УДК 004.94, 519.862
DOI: 10.36871/2618-9976.2022.11.006
Авторы
Сергей Алексеевич Зададаев
Кандидат физико-математических наук, руководитель Департамента математики ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Российская Федерация
Павел Борисович Лукьянов
Доктор экономических наук, профессор Департамента математики ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», г. Москва, Российская Федерация
Аннотация
Цель работы заключалась в моделировании механизма влияния экзогенной переменной ресурса на прогнозируемый индикатор национальной цели развития, при котором выбиралась одна модель из бесчисленного семейства гипотетических моделей распределения ресурса внутри года, отражающих неопределенность, свойственную мягким вычислениям.
Исследование проблем по данным малых выборок в век big data обосновывается тем фактом, что существует ряд лонгитюдных задач многолетних исследований, в которых через 5–6 лет апробации каких-либо методик необходимо получение данных об их эффективности и прогнозируемости в целом. При этом срез данных происходит строго в конце года как контрольно-резюмирующее измерение. В таких случаях требуются особые эконометрические спецификации моделей, учитывающие «физику» взаимосвязей. Данная ситуация аналогична ситуации в механике, когда small data компенсируются законами движения и играют роль начальных данных в задаче Коши для дифференциальных уравнений – когда сам закон известен и его не требуется оценивать с помощью big data.
Ключевые слова
small data
прогноз индикаторов национальных целей развития
государственная программа «Развитие образования»
национальный проект «Образование»
альтернативное прогнозирование индикаторов
модели распределения ресурса
