региональные и местные;
5) статистические показатели делятся на относительные, абсолютные и средние в зависимости от особенностей и выраженности тех или иных объектов. Список использованной литературы:
1. Долгова В.Н., Медведева Т.Ю. Социально-экономическая статистика. - М.: Юрайт, 2016. - 270 с.
2. Курс социально-экономической статистики / Под ред. М. Назарова. - М.: Омега-Л, 2014. - 1016 с.
3. Статистика / Под ред. В.С. Мхитаряна. - М.: Юрайт, 2016. - 464 с.
© Ходжалыева М.Н., 2024
УДК 33
Ходжаммедов Ч.А.
Преподаватель ТГИФ г. Ашхабад, Туркменистан
НОВЫЕ ПОДХОДЫ К ЭКОНОМИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ
Аннотация
В данной статье рассматриваются новые подходы к экономическому моделированию, такие как агентно-ориентированные модели, модели машинного обучения и искусственный интеллект. Обсуждаются основные принципы и преимущества каждого из этих подходов, а также их применимость в различных областях экономики. Указывается на необходимость дальнейших исследований для разработки более эффективных методов моделирования экономических явлений.
Ключевые слова
экономическое моделирование, агентно-ориентированные модели, модели машинного обучения, искусственный интеллект, прогнозирование экономических процессов.
Введение.
С развитием технологий и доступности больших данных появились новые возможности для моделирования экономических явлений. Традиционные методы моделирования, такие как макроэкономические модели, имеют свои ограничения, поэтому исследователи все чаще обращаются к новым подходам, таким как агентно-ориентированные модели, модели машинного обучения и искусственного интеллекта.
Агентно-ориентированные модели.
Агентно-ориентированные модели представляют собой модели, в которых экономические агенты (например, фирмы, потребители) моделируются как независимые сущности, принимающие решения на основе своих характеристик и окружающей среды. Эти модели позволяют более точно моделировать сложные взаимодействия между агентами и динамику изменения экономических процессов.
Модели машинного обучения.
Модели машинного обучения используют алгоритмы и статистические методы для анализа данных и построения прогностических моделей. В контексте экономического моделирования, они могут быть использованы для анализа временных рядов, прогнозирования экономических показателей и выявления скрытых зависимостей в данных.
Искусственный интеллект в экономическом моделировании.
Искусственный интеллект представляет собой более широкий класс методов, включающих в себя как модели машинного обучения, так и экспертные системы, нейронные сети и другие. Использование искусственного интеллекта в экономическом моделировании может улучшить точность прогнозов, автоматизировать процесс анализа данных и выявления закономерностей. Применимость и эффективность новых подходов.
Новые подходы к экономическому моделированию демонстрируют свою применимость и эффективность в различных областях. Они могут быть использованы для прогнозирования макроэкономических показателей, анализа рыночной динамики, моделирования поведения потребителей и многих других задач. Заключение.
Новые подходы к экономическому моделированию открывают новые возможности для более точного анализа и прогнозирования экономических процессов. Агентно-ориентированные модели, модели машинного обучения и искусственный интеллект представляют собой мощные инструменты, которые могут помочь исследователям и практикам в более глубоком понимании и прогнозировании поведения экономики. Однако необходимо продолжать исследования в этой области, чтобы разработать более эффективные и надежные методы моделирования экономических явлений. Список использованной литературы:
1. Tesfatsion, L. (2006). Agent-Based Computational Economics: A Constructive Approach to Economic Theory. Handbook of Computational Economics, 2, 831-880.
2. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. New York: Springer.
3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. Cambridge, MA: MIT Press.
4. Shoham, Y., & Leyton-Brown, K. (2009). Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. New York: Cambridge University Press.
5. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. Cambridge, MA: MIT Press.
© Ходжаммедов Ч.А., 2024
УДК 33
Чарыева О.
Преподаватель
Туркменский государственный институт экономики и управления
Ашхабад, Туркменистан Реджепмырадов И.
Студент
Туркменский государственный институт экономики и управления
Ашхабад, Туркменистан
СВОБОДНАЯ РЫНОЧНАЯ ЭКОНОМИКА Аннотация
Данная аннотация представляет обзор свободной рыночной экономики как экономической системы, основанной на рыночных механизмах и конкуренции. Описываются основные принципы, преимущества и недостатки этой модели, а также роль государства и важность защиты частной собственности.