📖 Моделирование экономических систем в условиях неопределенности

Современные экономические системы являются уникальными сложными объектами. Они функционируют и развиваются в условиях влияния различных факторов внешней среды и специфичным для каждой из этих систем образом изменяются во времени и в пространстве. Динамика их поведения труднопредсказуема, а фактических данных для ее описания, как правило, недостаточно. Эти данные являются неполными, неточными и разнотипными, что в целом обусловливает ситуацию неопределенности. Вместе с тем практически востребованные модели экономических систем должны адекватно отражать свойства и взаимосвязи моделируемых объектов. По этой причине для их эффективного моделирования необходимо применять методы, ориентированные на работу в условиях неопределенности. Возможным решениям вышеуказанных задач посвящено настоящее учебное пособие. Оно предназначено не только для читателя, интересующегося теорией моделирования экономических систем, но также является занимательным практикумом, содержащим примеры применения современных экономико-математических методов в решении аналитико-прогностических задач в самых различных сферах реальной экономики. Основное внимание уделено регуляризирующему байесовскому подходу (РБП), который, начиная с 80-х годов прошлого столетия, успешно применяется для решения широкого круга технических и социально-экономических задач. В практикуме приведены как теоретические основы РБП, так и примеры его применения для моделирования экономических систем в условиях неопределенности. Пособие снабжено вопросами для самоподготовки и практическими заданиями и может быть полезно как научным работникам, преподавателям, аспирантам и студентам высших учебных заведений, так и специалистам в области системного моделирования и управления сложными народнохозяйственными объектами и комплексами.