2019. №3 Vol.13

      В работе рассматривается нечеткое когнитивное моделирование как эффективное средство исследования слабоструктурированных социально-экономических систем. Основное внимание уделяется процессу построения (идентификации) нечетких когнитивных моделей как наиболее сложному и ответственному этапу когнитивного моделирования.
      Приведена классификация существующих методов идентификации: в соответствии с источником используемой информации, они подразделены на экспертные и статистические.
      Отмечается, что при построении нечетких когнитивных моделей слабоструктурированных систем типичной является ситуация, при которой в составе исследуемой системы одновременно имеются как количественные (измеримые) факторы, так и факторы относительной, качественной природы. При этом могут иметься в наличии статистические данные, описывающие количественные факторы, в то время как для описания качественных факторов единственным доступным источником информации остаются экспертные знания. В то же время каждый из существующих подходов к идентификации ориентирован на использование информации лишь одного из возможных типов: либо экспертной, либо статистической.
      Таким образом, актуальной является задача разработки более общего подхода к построению нечетких когнитивных моделей слабоструктурированных систем, обеспечивающего возможность согласованной обработки информации как экспертного, так и статистического происхождения и получения на ее основе достоверных и непротиворечивых результатов. Такой подход предложен в настоящей работе и основан на совместном использовании ранее разработанных авторами методик идентификации с последующим согласованием получаемых промежуточных результатов.
      С целью демонстрации работы предложенного подхода описан процесс его прикладного применения к задаче управления комплексным развитием сельских территорий. Полученная в результате нечеткая когнитивная модельможет быть использована с целью прогнозирования состояния сельских территорий в условиях различных начальных тенденций и управляющих воздействий, а также для поиска и анализа эффективных стратегий управления их развитием.

       В статье рассматриваются вопросы формирования системы поддержки принятия решений (СППР) в области управления региональным развитием. Представленный обзор существующих подходов в данной области свидетельствует, с одной стороны, об их многообразии, а с другой– позволяет сделать вывод о необходимости решения ряда методологических и практических вопросовподдержки принятия решений для задачи инновационного развития региона.
      Исходя из этого, целью исследования является разработка концепции СППР для обоснования параметров стратегии инновационного развития региона на основе применения адаптивных механизмов согласования интересов экономических агентов.
      Методология исследования базируется на синтезе различных подходов в рамках интегрирования в структуру адаптивных имитационных моделей проблемно-ориентированных баз знаний с механизмом логического вывода, а также интеллектуальных технологий обработки слабоструктурированной информации, используемых для поиска решений в процессе формирования и корректировки параметров управления инновационным развитием региона.
      Результатом исследования является теоретическое обоснование разработки проблемно-ориентированной СППР, включая описание взаимосвязанных этапов, определяющих основные конструктивные особенности данного инструментария.В рамках проведенного исследования предложена концептуальная схема реализации СППР в области управления инновационным развитием региона и описаны ключевые функциональные блоки предлагаемого инструментария. Определено место инструментария в структуре системы управления региональным развитием, показаны возможности его использования при формировании прогнозно-плановых оценок развития региона, а также при оценке эффективности применения альтернативных управляющих воздействий.
      Предложенный инструментарий позволяет расширить возможности применения методов теории управления и поддержки принятия решений, интеллектуальных информационных технологий, экономико-математических методов, а также современных технологий компьютерного имитационного моделирования для задач стратегического планирования развития региональных социально-экономических систем. С практической точки зрения данный инструментарий может быть интересен для органов государственного управления при решении задач в области разработки стратегий инновационного развития регионов России, формировании среднесрочных прогнозов и обосновании параметров социальной, экономической и бюджетной политики.

      Стресс-тестирование как инструмент оценки рисков активно используется как во многих международных организациях, так и в центральных банках большинства стран мира. Некоторые организации (в том числе, Банк России), проводящие стресс-тестирование, во избежание лишних панических настроений на рынке, которые могут привести к массовому оттоку депозитов и вкладов из банковского сектора в целом или из отдельного банка, не публикуют результаты стресс-тестирования, которые могут быть интересны бизнес-сообществу. Как правило, стресс-тестирование проводится на основе огромного количества официальных непубликуемых форм отчетности, к которым у бизнес-сообщества нет доступа. Только четыре формы отчетности представлены на сайте Банка России. В данной статье предлагается упрощенный алгоритм проведения стресс-тестирования кредитного риска кластера банков на основе четырех форм официально публикуемой финансовой отчетности. Алгоритм предусматривает моделирование медианных значений банковских показателей внутри кластера в каждый момент времени в зависимости от макроэкономических переменных, с дальнейшей ретрансляцией полученных значений для оценивания финансового состояния каждого банка, входящего в этот кластер. Предполагается, что рассчитанные прогнозные значения темпов роста банковских показателей, полученные с помощью эконометрических моделей, построенных на основе медианных значений кластера, одинаковы для соответствующих показателей каждого банка, входящего в данный кластер. По состоянию на 1 января 2018 года проведено стресс-тестирование кредитного риска 26 банков, девять из которых являются системно-значимыми кредитными организациями. В рамках стресс-тестирования построено восемь эконометрических моделей временных рядов. По результатам стресс-тестирования выяснилось, что 11 из 26 банков, входящих в кластер, будут испытывать затруднения при выполнении нормативов достаточности капитала или надбавок к ним.

