Abstract: Увеличение количества экзогенных и эндогенных шоков, с которыми сталкиваются национальные экономики, а также различных способов внешнего негативного воздействия на экономику страны обусловливают необходимость диагностики угроз жизнестойкости экономики. На основе статистических данных РФ за период 1990–2023 гг. были выявлены восемь шоков различного типа, которые были классифицированы как внешние или внутренние, имеющие естественное либо искусственное происхождение. Часть из них стала точками бифуркации, изменившими вектор развития экономики России. Поскольку влияние искусственно вызванных шоков не может быть проанализировано с помощью детерминированных моделей, то для диагностики угроз жизнестойкости российской экономики возникла необходимость в использовании текущих статистических данных вместо длинных временных рядов. С этой целью авторами были использованы алгоритмы машинного обучения, в том числе определены отдельные алгоритмы машинного обучения, позволяющие достаточно точно диагностировать воздействия шоков на жизнестойкость экономической системы нашей страны. Наилучшие результаты показали алгоритмы AdaBoost и дерева решений. С помощью машинных вычислений были выявлены переменные, которые алгоритмы отбирали для диагностики шокового воздействия, а также определены пороговые значения показателей, которые использовали алгоритмы для диагностики шокового состояния экономики.

Cite: Берсенёв В.Л. , Бучинская О.Н.
Анализ угроз жизнестойкости российской экономики с помощью алгоритмов машинного обучения
Вестник Института экономики Российской академии наук. 2025. №5. С.121-145. DOI: 10.52180/2073-6487_2025_5_121_145 РИНЦ OpenAlex

Dates:

Published print:

Nov 12, 2025

Identifiers:

Elibrary:	87228614
OpenAlex:	W7106330351

Citing: Пока нет цитирований

Altmetrics: