Эволюционное нейросетевое моделирование влияния цифровых технологий на экономическое развитие регионов

Статья опубликована в журнале: Финансы и кредит, 2024, Т. 30, № 5, С. 1036

Автор(ы): Яшин С.Н., Кошелев Е.В., Быкова Д.А.

Рубрика: Инвестиционная деятельность

Аннотация

Предмет. Эволюционное нейросетевое моделирование влияния цифровых технологий на экономическое развитие.

Цели. Эволюционное нейросетевое моделирование влияния цифровых технологий на экономическое развитие регионов России. Определение регионов-лидеров, где это влияние положительное и существенное, а также регионы, имеющие перспективы такого положительного влияния.

Методология. Использовано эволюционное нейросетевое моделирование.

Результаты. Нейросетевое моделирование включает в себя этапы: сбор, корректировка на инфляцию и стандартизация данных; построение и обучение нейронной сети; верификация сети; определение регионов-лидеров и сегментов входных и выходных переменных; оценка соответствия исследуемых регионов заданным сегментам сети. При этом целевыми функциями являются: валовой региональный продукт, инвестиции в основной капитал, оборот организаций, сальдированный финансовый результат деятельности организаций. Получено, что для всех целевых функций средняя относительная ошибка (MAPE) получилась меньше на незнакомых данных 2021 г. Это говорит о хорошей адаптации модели. Сравнение графиков целевых и предсказанных значений для всех четырех целевых функций иллюстрирует хорошее качество прогноза.

Выводы. Полученные результаты могут быть полезны государственным структурам для планирования процессов цифровизации в указанных регионах. Также результаты могут использовать инвесторы для выбора направлений капитальных вложений своих средств.

Ключевые слова: адаптивная нейро-нечеткая система вывода, оптимизация роя частиц, прогнозирование временного ряда, цифровые технологии