивные методы прогнозирования. В их основе лежит экспоненциальное сглаживание временных рядов. Адаптивная модель, используя систему весов, учитывает ценность более свежих данных, под их воздействием самокорректируется, тем самым делая прогноз более точным, более чувствительным к текущим внешним воздействиям. В данной статье проведен сравнительный анализ исследования динамики развития жилищного строительства в РФ методом наименьших квадратов и методом стохастической аппроксимации. Произведены расчеты, обозначены преимущества использования адаптивной модели для прогнозирования необратимых экономических процессов.
in a constantly developing economic system, different tools are used to predict trends in the development of economic objects. The properties of the object under study form the basis for the choice of tools with which the predictive model will be compiled. The determining factor is the ability of the object under study to adapt to external changes, its ability to maintain its previous characteristics under the influence of external factors. The evolutionary approach is characterized by the study of not only the dynamics of development of economic systems and its elements, but also the analysis of how the relationships between the elements of the system change. When drawing up a short-term forecast of the state of an economic indicator, it is important to take into account the relationship of the object of study with other objects in the continuously changing economic space. Statistical forecasting models provide adequate results when studying so-called reversible economic processes: during the study, a functional relationship between variables is established, correlation analysis allows us to determine the strength of the linear relationship between variables, other types of relationships are identified by regression analysis methods. To compile a short-term forecast describing the development trend of the evolutionary process in the economy, adaptive forecasting methods are used. They are based on exponential smoothing of time series. The adaptive model, using a system of weights, takes into account the value of more recent data and self-corrects under their influence, thereby making the forecast more accurate and more sensitive to current external influences. This article provides a comparative analysis of the study of the dynamics of housing construction development in the Russian Federation using the least squares method and the stochastic approximation method. Calculations have been made and the advantages of using an adaptive model for predicting irreversible economic processes are outlined.