Особливості моделювання правил монетарної політики на основі гібридних регресійних моделей з нейронним компонентом

Simple item page
dc.contributor.authorЛук'яненко, Ірина
dc.contributor.authorЖук, Василь
dc.date.accessioned2023-11-15T06:57:39Z
dc.date.available2023-11-15T06:57:39Z
dc.date.issued2014
dc.descriptionВ статье рассмотрены возможности и специфика моделирования экономических явлений при помощи класса моделей, объединяющих элементы эконометрических регрессий и искусственных нейронных сетей. Этот класс моделей содержит авторегрессионные нейросети (AR-NN), регрессии плавного перехода (STR/STAR), многорежимные регрессии плавного перехода (MRSTR, MRSTAR) и регрессии плавного перехода с нейронными коэффициентами (NCSTR, NCSTAR). Наличие нейросетевого компонента позволяет моделям этого класса достичь высокой эмпирической правдоподобности, в том числе воспроизводить сложные нелинейные взаимосвязи. С другой стороны, регрессионный аппарат расширяет возможности интерпретации полученных результатов. На примере многорежимного монетарного правила приведен один из случаев спецификации и интерпретации подобной модели. В частности, смоделировано и проинтерпретировано принципы управления обменным курсом гривны, вступающие в силу при переходе экономики из сравнительно стабильного в кризисное состояние.ru_RU
dc.descriptionThe article considers possibilities and specific features of modelling economic phenomena with the help of the category of models that unite elements of econometric regressions and artificial neural networks. This category of models contains auto-regression neural networks (AR-NN), regressions of smooth transition (STR/STAR), multi-mode regressions of smooth transition (MRSTR/ MRSTAR) and smooth transition regressions with neural coefficients (NCSTR/ NCSTAR). Availability of the neural network component allows models of this category achievement of a high empirical authenticity, including reproduction of complex non-linear interrelations. On the other hand, the regression mechanism expands possibilities of interpretation of the obtained results. An example of multi-mode monetary rule is used to show one of the cases of specification and interpretation of this model. In particular, the article models and interprets principles of management of the UAH exchange rate that come into force when economy passes from a relatively stable into a crisis state.en_US
dc.description.abstractУ статті розглянуто можливості і специфіку моделювання економічних явищ за допомогою класу моделей, що поєднують у собі елементи економетричних регресій та штучних нейронних мереж. Цей клас моделей включає в себе авторегресійні нейромережі (AR-NN), регресії плавного переходу (STR/STAR), багаторежимні регресії плавного переходу (MRSTR, MRSTAR) та регресії плавного переходу з нейронними коефіцієнтами (NCSTR, NCSTAR). Наявність нейромережного компоненту дозволяє моделям цього класу досягнути високої емпіричної правдоподібності, в тому числі відтворювати складні нелінійні взаємозв’язки. З іншого боку, регресійний апарат розширює можливості інтерпретації отриманих результатів. На прикладі багаторежимного монетарного правила наведено один з випадків специфікації та інтерпретації такої моделі. Зокрема, змодельовано та інтерпретовано принципи управління обмінним курсом гривні, що вступають в дію при переході економіки з порівняно стабільного до кризового стану.uk_UA
dc.identifier.citationЛук'яненко І. Г.Особливості моделювання правил монетарної політики на основі гібридних регресійних моделей з нейронним компонентом / Лук'яненко І. Г., Жук В. М. // Проблеми економіки. - 2014. - № 1. - С. 323-329.uk_UA
dc.identifier.issn2222-0712
dc.identifier.issn2311-1186
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/27052
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.sourceПроблеми економікиuk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectасиметричність інформаціїuk_UA
dc.subjectмонетарна політикаuk_UA
dc.subjectмонетарне правилоuk_UA
dc.subjectмакроекономічна стабільністьuk_UA
dc.subjectгібридні економетричні моделіuk_UA
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectстаттяuk_UA
dc.subjectасимметричность информацииru_RU
dc.subjectмонетарная политикаru_RU
dc.subjectмонетарное правилоru_RU
dc.subjectмакроэкономическая стабильностьru_RU
dc.subjectгибридные эконометрические моделиru_RU
dc.subjectнейронные сетиru_RU
dc.subjectinformation asymmetryen_US
dc.subjectmonetary policyen_US
dc.subjectmonetary ruleen_US
dc.subjectmacroeconomic stabilityen_US
dc.subjecthybrid econometric modelsen_US
dc.subjectneural networken_US
dc.titleОсобливості моделювання правил монетарної політики на основі гібридних регресійних моделей з нейронним компонентомuk_UA
dc.title.alternativeОсобенности моделирования правил монетарной политики на основе гибридных регрессионных моделей с нейронным компонентомru_RU
dc.title.alternativeSpecific features of modelling rules of monetary policy on the basis of hybrid regression models with a neural componenten_US
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Lukianenko_Zhuk_Osoblyvosti_modeliuvannia_pravyl_monetarnoi_polityky_na_osnovi_hibrydnykh_rehresiinykh_modelei_z_neironnym_komponentom.pdf
Size:
578.58 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Кафедра фінансів