Дисертаційна робота є в цілому комплексом математичних і імітаційних моделей для оцінки, аналізу та прогнозування макроекономічних показників для держав, що знаходяться в умовах переходу до ринкової економіки. В дисертації отримані наступні теоретичні і практичні результати: 1. Розроблено комплексний підхід і методику для прогнозування макроекономічних показників з використанням відомих аналітичних моделей. Показано, що результати прогнозування макроекономічних показників залежать від вибраного методу і характеристик набору первинних даних. При недостатній кількості апріорної інформації та великих вибірках (об'єм вибірки 100 і більше) для часових рядів, що приводяться до стаціонарних, добрі прогнози можуть бути отримані з використанням методу АРПКС. При зашумлених і коротких вибірках даних доцільно використовувати методи МГУА. Для погано обумовлених об'єктів з розмитими характеристиками наборів даних кращі результати можна отримати, використовуючи методи з моделями нейронних мереж. 2. Запропонована та застосована нова методологія аналітико-імітаційного моделювання, яка використовує аналітичні залежності, отримані за допомогою МГУА, для врахування взаємного впливу різних макроекономічних показників один на одного, що дозволяє визначити взаємозв'язки між окремими імітаційними підмоделями. Запропоновано алгоритм побудови аналітико-імітаційних моделей за цією методологією. 3. Розроблено новий комплекс імітаційних моделей для бюджетної системи з урахуванням динаміки фінансових потоків і впливу соціального та демографічного розвитку. Проведені процедури верифікації та аналіз чутливості моделей показали адекватність створеного комплексу моделей. Аналіз чутливості комплексної аналітико-імітаційної моделі по функції відгуку «Доходи зведеного бюджету» показав, що модель найбільш чутлива до зміни факторів «Ставка прибуткового податку громадян» та «Ставка ПДВ». 4. Розроблено концепцію побудови системи підтримки ухвалення рішень управління державними фінансами з урахуванням розроблених комплексів моделей. 5. Виконано порівняння результатів прогнозування макропоказників за різними методами на прикладі статистичних даних для України за 2005 р. Отримано, що для прогнозу ВВП краще використовувати нечіткий МГУА (точність прогнозу складала 4,65 %), для прогнозу експорту - метод АРПКС (точність прогнозу складала 0,89 %), а метод нейронних мереж дав кращій результат прогнозу об'єму випуску промисловості (точність прогнозу складала 1,43 %). 6. Розроблені імітаційні моделі дозволяють реалізовувати різні сценарії прогнозування доходів зведеного бюджету, а також прогнозування основних макроекономічних, соціальних і демографічних показників України. Проведені експерименти на 12-ти літній період (з 2001 по 2012 р.р.) з прогнозами доходів, витрат, дефіциту держбюджету, ВВП, експорту, імпорту, доходів і витрат населення, зайнятості населення України. Моделювання проводилося для оптимістичного, реалістичного та помірно песимістичного сценаріїв. Найточніші прогнози отримані для реалістичного та оптимістичного сценаріїв (помилки прогнозів складали 5 – 6 %). | 