Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические основы статистического исследования формирования региональных бюджетов 11
1.1. Экономическая сущность и содержание бюджета 11
1.2. Региональный бюджет как объект статистического исследования 19'
1.3. Теоретическое обеспечение бюджетного планирования и прогнозирования 36
Глава 2. Статистико-экономический анализ формирования доходной части регионального бюджета 50
2.1. Основные тенденции и приоритеты формирования доходной части консолидированного бюджета Оренбургской области 50
2.2. Методика обеспечения сопоставимости показателей региональных бюджетов 58
2.3. Моделирование и прогнозирование доходов консолидированного бюджета Оренбургской области на основе АРПСС-моделей 70
Глава 3. Многомерный статистический анализ доходов регионального бюджета 83
3.1. Нейросетевое моделирование доходов регионального бюджета Оренбургской области 83
3.2 Дифференциация муниципальных образований по уровню финансово- экономической устойчивости 106
3.3 Построение многофакторных регрессионных моделей с учетом пространственной неоднородности 123
Заключение 145
Библиографический список использованной литературы 153
Приложения 168
- Экономическая сущность и содержание бюджета
- Основные тенденции и приоритеты формирования доходной части консолидированного бюджета Оренбургской области
- Нейросетевое моделирование доходов регионального бюджета Оренбургской области
Введение к работе
Актуальность, темы исследования. Взаимодействие процессов реформирования и регионализации российской экономики обусловило коренную перестройку всей финансовой системы Российской Федерации и ее основного звена — бюджетной системы. Тем не менее, существует значительное отставание теоретических разработок в этой области применительно к современным условиям, что связано с практическими трудностями, возникающими в осуществлении бюджетного процесса в России. Выработка оптимальной стратегии развития бюджетной политики региона предполагает необходимость.получения комплексной* междисциплинарной^ оценки функционирования бюджетной системы, которая невозможна без привлечения аппарата статистического анализа и моделирования.
В настоящее время наиболее острой является проблема сбалансированности бюджетов всех уровней, в том числе и регионального. Возникновение как дефицита, так и профицита зависит не только от исполнения бюджета в течение финансового года, но и от качества планирования1 и прогнозирования при утверждении бюджетных показателей. Частое изменение экономической ситуации, несовершенство бюджетного и налогового законодательства приводят к тому, что планирование и анализ процессов формирования доходных статей бюджета на уровне субъекта Федерации становится достаточно сложной задачей.
В связи с этим существует объективная необходимость комплексного статистического анализа и прогнозирования поступлений доходов в региональный бюджет, поскольку повышение точности прогноза* бюджетных доходов с помощью современных методов прогнозирования является наиболее реальным способом управления сбалансированностью бюджета.
Методики статистического исследования доходов бюджета в основном разрабатывались на федеральном уровне, отдельные направления исследуемой проблемы рассматривались в работах В.Н. Салина, A.M. Лаврова, P.M. Энтова,
В.П. Носко, но для планирования бюджетов территорий они не могут быть напрямую применены ввиду различных экономических условий: на уровне субъекта Федерации отсутствует эффект взаимной компенсации, характерный для федерального уровня. Создание статистико-экономических моделей, описывающих процесс поступления средств в доходную часть бюджета на уровне субъекта Федерации - новая и по существу малоизученная задача.
Проблемам функционирования бюджетной системы и особенностям формирования региональных финансов посвящены работы И.М. Александрова, A.M. Бабича, A.M. Година, Т.М. Ковалевой, Г.Б. Поляка, М.В. Романовского, И.В. Подпориной, Д.Г. Черника, В.Г. Панскова, Л.И. Якобсон.
В процессе изучения методических аспектов статистического исследования большое значение сыграли труды известных ученых: С.А. Айвазяна, В.Н. Афанасьева, В.А. Балаша, К. Доугерти, И.И. Елисеевой, Е.В. Заровой, М. Дж. Кендалла, Г.Г. Конторовича, Ю.И. Лукашина, B.C. Мхитаряна, Б.Т. Рябушкина, М.М. Юзбашева и др.
Вопросы сопоставимости показателей частично рассматривались в работах Т.Н. Агаповой, Т.В. Котеневой, А.А. Френкеля, но единой методики обеспечения сопоставимости показателей применительно к региональным бюджетам не разработано.
