Данная статья посвящена проблеме прогнозирования потоков прямых иностранных инвестиций (далее в тексте статьи - ПИИ) в регионы РФ. Оценка прогнозных значений ПИИ проводится как с помощью классических методов прогнозирования (например, АРПСС), так и с помощью новых, которым в настоящее время отдают предпочтение многие исследователи - нейронных сетей. В статье также проводится сравнительный анализ эффективности использования вышеназванных методов. Дается оценка ситуаций, когда современные методы прогнозирования превосходят классические, что иллюстрируется на реальных примерах.
This article is dedicated to the problem of forecasting of Foreign Direct Investments (later in article - FDI) into the regions of Russian Federation. Assessment of FDI forecasted levels is done using not only classical forecasting methods (e.g. ARIMA) but with modern methods used by researches currently - neural networks.Comparative analysis of efficiency of above mentioned methods is done in this article as well. Assessment is done on when modern forecasting methods are more suitable than classical ones which is illustrated on real life examples.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.