ПЕРСПЕКТИВИ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ В ЦИФРОВІЙ ЕКОНОМІЦІ - Наукові конференції
Головна
UA RU EN

Вас вітає Інтернет конференція!

Вітаємо на нашому сайті

Рік заснування видання - 2014

ПЕРСПЕКТИВИ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ В ЦИФРОВІЙ ЕКОНОМІЦІ

23.03.2023 12:07

[1. Економічні науки]

Автор: Філіпковська Лариса Олексіївна, кандидат технічних наук, доцент кафедри економіки, маркетингу та міжнародних економічних відносин, Національний аерокосмічний університет імені М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут»



Процес впровадження цифрових технологій в усі сфери життя від взаємодії між людьми до промислових виробництв у світовій практиці означено як цифровізацію. У науковій літературі [1 – 3] цифровізація – це насичення фізичного світу електронно-цифровими пристроями, засобами й системами та налагодження електронно-комунікаційної взаємодії між ними. В основі цифровізації лежить ефективне використання цифрових технологій щодо перетворення наявних аналогових (іноді електронних) продуктів, процесів та бізнес-моделей організації. Щодо цифрової економіки відповідна трансформація стосується всіх стадій процесу виробництва економічних благ, а саме: реалізації бізнес-процесів у рамках операційної, фінансової, інвестиційної діяльності суб'єкта господарювання відповідно до встановлених стратегічних напрямів.

В сучасних умовах розвитку економіки, посилення конкурентної боротьби та піднесення міжнародних інтеграційних відносин виникає потреба впровадження в управління економічними процесами економіко-математичного моделювання з використанням новітніх інформаційних технологій та комп'ютерних засобів. Відповідні математичні методи призначені для оперативного формування та видачі повної, об'єктивної та достовірної інформації щодо прийняття управлінських рішень.

Вітчизняні вчені-економісти, а саме: Л. М. Бандоріна, В. А. Ткаченко, Б. І. Холод, К. Ф. Ковальчук, В. В. Вітлінський, В. В. Бінкевич, О. М. Бутник, В. Ф. Ситник, Р. Л. Лупак [3] та багато інших – ретельно розглядали теоретичні та практичні питання використання економіко-математичних методів в управлінні та економіці.

Однак функціонування в умовах цифрової модернізації економіки України потребує подальшого дослідження методичних та прикладних засад математичного моделювання для підтримки управління економічними процесами.

Метою роботи є дослідження теоретичних аспектів використання економіко-математичного моделювання в управлінні інноваційним розвитком цифрової економіки щодо інвестиційного забезпечення країни. Розглянуто сутність та завдання математичного моделювання, визначено передумови застосування економіко-математичних методів та моделей у цифровій економіці.

Цифрова економіка – це система соціальних, економічних та культурних відносин, основу яких складає використання цифрових інформаційно-комунікаційних технологій. Тому її ключовими факторами є цифрові дані та мережеві транзакції, а також їх використання як ресурсу діяльності суб’єктів господарювання [2]. Цифровізація економіки забезпечується за рахунок автоматизації всіх процесів та технологій обробки даних. Цьому сприяє такі інструменти як інтернет речей, «великі дані», штучний інтелект, машинне навчання, системи моніторингу, «блокчейн», нейронні мережі, віртуальна реальність, хмарні обчислення.

Переваги цифрової трансформації економічних систем перебувають в такому:

– оптимізація виробничих процесів за рахунок нових інформаційних технологій, які дозволяють автоматизувати простіші процеси і виключати проміжні етапи в більш складних процесах (завдяки цьому підвищується гнучкість виробничої системи та ефективність діяльності підприємства);

– пошук нових потоків доходів, раціоналізація бізнес-процесів усіх рівнів та скорочення витрат;

– створення персоналізованої та привабливої інфраструктури обслуговування відповідно до специфічних потреб замовників, забезпечення довгострокової конкурентоспроможності;

– розвинення цифрових індустрій та цифрового підприємництва;

– створення корпоративного інкубатора та венчурного капіталу шляхом виявлення перспективних можливостей для зростання в майбутньому, завчасного створення умов для доступу до новітніх і додаткових технологій;

– реалізація економічної безпеки суб’єктів господарювання.

Цифровізація економіки спирається на економіко-математичне моделювання, тобто моделювання об'єктивних економічних процесів для їх втілення в економічній кіберсистемі, що служить культурному та науково-технічному прогресу суспільства.

Для цифрової економіки економіко-математичного моделювання має таке призначення:

1. Прогнозування та перспективне планування економіки щодо зростання національного доходу.

2. Розроблення моделей, які використовуються як інструмент узгодження та оптимізації планових рішень, зокрема це міжгалузеві та міжрегіональні баланси виробництва та розподілу продукції.

3. Використання економіко-математичних моделей на галузевому рівні (виконання розрахунків оптимальних планів галузі, аналіз за допомогою виробничих функцій, прогнозування основних виробничих пропорцій розвитку галузі) із забезпеченням переходу від статистичних моделей до динамічних та від моделювання окремих галузей до оптимізації багатогалузевих комплексів.

