IT-бизнес Моделирование рыночных процессов № 2 (44) 2013 ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА Н. А. <...> Сиротина, аспирант Березниковского филиала Пермского национального исследовательского политехнического университета Преимущества регрессионных дифференциальных моделей для прогнозирования экономического развития Автором на нескольких примерах показано преимущество рассматриваемого в статье метода по сравнению с линейными многофакторными моделями и трендами. <...> Для реализации предлагаемого подхода разработано специальное программное средство и приведена методика его использования. введение В настоящее время вопросы изучения динамики экономических систем являются весьма актуальными [3, 5]. <...> В современной практике экономического (а также экологического и социального) моделирования часто используются модели динамики вида yx tz tt aaxt i где xt xt xt () = zt zt zt () = y ⋅() — реакция исследуемого объекта; или yx tz tt aaxt {} 12 ()=+ () + () () 0 ii i ()=+ () + i () () () =∑ati I i 0 = сколько докторских авторефератов, в которых используются подобные модели: [4, с. <...> Назначение моделей — обычно прогнозирование свойств объекта в зависимости от принятых в будущем решений xt () . <...> 6 IT-бизнес Моделирование рыночных процессов i ,, ∑∑ ()bz t i 0 i j k либо модели временных рядов в форме yt . <...> При этом по умолчанию принимается предположение, что существует прямая связь между факторами и значением реакции, а единственный динамический элемент в модели — чистое запаздывание вида yx ta ax ttii i ()=+∑ () () 0 − ∆ . <...> То есть из множества наблюдений достоверно известно, что внесенное количество удобрений x1 ускоряет рост урожая в каком-то диапазоне вноса удобрений: 1(), то на выходе получим чистый дисконтированный доход (или другой показатель экономической эффективности) yx tz t11 (),() () с учетом спроса на продукцию 1(). <...> Далее и bi , об учете обратных связей, выраженных некоторой функцией F(y), а точнее (1) Преимущества регрессионных дифференциальных моделей для прогнозирования <...>