+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Методы искусственного интеллекта в исследовании экономического потенциала регионов России в условиях больших вызовов

Купить электронную версию статьи

т. 21, вып. 6, июнь 2022

Получена: 02.06.2022

Получена в доработанном виде: 09.06.2022

Одобрена: 17.06.2022

Доступна онлайн: 29.06.2022

Рубрика: ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ

Коды JEL: С45, O30, R11

Страницы: 994–1017

https://doi.org/10.24891/ea.21.6.994

Любушин Н.П. доктор экономических наук, профессор кафедры экономического анализа и аудита, Воронежский государственный университет (ВГУ), Воронеж, Российская Федерация 
lubushinnp@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-4493-2278
SPIN-код: 2227-3764

Летягина Е.Н. кандидат экономических наук, доцент, заведующая кафедрой управления в спорте, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация 
len@fks.unn.ru

https://orcid.org/0000-0002-6539-6988
SPIN-код: 7221-4868

Перова В.И. кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математического моделирования экономических процессов, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация 
perova_vi@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-1992-5076
SPIN-код: 3871-2450

Котов Р.М. кандидат экономических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета, анализа, аудита и налогообложения, Кемеровский государственный университет (КемГУ), Кемерово, Российская Федерация 
rmkotov@mail.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 3447-3926

Предмет. Методические подходы к анализу экономического потенциала регионов c учетом достижения национальной цели устойчивого развития Российской Федерации в условиях больших вызовов.
Цели. Исследование динамики развития экономической деятельности в регионах Российской Федерации с помощью методов искусственного интеллекта в целях анализа инновационного развития российской экономики в условиях больших вызовов.
Методология. Исследование базируется на анализе динамики показателей развития региональной экономики России. Предложен свободный от модельных ограничений кластерный анализ развития региональной экономики на основе нейросетевого моделирования, что позволило оценить динамику развития и ранжирование регионов Российской Федерации по совокупности рассматриваемых показателей. Среди имеющихся классов нейронных сетей применены нейронные сети – самоорганизующиеся карты Кохонена, которые проявляют себя как перспективное средство кластеризации и визуального воплощения многомерных статистических данных.
Результаты. Результатами нейросетевого моделирования явилась сегрегация 85 регионов Российской Федерации по четырем компактным группам, не зависящая от принадлежности регионов к федеральным округам. Оценена значимость каждого показателя при формировании кластеров. Выявлено сильное различение количества регионов в кластерах. При этом некоторые регионы в рассматриваемом периоде входили в состав одного и того же соответствующего кластера. Представлена динамика средних значений исследуемых показателей в кластерах за 2018–2020 гг.
Выводы. Исследование показывает несоразмерность экономического развития регионов России, что требует индивидуального подхода к разработке стратегий развития региональных экономик, соответствующих KPI, и мер по стимулированию экономической деятельности в области инноваций, инвестиций и внедрения результатов научных исследований в регионах Российской Федерации. Эти меры окажут поддержку реальному сектору экономики в продвижении его интересов и активизации инновационной, научно-исследовательской, производственной и инвестиционной деятельности, что обусловит устойчивый экономический рост.

Ключевые слова: большие вызовы, устойчивое развитие, кластерный анализ, методы искусственного интеллекта, нейронные сети

Список литературы:

