В фазовом пространстве построены сплайн-аппроксимационные полиформные модели зависимости от мировой цены на нефть двух основных макроэкономических архетипов России – ВВП и инфляции. Сначала показан фазовый образ ВВП, затем аналогичный – инфляции. На параметрической картине взаимной зависимости выделены «грубый» тренд и «тонкие» циклические составляющие. На параметрические кривые нанесены «грубые» эконометрические законы «ВВП-мировая цена на нефть», он оказался прямолинейным, и «инфляция–мировая цена на нефть», оказавшийся гиперболическим, рассчитаны их коэффициенты. Проставлены временные реперы. «Тонкие» методы нашли циклы и значительные отклонения от «грубых» закономерностей. Реляционно из «тонких» аппроксимационных графиков синтезирован коэффициент потерь (sacrifice ratio) для российской экономики в 2002-2011 гг.
In the phase space, we construct the spline approximation poliformnye model based on the world oil price of two key macroeconomic archetypes Russia - GDP and inflation. First shows the phase image of GDP, then the analogous - inflation. On parametric pattern of interdependence marked "rough" trend and the "thin" cyclic components. Parametric curves, plotted on a "rough" econometric laws "GDP-world price of oil," he turned out to be a straight line, and the "inflation-world price of oil", was hyperbolic, are calculated using the coefficients. Bear temporary benchmark. "Thin" methods found cycles and significant deviations from the "rough" patterns. Relationally from the "thin" graphs synthesized approximation ratio of losses (sacrifice ratio) for the Russian economy in 2002-2011.
1. 1 Алберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и её приложения. - М.: Издательство «Мир», 1972. - 318 с.
2. 2 Боташева Ф.Б. Макроэкономическая динамика в фазовом пространстве. – М.: Илекса, 2009. – 268 с.
3. 3 Бруснева И.М., Винтизенко И.Г., Чадранцев А.В. Фазовые методы анализа и прогнозирования экономической динамики // Финансово-актуарная математика и смежные вопросы – ФАМ’2005: труды IV Всероссийской конференции. – Красноярск: Издательство Института вычислительного моделирования СО РАН, 2005. – С. 68-72
4. 4 Бурлачков В.В. Экономическая наука и эконофизика. Экономический портал institutionis.com/general/266-2008-06-18-13-45-41.html
5. 5 Винтизенко И.Г., Черкасов А.А. Типажи переменных современной экономики, отягощённых рисками // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. – 2010. - № 3. – С. 156-162
6. 6 Винтизенко И.Г., Яковенко В.С. Экономическая цикломатика. - М.: Финансы и статистика, - Ставрополь: АГРУС, 2008. - 428 с.
7. 7 Ильясов Р.Х. Сплайн-технологии моделирования, анализа и прогнозирования динамики экономических процессов при наличии сезонности // Сб. науч. трудов «Актуальные вопросы современной науки». Выпуск 3 «Актуальные вопросы экономики», 2008. - С. 379-390
8. 8 Кулова З.К. Полиформные модели российской макроэкономической динамики. Дисс. … канд. экон. наук, 2010, - 186 с.
9. 9 Огородникова Т.В. Индивидуальное и коллективное волновое поведение микросубъектов экономики: методологический аспект. Автореф. дис. д-ра экон. наук. – Иркутск, 2007
10. 10 Schoenberg I.J., Whitney A. Sur la positivite des determinants de translations de functions de frequence de Polya avec une application au probleme d`interpolation par les functions “spline” // Comptes Rendus. - 1949. - Volume 228. - P. 1996-1998