НАУЧНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

2023

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.47649/vau.2023.v68.i1.12
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

В статье описаны научные методы прогнозирования экономической детельности, используемые для оценки вероятности будущих событий. Собраны материалы из различных источников о научных методах прогнозирования и обобщены, чтобы дать полное представление о существующем научном знании в этой области. Выведены преимущества и недостатки, сильные и слабые стороны различных научных методов прогнозирования для того, чтобы лучше понять, какой метод может быть наиболее эффективным в конкретной ситуации. Предложены рекомендации по использованию научных методов прогнозирования, обобщены практические рекомендации по использованию научных методов прогнозирования в различных областях, таких как финансы, экономика, маркетинг и т.д. Важно отметить, что научные методы прогнозирования не являются строго точными и могут содержать ошибки из-за неполноты данных, на которых они основаны, а также из-за сложности самого процесса прогнозирования. Поэтому научные методы прогнозирования следует использовать с учетом этих ограничений и понимания того, что они не являются строго точными. Они служат лишь как ориентир и инструмент для помощи в принятии решений, но не являются гарантией точности и не заменяют самостоятельное размышление и анализ.