Типологія ринку і динаміка економічного зростання

Abstract

З’ясовано, що багатообразність ринку економіки (досконала конкуренція, монополія, олігополія та монополістична конкуренція) виступає ключом ендогенної адаптації у вивченні економічної еволюції шляхом комп’ютерного моделювання. Дослідження здійснюється на підставі багатовимірної динамічної моделі авторів, котрою охоплюються впливи зовнішньої торгівлі, міжнародного руху капіталу та робочої сили, секторальні взаємозв’язки та інші фактори державного регулювання. Числові результати зазначеного моделювання порівнювалися (для валідації) з даними, отриманими за допомогою ортодоксальних одновимірних моделей нелінійної економічної динаміки. У якості емпіричного поля нашого комп’ютерного дослідження фігурувала інформація щодо 150 країн світу, що дозволило сформувати статистично значущі висновки про залежність темпу економічного зростання від типу ринку. Оцінювання точності моделей здійснювалося за допомогою різних метрик, зокрема показників абсолютної та відносної похибок. Залучення розширеного набору змінних, що характеризують ринкову структуру, дозволило суттєво підвищити точність цифрового моделювання економічного зросту. Зокрема, отримані результати свідчать про значне зниження похибок прогнозування у порівнянні з традиційними підходами, що не лише підкреслює важливість врахування ринкової структури у макроекономічних дослідженнях, але демонструє доцільність адаптивного моделювання.

It is found that the diversity of the market economy (perfect competition, monopoly, oligopoly and monopolistic competition) is the key to endogenous adaptation in the study of economic evolution through computer modeling. The study is based on the authors’ multidimensional dynamic model, which covers the effects of foreign trade, international capital and labor movements, sectoral interrelationships, and other factors of government regulation. The numerical results of this modeling were compared (for validation purposes) with the data obtained using orthodox one-dimensional models of nonlinear economic dynamics. The empirical field of our computer study included information on 150 countries, which allowed us to draw statistically significant conclusions about the dependence of economic growth on the type of market. The accuracy of the models was assessed using various metrics, including absolute and relative error rates. The involvement of an expanded set of variables characterizing the market structure has significantly improved the accuracy of digital modeling of economic growth. In particular, the results obtained indicate a significant reduction in forecasting errors compared to traditional approaches, which not only emphasizes the importance of taking into account the market structure in macroeconomic research, but also demonstrates the feasibility of adaptive modeling.