Теоретической основой исследования искусственных нейронных сетей послужили труды К. Дж. Анила, А.Б. Барского, Д.Э. Бэстенса, В!М. Ван ден Берга и Д. Вуда, А.И. Галушкина, А.Н. Горбаня, В.В. Домбровского, А.А. Ежова, Р. Каллана, С. Короткого, В.А. Крисилова, В.В. Круглова, С. Оссовского, Ф.-Розенблата, С.А. Терехова, С.А. Шумского, Ф. Уоссермена.
Нейросетевые алгоритмы в бюджетном прогнозировании применяются Министерством финансов Голландии, разработанная методика используется, для ежемесячного прогнозирования валового сбора налогов, однако в российских условиях в силу различий структуры бюджетных систем данная методика не применима. Известны исследования российских ученых Д. А. Граду сова, В.Г. Чернова, Е.А. Дурновой по использованию технологий нейронных сетей для
прогнозирования отдельных видов> налогов, однако методики построения прогнозной модели доходов регионального бюджета по многомерным временным рядам на уровне субъекта РФ ранее не разрабатывалось. В научной литературе недостаточно внимания уделено подходам к эконометрическому моделированию доходов > бюджетов муниципальных образований с учетом-пространственной неоднородности объектов исследования.
Таким образом, совокупное изменение условий функционирования всей бюджетной системы требует совершенствования, существующих и разработки новых методик статистического исследования*региональных бюджетов; и-свидетельствует об актуальности выбранной-темы,исследованиям научном и практическом плане.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является совершенствование методики комплексного статистического исследования доходов региональных бюджетов.
Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:
изучение теоретических основ статистического исследования-доходов региональных бюджетов;
рассмотрение существующих методик планирования и-прогнозирования доходной части бюджета;
приведение к сопоставимому виду показателей бюджета во времени с учетом специфики объекта исследования;
проведение комплексного статистико-экономического анализа доходов» регионального бюджета Оренбургской области: выявление основных тенденций формирования доходов, исследование структурно-динамических изменений в консолидированном бюджете с момента принятия Бюджетного кодекса^ анализ распределения доходов между уровнями бюджетной, системы;
моделирование и прогнозирование доходов консолидированного'бюджета на кратко- и среднесрочную перспективу;
проведение типизации муниципальных образований по уровню финансово-экономической устойчивости;
- построение многофакторных регрессионных моделей с учетом пространственной неоднородности объекта исследования.
Объектом исследования является региональный бюджет Оренбургской области.
Предметом исследования выступают методические аспекты статистического исследования региональных бюджетов с целью определения закономерностей функционирования и развития данных объектов в современных условиях.
Методология и методы исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по статистике и эконометрике, региональной экономике и финансам, прогнозированию и нейросетевому моделированию. Также в работе были использованы материалы периодической печати и научных конференций по теме исследования, информация из всемирной сети Интернет.
В качестве инструментария в исследовании из современных методов использовались: нетрадиционный корреляционный анализ, методы регрессии для панельных данных, нейросетевые методы прогнозирования многомерных временных рядов.
Информационное обеспечение работы составили данные территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области, Министерства финансов Оренбургской области, управления Федеральной налоговой службы России по Оренбургской области. Информационной базой исследования явились нормативно-правовые документы Российской Федерации и субъектов РФ, методические рекомендации Министерства финансов РФ. Обработка статистических данных проводилась с использованием ста-тистико-эконометрических пакетов прикладных программ Statistica 6.0, Stata 6.0, Eviews 4.0. Прогнозирование доходов бюджета методом моделирования искусственных нейронных сетей осуществлялось с помощью пакета прикладных программ Statistica Neural Networks 4.0.
