Современные системы искусственного интеллекта позволяют получать корректный прогноз развития экономики, оценку финансовых рисков и устойчивости финансового сектора. Из нашего материала вы сможете узнать о теоретических подходах прогнозирования и ознакомиться с системой искусственного интеллекта, разработанной специалистами ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет» (ВолгГТУ).

Мировое экономическое хозяйство характеризуется рыночной неопределенностью, его процессы и условия трудно прогнозировать и оценивать. Тем не менее, несмотря на объективность неполноты информации, степень негативного влияния неопределенности рынка может быть снижена с помощью современных программных систем искусственного интеллекта. Они позволяют ликвидировать пробел, который касается проблемы отсутствия надежного подхода в вопросе оценки риска устойчивости финансового сектора с целью обеспечения устойчивого развития отечественной экономики, и получить корректный прогноз объема валового внутреннего продукта (ВВП) в условиях рыночной неопределенности.

Современные условия в российской экономике характеризуются постепенным внедрением нового технологического уклада «Индустрия 4.0». Или, другими словами, система мирового хозяйства стоит на пороге четвертой промышленной революции (англ. The Fourth Industrial Revolution).

Цифровые технологии в экономике

В мировое хозяйство и международную экономику сейчас активно внедряются цифровые технологии. Развитие рыночной экономики в России также связано с использованием различного ПО и искусственного интеллекта в различных сферах деятельности. Так, Федеральный проект «Цифровые технологии» направлен на достижение цели национальной программы по увеличению внутренних затрат на развитие цифровой экономики за счет всех источников (по доле в валовом внутреннем продукте страны) не менее чем в три раза по сравнению с 2017 г. и предполагает:

• создание комплексной системы финансирования проектов по разработке и (или) внедрению цифровых технологий и платформенных решений, включающей в себя финансирование и иные институты развития;
• создание сквозных цифровых технологий, преимущественно на основе отечественных разработок.

Под сквозными подразумеваются перспективные технологии, которые могут радикально изменить ситуацию на существующих рынках или могли бы способствовать формированию новых рынков и развитию экономики и хозяйства России. К сквозным технологиям цифровой экономики относятся:

• большие данные;
• нейротехнологии и искусственный интеллект;
• системы распределенного реестра (блокчейн);
• квантовые технологии;
• аддитивные технологии (3D);
• «интернет вещей» (IoT);
• компоненты робототехники – киберфизические системы;
• технологии скоростной связи (5G);
• технологии виртуальной и дополненной реальности;
• беспилотный транспорт и др.

Основы систем искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ; англ. Artifi cial Intelligence) это:

• AI – наука и технология создания интеллектуальных машин, интеллектуальных компьютерных программ;
• свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

В условиях внедрения нового технологического уклада, роста рыночной неопределенности и последних тенденций мирового хозяйства, обусловленных экономическими международными санкциями, важное значение приобретает исследование потенциальных возможностей. Также необходима оценка риска и устойчивости финансового сектора при формировании прогноза ВВП в целях обеспечения дальнейшее развитие экономики России.

Коллектив ученых ВолгГТУ предложил AI-систему и многофакторную корреляционно-регрессионную модель для прогнозирования и исследования динамики ВВП. Однако отдельные аспекты проблемы оценки финансового риска при исследовании устойчивости финансового сектора требуют дополнительных исследований.

Ценность предложенной методики заключается в том, что предложен новый подход решения проблемы отсутствия надежного способа оценки риска устойчивости финансового Специалистам также удалось и получить корректный прогноз объема валового внутреннего продукта (ВВП) в условиях рыночной неопределенности. В прогнозируемом будущем этот метод можно использовать для анализа финансовых рисков предприятий.

В задачи системы искусственного интеллекта в процессе исследования входили:

• обработка теоретических основ динамики ВВП в условиях неопределенности и риска;
• оценка финансовой устойчивости и риска VaR-моделью;
• • прогноз ВВП РФ системой искусственного интеллекта с использованием значений риска VaR.

Ключевым показателем в работе системы является валовой внутренний продукт (ВВП), характеризующий стоимость товаров и услуг, произведенных в стране во всех отраслях экономики и предназначенных для конечного потребления, накопления и экспорта (за вычетом импорта). ВВП может быть рассчитан тремя методами: производственным, методом использования доходов и методом формирования ВВП по источникам доходов. При этом объемы добавленной стоимости по отраслям рассчитываются в основных ценах, т. е. не включают налоги на продукты, но включают субсидии на них. Для расчета ВВП в рыночных ценах необходимо добавить чистые (за вычетом субсидий) налоги на продукты. Валовой внутренний продукт, рассчитанный методом использования доходов, представляет сумму расходов всех институциональных единиц – резидентов данной страны на конечное потребление, валовое накопление и чистый экспорт.

На основании исследования можно сделать следующие выводы:

1. Применение нейросетевых моделей при прогнозировании ВВП является важным инструментом оценки и обеспечения устойчивости российской экономики.
2. Результаты анализа можно использовать как прогноз и оценить актуальные направления развития экономики России.

Полученный на 2022 г. нейропрогноз ВВП 79023,4 млрд руб. на 33,3% выше, чем 59262,95 млрд руб., заявленные экспертами, суммарное прогнозное значение величины ВВП за I кв. 28 410 и II кв. 30 853. Для сравнения точности прогноза остается дождаться, когда станут известны фактические значения величины ВВП.

