Новые методы матмоделирования в экономике: что нужно знать? Искусственный интеллект

Бахтизин А.Р., ЦЭМИ РАН, МГУ

00:00:00 - Вступление
00:01:36 - Проблемы применения математики в экономике. Опыт США
00:04:40 - Прогнозы международных организаций
00:10:12 - Использование матриц финансовых потоков
00:11:55 - Агент-ориентированные модели: возможности и области применения
00:15:16 - Модели миграции и демографические прогнозы
00:17:50 - Новые технологии и языковые модели в экономике
00:21:14 - Проект "Цифровая земля" и поиск новых инструментов прогнозирования
00:24:05 - Сложности моделирования и инновационные проекты в экономике
Обсуждение
00:26:21 - Альтернативные ИИ
00:28:31 - Вопросы о теневом секторе и его влиянии на общество

-----------------------------

Институт Народнохозяйственного Прогнозирования Российской Академии Наук занимается разработкой экономических прогнозов, стратегий регионального развития и прогнозно-аналитическими исследованиями для крупного бизнеса и органов госуправления. Для тех, кто интересуется экономикой, на нашем канале мы выкладываем выступления наших сотрудников и приглашенных экспертов, которые проходят внутри института.

-----------------------------

На нашем сайте в каталоге публикаций Вы найдете выступления наших сотрудников в других СМИ, а также наши научные статьи и другие материалы по экономике:

-----------------------------

Заметки:

Основные направления ИИ в экономике:
1. Нейронные сети
2. Экспертные системы
3. Нечеткая логика
4. Генетические алгоритмы

Эволюция больших LLM

Boston Consulting Group (28 ноября 2023): Следующий шаг в развитии ИИ – автономные агенты станут мейнстримом в ближайшие годы и кардинально усилят сегодняшние LLM. По оценкам они станут массовыми в течение 3-5 лет.
Автоматизация рабочих процессов: выявление узких мест, снижение вмешательства человека
Создание виртуальных сообществ агентов (различных персонажей), в том числе для проведения социологических, экономических, психологических и др. исследований

Использование языковых моделей

Pathways Language Model Google AI
Исследование Федерального резервного банка Сент-Луиса от июля 2023 г. по ретроспективным прогнозам инфляции за период 2019–2023 гг. с использованием Google PaLM. В среднем прогнозы LLM показывают меньшие среднеквадратические ошибки, чем альтернативные прогнозы. Использование LLM рекомендуется в дополнение к другим прогнозам.

Исследование Национального банка Словакии (15.11.2023)

Применение ChatGPT для реализации DSGE моделей и выявления бизнес-циклов
Настройка эконометрических моделей

#экономика #макроэкономика #эконометрика

[inp-ran]

00:00:00 - Вступление и история института; наследие Канторовича
00:01:36 - Применение математики в экономике: опыт США и критика международных прогнозов
00:08:38 - Недостатки существующих моделей и применение агент-ориентированных моделей в экономике
00:15:16 - Использование искусственного интеллекта и нейронных сетей в экономическом моделировании
00:21:14 - Новые инструменты и проекты для прогнозирования в экономике и других областях
00:26:44 - Экономическая политика как искусство и роль аналитиков

Обсуждение
00:28:31 - Влияние теневой экономики, налогообложения и прозрачности на экономическое развитие

[staspastukov]

Если большая часть доходов представлена косвенными налогами, сборами то инфляция выше чем когда преобладают прямые налоги. Однозначно, это верно или нет ?
Если верно то вероятно механика достижения планируемой инфляции отличается для обоих рынков.