Научная новизна диссертационной работы заключается в совершенствовании методики статистического анализа и прогнозирования доходов региональных бюджетов. К числу наиболее существенных научных результатов относятся следующие:
сформулировано понятие «региональный бюджет» с позиции объекта статистического исследования, которое определяется как основной финансовый документ, содержащий экономико-статистические показатели, используемые при анализе и планировании бюджетов, и объективно характеризующий бюджетную систему региона;
адаптирована методика обеспечения сопоставимости показателей применительно, к региональным бюджетам, отдельно для- годовых значений и отдельно для ежемесячных, которая позволяет охарактеризовать реальные-процессы, динамики показателей региональных бюджетов; f'
впервые проведено моделирование и прогнозирование доходов- консолидированного бюджета Оренбургской области на основе АРПСЄ-моделей с учетом инфляционного процесса, происходящего в регионе, позволившее выявить основные тенденции и закономерности поступлений в региональный бюд-
г'
жет;
- предложена и апробирована методика прогнозирования доходов регио
нального бюджета на основе искусственных нейронных сетей, построена мно
гофакторная, динамическая модель, которая учитывает взаимосвязи результа
тивного признака с объясняющими переменными, распределенными во време
ни;
проведена многомерная классификация административно-территориальных образований Оренбургской области итеративными и* нейросетевыми1 методами, позволившая' выявить территориальные*различия*муниципалитетов, а также оценить перспективы их развития с точки зрения' уровня финансово-экономической устойчивости;
впервые построены многофакторные регрессионные модели по осред-ненным во времени и панельным данным с учетом пространственной неодно-
родности исследуемых объектов и выявлено влияние наиболее существенных факторов на: результирующий признак на основе эконометрического моделирования доходов:бюджетов муниципальных образований Оренбургской области.
Практическая значимость диссертационного» исследования/ Разработанная в диссертации методика и полученные результаты статистического исследования могут быть использованы региональными и муниципальными органами государственной власти, в частности, Министерством финансов, при планировании бюджета, а также при осуществлении практических мер по совершенствованию' управления- бюджетным процессом на региональном уровне. Также:представляется;.что некоторые результаты работы окажутся:полезными специалистам научно-исследовательских организаций с точки зрения перспектив доработки предложенных в работе моделей и возможностей их адаптации к региональному,, at возможно и государственному, уровням ;финансово-бюджетного прогнозирования:
Положения диссертационной работы могут быть использованы в высших и средних специальных учебных заведениях' экономического профиля:при изучении дисциплин «Финансовая статистика»,,«Региональная статистика», «Анализ временных рядов», «Эконометрическое моделирование», «Нёйросетевые-методы.и технологии»;
Апробация!результатов^исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на региональной научной конференции «Финансово-экономические проблемы деятельности организаций в современных условиях» (Оренбург, 2002 г.), IV международной научно-практической конференции «Проблемы совершенствования бюджетной политики регионовш-муниципалитетовРоссии и стран Оеверной Европы» (Петрозаводск^ 2004 г.), V международной научно-практической конференции «Стабилизация экономического развития Российской Федерации» (Пенза,. 2006 г.), всероссийской научно-практической конференции «Развитие университетского комплекса как фактор повышения инновационного и образовательного потенциала региона» (Оренбург, 2007 г.).
Основные положения диссертационной работы изложены в семи научных публикациях общим объемом 2,1 п.л.
Объем и-структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений, в которых приведены информационно-справочные материалы, иллюстрирующие и дополняющие содержание исследования. Диссертационная работа изложена на 213 страницах машинописного текста, содержит 23 рисунка, 22 таблицы, 21 приложение. Список литературы включает 176 наименований работ отечественных и зарубежных авторов.
Во введении обоснована актуальность темы исследования, дана характеристика степени изученности проблемы, сформулированы цель и задачи, определены объект, предмет, методы исследования, отражены положения научной новизны ипрактическойзначимостиработы.
В первой главе «Теоретические основы статистического исследования формирования региональных бюджетов» раскрыта экономическая сущность и содержание бюджета, рассмотрен региональный бюджет с позиции объекта статистического исследования и основы бюджетной классификации, проанализированы существующие методики бюджетного планирования и прогнозирования.
Во .второй главе «Статистико-экономический анализ формирования доходной части регионального бюджета» проведен комплексный статистический анализ.доходной части консолидированного бюджета Оренбургской области с 1998 г. по 2006 г. Выявлены основные тенденции и приоритеты формирования доходной части бюджета региона, а также структурные изменения важнейших статей дохода за рассматриваемый период, разработана методика обеспечения сопоставимости показателей бюджета, проведено моделирование доходов консолидированного бюджета Оренбургской области на основе АРПСС-моделей, позволившее выявить основные закономерности и особенности развития поступлений доходов в региональный бюджет.
