АЛГОРИТМИ ГНУЧКИХ РІВНЯНЬ РЕГРЕСІЇ У ПРОГНОЗУВАННІ ЗМІН ІНДЕКСУ ХІКСА-ЛІНДАЛЯ

Анотація

У сучасному світі стрімкі зміни економічних, фінансових та соціальних умов зумовлюють потребу в розробці точних і ефективних методів прогнозування. Важливим інструментом для аналізу економічних процесів є прогнозування змін окремих індексів, зокрема індексу Хікса-Ліндаля, який виступає комплексним показником гармонійності розвитку. Таким чином, ця стаття присвячена дослідженню ефективності застосування алгоритмів гнучких рівнянь регресії для прогнозування змін індексу Хікса-Ліндаля, що є важливим інструментом оцінки добробуту в умовах змінних економічних реалій. У процесі дослідження застосовуються методи аналізу, синтезу, економіко-математичного моделювання та регуляції, які дають змогу детально оцінити механізми впливу різних факторів на індекс. Крім того, передбачається розробка практичних рекомендацій з оптимізації прогнозування змін цього індексу може бути корисною для комплексних наукових досліджень у сфері економіки. Результати дослідження підкреслюють, що алгоритми гнучких рівнянь регресії, застосовувані для прогнозування змін індексу Хікса-Ліндаля, розробляються із використанням методів і технік статистичного аналізу, спрямованих на створення точних моделей прогнозування. Гнучкість моделі забезпечується не лише самим рівнянням, але й запровадженням умов для його регуляризації, що дозволяє адаптувати модель до складних і нелінійних зв'язків між змінними. Дослідження доводять, що регресійні моделі з регуляризацією здатні зменшувати ризик перенавчання та покращувати узагальнення результатів, особливо за умови наявності великої кількості ознак або складних нелінійних взаємозв'язків між змінними. Наголошено, що найпоширенішими типами регуляризації регресійних моделей, які пояснюють поведінку індексу Хікса-Ліндаля, є L1-регуляризація (Lasso) та L2-регуляризація (Ridge). Констатовано, що регуляризація додає додатковий «штраф» до функції доходів, що змушує модель уникати надмірної залежності від окремих ознак, обмежуючи їхні ваги або коригуючи параметри для зменшення впливу варіативності в навчальній вибірці. Перспективами подальших досліджень є вдосконалення методів регуляризації в регресійних моделях для більш точного прогнозування змін індексу Хікса-Ліндаля в умовах високої складності і нелінійних зв'язків між змінними.