Разработка ИАД-системы определения оптимального метода/методов прогнозирования показателей бюджетного прогноза для Новосибирской области.

РЕФЕРАТ

Курсовая работа: __ стр., __ рис., __ табл., __ ист., __ приложение.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ИАД-СИСТЕМА, БЮДЖЕТНЫЙ ПРОГНОЗ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ, ПРЕДСКАЗАНИЕ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ.
Разрабатывается ИАД-система, предназначенная для автоматического выбора оптимального метода прогнозирования бюджетных показателей. Цель - повысить точность и эффективность прогнозирования бюджетных показателей для улучшения планирования и управления финансами.
Разработанная система будет анализировать исторические данные и выбирать наиболее подходящий метод прогнозирования с учетом специфики данных и требований к точности прогнозов.
В результате реализации проекта будет создана информационно-аналитическая система, которая поможет улучшить процесс прогнозирования бюджетных показателей Новосибирской области и принять более обоснованные решения в сфере финансового управления.











ВВЕДЕНИЕ
В условиях быстро меняющейся экономической ситуации, прогнозирование бюджетных показателей приобретает критическое значение для эффективного управления финансами. Точные прогнозы являются необходимым инструментом для обеспечения стабильного развития экономики, оптимизации распределения ресурсов и минимизации рисков финансовых потрясений.
Однако выбор оптимального метода прогнозирования для конкретных условий и задач бюджетного планирования оказывается затруднительным и требует глубокого анализа с учетом множества факторов. Традиционные методы прогнозирования, хотя и эффективны в некоторых случаях, могут не учитывать все нюансы и сложности современных экономических процессов. В результате прогнозы могут быть неточными, что может привести к неэффективному использованию ресурсов и увеличению рисков для экономики в целом.
В этом контексте разработка интеллектуальной системы анализа данных (ИАД), способной автоматизировать процесс выбора наиболее подходящего метода прогнозирования, становится актуальной задачей. Такая система сможет учесть все необходимые факторы, используя передовые методы машинного обучения и анализа больших данных, что позволит повысить точность и надежность прогнозов бюджетных показателей.
Цель данной курсовой работы - разработка ИАД-системы, которая автоматизирует процесс выбора оптимального метода прогнозирования бюджетных показателей для конкретных условий и задач бюджетного планирования.
Для достижения этой цели будут решены следующие задачи:
● Изучение существующих методов бюджетного планирования и прогнозирования:
○ Анализ характеристик, преимуществ и недостатков разных методов прогнозирования.
○ Определение областей применения каждого метода.
● Анализ особенностей и проблем использования различных методов прогнозирования в бюджетном процессе:
○ Выявление факторов, влияющих на точность прогнозов, и риски, связанные с применением разных методов.
● Разработка алгоритма и структуры ИАД-системы:
○ Создание системы, способной анализировать данные и выбирать оптимальный метод прогнозирования на основе заданных критериев.
○ Определение архитектуры системы и выбор необходимых компонентов.
● Тестирование системы на реальных данных и оценка ее эффективности:
○ Проведение тестирования системы на реальных данных бюджетных показателей.
○ Сравнение результатов работы системы с результатами традиционных методов прогнозирования.
○ Оценка точности, скорости и надежности системы.

Разработка такой системы позволит повысить точность и надежность бюджетных прогнозов, что в свою очередь обеспечит более эффективное распределение ресурсов и устойчивое развитие экономики.









ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1 Описание объекта управления:
Объектом управления в данной задаче является бюджет Новосибирской области. Целью является разработка информационно-аналитической системы, способной прогнозировать ключевые показатели бюджета области с высокой точностью и надежностью, что позволит обеспечить эффективное и устойчивое развитие региона.

1.2 Характеристика данных:
Для прогнозирования бюджета Новосибирской области будут использоваться следующие данные:
● Макроэкономические показатели:
○ ВВП региона: отражает уровень экономической активности в области.
○ Инфляция: измеряет темпы роста цен на товары и услуги.
○ Уровень безработицы: показывает процент населения в возрасте трудоспособности, не имеющего работы.
● Инвестиционные показатели:
○ Инвестиции: отражают объем капиталовложений в экономику области.
● Демографические показатели:
○ Население области: определяет размер рынка труда и потребления.
○ Уровень рождаемости и смертности: влияют на демографические тенденции и социальное благополучие населения.
● Бюджетные показатели:
○ Дефицит бюджета: отражает разницу между доходами и расходами бюджета.
Данные будут собираться из различных источников, включая Федеральную службу государственной статистики (Росстат), Министерство финансов Российской Федерации и Правительство Новосибирской области.

1.3 Обоснование применения технологий анализа данных:
Применение технологий анализа данных в прогнозировании бюджета Новосибирской области является необходимым шагом для увеличения точности и надежности прогнозов, что приведет к следующим преимуществам:
● Улучшение планирования бюджета: Точные прогнозы позволят более эффективно распределять бюджетные средства между разными отраслями экономики и социальными программами.
● Снижение финансовых рисков: Более точные прогнозы помогут минимизировать риски дефицита бюджета и обеспечат стабильное финансовое состояние области.
● Повышение эффективности управления: Систематический анализ данных позволит выявлять тенденции и факторы, влияющие на бюджетные показатели, что даст возможность принимать более эффективные решения по управлению финансами области.

1.4 Обоснование применения технологий анализа данных:
Для реализации задачи прогнозирования бюджета Новосибирской области будет разработана информационно-аналитическая система (ИАД), включающая следующие компоненты:
● База данных PostgreSQL: Будет использоваться для хранения и управления данными, необходимыми для прогнозирования бюджетных показателей. PostgreSQL представляет собой надежную и масштабируемую систему управления базами данных, способную обрабатывать большие объемы данных.
● Web-приложение на Flask: Обеспечит удобный пользовательский интерфейс для взаимодействия с ИАД-системой. Пользователи смогут загружать данные, настраивать модели прогнозирования, просматривать результаты прогнозов и генерировать отчеты. Flask является популярным фреймворком для разработки Web-приложений на Python, который отличается простотой и гибкостью.
● Модели машинного обучения: Будут использоваться для прогнозирования бюджетных показателей. Планируется использовать следующие модели:
○ ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): Эта модель является классическим методом прогнозирования временных рядов. Она основана на анализе зависимостей между прошлыми значениями временного ряда и их влиянии на будущие значения [2, с.1].
○ RandomForest: Эта модель является методом машинного обучения, основанным на создании множества деревьев решений и усреднении их предсказаний. Она способна обрабатывать большие объемы данных и устойчива к шуму и выбросам [1, с.1].

Создание информационно-аналитической системы для прогнозирования бюджета Новосибирской области является важной задачей для эффективного управления регионом. Эта система поможет усовершенствовать процесс планирования бюджета, уменьшить риски и более рационально использовать бюджетные средства для развития области.