4. Поточне та оперативне планування діяльності промислових, будівельних, транспортних та інших об'єднань, підприємств та фірм, а також підрозділів сільського господарства, торгівлі, зв'язку, охорони здоров'я, охорони навколишнього середовища тощо.

5. Територіальне моделювання [4].

6. Опрацьовування економіко-математичних моделей матеріально-технічного забезпечення, що включає оптимізацію транспортно-економічних зв'язків та рівня запасів.

7. Моделювання функціональних блоків економічної системи: рух населення, підготовка кадрів, формування грошових доходів та попиту на споживчі блага та ін.

Визначимо основні передумови посиленого застосування економіко-математичних методів та моделей у цифровій економіці:

1. Для відтворення особливостей цифрової економіки призначені новітні технології інтелектуального аналізу даних. Ці технології використовують відносини, приховані в середовищі даних, і створюють моделі, які не можуть бути розроблені звичайними методами. Існують два види моделей: прогнозуючі і описові.

Прогнозуючі моделі використовують набір даних з відомими результатами для передбачення невідомих або майбутніх значень цільових змінних. Прогнозуючі моделі створюються за допомогою методів нейронних мережі, дерев рішень, лінійної регресії, опорних векторів, найближчого сусіда.

Описові моделі визначають в існуючих даних, які використовуються для ухвалення рішень або дій. Для розроблення цих моделей застосовують ітеративні методи кластерного аналізу, а саме: алгоритм k-середніх, k-медіани, структурні методи кластерного аналізу, карти Кохонена, методи крос-табличної візуалізації.

Технології інтелектуального аналізу можуть не тільки підтвердити емпіричні спостереження, але і знайти нові, невідомі раніше моделі. Data Mining є засобом інтелектуального аналізу даних

Відповідні моделі використовуються у системах прийняття економічних рішень та дозволяють ставити комп'ютерні експерименти для моделювання різних ситуацій «що буде, якщо?». Таким чином, програються різні сценарії зміни зовнішнього середовища, наслідки реалізації запланованих управлінських заходів для вибору найбільш прийнятного варіанта, що вимагає найменших витрат ресурсів та ін.

2. Для сучасної економіки характерним є виконання такого принципу системного моделювання як багатомодельність. Замість пошуку оптимальної моделі, якою може не виявитися серед наявних варіантів опису досліджуваної бізнес-ситуації, результати становлять множина моделей, серед яких вибирають раціональну. Так на основі агентного моделювання та дискримінантного аналізу створюється можливість кластеризації економічних систем, що динамічно змінюються. Наприклад, таким чином вирішуються практичні аспекти оцінення потенціалу і перспективних напрямків кластероутворення в сільському господарстві або поведінкові аспекти міжнародної торгівлі [5].

3. В умовах активного застосування реєстрів, баз даних та різних систем для оброблення даних та розкриття інформації з'являються нові можливості ідентифікації потенційних загроз та ризиків, а також виявлення конкурентних переваг та напрямків розвитку суб’єкту господарювання. Відповідні завдання виконуються за допомогою кореляційного, кластерного аналізу та методів розпізнавання образів [6]. Існуючі програми з елементами штучного інтелекту дозволяють оперативно відстежувати зміни ринкових цін, надають можливості контролю дій конкурентів та виявлення ознак відхилення від домовленостей, а також допомагають вибрати найбільш прибуткову цінову стратегію.

4. Крім детермінованих та стохастичних завдань виникають ситуації, де необхідно оцінювати стан суб’єкта господарювання та приймати рішення в умовах неточної інформації або за наявності нечітких цілей та обмежень. Методи нечіткої логіки, теорії нечітких множин і відносин широко застосовуються при моделюванні систем управління економічними процесами. Перелічені методи знаходять практичне застосування в оцінюванні стану економічної безпеки підприємства за рахунок впровадження цифрових технологій.

При формуванні моделі з безпечним станом враховуються різноманітні за типами вимірювань економічні показникі, які відображають продуктивність діяльності підприємства, а також фундаментальні змінення в підходах до управління, корпоративної культури та зовнішніх комунікаціях стосовно цифрових перетворень.

5. З появою Інтернету речей у чисельну модель економічного процесу закладається зв'язок з іншими об'єктами за допомогою інформації, яка надходить від різних датчиків. У результаті формуються «цифрові двійники» фізичних об'єктів, які можуть бути використані для аналізу та діагностики їх роботи, а також оптимізації продуктивності та обслуговування в режимі реального часу. З математичної точки зору, «цифрові двійники» є системами математичних рівнянь (алгебраїчних, диференціальних, інтегральних, різницевих та ін.) із зазначенням граничних та початкових умов. Як правило, «цифровий двійник» має двовимірну або тривимірну візуалізацію.

Прикладом відповідної інформаційної системи є DeltaV Simulate, яка надає віртуальні елементи керування, графіку та сигналізацію, що ідентичні робочому процесу. Перевагою використаної технології є наявність засобів формування схем, графіків та таблиць для покращення відтворення властивостей об'єкта дослідження поряд із змістовним описом.

