УДК 330.43
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.03.06.019

Авторы

Фатима Яхиевна Хамхоева,
Ингушский государственный университет, Магас, Российская Федерация

Аннотация

Актуальность исследования обусловлена тем, что прогнозирование макроэкономических показателей в последние годы все в меньшей степени опирается только на классические эконометрические схемы и все чаще строится на сочетании традиционного моделирования, анализа больших данных и методов искусственного интеллекта.
Цель статьи состоит в обзоре современных методов прогнозирования макроэкономических показателей и в выявлении их аналитических возможностей в рамках экономического анализа. Методологическую основу исследования составляют сравнительный, аналитический и структурно-функциональный подходы, а также интерпретация научных публикаций и официальных материалов, посвященных макроэкономическому моделированию, Big Data и искусственному интеллекту. В результате показано, что традиционные модели сохраняют значение благодаря интерпретируемости и теоретической строгости, методы Big Data расширяют информационную базу прогноза, а инструменты искусственного интеллекта повышают чувствительность к сложным и нелинейным зависимостям. Сделан вывод о том, что наибольшую практическую ценность сегодня имеют гибридные подходы, сочетающие экономическую интерпретируемость классических моделей с вычислительными возможностями машинного обучения и обработки больших массивов данных.

Ключевые слова

макроэкономическое прогнозирование; макроэкономические показатели; экономическое моделирование; Big Data; искусственный интеллект; машинное обучение; экономический анализ; прогнозирование инфляции; цифровая аналитика; гибридные модели

Список литературы

  1. Потапов А. А., Шипшова О. А., Сатлыков Ш. М. Интеграция цифровых технологий в сферу малого бизнеса // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 4, № 4(145). С. 66–71. DOI 10.36871/ ek.up. p. r.2024.04.04.008. EDN CRFPTH.
  2. Берсенев И. И., Шипшова О. А., Хайруллина Е. Г. Развитие цифровой экономики в регионах России: проблемы и перспективы // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 4, № 6(159). С. 34–40. DOI 10.36871/ ek.up. p. r.2025.06.04.005. EDN YDXZAI.
  3. Макаров И. Н., СимоноваВ.А., Бузулуцкая М.В. [и др.]. Влияние информационных технологий на развитие национальной экономики Российской Федерации // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 9, № 6(147). С. 97–103. EDN VEJEWY.
  4. Гарбузова Т. Г., Ринас Н. А., Пахомова А. И., Шестаков А. Р. Цифровизация как фактор трансформации экономических и управленческих процессов // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 3, № 8(161). С. 207–218. EDN HKLINL.
  5. Гарбузова Т. Г., Тенова З.Ю., Алероев М.А. Развитие цифровой экономики и её влияние на устойчивое экономическое развитие // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 3, № 11(164). С. 159–168. DOI 10.36871/ek.up. p. r.2025.11.03.019. EDN LWVENG.
  6. Пантелеев Е. М., Киселев С. В. Оценка функциональных ресурсов инновационного потенциала экономической безопасности региона // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2024. Т. 14, № 6–1. С. 136–150.
  7. Троянская М. А., Варзин В. В., Шепелин Г. И., Семенов А. В., НиязбековаШ. У., Торбик Е. М., Петухова Е. П., Зборовский И. А. Цифровизация и программное обеспечение в условиях технологического суверенитета: государственное управление и современное состояние // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. 2025. № 10. С. 238–244.
  8. Сацук Т. П., Татаринцева С. Г. Согласованность этапов управления оборотным капиталом с корпоративной финансовой политикой и стратегией: внутрифирменный контроль индикаторов результативности // Инновационное развитие экономики. 2018. № 6–1(48). С. 167–176.
  9. Пушко А. В., Ларионова И. В. Роль банков в комплексном развитии территории // Научные труды Вольного экономического общества России. 2014. Т. 184. С. 106–114.
  10. Куличкова М. А., НенаховаО.В.Экономические и социальные проблемы молодежи // Научные труды Вольного экономического общества России. 2014. Т. 184. С. 75–82.