Экономическая томография: возможность предвидеть и реагировать на социально-экономические кризисы
DOI:
https://doi.org/10.17059/2015-4-4Ключевые слова:
экономическая томография, благосостояние личности и территории проживания, автокорреляция сдвиговой функции параметров, классификатор кризисов, система нелинейных неоднородных дифференциальных уравненийАннотация
В статье рассматривается подход, базирующийся на авторской гипотезе, связанной с особенностями развития России (с одной стороны, масштабы, российский менталитет и определенная закрытость экономики, с другой стороны, значительный доминирующий ресурсный и человеческий потенциал, и, как следствие, реальная роль в мировом экономическом сообществе), диагностика которых (на уровне благосостояния личности и территории проживания) выявляет кризисы, оценивает угрозы социально-экономического развития регионов на ранних стадиях, а также помогает оценить состояние региона на 3-5 лет. Иными словами, управленцы располагают временем, необходимым для достаточно оперативного реагирования на кризисные явления и управленческие ошибки, снижения последствий возникающих угроз. Цель настоящей статьи - представить теоретико-методологический и методический инструментарий распознавания на ранних стадиях появляющихся угроз, позволяющий с меньшими потерями входить в кризисный период. Проведены вычислительные эксперименты с целью классификации ранее имевших место социально-экономических кризисов (рассмотрены 9 возможных вариантов), математически обработаны траектории изменения основных показателей применительно к благосостоянию личности и территории проживания с учетом влияния различных факторов. На основе предлагаемого авторского подхода (экономической томографии) сделана попытка комплексно оценить состояние типопредставительных регионов России.Библиографические ссылки
Kuklin, A. A., Naydenov, A. S., Nikulina, N. L. & Tarasyeva, T. V. (2014). Transformatsiya teoretiko-metodologicheskikh podkhodov i metodicheskogo instrumentariya diagnostiki blagosostoyaniya lichnosti i territorii prozhivaniya. Ch. I. Ot rasprostranennykh do alternativnykh podkhodov k diagnostike. Istoriya voprosa [Transformation of the theoretic and methodological approaches and methodical tools of diagnostics of the persons’s welfare and accommodation. P.1 From popular to alternative approaches for diagnostics. Historical background]. Ekonomika regiona [Economy of region], 3, 22-37.
Kuklin, A. A. & Chichkanov, V. P. (Eds). (2015). Kompleksnaya metodika diagnostiki blagosostoyaniya lichnosti i territorii prozhivaniya [Comprehensive technique for diagnostics of individual’s welfare and territory of accommodation]. Ekaterinburg: Institute of Economics of UB RAS, 136.
Eliseyeva, I. I. & Yuzbashev, M. M. (2002). Obshchaya teoriya statistiki: uchebnik [General theory of statistics: textbook]. In: I. I. Eliseyeva (Ed.). 4-e izd. pererab. i dop [4th revised and enlarged edition]. Moscow: Finansy i statistika [Ser. Finances and Statistics], 480.
Suslov, V. I., Ibragimov, N. M., Talysheva, L. P. & Tsyplakov, A. A. (2005). Ekonometriya [Econometrics]. Novosibirsk: Siberian Branch of RAS, 744.
Arnold, V. I. (2003). Matematicheskie metody klassicheskoy mekhaniki [Mathematical methods of classical mechanics]. 5-e izd., stereot [5th reprint edition]. Moscow: Editorial URSS Publ., 416.
Ilyina, V. A. & Silaev, P. K. (2004). Chislennyye metody dlya fizikov-teoretikov. T. 2 [Numerical methods for physicists-theorists. Vol. 2]. Moscow; Izhevsk: Institute of Computer Research, 16-30.
Feder, E. (1991). Fraktaly: per. s angl. [Fractals: trans. from English]. Moscow: Mir Publ., 254.
Mandelbrot, B. (1972). Statistical Methodology for Non-Periodic Cycles: From the Covariance to R/S Analysis. Annals of Economic Social Measurement, 1(3), 259-290.
Rogers, L. C. G. (1997). Arbitrage with fractional Brownian motion. Mathematical Finance, 7, 95-105.
Khaken, G. (1991). Informatsiya i samoorganizatsiya: makroskopicheskiy podkhod k slozhnym sistemam [Information and self-organization: macroscopic approach to complex systems]. Moscow: Mir Publ., 240.
Lifshits, E. M. & Pitaevskiy, L. P. (1979). Fizicheskaya kinetika. T. 10. [Physical kinetics. Vol. 10]. Moscow: Nauka Publ., 527.
Samarskiy, A. A., Kurdyumov, S. P., Akhromeeva, T. S. & Malinetskiy, G. G. (1987). Modelirovanie nelineynykh yavleniy v sovremennoy nauke [Modeling of the nonlinear phenomena in modern science]. Informatika i nauchno-tekhnicheskiy progress [Informatics and scientific and technical progress]. Moscow: Nauka Publ., 69-91.
Kuklin, A. A. & Gurban, I. A. (2012). Regionalnyye osobennosti demograficheskoy sostavlyayushchey chelovecheskogo kapitala [Regional features of demographic component of the human capital]. Naradonaselenie [The population], 4 (58), 35-50.
Chereshnev, V. A., Kuklin, A. A. & Cherepanova, A. V. (2010). Teoretiko-metodologicheskiy podkhod k prognozirovaniyu sotsialno-demograficheskogo razvitiya regiona [Theoretic and methodological approach to forecasting of social and demographic development of the region]. Ekonomika regiona [Economy of region], 2, 38-46.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2015 Куклин Александр Анатольевич, Быстрай Геннадий Павлович, Охотников Сергей Александрович, Васильева Елена Витальевна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