      Работа посвящена сравнению способности различных моделей предсказывать банкротство компаний строительной отрасли на горизонте в один год. Рассмотрены такие алгоритмы, как логит- и пробит-модели, деревья классификации, случайные леса, искусственные нейронные сети. Особое внимание уделено особенностям построения моделей машинного обучения, влиянию несбалансированности данных на предиктивную способность моделей, анализу способов борьбы с несбалансированностью данных, анализу влияния нефинансовых факторов на предиктивную способность моделей. В работе использованы нефинансовые и финансовые показатели, рассчитанные на основе публичной финансовой отчетности строительных компаний за период с 2011 по 2017 годы. Сделан вывод, что рассмотренные алгоритмы показывают приемлемое качество для использования в задачах прогнозирования банкротств. В качестве метрики качества моделей использовался коэффициент Джини или AUC (площадь под ROC-кривой). Выявлено, что искусственные нейронные сети превосходят другие методы, в то время как модели логистической регрессии в сочетании с дискретизацией вплотную следуют за ними. Обнаружено, что эффективность способа преодоления несбалансированности данных зависит от типа используемых моделей. В то же время значимого влияния несбалансированности обучающего множества на предиктивную способность модели не выявлено. Существенное влияние нефинансовых показателей на вероятность банкротства также не подтвердилось.

      В статье описан подход, которым внутренний провайдер ИТ-услуг может воспользоваться для того, чтобы завоевать доверие своих бизнес-клиентов. В качестве клиентов внутреннего провайдера рассматриваются исключительно внутренние клиенты. Отличительной чертой предлагаемого подхода является его ориентированность на достижение практических целей, т.е. на построение доверия между ИТ-организацией и ее клиентами в конкретной организации. Идея подхода заключается в том, что принимается ряд допущений об объективно измеримых предпосылках возникновения такого доверия, что позволяет конструктивно ставить и решать задачу построения отношений доверия. Предлагается модель внутриорганизационного доверия, которая совершенствуется по мере того, как ИТ-организация развивает свои способности к построению отношений доверия. Эта модель описывает всех потребителей услуг и взаимоотношения между ними, а также учитывает специфику внутреннего рынка ИТ-услуг в организации. Приводится высокоуровневое описание модели доверия, которое может служить отправной точкой при построении модели внутриорганизационного доверия в конкретной организации.
      Предлагается подход к совершенствованию модели внутриорганизационного доверия, основанный на принципах, близких к тем, которые используются в традиционной модели CMMI. Этот подход позволяет ИТ-провайдеру использовать преимущества методов оценки зрелости для улучшения деятельности по управлению доверием.

      Одной из задач цифровой повестки является внедрение цифровых технологий в секторах экономики. Ввиду необходимости обеспечения высокого уровня совместимости продуктов и элементов в сложных системах стандартизация выходит на первый план для бизнеса и государства, что особенно важно для отраслей обрабатывающей промышленности, где стандарты служат инструментом модернизации и ускорения инноваций. В статье рассмотрен зарубежный опыт стандартизации цифрового производства. На основе сравнительного анализа политик стандартизации Германии, Китая, Республики Корея, США и Японии изучены основные подходы к стандартизации «умного» (цифрового) производства и с учетом степени участия государства в процессах стандартизации разработаны основные национальные модели стандартизации. Построение модели основывается на оценке наличия инициатив в сфере промышленности, цифровизации и системы стандартизации, эталонной архитектуры цифрового производства, а также сотрудничества стран в области цифрового производства. Также представлен обзор международных инициатив стандартизации, прежде всего в рамках ИСО и МЭК. С учетом сложившейся системы взаимодействия дана оценка российской практике цифровизации производства и стандартизации. В России реализуется третья модель, характерная для Китая. С учетом результатов анализа сформулированы рекомендации для России в части интенсификации усилий по встраиванию в международную повестку стандартизации, а также разработки российских стандартов в сфере цифровых технологий как основы для цифровой трансформации секторов экономики и достижения связанных с ней экономических эффектов.