Пропустить команды ленты
Пропустить до основного контента
SharePoint

Skip Navigation Linksscience

Наука

Области научно-исследовательской деятельности

  • исследование современных тенденций развития систем в области управления социальными и экономическими процессами;
  • системы поддержки принятия решений;
  • методы интеллектуального анализа данных;
  • системы естественно-языкового интерфейса;
  • нейросетевые технологии финансового анализа;
  • методы оценки инвестиционных проектов с использованием интеллектуальных систем и теории уверенности;
  • объектно-ориентированные методы проектирования  информационных систем в экономике;
  • инструментальные методы обработки информации в стратегическом менеджменте;
  • применение теории хаоса и фракталов к анализу финансовых рынков;
  • имитационное и мультиагентное моделирование экономики;
  • эргономика пользовательских интерфейсов информационных систем;
  • моделирование интерактивных бизнес-процессов.

 

Проекты:


Исследование закономерностей поведения фазовых траекторий экономики  Ханты-Мансийского  автономного округа  для формирования рекомендаций по развитию добычи

 топливно-энергетических полезных ископаемых

Научный руководитель проекта: КТН, доцент Попов А.А.

Актуальность

Руководители региона  при принятии решений  по управлению экономикой обычно имеют дело с большим количеством информации,  характеризующей социально-экономическое развитие  региона,  в виде разнотипных таблиц,  диаграмм, презентаций и т.д.   Это значительно замедляет работу руководителей региона. Кроме этого, инвестиции в отрасли, связанные с добычей ТЭПИ, зачастую не приводят к желаемым результатам.   Поэтому, для совершенствования управления экономикой региона, представляет интерес использование положений качественной теории динамических систем для анализа многомерной динамической системы, в качестве которой выступает экономика ХМАО-Югры и для определения областей притяжения и точек равновесия фазовых траекторий динамической  системы. Представляет интерес также экономическая интерпретация результатов качественного исследования.  На основе результатов качественного исследования динамических систем  необходимо построить визуализированные материалы в виде интуитивно понимаемых номограмм («шаблонов для принятия  решений») для уменьшения времени  на формирование и принятия решений руководителями региона.  

Цель работы: Разработка стандартных вариантов принятия решений для сокращения времени, затрачиваемого руководителями региона для выбора направления целевых инвестиций в отрасли экономики региона, не связанные с добычей ТЭПИ, приводящих к  возрастанию индекса добычи ТЭПИ.

Результатом работы являются:

1. Динамика добычи ТЭПИ в 2010-2013 годах.

2. Факторы, влияющие на экономику ХМАО-Югры.

3.  Алгоритмы качественного исследования динамической системы. Закономерности поведения проекций фазовой траектории.

4.  «Шаблоны для принятия решений»  для  руководителей  региона.

 

Научная новизна результатов заключается:

1. В применении  положений качественного исследования динамических систем для исследования для определения точек равновесия и экстремальных экономики региона, а также областей притяжений фазовых траекторий экономики региона.

2.  В экономической интерпретации результатов  качественного исследования.

3. В  применении факторного анализа для определения отраслей экономики региона, не связанных с добычей ТЭПИ,  но позитивно влияющих на значение индекса добычи ТЭПИ.

4.  В разработке  «шаблонов для принятия решений» для руководителей региона на основе  результатов  качественного исследования динамической системы.

5. В возможности прогнозирования состояния экономики региона без проведения численного моделирования с помощью ЭВМ за счет применения результатов качественного исследования.

Областями применения результатов исследований является  региональная экономика и математическое моделирование в экономике.

Практическая значимость исследований: Использование результатов исследований позволяет обосновать целевые инвестиции в отрасли, не связанные с добычей полезных ископаемых, приводящие к увеличению значения индекса добычи топливно-энергетических полезных ископаемых. Это позволяет более эффективно распределять бюджетные средства для развития экономики региона.  Использование «шаблонов для принятия решений» позволяет сократить время, затрачиваемое руководителями региона на принятия решений по совершенствованию работы отраслей экономики ХМАО-Югры..

Дальнейшее развитие исследований заключается:

в разработке динамической системы в виде системы дифференциальных уравнений для моделирования экономики региона и построения фазовых траекторий, аналогичных траекториям, существующим в реальности;

в уточнении полученных решений по мере поступления новых данных в 2014 и 2015 году и расширении ассортимента «шаблонов для принятия решений»;

в получении аналитических решений для предсказания динамики изменения значений  индексов, характеризующих экономику региона.

Участники от кафедры: ДЭН, доцент Тихомирова Е.И., Филиппова Е.Е., Григорьева К.А., Калямина О.В.

Сроки выполнения:  апрель-май  2014 года


РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ОПЕРАТИВНОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗНАЧЕНИЙ ИНДЕКСА ДОБЫЧИ 

ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ

 

Научный руководитель проекта: КТН, доцент Попов А.А.

