umovestСтатистика и ЭкономикаStatistics and Economics2500-3925Plekhanov Russian University of Economics10.21686/2500-3925-2014-4-154-157umovest-485Research ArticleСТАТИСТИКА И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕSTATISTICAL AND MATHEMATICAL METHODS IN ECONOMICSАНАЛИЗ ОСНОВНОЙ ТЕНДЕНЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОВНЯ БЕДНОСТИ НАСЕЛЕНИЯ АСТРАХАНСКОЙ ОБЛАСТИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВANALYSIS OF THE MAIN TRENDS AND FORECASTING THE LEVEL OF POVERTY OF THE POPULATION OF THE ASTRAKHAN REGION ON THE BASIS OF TIME SERIES METHODSКоломейкоМ. В.KolomeikoMarina V.mkolomejko@yandex.ruМЭСИРоссияMoscow State University of Economics, Statistics and Informatics (MESI)Russian Federation20140908201604154157Copyright © Коломейко М.В., 20162016Коломейко М.В.Kolomeiko M.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://statecon.rea.ru/jour/article/view/485

В статье излагаются методические основы исследования и прогнозирования уровня бедности населения. Основное внимание сосредоточено на анализе основной тенденции и прогнозировании уровня бедности населения на основе временных рядов. Построено две прогнозные модели уровня бедности населения в Астраханской области: на основе трендового анализа временного ряда уровня бедности и с помощью метода экспоненциального сглаживания - мультипликативная модель Хольта-Уинтерса с линейным ростом.

The methodical bases of research and forecast of the level of poverty are stated in the article. The great attention is focused on the analysis of the main trends and predicting the level of poverty on the basis of time series. The author offer two predictive models of poverty level in Astrakhan region on the basis of trend analysis of time series and poverty by using the exponential smoothing - the multiplicative Holt-Winters model with a linear increase.

бедность насе ленияанализ основной тенденциипрогнозированиевременные рядытрендовый анализметода экспонен циального сглаживанияpoverty of the populationthe main trend analysisforecastingtime seriestrend analysisexponential smoothing methodReferencesМногомерные статистические методы и основы эконометрики / Дубров А.М., Мхитарян В.С.,Трошин Л.И. - М.:МЭСИ, 2002 - 352 сМногомерные статистические методы и основы эконометрики / Дубров А.М., Мхитарян В.С.,Трошин Л.И. - М.:МЭСИ, 2002 - 352 сЛукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. - М.: Финансы и статистика, 2003Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. - М.: Финансы и статистика, 2003Multivariate statistical methods and econometric framework / Dubrov A. M., Mkhitaryan V.S., Troshin L.I. - M.: MESI, 2002 - 352 sMultivariate statistical methods and econometric framework / Dubrov A. M., Mkhitaryan V.S., Troshin L.I. - M.: MESI, 2002 - 352 sLukashin U. P. Adaptive methods of short-term time series prediction. - M.: Finansy i statistika, 2003Lukashin U. P. Adaptive methods of short-term time series prediction. - M.: Finansy i statistika, 2003

The authors declare that there are no conflicts of interest present.