Розглянуто можливості і специфіку моделювання економічних явищ за допомогою класу моделей, що поєднують у собі елементи економетричних регресій та штучних нейронних мереж. Цей клас моделей включає в себе авторегресійні нейромережі (AR-NN), регресії плавного переходу (STR/STAR), багаторежимні регресії плавного переходу (MRSTR, MRSTAR) та регресії плавного переходу з нейронними коефіцієнтами (NCSTR, NCSTAR). Наявність нейромережного компоненту дозволяє моделям цього класу досягнути високої емпіричної правдоподібності, в тому числі відтворювати складні нелінійні взаємозв'язки. З іншого боку, регресійний апарат розширює можливості інтерпретації одержаних результатів. На прикладі багаторежимного монетарного правила наведено один з випадків специфікації та інтерпретації такої моделі. Зокрема, змодельовано та інтерпретовано принципи управління обмінним курсом гривні, що вступають в дію у разі переходу економіки з порівняно стабільного до кризового стану.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Лук'яненко Ірина Григорівна (економічні науки)
• Жук Валерій Миколайович (економічні науки)
• Жук Володимир Михайлович (технічні науки)
• Жук Віктор Миколайович (сільськогосподарські науки)
• Жук Віталій Миколайович (1979–) (національна безпека)
• Жук Василь Михайлович (економічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"