В настоящее время происходит совершенствование автоматизации решения различных экономических задач. При этом некоторые  методы решения задач  ранее были либо нереализуемыми, либо слабо реализуемыми на ЭВМ вследствие сложностей с формализацией.  Одной из таких задач  является   прогнозирование  значений индексов, характеризующих экономику региона, в частности, задача прогнозирования  значения индекса добычи топливно-энергетических полезных ископаемых.  Значение индекса  зависит от значений индексов других показателей, характеризующих развитие региона. Слабая автоматизация решения такой задачи свидетельствует о необходимости  разработки имитационной модели, позволяющей сократить время прогнозирования и  представить  результаты прогноза в удобном виде  лицам, принимающим решения.  Использование имитационной модели,  основанной на положениях   качественной теории динамических систем,  позволяет  построить визуализированные материалы, с помощью которых можно резко сократить объем вычислений для прогнозирования  значений  индекса добычи топливно-энергетических полезных ископаемых  в зависимости от  начальных условий (значений индексов других параметров, характеризующих   экономику региона). Это позволит сократить  время  на формирование и принятия решений руководителями региона по развитию отрасли региона, связанной с  добычей топливно-энергетических полезных ископаемых.  

Цель работы: Сократить время, затрачиваемое руководителями региона для прогнозирования значения индекса добычи топливно-энергетических полезных ископаемых, а также для выдачи рекомендаций по развитию отраслей экономики региона,  не связанных с добычей  приводящих топливно-энергетических ископаемых, но при этом оказывающих наибольшее влияние на добычу ТЭПИ.

Результатом работы являются:

1. Совокупность алгоритмов для анализа проекций фазовой траектории, связанных с добычей топливно-энергетических полезных ископаемых, на основе качественной теории динамических систем. 

2. Алгоритмы формирования системы функций для формирования  правых частей системы дифференциальных уравнений, составляющей основу имитационной модели. 

3. Алгоритм коррекции имитационной модели, который позволяет корректировать правые части дифференциальных уравнений по мере поступления новых данных.

Научная новизна результатов заключается:

В возможности прогнозирования значений индекса добычи топливно-энергетических полезных ископаемых  за счет автоматизации процесса качественного исследования динамических систем.

Областями применения результатов исследований является  отрасли экономики региона, влияющие на развитие топливно-энергетической отрасли.

Практическая значимость исследований:

Используя имитационную модель, полученную в результате исследований,  лицо, принимающее решение о развитии отрасли по добыче  топливно-энергетических полезных ископаемых, сможет  сократить время  для принятия решения  о развитии отраслей, не связанных с добычей ТЭПИ, но влияющих на значение индекса добычи топливно-энергетических полезных ископаемых.   Прогнозирование качественной картины  поведения  проекций фазовых траекторий, связанных с  добычей топливно-энергетических полезных ископаемых,  может производиться на период 3-6 месяцев.

Дальнейшее развитие исследований заключается:

1.  Совершенствование имитационной модели с использованием результатов факторного анализа  значений индексов, характеризующих экономику региона,  в виде факторов, влияющих на значение индекса добычи топливно-энергетических полезных ископаемых.

2.  Увеличение интервала для прогнозирования значений индекса добычи топливно-энергетических полезных ископаемых.    

 3.   Разработка программного модуля для выдачи  визуализированных рекомендаций для лица, принимающего решения.

Участники от кафедры: ДЭН, доцент Тихомирова Е.И., Филиппова Е.Е., Власова Ю.Е.,  Калямина О.В.

Сроки выполнения:  июнь-сентябрь  2014 года

 



«Исследование факторов, влияющих на работы по 

обслуживанию нефтяных скважин»

Научный руководитель проекта: КТН, доцент Попов А.А.

Краткое содержание проекта: рассматривается использование факторного анализа  параметров, характеризующих   экономику региона. Результаты факторного анализа использованы  для определения  степени влияния предприятий по добыче топливно-энергетических полезных ископаемых (нефти, в частности) на  параметры, характеризующие социальное развитие региона и его демографию. Для показа важности данной отрасли для региона и  Российской Федерации приведены общие сведения, характеризующие динамику добычи нефти в регионе.   Результаты факторного анализа могут быть  использованы руководителями региона   для  увеличения  добычи нефти с помощью целевых инвестиций в другие отрасли экономики. Для проведения факторного анализа использована  программная система IBM SPSS.   Результаты факторного анализа  позволят  сократить время, затрачиваемое управленцами  для разработки целевых программ развития региона. В качестве исходных данных рассмотрены значения 29 параметров, характеризующих экономику региона,  за последние четыре года.     Количество факторов определялось по количеству собственных чисел корреляционной матрицы, значение которых больше единицы.  В результате  исследования показали,  что на развитие экономики региона влияют три фактора. Первый фактор положительно влияет на деятельность предприятий нескольких отраслей экономики региона. Добыча  нефти  входит в состав первого фактора.  В течение последних шести  лет в регионе было существенное  снижение добычи нефти.  В результате сравнения элементов корреляционной матрицы и результатов факторного анализа определены отрасли региональной экономики, положительно влияющие на добычу нефти в регионе.

