FORECASTING OF FOREIGN DIRECT INVESTMENTS INTO THE REGIONS OF RUSSIAN FEDERATION
https://doi.org/10.21686/2500-3925-2013-5-172-176
Abstract
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.
About the Author
Lilia V. Matraeva
Russian State University of Trade and Economics, Tula branch
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Заварина Е.С., Озерова К.А. Межрегиональная дифференциация доходов населения России: возможности анализа и регулирования // Вопросы статистики. - 2010. - №5. - С. 30-39.
2. Морозова Т.Г., Пикулькин А.В., Тихонов В.Ф., и др. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учеб. Пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. - 318 с.
3. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрии. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 465 с.
4. Елисеева И.И., Курышева С. В., Костеева Т. В., Бабаева И. В., Михайлов Б. А. Эконометрика. Учебник под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2003. - 344 с.
5. Мхитарян В. С., Архипова М. Ю., Балаш В. А. Эконометрика: Учебник. - М.: Проспект, 2011. - 384 с.
6. Электронный учебник по статистике. Москва, StatSoft, 2001. - WEB: /home/textbook/default.htm. (вход свободный, дата обращения 02.06.2013)
7. Анисимов В.Н., Соломахо К.Л. Об эффективности модели ARIMA при прогнозировании экономических процессов // Известия Челябинского научного центра, вып. 2 (44), 2009. - С.44-48.
8. Боровиков В. П. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Методология и технологии современного анализа данных. - М.: Горячая линия-Телком, 2008. - 392 с.
9. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей. - М.: ИД «Вильямс», 2001.- 290 c.
10. Нейросети и нейрокомпьютеры // сайт удаленного обучения Российского государственного социального университета. - URL: http://21.net78.net/lesson.php?glava=6 (вход свободный, дата обращения 07.07.2013)
11. Zavarina E.S. Ozerov K.A. Inter-regional differentiation of incomes in Russia: Opportunities Analysis and Control // Questions of Statistics. - 2010. - № 5. - Pp.30-39.
12. Morozova T.G., Pikulkin A.V., Tikhonov, V.F., etc. Forecasting and Planning in the market. Textbook. Manual for high schools. - Moscow: UNITY -DANA, 1999. - 318 p.
13. Aivazyan S.A., Mkhitaryan V.S. Applied statistics and econometrics basis. - Moscow: UNITY, 1998. - 465 p.
14. Eliseev, I.I., Kurysheva S.V., Kosteeva T.V., Babaev I.V., Mikhailov B.A. Econometrics. Textbook ed. I.I. Eliseevoj. Moscow: Finance and Statistics, 2003. - 344 p.
15. Mkhitaryan V.S., Arkhipova M.Yu, Balazs V.A. Econometrics: A Textbook. - M.: Prospect, 2011. - 384 p.
16. Electronic textbook on statistics. Moscow, StatSoft, 2001. - WEB: / home / textbook / default.htm. (free admission , date of access 02.06.2013 )
17. Anisimov V.N., Solomakho K.L. About the effectiveness of the ARIMA model in forecasting economic processes // Proceedings of the Chelyabinsk Scientific Center, vol. 2 (44), 2009. - P. 44-48.
18. Mushrooms V.P. neural network. STATISTICA Neural Networks: Methodology and technology of modern data analysis. - Moscow: Hotline Telcom 2008. - 392p.
19. Kalan R. Basic concepts of neural networks. - Moscow: Publishing House "Williams", 2001. - 290 p.
20. Neural networks and neurocomputers / site / remote training of the Russian State Social University. - URL: http://21.net78.net/lesson.php?glava=6 (free admission , date of access 07.07.2013 )
Review
For citations:
Matraeva L.V. FORECASTING OF FOREIGN DIRECT INVESTMENTS INTO THE REGIONS OF RUSSIAN FEDERATION. Statistics and Economics. 2013;(5):172-176. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2500-3925-2013-5-172-176
Views:
518
.png)
.png)
Email this article 