Пошук
Мінц О.Ю. Інтелектуальні методи прогнозування рівня виконання державного бюджету України
АНОТАЦІЯ
У статті розглянуто методи прогнозування виконання державного бюджету. Для прогнозування впливу макроекономічних показників на результати виконання бюджету побудовано моделі лінійної регресії і нейромережеві моделі. Порівняння ефективності моделей вироблялося на підставі середньої помилки навчання і діаграм розсіювання. Найбільшу точність прогнозування було отримано з використанням десятифакторної нейронної мережі. Результати прогнозу добре збіглися з фактичними даними щодо виконання державного бюджету України за 2015 р.
Ключові слова: бюджет, виконання бюджету, прогнозування, нейронні мережі, лінійна регресія, моделювання.
АННОТАЦИЯ
В статье рассмотрены методы прогнозирования выполнения государственного бюджета. Для прогнозирования влияния макроэкономических показателей на результаты выполнения бюджета построены модели линейной регрессии и нейросетевые модели. Сравнение эффективности моделей производилось на основе средней ошибки обучения и диаграмм рассеивания. Наибольшая точность прогнозирования была получена при использовании десятифакторной нейронной сети. Результаты прогноза хорошо совпали с фактическими данными по выполнению государственного бюджета Украины за 2015 г.
Ключевые слова: бюджет, исполнение бюджета, прогнозирование, нейронные сети, линейная регрессия, моделирование.
АNNOTATION
The article describes methods for predicting the national budget execution level. In order to predict influence of macroeconomics indicators on the results of the budget execution was built a linear regression and neural network models. Comparing performance of the models was carried out using scatter diagrams and on average training error rate. The highest prediction accuracy was obtained with a ten-factors neural network. Forecast results are well agreed with the actual data of the 2015 Ukrainian national budget execution level.
Keywords: budget, budget execution, prediction, neural networks, linear regression, modeling.