LOGISTIC SMOOTHING METHOD FOR FORECASTING LONG-TERM ECONOMIC DEVELOPMENT CYCLES USING A QUASI-LINEAR MODEL
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu-6021Статья поступила в редакцию: 06.02.2026
Статья принята к публикации: 31.03.2026
Статья опубликована: 03.04.2026
Keywords:
economic cycle, long-term forecasting, quasi-linear model, logistic smoothing.Abstract
The task of long-term forecasting of economic cycles is considered taking into account the close interconnectedness as a result of the unity of the socio-economic process at the micro- and macro-levels of economic activity. The analysis of various modern theories of forecasting, the scope of their application, the accuracy of forecasts and efficiency is carried out. The factors of influence on the duration of economic cycles and their phases are revealed. The quasi-linear model of economic cycles is considered. The author concludes that the result of the logistic smoothing of the quasi-linear model of forecasting long-term cycles of economic development is a more reliable forecast.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Ершова Н.А. Прогнозирование развития децентрализованных макроэкономических систем управления на основе концепции человеческого капитала: монография. М.: Блок-Принт, 2023, 340 с. ISBN: 978-5-6048622-9-2 EDN: OCXFCL.
Гринин Л.Е. Психология экономических кризисов // Историческая психология и социология истории. 2009. Т. 2. № 2. С. 75-99. EDN: MUCBJP.
Казначевская Г.Е. Основы экономической теории. Ростов-н/Д.: Феникс, 2020. 383 с.
Коврижных О.Е., Петрова О.М. Прогнозирование в экономических системах на основе нейронных сетей // Экономика и социум. 2014. №1-3 (10) С. 502-505. EDN: SXMIOT.
Кучин Б.Л., Якушева Е.В. Управление развитием экономических систем. М.: Экономика, 1990. 156 с.
Чарльз И. Джонс, Дитрих Воллрат Введение в теорию экономического роста. М.: Издательский дом "Дело" РАНХ и ГС, 2018. 296 с.