Участники от кафедры: ДЭН, доцент Тихомирова Е.И., Филиппова Е.Е.

Сроки выполнения: июль-август 2013 года.


 Исследование факторов, влияющих на  добычу нефти  в 

Ханты-Мансийском  автономном округе  и Тюменской области

Научный руководитель проекта: КТН, доцент Попов А.А.

Краткое содержание проекта: рассматриваются факторы, влияющие на  добычу полезных ископаемых (на добычу нефти, в частности) в ХМАО и Тюменской области.  В качестве исходных данных рассматриваются  характеристики деятельности отраслей региона за  2008 – 2013 годы.  Данные  приведены на основании информации сайта www.gks.ru и сайтов правительств ХМАО и Тюменской области.  При этом каждому параметру, характеризующему деятельность экономики регионов,  соответствует краткое название, необходимое для расчетов с использованием программного комплекса IBM SPSS. 

ХМАО: 

Фактор №1 оказывает  негативное воздействие на демографию  и в целом оказывает позитивное  воздействие на социальное развитие региона.   При этом следует отметить, что фактор не  влияет позитивно на все отрасли, входящие в  его состав. Фактор может трактоваться как «антидемографический».

Фактор №2 не влияет на демографию региона и практически не влияет на  социальное развитие региона (лишь только позитивно  влияет на число  больничных и амбулаторно-поликлинических учреждений в регионе).  С учетом позитивного действия фактора можно трактовать его как «производственный».

Фактор  №3 оказывает позитивное  влияние на  деятельность всех указанных выше предприятий.  При этом фактор не влияет на демографию региона и мало влияет на его социальное развитие  (способствует увеличению реальных доходов населения, но при этом способствует уменьшению количества врачей и медсестер в регионе).  Фактор можно трактовать как «многоотраслевой».

Фактор №4 влияет на демографию региона (приводит к уменьшению миграционного прироста населения) и   приводит к увеличению количества убыточных предприятий в регионе.  При этом фактор влияет позитивно на 3 из 4 отраслей экономики, входящих в его состав.  Фактор можно трактовать   как  «добыча и производство».

Фактор №5 позитивно  влияет на демографию региона (приводит к увеличению количества браков) и   не влияет на социальное развитие региона.  Таким образом,  фактор можно трактовать как «семейный».

Тюменская область:

Фактор №1 оказывает  негативное воздействие на демографию  и в целом оказывает благоприятное воздействие на социальное развитие региона.  При этом состав отраслей экономики Тюменской области, входящих в состав фактора №1, отличается от фактора №1 для ХМАО. Фактор №1 оказывает позитивное воздействие на обрабатывающие отрасли, не связанные с добычей  полезных ископаемых (нефти в том числе).  Данный фактор также можно трактовать как «антидемографический».

Фактор №2 отличается от фактора №2 (ХМАО) и может трактоваться как  «быт для населения»  (торговля, услуги, жилищное строительство)  и не является  благоприятным  для предприятий, связанных  с переработки  нефти и газа.  При  этом по влиянию на демографическое и социальное  развитие региона данный фактор аналогичен фактору №3 для ХМАО.

Фактор №3  можно трактовать как «переработка нефти и газа», при этом  он  не является  благоприятным  для предприятий, связанных  с  добычей   нефти и газа.

Фактор №4 оказывает положительное влияние на все указанные выше отрасли, но при этом не влияет на демографию и социальное развитие региона.   Фактор можно трактовать как «производственный».

Фактор №5 позитивно  влияет на демографию региона (приводит к увеличению количества браков) и   не влияет на социальное развитие региона.  Фактор  по влиянию на демографию региона аналогичен ХМАО и также может  трактоваться  как «семейный».

С учетом  результатов факторного анализа и анализа значений коэффициентов корреляционной матрицы  можно  выделить отрасли ХМАО,  входящие в состав фактора №4,  в которые рекомендуется вкладывать средства для благоприятного развития добычи топливно-энергетических ископаемых:

1. ХМАО:

текстильное  и швейное производство;

производство кокса и нефтепродуктов;

производство машин и оборудования.

2. Тюменская область

Скорее всего, вследствие тяжелых условий обнаружения и добычи нефти фактор №3  оказывает негативное влияние на добычу нефти. Необходимо уменьшать влияние фактора  №3 (скорее всего, необходимо  снижать темпы развития  химической промышленности   производства и распределения электроэнергии, газа и воды).

Участники от кафедры: ДЭН, доцент Тихомирова Е.И., Филиппова Е.Е.

Сроки выполнения: ноябрь-декабрь  2013 года.