В третьей главе диссертационной работы «Многомерный статистический анализ доходов регионального бюджета» построена нейросетевая модель для прогнозирования доходов регионального бюджета, которая учитывает взаимосвязи исследуемого показателя с различными факторами и временной характер данных, проведена многомерная классификация итеративными и ней-росетевыми методами по комплексу показателей, характеризующих финансово-экономическое положение региона. Для учета пространственной неоднородности объектов эконометрическое моделирование доходов бюджетов на уровне административно-территориальных образований осуществлено на основе регрессионных моделей по осредненным данным, с включением в уравнение фиктивных переменных, и панельных данных.
В заключении сформулированы основные выводы и предложения по результатам проведенного статистического исследования.
Экономическая сущность и содержание бюджета
Одним из наиболее важных механизмов, позволяющих государству осуществлять экономическое и социальное регулирование, является финансовая система общества, главное звено которой - бюджетная система. На протяжении тысячелетий существования государств финансовые ресурсы, мобилизуемые в бюджетную систему, обеспечивают государственным и территориальным органам власти выполнение возложенных на них функций. Бюджетная система позволяет осуществлять регулирование экономических и социальных процессов в интересах членов общества [26].
Слово «бюджет» происходит от английского «budget» - кошелек, сумка. Бюджет в экономике - это роспись доходов и расходов субъектов хозяйствования на определенный период времени, как правило, на год [37]. Бюджет как экономическая категория выражает основную содержательную составляющую часть государственных финансов. Основы современной теории государственных финансов были заложены на рубеже XIX - XX веков главным образом усилиями итальянских и шведских экономистов Мацоллы, Панталеони, Де Витти, Викселя, Линдаля и других, которые первыми начали интерпретировать бюджет в терминах спроса и предложения благ, поставляемых государством, и пытались с этих позиций искать рациональные подходы к его формированию. Позднее наука о государственных финансах развивалась в большей степени как теория налогов и перераспределения. И лишь в» последние десятилетия общепринятым стал синтетический взгляд на ресурсы, формы и результаты деятельности государства сквозь призму производства и обмена экономических благ [166].
Таким образом, бюджет как экономическая категория представляет собой особые денежные отношения, связанные с формированием фонда денежных средств, необходимого для удовлетворения общественных потребностей. Вс материальном аспекте как государственный, так и местный бюджеты, представляют собой централизованный в масштабах определенного государственного или муниципального образования денежный фонд, который находится в распоряжении соответствующих органов государственной власти или местного самоуправления. Денежный фонд имеет определенное целевое назначение и функционирует относительно самостоятельно [33]. Материальный аспект бюджета в научной литературе является наименее дискуссионным.
Материальное содержание бюджета имеет сложную организационную структуру и находится в. постоянной динамике: изменяются объем доходов и расходов, их распределение между различными направлениями. Размер бюджетного фонда зависит от целого-ряда показателей социально-экономического развития, государства, приоритетов экономического регулирования-.избранных форм и пределов государственного вмешательства в регулирование экономики. С помощью-бюджета государственные власти получают финансовые ресурсы для содержания государственного аппарата, армии, осуществления социальных мероприятий, реализации экономических.задач, т.е. для выполнения возложенных на него функций.
Бюджет, являясь основным финансовым планом государства, даёт органам власти реальную экономическую возможность осуществления властных полномочий. Он отражает размеры необходимых государству финансовых ресурсов и определяет тем самым налоговую политику в стране. Бюджет фиксирует конкретные направления расходования средств, перераспределения- национального дохода и внутреннего валового продукта, что позволяет ему выступать в качестве эффективного регулятора экономики. [26].
Юридически бюджет означает правовой акт - финансовый план образования, распределения и использования денежного фонда государственного или муниципального образования, утверждаемый соответствующим представительным органом государственной власти или местного самоуправления. Утверждается бюджет в форме закона. Правовую основу полномочий участников бюджетного процесса составляют: Конституция РФ, Закон об общих принципах организации местного самоуправления, Бюджетный кодекс РФ, Налоговый кодекс РФ, Закон о финансовых основах местного самоуправления; Законы об основах бюджетного устройства и бюджетного процесса и об основах бюджетных прав и прав по формированию и использованию внебюджетных фондов представительных и исполнительных органов.власти, субъектов федерации и другие нормативные акты России, её субъектов и муниципальных органов.