Ще одним прикладом «цифрового двійника» є платформа для експериментів у сфері управління демографічними процесами. Здійснення пропонується на основі використання мультиагентного моделювання.

6. Аналіз «великих даних» – серія підходів, інструментів і методів опрацювання структурованих та неструктурованих даних величезних обсягів і значного різноманіття для отримання зрозумілих для людини результатів, ефективних в умовах безперервного приросту і розподілу по численних вузлах обчислювальної мережі. Для опрацювання «великих даних» використовуються інтелектуальний аналіз даних, краудсорсинг (класифікація і збагачення даних), змішання та інтеграція даних (набір технік, що дозволяють інтегрувати різнорідні дані з розмаїття джерел з метою проведення глибинного аналізу), машинне навчання, штучні нейронні мережі, мережевий аналіз, методи оптимізації, розпізнавання образів, статистичний аналіз (аналіз часових рядів, A/B-тестування), візуалізація аналітичних даних.

Прикладами використання є сегментування ринку, набір методик з елементами самонавчання [7], маркетинг особистості, виявлення стану суб’єктів господарювання, моделювання процесів із високою швидкістю потоків на прикладі банерного рекламування в мережі інтернету.

7. Економіко-математичне моделювання дозволяє проводити обґрунтування напрямів та сценаріїв соціально-економічної доцільності розвитку цифрової економіки взагалі, «розумних» галузей та промислових підприємств, а також вивчати їх властивості, прогнозувати виникнення проблем та помилок. Перспективним напрямом є використання модифікованих виробничих функцій – для обґрунтування якісних змін у факторах виробництва. Така модель забезпечить оцінку впливу факторів виробничого капіталу, праці та нового «цифрового» фактору виробництва на створення доданої вартості [8].

Перехід до цифрової економіки змінює існуючі моделі управління підприємством у сфері обліково-аналітичного забезпечення. Розвиток інформаційних технологій значною мірою робить інформацію та знання одними з найбільш цінних ресурсів суб'єктів господарювання.

Результатами використання економіко-математичного моделювання в цифровій економіці є зростання споживчої цінності цифрової інфраструктури, сприяння створенню інформаційних та радячих економічних систем, підвищення інформаційної відкритості (можливість працювати з різноманітними економічними даними) та ефективності управління суб’єктом господарювання. Результати цього дослідження можуть бути застосовані в аналізі господарської діяльності підприємств із програмами цифрової економіки.

Література:

1. Richardson L. Digital and Platform Economies. International Encyclopedia of Human Geography (Second Edition). 2020. P. 317-321. URL: https://doi.org/10.1016/B978-0-08-102295-5.10533-5 (дата звернення 12.03.2023).

2. Український інститут майбутнього: вебсайт. URL: https://strategy.uifuture.org/kraina-z-rozvinutoyu-cifrovoyu-ekonomikoyu.html (дата звернення 31.01.2023).

3. Vasyltsiv T., Mulska O., Levytska O., Lupak R., Semak B., Shtets T. Factors of the Development of Ukraine’s Digital Economy: Identification and Evaluation. Science and Innovation. 2022. № 18(2). P. 44–58. URL: https://doi.org/10.15407/scine18.02.044 (дата звернення 12.03.2023)

4. Філіпковська Л. О., Гордіна А. М. Роль інформаційних технологій щодо розвитку територій. Теоретичні та практичні питання узгодження інтересів розвитку територіальної системи . Харків: ХНУ імені В. Н. Каразіна. 2020. C. 190– 191.

5. Філіпковська Л. О., Матвієнко О. О., Кійко А. В. Поведінкові аспекти міжнародної торгівлі в Україні. Сучасний управлінський інструментарій прийняття ефективних економічних рішень: колективна монографія. Харків: Нац. аерокосмічний ун-т ім. М. Є. Жуковського «Харк. авіац. ін-т». 2019. С. 248–277.

6. Талах Ю. М, Філіпковська Л. О. Методи кількісного аналізу ризиків інвестиційних проектів. Перспективи розвитку української економіки, бізнесу та підприємництва в умовах глобалізації. Харків : Нац. аерокосм. ун-т ім. М. Є. Жуковського «Харків. авіац. ін-т». 2021. С. 164 – 167. URL: https:// faculty6.khai.edu/uploads/editor/8/2999/sitepage_218/files/1638566765594243.pdf.

7. Філіпковська Л. О. Використання самонавчальних інтелектуальних систем в економіці галузи авіаційного транспорту. Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення. Тернопіль : ФОП Шпак В.Б. 2022. Вип. 71. C. 74–78. URL: http://www.konferenciaonline.org.ua/ua/article/id-697/.

8. Філіпковська Л. О., Нос М. М. Управління вартістю інноваційного проєкту у промисловій сфері. Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. 2020. № 2 (12). С. 66–74.

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Інші наукові праці даної секції

Конференції

Конференції 2024

Конференції 2023

Конференції 2022

Конференції 2021

Конференції 2020

Конференції 2019

Конференції 2018

Конференції 2017

Конференції 2016

Конференції 2015

Конференції 2014

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукові конференції

Економіко-правові дискусії. Спільнота