Прогноз бюджет бережёт

Институт исследований социально-экономических трансформаций и финансовой политики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации завершили разработку исследовательского прототипа цифровой экосистемы, призванной вывести финансово-экономическое прогнозирование государственных бюджетов на качественно новый уровень. В рамках III этапа научной работы «Цифровая экосистема финансово-экономических прогнозов в системе управления государственными финансами» был создан исследовательский прототип, способный в реальном времени строить прогнозы доходов и расходов федерального бюджета с учётом более тридцати макроэкономических и финансовых факторов.

По мнению директора института Вадима Понкратова, ключевое техническое решение — гибридная архитектура, объединяющая классические статистические модели и передовые алгоритмы машинного обучения (резервуарные вычисления, модели Колмогорова-Арнольда, дискретное вейвлет-преобразование). Благодаря этому цифровая экосистема обрабатывает разночастотные данные — от ежедневных котировок и ключевых ставок до квартального ВВП — без потери точности и адаптируется к поступлению новых данных. В результате существенно улучшилась точность прогнозов, а эксплуатация является удобной для пользователя.

Практический пилотный запуск прототипа уже состоялся в Финансовом университете. В дальнейшем имеются перспективы масштабирования системы в единую инфраструктуру прогнозирования и исполнения бюджета Союзного государства. Это позволит органам управления России и Белоруссии оперативно обмениваться статистическими данными, формировать совместные прогнозы и проводить согласованную бюджетную политику в условиях меняющейся макроэкономической среды, курсов валют.

Директор института Вадим Понкратов на защите заявил: 

Ожидается, что внедрение цифровой экосистемы откроет ряд преимуществ для Союзного государства:

• единый доступ к актуальным прогнозам реализации бюджета Союзного государства через защищённый портал;
• сокращение времени на подготовку экспертных заключений и выработку финансовых решений;
• повышение прозрачности процессов и доверия к прогнозным оценкам благодаря встроенным механизмам валидации;
• возможность масштабирования методики на региональные и муниципальные уровни.