Материал: Анализ и прогнозирование нестационарных процессов экономики с использованием метода нейросистемного распознавания - Реферат (Вохидов А.С.)

Предмет: Рефераты

Просмотров: 456


1. общая характеристика работы

Актуальность темы исследования определяется необходимостью изучения нестационарных процессов экономики и создания системного алгоритма их анализа и прогнозирования в целях повышения эффективности аппарата прогнозирования. В современных реалиях для успешной

конкурентоспособной деятельности на рынке и развития экономики страны в целом необходимо использовать новые принципы управления, адекватные уровню современной экономики. Прогнозирование как направление экономической науки, ориентированное на оптимизацию управления, в полной мере отвечает целям и задачам устойчивого функционирования экономических систем.

Теоретический и практический опыт традиционных методов прогнозирования развивается на базе новейших информационных технологий математического и экономического моделирования. Помимо получения возможных будущих оценок тех или иных исследуемых параметров, целью прогнозирования также является побуждение к размышлению о том, что может произойти во внешней и внутренней среде, и к каким последствиям для экономики это приведет. Прогнозирование повышает бдительность экономических агентов и, следовательно, их способность реагировать на возможные изменения в экономических системах.

Проблема прогнозирования экономических процессов, вследствие быстрых, порой плохо предсказуемых изменений внешней среды, в последние годы стала особенно сложной. С учетом этих трудностей и критичности ошибок в прогнозах некоторые специалисты были вынуждены

заговорить о сложности структурных характеристик систем экономики и тщетности прогнозирования нестационарных процессов.

Проблемам анализа и прогнозирования нестационарных процессов в экономической литературе уделено недостаточное внимание. Несколько публикаций посвящено общим теоретическим вопросам о роли

этих инструментов. Ведутся дискуссии о преимуществах систематизации анализа и прогнозирования, но единого аппарата исследования нестационарно эволюционных процессов пока не существует. Остается неосвещенным ряд актуальных вопросов, например, способы определения характеристик процесса, механизм изучения структуры объекта, анализа факторов, выбор методов прогнозирования, повышение эффективности прогнозов. Все вышесказанное определяет значимость диссертационного исследования.

Цели и задачи исследования: Основной целью данной работы является разработка метода и механизма, позволяющего осуществить иден-

тификацию типа и прогнозирование значений нестационарных процессов и характеристик их поведения с использованием нейросистемного метода распознавания.

В соответствии с поставленной целью в работе исследованы и решены следующие задачи:

•        изучить методологические основы теории анализа и прогнозирования экономических процессов;

•        исследовать  методы  и  принципы  классификации  экономических процессов;

•        формировать критерии классификации динамических процессов экономики;

•        систематизировать  свойства  нестационарных  процессов,  их

структуру и основные закономерности развития;

•        разработать алгоритм (механизм функционирования) нейросетевого анализа и прогнозирования процессов;

•        построить  нейросетевую  модель идентификации и прогнозирования;

•        рассмотреть возможность применения экспертного метода распознавания типа экономических процессов;

•        определить направления эффективного применения алгоритма

нейросистемного анализа и прогнозирования нестационарных процессов;

•        обосновать практическое применение алгоритма нейросистемного анализа и прогнозирования  предприятиями.

Теоретической и методологической базой исследования послужили работы отечественных и зарубежных ученых: Анищенко В.С., Ахромеевой Т.С., Беленького В.З., Блинова О.Е., Вадивасовой Т.Е., Веденова

А.А., Доугерти К., Дунина-Барковского В.Л., Елисеевой И.И., Капицы

С.П., Кондратьева Н.Д., Кошечкина С.А., Курдюмова С.П., Левшина Ф.М., Маевского В.И., Малинецкого Г.Г.,   Пригожина И., Рерихи Е. и Н., Светунькова С.Г.,  Скотт Д.Г., Скурихина А.М., Стенгерса И., Тойнби А.Дж., Трисеева Ю.П., Энтова Р.М., Cagan P., Dayan A. и других.

Несмотря на значительное количество серьезных научных исследований, теоретических работ и многочисленных публикаций, проблема анализа и прогнозирования динамических процессов экономики на современном этапе развития научно-исследовательской базы затрагивает в основном стационарные процессы. Не исследован механизм влияния всей совокупности факторов на поведение процесса, а именно, не выявлены особенности применения системного анализа и прогнозирования нестационарных процессов.

Поставленные в диссертации цели и задачи решались на базе сравнительного и экономико-статистического методов, программноцелевого, нормативного и системного подходов, исторического метода.

Информационной базой исследования послужили информационные источники Госкомстата и Центрального банка РФ, ежегодные статистические отчеты предприятий, монографии, работы, статьи и материалы научно-практических конференций, публикации в периодических изданиях, статистические и аналитически материалы по анализу и прогнозированию динамических процессов экономики.

Предметом исследования данной работы является метод анализа и прогнозирования нестационарных процессов на основе алгоритма нейросистемного анализа и прогнозирования.

Объектом исследования выступают основные характеристики нестационарного экономического процесса, совокупность элементов, влияющих на формирование процесса.

Структура работы: Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка литературы.


Загрузка...