ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ ПРЯМЫХ ЗАТРАТ В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНОТЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Рассматривается задача получения наиболее вероятных оценок коэффициентов матрицы прямых затрат в условиях неполноты статистических данных с использованием подхода энтропийного моделирования. В качестве исходных данных в изучаемой экономико-математической модели используются статистические данные Росстата по национальным счетам российской экономики в целом. Проведены вычислительные эксперименты с целью анализа качества модели и возможностей ее использования для прогнозирования будущих значений коэффициентов прямых затрат