<<<  Назад

2017 год, № 69

УДК: 330.45
ГРНТИ: 28.17.19

ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ, АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭВОЛЮЦИОННЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ МЕТОДАМИ НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ

На рубеже XX и XXI веков в научных методах анализа динамики и прогнозирования стохастических систем произошла смена фундаментальных концепций - на смену линейной (непрерывной) парадигме пришла нелинейная (дискретная) парадигма, выделяющая «долговременную память», фракталы, хаос, базирующаяся на неподчинении многих социальных и экономических процессов (динамики урожайности, в частности) классической статистике и нормальному закону. Из определений фрактальной геометрии - фрактал представляет собой структуру, состоящую из таких частей, которые в какой-то мере подобны целому и друг другу (принцип самоподобия). В синергетике имеют дело с кооперативным взаимодействием множества подсистем, проявляющимся как самоорганизация общей экономической системы. Реализовать принципы нелинейной парадигмы в процессе моделирования, анализа и прогнозирования исследователям удается благодаря использованию методов нелинейной динамики - это фрактальный анализ, фазовый анализ, искусственные нейронные сети, нечеткие системы и генетические алгоритмы. Главное, что утверждается в экономической синергетике - это то, что принципиально не существует такой эволюционирующей экономической системы, которая всегда оставалась бы устойчивой. Известно, что методы, составляющие инструментарий классического прогнозирования, делятся на три большие группы: статистические, причинно-следственные и комбинированные. Сам процесс построения прогнозной модели, как правило, подразумевает применение методов уточнения прогноза, при которых прогнозная модель «обучается» разными методами. Причем, синергетический алгоритм и полученный прогноз должны быть внутренне непротиворечивыми при построении своих частей, что демонстрирует представленная работа алгоритма линейного клеточного автомата. В качестве инструментария для анализа и прогнозирования временных рядов социально-экономических показателей, включая урожайность озимых, в работе используются модели линейных клеточных автоматов - дискретных динамических систем с распределенным управлением.
Ключевые слова: Прогноз, долговременная память, линейный клеточный автомат, терм-множество, нечеткие множества, валидация
DOI: 10.21515/1999-1703-69-30-35

Литература:

1. Кумратова, А. М. Предпрогнозный фазовый анализ эволюционного развития элементов финансового рынка / А. М. Кумратова, Е. В. Попова, И. С. Мусатов и др. // Политематический сетевой электронный научный журнал КубГАУ (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2017. - № 04 (128). - С. 772-785. - IDA [article ID]: 1281704054. - Режим доступа: http://ej.kub-agro.ru/2017/04/pdf/54.pdf, 0,875 у. п. л.
2. Кумратова, А. М. Оценка и управление рисками: анализ временных рядов методами нелинейной динамики / А. М. Кумратова, Е. В. Попова. - Краснодар: КубГАУ, 2014. - 212 с.
3. Пономарева, Д. Н. Качественные выводы о предпосылках надежного прогнозирования на базе фазовых портретов / Д. Н. Пономарева, А. М. Кумратова, Е. В. Попова // В сб.: Информационное общество: современное состояние и перспективы развития. - Сб. матер. IX студенческого международного форума. - 2017. - С. 213-215.
4. Гилязова, А. М. Предпрогнозный анализ обменного курса валют / А. М. Гилязова, Э. А. Гагай, А. М. Кумратова // В сб.: «Информационное общество: современное состояние и перспективы развития». - Сб. матер. VIII международного форума. 2017. - С. 18-21.

Авторы:

1. Кумратова Альфира Менлигуловна, канд. экон. наук, доцент, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина».