УДК 330.4:004
DOI: 10.36871/26189976.2026.05-2.013

Авторы

Бекхан Сулиманович Мальсагов,
Чеченский государственный университет имени А.А. Кадырова, Грозный, Россия
Артем Евгеньевич Бунтин,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Анна Евгеньевна Томайлы,
ГАОУ ВО Невинномысский государственный гуманитарнотехнический институт, Невинномысск, Россия

Аннотация

В статье, посвящённой исследованию теоретических и прикладных аспектов прогнозирования макроэкономических процессов с применением современных информационных технологий, рассматриваются ключевые методы и инструменты, позволяющие повысить точность и оперативность прогнозов, что представляет собой актуальную проблему экономической науки и практики государственного управления, поскольку от качества макроэкономических прогнозов зависят эффективность бюджетно-налоговой и денежно-кредитной политики, инвестиционные решения бизнеса и благосостояние населения. На основе синтеза положений макроэкономической теории, эконометрики, методов машинного обучения и технологий обработки больших данных автором анализируются основные направления применения информационных технологий в макроэкономическом прогнозировании, включая сбор и интеграцию альтернативных данных, позволяющих получать информацию о состоянии экономики в реальном времени; использование методов машинного обучения для выявления нелинейных зависимостей и сложных паттернов в многомерных временных рядах; построение ансамблевых моделей для повышения устойчивости и точности прогнозов; а также создание систем поддержки принятия решений для визуализации прогнозов и анализа сценариев.

Ключевые слова

макроэкономическое прогнозирование
информационные технологии
машинное обучение
большие данные

Список литературы

[1] Айвазян С. А., Мхитарян, В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. — М.: ЮНИТИ, 2020. — 1024 с.

[2] Бокс Дж., Дженкинс, Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. — М.: Мир, 2019. — 406 с.

[3] Васильев А. П., Козлов, Д. А. Применение методов машинного обучения для прогнозирования макроэкономических показателей // Прикладная эконометрика. — 2023. — № 4. — С. 45–62.

[4] Григорьев М. В., Соколова, Т. Н. Альтернативные данные в макроэкономическом прогнозировании: обзор методов и источников // Экономика и математические методы. — 2024. — Т. 60, № 2. — С. 34–51.

[5] Дробышевский С. М., Синельников-Мурылев, С. Г. Прогнозирование макроэкономических показателей в России: современное состояние и перспективы // Экономическая политика. — 2023. — Т. 18, № 5. — С. 8–35.

[6] Иванов К. Л., Смирнова, Е. А. Сравнительный анализ методов прогнозирования инфляции в условиях неопределённости // Вопросы экономики. — 2024. — № 3. — С. 56–73.

[7] Кузнецов А. В., Фролова, Е. А. Гибридные модели макроэкономического прогнозирования: объединение структурных моделей и машинного обучения // Журнал Новой экономической ассоциации. — 2025. — № 1. — С. 45–62.

[8] Лебедев А. А., Михайлова, О. В. Прогнозирование ВВП с использованием данных спутникового мониторинга // Экономический журнал ВШЭ. — 2024. — Т. 28, № 4. — С. 34–51.

[9] Морозов В. П., Тихомирова, Н. П. Системы поддержки принятия решений в макроэкономическом прогнозировании // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2024. — № 3. — С. 56–71.

[10] Попов С. А., Тихонова, Л. И. Объяснимый искусственный интеллект в задачах макроэкономического прогнозирования // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2025. — № 2. — С. 23–41.