ISSN (print) - 0131-7652

ISSN (online) - 2686-7605

Vol. 48 No. 5 (2018)
MONITORING OF ECONOMIC TRANSFORMATION

The Future of the Russian Economy in the Eyes of “Fathers” and “Sons”. The Fourth Sight

PDF (Русский)
  • V. Shmat,
  • D. Mikhaylovskaya
V. Shmat
Novosibirsk State University, Institute of Economics and Industrial Engineering SB RAS
Bio
D. Mikhaylovskaya
Novosibirsk State University
Bio
DOI: https://doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2018-5-110-138

Published 2018-07-09

Keywords

  • SCENARIO FORECAST,
  • ECONOMY MODELING,
  • EXPERT-STATISTICAL BAYESIAN METHOD,
  • FACTOR ANALYSIS,
  • PHASE SPACE,
  • PHASE PORTRAIT,
  • MONITORING-FORECAST,
  • UNCERTAINTY,
  • RUSSIAN ECONOMY,
  • RESOURCE DEPENDENCY,
  • REGION,
  • INTERREGIONAL DIFFERENTIATION,
  • REGIONAL POLICY
    • ...More
    Less

How to Cite

1.
Shmat В, Mikhaylovskaya Д. The Future of the Russian Economy in the Eyes of “Fathers” and “Sons”. The Fourth Sight. ECO [Internet]. 2018 Jul. 9 [cited 2024 Sep. 5];48(5):110-38. Available from: https://ecotrends.ru/index.php/eco/article/view/1205

Abstract

This article presents the results of the fourth step of the scenario forecast of Russian economy development with the use of expert-statistical Bayesian method, which was designed for conditions of fundamental uncertainty. Several steps of research give us an opportunity to monitor modifications in experts opinions about a future of the economy according to current changes. Bayesian method also enable us to estimate scenarios chances from the different points of view, to make an accent on different problems. At this stage, the model was based on a regional problematic in Russia. Numerical modeling shows us a tendency to a more pragmatic and administrative way of the economy development.
PDF (Русский)

References






1.

Благовещенский Ю. Н., Кречетова М. Ю., Сатаров Г. А. Экспертно-статистический байесовский подход к сценарному политическому прогнозированию//Полис. 2012. № 4. С. 74-96.





2.

Благовещенский Ю. Н., Кречетова М. Ю., Сатаров Г. А. Сценарное прогнозирование политической ситуации в России -2012. М.: Фонд Либеральная миссия, 2012. 52 с.





3.

Зверев Д. М. Сегментация покупателей. Практика использования факторного анализа данных//Маркетинг и маркетинговые исследования. 2003. № 2. С. 30-40.





4.

Карева Д. Е., Шмат В. В. Будущее российской ЭКОномики глазами отцов и детей//ЭКО. 2014. № 9. С. 86-106.





5.

Карева Д. Е., Шмат В. В. Будущее российской ЭКОномики глазами отцов и детей. Взгляд второй//ЭКО. 2015. № 12. С. 45-65.





6.

Михайловская Д. С., Трочинская Д. А., Шмат В. В. Будущее российской ЭКОномики глазами отцов и детей. Взгляд третий//ЭКО. 2017. № 2. С. 36-62.





7.

Найт Ф. Понятия риска и неопределенности//THESIS. 1994. Вып. 5. С. 12-28.





8.

Павлов А. Н., Соколов Б. В. Методы обработки экспертной информации. СПб.: Санкт-Петербургская государственная академия аэрокосмического приборостроения, 2015. 42 с.





9.

Пирогов Н. И. Вопросы жизни//Избр. педагогические соч. М.: Педагогика, 1985. С. 43.





10.

Полунин Ю. А., Тимофеев И. Н. Нелинейные политические процессы. М.: МГИМО, 2009. 204 с. URL: http://mgimo.ru/library/publications/126379/?sphrase_id=1712768 (дата обращения: 18.02.2018).









11. Прокопенко Л. К. Сравнительный анализ неравенства проблемных регионов//Новая наука: теоретический и практический взгляд. Стерлитамак: АМИ, 2016. № 9. С. 207-214.
12. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий/Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. 278 с.
13. Сидоренко О. В., Пицюк И. Л. Типология проблемных регионов в Российской Федерации//Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2014. № 5. URL: http://uecs.ru/regionalnaya-ekonomika/item/2903-2014-05-13-06-18-24 (дата обращения: 01.02.2018).
14. Столбов М. Фундаментальная неопределенность. М.: МГИМО, 2011. URL: https://mgimo.ru/about/news/experts/216219/(дата обращения: 18.02.2018).
15. Stangl A. European Data Watch: Ifo World Economic Survey Micro Data//Journal of Applied Social Science Studies. 2007. Vol. 127 (Is. 3). Pр. 487-496.