Согласно ст. 6 Бюджетного кодекса Российской Федерации бюджет -форма образования и расходования фонда денежных средств, предназначенных для финансового обеспечения задач и функций государства и местного самоуправления. Бюджетная система Российской Федерации определяется как основанная на экономических отношениях и государственном устройстве Российской Федерации, регулируемая нормами права совокупность федерального бюджета, бюджетов субъектов Российской Федерации, местных бюджетов и бюджетов государственных внебюджетных фондов [31]. Специфика экономической природы бюджета обусловлена его формой, материальным содержанием и особым общественным назначением. Его экономическое содержание характеризуется следующими основными взаимосвязями (рис 1.1).
Основные тенденции и приоритеты формирования доходной части консолидированного бюджета Оренбургской области
Бюджет региона является основным звеном, предназначенным для- финансового обеспечения задач регионов и выполнения функций государственными органами управления, субъектов РФ: Роль .региональных бюджетов усиливается, а сфера их влияния расширяется. Но при всем этом управление доходами региональных бюджетов в России в значительной степени остается централизованным. Причем данная централизация на практике оказываетсятораз-до шире, чем следует из законодательства. Региональным» властям и- органам местного самоуправления предоставлены ограниченные полномочия в области формирования-собственных налоговых доходов, причем они обеспечивают незначительный объем поступлений, не обладающий в краткосрочном периоде достаточным потенциалом роста.
Большая степень централизации управления доходами бюджетной системы России влечет за собой значительную зависимость поступлений региональных бюджетов от решений, принимаемых на федеральном уровне власти. Данную зависимость, усиливает нестабильность налогово-бюджетного законодательства. Так, с момента принятия Бюджетного кодекса в 1998 году неоднократно подвергались изменениям как состав, собственных налоговых доходов региональных бюджетов, так и пропорции распределения федеральных регулирующих налогов.
Проанализируем, насколько зависимыми от решений, принимаемых на федеральном уровне, являются доходы консолидированного бюджета Оренбургской области. В полном объеме структура доходов бюджетов всех уровней Оренбургской области за 2006 год представлена в приложении 2.
Из доходов бюджетной системы, оставшихся на территории Оренбургской области, 77,52 % вошли в областной бюджет и 22,48 % в бюджеты муниципальных образований.
Налоговые и неналоговые поступления составляют основную часть доходов консолидированного бюджета - 85,45 %, безвозмездные поступления — 10,28 %, доходы от предпринимательской и иной приносящей доход деятельности - 4,27 %. Структура важнейших компонент доходов представлена на рисунке 2.1.
По рисунку видно, что в 2006 г. наибольший удельный вес в доходах консолидированного бюджета составляют налог на прибыль организаций (30,26 %) и налог на доходы физических лиц (23,76 %). Налоги на имущество и безвозмездные поступления составляют по 10 %.
Основой формирования доходной базы бюджета являются налоговые поступления, удельный вес которых в общем объёме доходов составил 78,28 %. За 2006 год в консолидированный бюджет Оренбургской области поступило 28018,95 млн. руб. налогов и сборов, данная величина превысила запланированное значение на 15,54 %. Среди налоговых доходов ведущая роль принадлежит регулирующим налогам — 68,06 % всех доходов бюджета:
- налог на прибыль организаций - 30,26 %;
- налог на доходы физических лиц - 23,76 %;
- акцизы - 4,60 %;
- налоги на совокупный доход — 2,59 %;
- налог на добычу полезных ископаемых - 6,46«%;
- государственная пошлина - 0,39 %.
Закрепленные (собственные) налоги составляют лишь 10,19 % от всех доходов региона:
- налоги на имущество физических лиц - 0,08 %;
- налог на имущество организаций - 6,26 %;
- транспортный налог- 1,18 %;
- налог на игорный бизнес - 0,95 %;
- земельный налог — 1,72 %.
Наибольший объем в структуре собственных налоговых доходов занимает налог на имущество организаций. Собственные налоги, неналоговые доходы и безвозмездные перечисления формируют собственную доходную базу консолидированного бюджета Оренбургской области. В 2006 году она составила 27,67 %.
Нейросетевое моделирование доходов регионального бюджета Оренбургской области
Прогнозирование на основе одномерных временных- рядов является наиболее доступным и удобным методом прогнозирования с точки зрения минимума необходимой информации. С другой стороны, не учитываются взаимосвязи исследуемого процесса с другими процессами, их возможное влияние.
