Гибридная модель прогнозирования регионального индекса цифровизации в условиях турбулентной экономики

Неравномерность цифрового развития российских регионов усиливает потребность в прогнозных инструментах, которые пригодны для управленческих решений и при этом сохраняют понятную экономисту логику влияний. Композитные индикаторы цифровизации удобны для мониторинга, однако их динамика чувствительна к структурным сдвигам и смене режимов, что снижает надежность простых трендовых подходов и затрудняет применение непрозрачных моделей в сценарной работе. Цель исследования состоит в разработке гибридной модели прогнозирования регионального интегрального показателя цифровизации, ориентированной на устойчивость при нестабильной динамике и на интерпретируемое представление влияния факторов. Эмпирическая база сформирована авторами в виде региональной витрины «регион-год», объединяющей наблюдаемые значения индекса цифровизации и сопоставимые социально-экономические показатели официальной статистики. Метод исследования основан на двухкомпонентной архитектуре. Нелинейные зависимости факторов задаются интерпретируемым слоем сетей Колмогорова-Арнольда, где влияние каждого признака представлено гладкой одномерной функцией, параметризованной сплайнами. Динамическая часть реализована рекуррентным модулем с хаотической модуляцией, предназначенным для учета инерции и ускоренной перестройки внутреннего состояния модели при смене режима ряда. Для предотвращения «переусложнения» введена процедура выбора сложности сплайнового представления по компромиссу между точностью прогноза на отложенных разбиениях и гладкостью функций влияния. Корректность выводов подтверждается сравнением с базовыми эконометрическими и нейросетевыми решениями, а также абляционными прогонами, отделяющими вклад интерпретируемой нелинейности от вклада динамического механизма. Полученные результаты показывают, что выбор минимально достаточной сложности позволяет удерживать качество прогноза на уровне, сопоставимом с лучшими по метрикам конфигурациями, и одновременно сохранять устойчивую, экономически читаемую форму функций влияния. Интерпретация реберных функций выявляет нелинейные эффекты, включая насыщение влияния масштаба экономики и неоднородную реакцию индекса на параметры рынка труда. Практическая ценность работы связана с возможностью использовать модель как аналитический модуль для мониторинга и сценарной поддержки решений в региональной цифровой политике, поскольку прогноз сопрово- ждается прозрачной структурой влияний факторов.