Реферат: Современные высокотехнологичные предприятия функционируют в условиях повышенной макроэкономической турбулентности. Валютные колебания, ценовые шоки и инфляционные риски оказывают прямое влияние на себестоимость продукции, инвестиционные циклы и долгосрочную устойчивость компаний. Однако классические модели прогнозирования, предполагающие постоянство дисперсии, теряют точность в эпоху структурных сдвигов и внешних ограничений. Особую остроту эта проблема приобретает для развивающихся экономик, где зависимость от внешней конъюнктуры и геополитические факторы создают эффект «черных лебедей». В работе исследуется возможность применения байесовского подхода для более точной оценки макроэкономических индикаторов, значимых для стратегического планирования промышленных предприятий. Предметом анализа стали динамика валютного курса USD/RUB, индекс потребительских цен и индекс цен производителей за период с 2013 по 2023 год. Выбор этих показателей неслучаен: валютный курс определяет стоимость импортных комплектующих, ИПЦ формирует инфляционные ожидания и стоимость заемных средств, а ИЦП напрямую сигнализирует об изменении издержек в реальном секторе. Гипотеза исследования заключалась в том, что скрытая динамика макроэкономической нестабильности может быть более адекватно описана моделями стохастической волатильности, где дисперсия рассматривается не как детерминированная функция прошлых значений (как в классических GARCH-моделях), а как самостоятельный случайный процесс. Байесовский подход, реализованный через алгоритмы Монте-Карло для марковских цепей, позволяет эффективно оценивать параметры таких моделей даже при ограниченном объеме данных и наличии структурных разрывов. Это достигается за счет включения априорной информации и получения полных апостериорных распределений. Практическая значимость работы для управления высокотехнологичными предприятиями подтверждена эмпирическими результатами. Параметр персистентности волатильности для всех трех рядов составил около 0,98, что указывает на высокую инерционность шоков. Для бизнеса это означает, что краткосрочные кризисные явления могут формировать долгосрочный фон повышенных рисков, требующий пересмотра инвестиционных горизонтов и стратегий хеджирования. Сравнительный анализ на тестовой выборке 2023 года показал, что байесовские SV-модели превосходят классические GARCH(1,1) по качеству вероятностных прогнозов, что позволяет менеджменту опираться не на точечные, а на интервальные оценки будущих состояний среды. Таким образом, разработанная методология создает аналитическую основу для построения систем раннего предупреждения о макроэкономических рисках. Для технологического бизнеса это инструмент более обоснованного планирования: от определения оптимального момента для инвестиций в основные средства до оценки целесообразности длинных контрактов в условиях высокой неопределенности. Дальнейшие исследования предполагают переход к многомерным моделям, позволяющим отслеживать перетоки волатильности между секторами, что особенно актуально для компаний, работающих одновременно на внутреннем и внешнем рынках. Использованные источники: 1. Кизбикенов, К. О. Прогнозирование и временные ряды : учебное пособие / К. О. Кизбикенов. — Барнаул : АлтГПУ, 2017. — 115 с. — ISBN 978-5-88210-869-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/112174 (дата обращения: 15.09.2025). 2. Ширяев, А. Н. Основы стохастической финансовой математики : монография : в 2 томах. Т. 1 : Факты, модели / А. Н. Ширяев. — Москва : МЦНМО, 2016. — 440 с. — ISBN 978-5-4439-2391-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/80132 (дата обращения: 11.10.2025). 3. Бабешко, Л. О. Эконометрические исследования: инструменты и методы : монография / Л. О. Бабешко, И. В. Орлова, Н. В. Концевая. — Москва : Центркаталог, 2021. — 240 с. — ISBN 978-5-903268-56-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/223742 (дата обращения: 02.10.2025). 4. Тимофеев, В. С. Эконометрика : учебник / В. С. Тимофеев, А. В. Фаддеенков, В. Ю. Щеколдин. — Новосибирск : НГТУ, 2015. — 354 с. — ISBN 978-5-7782-2658-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/118510 (дата обращения: 21.09.2025). 5. Бурнашев, Р. А. Анализ и прогнозирование временных рядов: путь от классических моделей к современным решениям. Часть 1. Базовые инструменты и методы : учебное пособие для вузов / Р. А. Бурнашев, М. К. Арабов, М. Д. Миссаров. — Санкт-Петербург : Лань, 2025. — 216 с. — ISBN 978-5-507-52440-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/488951 (дата обращения: 07.10.2025).

Библиографическая ссылка: Покорский Н.С.
Байесовский подход к оценке макроэкономической нестабильности в интересах управления высокотехнологичным бизнесом
Международная молодёжная научная конференция "LII Гагаринские чтения" 14-17 апр. 2026