Неявность факторов-динамики лишает исследователя возможности учесть ожидаемый или планируемый перелом, скачок в развитии того или-иного факт тора. Нет возможности проигрывать разные варианты-прогноза при разных сочетаниях значений факторов-(сценарии), что обычно делается.при прогнозе по, регрессионной, модели [68]. Иными словами; модель временного ряда не дает. нам1 «инструментов» управления процессом, как это происходит в,многофакторной модели. Отметим также, что» прогнозирование по временным рядам без привлечения дополнительной экспертной информации возможно только на кратко- и среднесрочную перспективу [66]. Поэтому возникает необходимость построения модели по многомерным временным рядам.
Ставится задача - построение прогнозной модели доходов регионального бюджета по многомерным временным рядам, объектом исследования-является-консолидированный бюджет Оренбургской области.
Поскольку на современном этапе в экономике области (и страны вцелом)4 прослеживаются различные, причем в большинстве случаев нелинейные тенденции, то именно по этой причине, как отмечает целый ряд современных ученых-экономистов, при моделировании социально-экономической ситуации в регионе в рамках кратко- и среднесрочного прогнозирования наиболее целесообразным оказывается не прогноз на основе определённого типа тренда или регрессионной модели, а прогноз на основе нейросетевой модели.
Поэтому в работе в качестве метода прогнозирования поступлений доходов региональных бюджетов был выбран относительно новый и, несомненно, весьма перспективный метод, основанный на нейросетевых алгоритмах.
Весь анализ разбит на несколько этапов, представленных в виде следующих задач исследования:
- изучение теоретических основ нейросетевого моделирования и опыта применения нейронных сетей в финансовой сфере;
- разработка и обоснование системы показателей, влияющих на формирование доходов бюджета;
- построение нейросетевой модели прогнозирования доходов регионального бюджета;
- оценка качества работы сети и проверка адекватности построенной модели;
- получение прогноза доходов регионального бюджета Оренбургской области на среднесрочную перспективу;
- обоснование преимуществ разработанной нейросетевой модели.
Методы экономико-математического моделирования, возможности применения которых существенно расширились благодаря современным компьютерным технологиям, представляют собой один из наиболее динамично развивающихся разделов прикладной экономической науки.
Разработанную нейросетевую модель для прогнозирования доходов с одной стороны можно отнести к динамическим экономико-математическим моделям, поскольку в ней учитываются известные показатели и фактор времени. С другой стороны, на наш взгляд, целесообразнее выделить моделирование искусственных нейронных сетей в отдельный класс, поскольку при более детальном анализе можно выявить, что нейронные сети также можно отнести и к имитационным моделям, относящимся к моделям с элементами неопределённости.
На основании изученных классификаций предлагаемую нейросетевую модель можно отнести:
- по классификации О.О. Замкова, А.В. Толстопятенко и Ю.Н. Черемных [52] по особенностям моделируемого объекта — к микроэкономическим моделям; по цели моделирования - к прикладным моделям; по используемому инструментарию — к динамическим моделям;
- по классификации Э.А. Уткина [135] к поисковому прогнозированию (прогноз от настоящего к будущему, т.к. нейронная сеть обучается на фактических примерах) по типу новаторского или альтернативного (поскольку метод, используемый нами для получения прогноза, не является традиционным); в зависимости от периода прогноза - к среднесрочному прогнозированию (период прогноза - полтора года с месячной разбивкой);
- по классификации В. Маевского, А. Амосовой, Н. Волковой [88] — к активному (в данном случае понимается, что изменение бюджетного и налогового законодательства - есть способ воздействия бюджета на окружающую его экономическую среду); точечному (результат прогноза - точная сумма поступления дохода в конкретном месяце предстоящего бюджетного года);
- в зависимости от масштаба прогнозирования (по Е.А. Чернышу [153]) — к региональному;
- по классификации С.К. Бетяева [16] - к корректным прогнозам, т.к. полученный прогноз не может быть непредсказуемым в силу использования самого метода прогнозирования (нейронная сеть обучается только на показанных ей примерах).
В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными задачами [107]:
- простой обрабатывающий элемент - нейрон;
- очень большое число нейронов участвует в обработке информации;
- один нейрон связан с большим числом других нейронов;
- изменяющиеся по весу связи между нейронами;
- массированная параллельность обработки информации.