  1. Макаров В.Л., Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю. и др. Моделирование развития экономики региона и эффективность пространства инноваций // Форсайт. 2016. Т. 10. № 3. C. 76–90. URL: Link
  2. Клейнер Г.Б., Рыбачук М.А. Системная сбалансированность экономики России: региональный разрез // Экономика региона. 2019. Т. 15. № 2. С. 309–323. URL: Link
  3. Aleskerov F.T., Gokhberg L.M., Egorova L.G. et al. A Method of Static and Dynamic Pattern Analysis of Innovative Development of Russian Regions in the Long Run. In: Batsyn, M., Kalyagin, V., Pardalos, P. (eds) Models, Algorithms and Technologies for Network Analysis. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, 2014, vol. 104. Springer, Cham. URL: Link
  4. Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Лылов А.И., Пуляхин Е.И. Экономический анализ влияния «больших вызовов» на устойчивость и непрерывность деятельности субъектов хозяйствования // Экономический анализ: теория и практика. 2020. Т. 19. Вып. 12. С. 2253–2275. URL: Link
  5. Едронова В.Н. Анализ использования трудовых ресурсов регионов Приволжского федерального округа // Экономический анализ: теория и практика. 2022. Т. 21. Вып. 2. С. 307–328. URL: Link
  6. Любушин Н.П., Летягина Е.Н., Перова В.И. Исследование инновационного развития региональной экономики как императива устойчивого социально-экономического роста России с применением нейросетевого моделирования // Экономический анализ: теория и практика. 2021. Т. 20. Вып. 8. С. 1394–1414. URL: Link
  7. Лаврикова Ю.Г., Андреева Е.Л., Тарасов А.Г., Ратнер А.В. Влияние глобальных экономических вызовов на развитие рынков будущего // Экономика и управление. 2019. № 9. С. 34–42. URL: Link
  8. Валентей С.Д., Бахтизин А.Р., Кольчугина А.В. Готовность региональных экономик к модернизации // Федерализм. 2018. № 2. С. 143–157. URL: Link
  9. Яшин С.Н., Борисов С.А. Методологические подходы к определению рейтинга экономико-инновационного развития промышленных предприятий региона // Вопросы инновационной экономики. 2020. Т. 10. № 2. С. 819–836. URL: Link
  10. Летягина Е.Н., Перова В.И. Нейросетевое моделирование региональных инновационных экосистем // Journal of New Economy. 2021. Т. 22. № 1. С. 71–89. URL: Link
  11. Летягина Е.Н. Управление цифровой трансформацией отраслей, комплексов, предприятий: монография. Н. Новгород: ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2021. 240 с.
  12. Кузнецов Ю.А., Перова В.И., Семиков Д.С. Информационные и коммуникационные технологии как фактор развития цифровой экономики в Российской Федерации // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2017. № 4. С. 38–47. URL: Link
  13. Кабалина М.Ю., Садовникова Н.А. Инновационное развитие России: статистический анализ и модели прогноза: монография. М: Научная библиотека, 2015. 160 с.
  14. Викулов С.Ф., Хрусталёв Е.Ю. Экономические основы военной безопасности России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 7. С. 2–9. URL: Link
  15. Бухвальд Е.М. Институты развития и национальная безопасность Российской Федерации // Развитие и безопасность. 2021. № 1. С. 16–28. URL: Link
  16. Сенчагов В.К., Иванов Е.А. Структура механизма современного мониторинга экономической безопасности России. М.: Институт экономики РАН, 2016. 71 с.
  17. Караваева И.В., Иванов Е.А., Лев М.Ю. Паспортизация и оценка показателей состояния экономической безопасности России // Экономика, предпринимательство и право. 2020. Т. 10. № 8. С. 2179–2198. URL: Link
  18. Глебова О.В., Симонов А.В. Управление экономической безопасностью участников высокотехнологичных проектов разработки и производства продукции двойного и гражданского назначения на основе контрактного подхода // Вопросы инновационной экономики. 2018. Т. 8. № 1. С. 117–128. URL: Link
  19. Митяков С.Н., Лапаев Д.Н., Катаева Л.Ю., Рамазанов С.А. Устойчивое развитие и угрозы экономической безопасности // Экономика и предпринимательство. 2019. № 10. С. 111–114.
  20. Лев М.Ю., Лещенко Ю.Г. Экономическая безопасность в системе здравоохранения в период пандемии COVID-19: ответная реакция государств и финансовых органов // Экономика, предпринимательство и право. 2020. Т. 10. № 6. С. 1857–1884. URL: Link
  21. Перова В.И., Папко А.В. Нейросетевой анализ динамики инвестиционной деятельности регионов Российской Федерации // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2019. № 1. С. 24–32. URL: Link
  22. Ермошина Т.В. Инвестиционное обеспечение инновационной экономики // Вопросы инновационной экономики. 2018. Т. 8. № 1. С. 39–50. URL: Link
  23. Суетина Т.А., Сафина Д.М. Методика оценки экономической эффективности инвестиций во внедрение мероприятий бережливого производства // Российское предпринимательство. 2018. Т. 19. № 10. С. 3085–3094. URL: Link
  24. Мылыхина И.О. Стимулирование высокотехнологичных производств как императив технологического развития отечественной экономики // Вопросы инновационной экономики. 2019. Т. 9. № 4. С. 1469–1478. URL: Link
  25. Фролов В.Г., Павлова А.А. Системные эффекты реализации инновационно-инвестиционно-сбалансированной промышленной политики в условиях цифровой экономики // Экономические отношения. 2019. Т. 9. № 4. С. 2919–2936. URL: Link
  26. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М.: Вильямс, 2005. 864 с.
  27. Неврединов А.Р. Подход к нейросетевому анализу текстовой информации при экономической оценке компаний // Экономический анализ: теория и практика. 2021. Т. 20. № 8. С. 1574–1594. URL: Link
  28. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.
  29. Kohonen T. Self-Organizing Maps. NY., Springer-Verlag, 2001, 317 p.
  30. Балабанов А.С., Стронгина Н.Р. Анализ данных в экономических приложениях. Н. Новгород: ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2004. 135 с.
  31. Алескеров Ф.Т., Гохберг Л.М., Егорова Л.Г. и др. Анализ данных науки, образования и инновационной деятельности с использованием методов анализа паттернов: препринт WP7/2012/07. М.: НИУ ВШЭ, 2012. 68 с. URL: Link
  32. Алескеров Ф.Т., Белоусова В.Ю., Егорова Л.Г., Миркин Б.Г. Анализ паттернов в статике и динамике, часть 1: Обзор литературы и уточнение понятия // Бизнес-информатика. 2013. № 3. С. 3–18. URL: Link
  33. Алескеров Ф.Т., Белоусова В.Ю., Егорова Л.Г., Миркин Б.Г. Анализ паттернов в статике и динамике, часть 2: Примеры применения к анализу социально-экономических процессов // Бизнес-информатика. 2013. № 4. С. 3–20. URL: Link/109343158.html
  34. Davies D.L., Bouldin D.W. A Cluster Separation Measure. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1979, vol. PAMI-1, no. 2, pp. 224–227. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 21, вып. 9, сентябрь 2022

Другие номера журнала