Друкеровский вестник

ДРУКЕРОВСКИЙ ВЕСТНИК

ISSN 2312-6469 (Print)


Друкеровский вестник. 2018; 1:

 

http://dx.doi.org/10.17213/2312-6469-2018-1-221-228

 

КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО СЦЕНАРНОГО ПРОГНОЗА

Шевыренков М.Ю.

Шевыренков Максим Юрьевич — инженер лаборатории экономической динамики и управления инновациями, Институт проблем управления РАН, г. Москва, Россия.

Россия, 117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, 65

e-mail: sheverenkov@mail.ru

 

Аннотация

В настоящей работе рассмотрена проблематика причин, приводящих к ослаблению предсказательной силы современных экономических сценарных прогнозов. Представлена концепция системной организации суждений, составляющих прогноз, призванная минимизировать влияние подобных проблем на предсказательную силу экономических прогнозов, а также расширить инструментарий активного прогнозирования.

 

Ключевые слова: системный экономический сценарный прогноз, прогнозирование, методы и модели прогнозирования, информационное управление

 

Полный текст: [in elibrary.ru]

 

Ссылки на литературу

1. Баженов Г.А. Взаимоотношение власти и рынка в трактовке новейших представителей австрийской школы (1970-2010-е гг.): диссертация… кандидата экономических наук: 08.00.01 / Баженов Григорий Александрович; [Место защиты: ФГБОУ ВО Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова], 2016. – 199 с.

2. Белоусов А.Р. Долгосрочные тренды Российской экономики. Сценарии экономического развития России до 2020 года. – М.: Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, 2005. – 141 с.

3. Вишнев С.М. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1977. – 289 с.

4. Ивлев Ю.В. Логика: Учебник / Издание четвертое, переработанное и дополненное. М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2008. – 304 с.

5. Парыгин Д.С. Оценка эффективности стратегий управления городским районом на основе сценарных моделей // Известия ВолгГТУ. 2013. № 8 (111). С. 98-103.

6. Родрик Д. Экономика решает: сила и слабость «мрачной науки» / пер. с англ. Е. Головляницыной. – М.: Изд-во Института Гайдара, 2016. – 256 с.

7. Талер Р. Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать. – М.: Эксмо, 2017. – 368 с.

8. Терехов С. А. Нейросетевые информационные модели сложных инженерных систем // Нейроинформатика/ А. Н. Горбань, В. Л. Дунин-Барковский, А. Н. Кирдин и др. – Новосибирск: Наука, 1998. – 296 с.

9. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1970. – 509 с.

10. Delivering tomorrow Logistics 2050 scenario study. [Электронный ресурс]. URL: http://www.dhl.com/content/dam/Local_Images/g0/aboutus/SpecialInterest/Logistics2050/szenario_study_logistics_2050.pdf (дата обращения 18.09.2017).

11. Global Scenarios 1995–2020. – 24 p. – [Электронный ресурс]. – URL: https://rjohnwilliams.files.wordpress.com/2016/02/shell-global-scenarios19952020.pdf (дата обращения: 18.09.2017).

12. Lehmann R., Wohlrabe K. Regional Economic Forecasting: State-of-the-Art Methodology and Future Challenges // Economics and Business Letters. 2014. No. 3 (4). S. 218-231.

13. Projected Costs of Generating Electricity 2015 Edition. IEA, OECD, Paris. – 2015. – 212 p.

14. World Energy Outlook. IEA, OECD, Paris. – 2014. – 726 p.