Современные системы искусственного интеллекта позволяют получать корректный прогноз развития экономики, оценку финансовых рисков и устойчивости финансового сектора. Из нашего материала вы сможете узнать о теоретических подходах прогнозирования и ознакомиться с системой искусственного интеллекта, разработанной специалистами ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет» (ВолгГТУ).

Мировое экономическое хозяйство характеризуется рыночной неопределенностью, его процессы и условия трудно прогнозировать и оценивать. Тем не менее, несмотря на объективность неполноты информации, степень негативного влияния неопределенности рынка может быть снижена с помощью современных программных систем искусственного интеллекта. Они позволяют ликвидировать пробел, который касается проблемы отсутствия надежного подхода в вопросе оценки риска устойчивости финансового сектора с целью обеспечения устойчивого развития отечественной экономики, и получить корректный прогноз объема валового внутреннего продукта (ВВП) в условиях рыночной неопределенности.

Современные условия в российской экономике характеризуются постепенным внедрением нового технологического уклада «Индустрия 4.0». Или, другими словами, система мирового хозяйства стоит на пороге четвертой промышленной революции (англ. The Fourth Industrial Revolution).

Новые цифровые технологии в экономике

В мировое хозяйство и международную экономику сейчас активно внедряются цифровые технологии. Развитие рыночной экономики в России также связано с использованием различного ПО и искусственного интеллекта в различных сферах деятельности. Так, Федеральный проект «Цифровые технологии» направлен на достижение цели национальной программы по увеличению внутренних затрат на развитие цифровой экономики за счет всех источников (по доле в валовом внутреннем продукте страны) не менее чем в три раза по сравнению с 2017 г. и предполагает:

• создание комплексной системы финансирования проектов по разработке и (или) внедрению цифровых технологий и платформенных решений, включающей в себя финансирование и иные институты развития;
• создание сквозных цифровых технологий, преимущественно на основе отечественных разработок.

Под сквозными подразумеваются перспективные технологии, которые могут радикально изменить ситуацию на существующих рынках или могли бы способствовать формированию новых рынков и развитию экономики и хозяйства России. К сквозным технологиям цифровой экономики относятся:

• большие данные;
• нейротехнологии и искусственный интеллект;
• системы распределенного реестра (блокчейн);
• квантовые технологии;
• аддитивные технологии (3D);
• «интернет вещей» (IoT);
• компоненты робототехники – киберфизические системы;
• технологии скоростной связи (5G);
• технологии виртуальной и дополненной реальности;
• беспилотный транспорт и др.

Основы систем искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ; англ. Artifi cial Intelligence) это:

• AI – наука и технология создания интеллектуальных машин, интеллектуальных компьютерных программ;
• свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

В условиях внедрения нового технологического уклада, роста рыночной неопределенности и последних тенденций мирового хозяйства, обусловленных экономическими международными санкциями, важное значение приобретает исследование потенциальных возможностей.  Также необходима оценка риска и устойчивости финансового сектора при формировании прогноза ВВП в целях обеспечения дальнейшее развитие экономики России.

Коллектив ученых ВолгГТУ предложил AI-систему и многофакторную корреляционно-регрессионную модель для прогнозирования и исследования динамики ВВП. Однако отдельные аспекты проблемы оценки финансового риска при исследовании устойчивости финансового сектора требуют дополнительных исследований.

Ценность предложенной методики заключается в том, что предложен новый подход решения проблемы отсутствия надежного способа оценки риска устойчивости финансового Специалистам также удалось и получить корректный прогноз объема валового внутреннего продукта (ВВП) в условиях рыночной неопределенности. В прогнозируемом будущем этот метод можно использовать для анализа финансовых рисков предприятий.

В задачи системы искусственного интеллекта в процессе исследования входили:

• обработка теоретических основ динамики ВВП в условиях неопределенности и риска;
• оценка финансовой устойчивости и риска VaR-моделью;
• прогноз ВВП РФ системой искусственного интеллекта с использованием значений риска VaR.

Ключевым показателем в работе системы является валовой внутренний продукт (ВВП), характеризующий стоимость товаров и услуг, произведенных в стране во всех отраслях экономики и предназначенных для конечного потребления, накопления и экспорта (за вычетом импорта). ВВП может быть рассчитан тремя методами: производственным, методом использования доходов и методом формирования ВВП по источникам доходов. При этом объемы добавленной стоимости по отраслям рассчитываются в основных ценах, т. е. не включают налоги на продукты, но включают субсидии на них. Для расчета ВВП в рыночных ценах необходимо добавить чистые (за вычетом субсидий) налоги на продукты. Валовой внутренний продукт, рассчитанный методом использования доходов, представляет сумму расходов всех институциональных единиц – резидентов данной страны на конечное потребление, валовое накопление и чистый экспорт.

На основании исследования можно сделать следующие выводы:

1. Применение нейросетевых моделей при прогнозировании ВВП является важным инструментом оценки и обеспечения устойчивости российской экономики.
2. Результаты анализа можно использовать как прогноз и оценить актуальные направления развития экономики России.

Полученный на 2022 г. нейропрогноз ВВП 79023,4 млрд руб. на 33,3% выше, чем 59262,95 млрд руб., заявленные экспертами, суммарное прогнозное значение величины ВВП за I кв. 28 410 и II кв. 30 853. Для сравнения точности прогноза остается дождаться, когда станут известны фактические значения величины ВВП.

Ознакомиться с полной версией материала и другими публикациями вы можете, оформив подписку на журнал «Международная экономика» ИД «ПАНОРАМА».