Цифровая экосистема поможет Министерству финансов РФ повысить точность прогнозов
В Финансовом университете при Правительстве РФ началась работка концепции цифровой экосистемы финансово-экономических прогнозов для управления государственными финансами.
В 2023 году в Финансовом университете при Правительстве РФ началась работка концепции цифровой экосистемы финансово-экономических прогнозов для управления государственными финансами. Под руководством директора Института исследований социально-экономических трансформаций и финансовой политики Понкратова В.В. и главного научного сотрудника Караева А.К. был обобщен существующий мировой и отечественный опыт использования предикативной аналитики в государственных финансах и определены основные направления ее использования для решения задач прогнозирования государственных доходов.
Ученые описали концепцию экосистемного подхода к прогнозированию бюджетных показателей, на основе методов машинного обучения разработали модели, позволяющие существенно повысить точность прогноза. По результатам предложили макет дашборда, который можно разместить в открытом доступе на сайте Министерства финансов РФ.
По словам Понкратова В.В. сложная геополитическая ситуация в мире приводит к тому, что сегодня на государственные доходы и расходы влияют разнообразные факторы, которые просто невозможно полностью учесть в рамках одной математической модели, они обладают сложнопредсказуемой сменой трендов, циклическими и сезонными эффектами, а также значительной волатильностью. Кроме того, данные финансовой статистики, характеризуются нелинейностью, нестационарностью, наличием выбросов и аномалий, а также в некоторых случаях пропусками в данных и отсутствием смыкания в рядах динамики, что обусловлено особенностями формирования и расчета соответствующих показателей. В связи с этим коллектив столкнулся со сложной задачей необходимо было подобрать инструментарий для прогнозирования, учитывающий эти важные аспекты. Что в результате успешно было сделано.
Караев А.К., подчеркнул, что исследование позволило выявить основные характеристики, которые далее будут использоваться для формирования цифровой экосистемы прогнозирования государственных финансов: модульность, применение, сценариев с широким спектром макроэкономических показателей, обеспечение свободного доступа к результатам прогнозирования, построение прогнозов на базе использования нейронных сетей и машинного обучения и др. Это позволит не только государственным служащим пользоваться ее результатами, но и предпринимателям в режиме реального времени получать достоверную информацию, обновляющуюся в режиме реального времени и оперативно принимать решения о развитии бизнеса.
На начальном этапе прогнозы, которые позволит делать экосистема будут в целом по стране. При признании опыта удачным его можно будет оперативно распространить на регионы РФ, подключив прогнозирование секторов экономики.
Автор: Борисова Ольга Викторовна, к.э.н., доцент кафедры корпоративных финансов и корпоративного управления Финансовый университет при Правительстве РФ
OLVBorisova@fa.ru