Курсовая работа: Построение модели инфляционной динамики

В современных экономических условиях анализ инфляционной динамики является важной задачей, поскольку инфляция оказывает значительное влияние на развитие экономики страны и благосостояние ее граждан. В рамках исследования рассматривается построение модели, которая позволяет прогнозировать изменения уровня инфляции с использованием различных экономических индикаторов. Модель основывается на анализе временных рядов, что позволяет выявить зависимость инфляционных процессов от факторов, таких как уровень безработицы, изменения денежной массы и внешнеэкономические показатели.

Одним из методов, использованных для построения модели, стал ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя), который применяет исторические данные для предсказания будущих значений временного ряда. Благодаря применению этого подхода удается добиться высоких показателей точности в прогнозировании инфляции. Модель также включает тестирование на стационарность, чтобы убедиться в адекватности предположений о постоянстве статистических свойств рядов.

Кроме того, рассматриваются внешние факторы, такие как цены на нефть и колебания валютных курсов, которые могут оказывать значительное влияние на уровень инфляции. Специальное место в исследовании отведено анализу причинно-следственных связей между этими переменными. Выявленные зависимости служат основой для разработки рекомендаций, направленных на оптимизацию денежно-кредитной политики.

В заключение, предложенная модель может стать полезным инструментом как для государственных органов, следящих за инфляционными процессами, так и для частных инвесторов, стремящихся учитывать инфляционные риски при принятии финансовых решений. Оценка стабильности и надежности полученных результатов подтверждает актуальность и практическую значимость проведенного исследования, что позволяет рассчитывать на ее использование в будущих экономических прогнозах. Адекватность модели может быть проверена и усовершенствована путем дальнейшего включения новых факторов и повышения объемности используемых данных.