Статьи в выпуске: 2
В контуре настоящего исследования рассмотрены некоторые концептуальные вопросы, связанные с поиском путей обновлённого восприятия сущности стратегического планирования экономической деятельности с учётом современных механизмов ведения хозяйственной деятельности на национальном уровне. Отмечено, что нынешние системы характеризуются сложностью и многоаспектностью, большим количеством взаимосвязей между элементами. В подобных условиях особое значение для экономики приобретает процесс определения долгосрочных ориентиров развития в соответствии с объективными закономерностями внешней среды. Изучены отдельные особенности ведения подобной деятельности в двух различных системах: в рамках советской школы планирования и при индикативном подходе. Учитывая, что последний широко применяется в условиях рыночной экономики, были разработаны рекомендации по организации методологических исследований по отражённым в статье направлениям с целью осмысления природы и характера современной системы стратегического планирования.
Наукастинг валового внутреннего продукта (ВВП) представляет собой ключевой инструмент макроэкономического анализа, позволяющий формировать оперативные оценки текущей динамики экономической активности до выхода официальной статистики. Современные вызовы, связанные с высокой волатильностью экономических условий, требуют адаптивных и вычислительно эффективных моделей, способных учитывать как классические макроиндикаторы, так и потоки высокочастотных данных. В настоящей статье рассматриваются теоретические основы и перспективы объединения динамических факторных моделей (DFM) с методами машинного обучения для построения гибридных архитектур наукастинга. Основное внимание уделено аналитическому обзору структуры DFM, методам оценки скрытых факторов при наличии пропусков и смешанных временных частот, а также проблемам интерпретируемости и устойчивости модели к структурным сдвигам. Дополнительно обсуждаются подходы к интеграции высокочастотных источников данных - таких как транзакционная активность, мобильность и поведенческие индикаторы - в рамках наукастинг-моделей.