http://bijournal.hse.ru ru-ru Copyright 2022 Fri, 23 Dec 2022 14:26:14 +0300 https://bijournal.hse.ru/2022--4 Vol.16/803939459.html       Значительный рост интереса исследователей к применению в оценке недвижимого имущества методов, основанных на деревьях решений, обусловлен увеличивающимися потоками доступной рыночной информации, развитием методов машинного обучения, искусственного интеллекта, и ограниченными возможностями традиционных методов оценки недвижимого имущества. В то же время, распределение цен на недвижимость хорошо приближается логарифмически нормальным распределением, что проявляется в завышении предсказаний такими методами в области меньше средних значений имеющегося набора данных и занижении предсказаний в области выше средних значений. В статье показаны причины этих особенностей и предложен адаптивный алгоритм случайного леса, основной идеей которого является корректировка результатов работы базового алгоритма с помощью устранения смещения предсказанных значений.  Результаты апробировались на ценах предложений объектов недвижимости в Санкт-Петербурге. https://bijournal.hse.ru/2022--4 Vol.16/803948042.html       В данной статье представлен подход к моделированию динамики дорожно-транспортных пришествий с участием беспилотных автомобилей в многоагентной интеллектуальной транспортной системе «умного города». Разработана новая имитационная модель интеллектуальной транспортной системы, позволяющая существенно уменьшить количество потенциальных дорожно-транспортных происшествий и реализующая концепцию социально-ориентированного менеджмента городского хозяйства. Программная реализация подобной крупно-масштабной агентной модели выполнена с использованием платформы FLAME GPU, позволяющей эффективно распараллелить логику поведения агентов и учесть их индивидуальные системы принятия решений при моделировании пространственной динамики ансамбля наземных беспилотных транспортных средств, взаимодействующих с другими участниками дорожного движения: обычными транспортными средствами, неожиданно возникающими препятствиями (например, пешеходами и др.). Исследованы различные сценарии поведения подобных агентов в интеллектуальной транспортной системе, обуславливающие возникновение дорожно-транспортных происшествий при определенных условиях (например, при высокой скорости и интенсивности движения беспилотных транспортных средств и др.) и различных конфигурациях цифровой дорожной сети.  Определены значения параметров, при которых индивидуальная система принятия решений беспилотных транспортных средств сохраняет устойчивость по отношению к характеристикам внешней среды (в том числе, в условиях экстремальных ситуаций), обеспечивая безопасность другим участникам дорожного движения в масштабе «умного города». https://bijournal.hse.ru/2022--4 Vol.16/803949490.html       В настоящее время все большее количество людей интересуются сферой инвестиций. Это связано, с одной стороны, с ростом доходов населения и, с другой стороны, с развитием финансовых технологий. В статье проведен анализ проблемной ситуации и рассмотрены основные модели, алгоритмы и индикаторы, используемые для построения торговых стратегий. Предлагается консервативная торговая стратегия, основанная на трендовых индикаторах, которая может выступать в качестве альтернативы популярной консервативной стратегии «купи и держи». В качестве индикаторов системы используются экспоненциальные скользящие средние разных порядков, выявляющие наличие трендов различной длительности в динамике цен финансового актива. Отличительной особенностью предлагаемой торговой системы является объединение в одном подходе торгового метода, генерирующего торговые сигналы, и правил управления размером позиции. Представлены результаты тестирования предлагаемой торговой системы на исторических данных. Проводится сравнительный анализ полученных результатов с результатами стратегии «купи и держи» и стратегии, основанной на двух экспоненциальных скользящих средних разного порядка. Предлагаемая система легко встраивается в автоматизированные торговые системы. Для обработки и визуализации данных использовался язык программирования R. https://bijournal.hse.ru/2022--4 Vol.16/803949964.html       Цифровая трансформация предприятий и организаций в современных условиях осуществляется путем разработки и внедрения новых бизнес-моделей на основе различных цифровых технологий, которые в совокупности аккумулируются в составе цифровых бизнес-платформ. Недостаточная разработанность в настоящее время методов и средств выбора адекватных бизнес-моделей функционирования сетевых предприятий в зависимости от используемой конкурентной стратегии, производственных технологий, цифровой зрелости, политики безопасности обусловливает актуальность настоящего исследования. Целью работы является разработка метода обоснования рационального выбора типа бизнес-модели цифровой трансформации сетевого предприятия в условиях многокритериальности оценки различных факторов получения сетевых эффектов, цифровой зрелости и обеспечения экономической и информационной безопасности.  Для достижения поставленной цели в качестве подходов к решению задачи используются методологические подходы: к формализации бизнес-модели на основе фреймворка Санкт-Галлена, к классификации бизнес-моделей рабочей группы по бизнес-моделям Индустрии 4.0, к построению системы, основанной на знаниях, с использованием нечетких наборов продукционных правил. Предлагается метод классификации типов бизнес-моделей сетевого предприятия в зависимости от применяемой конкурентной стратегии, этапа жизненного цикла выпускаемой продукции и оказываемых услуг, типа производства и способа применения цифровых бизнес-платформ. В соответствии с классификацией рабочей группы по бизнес-моделями Индустрии 4.0 определяются сетевые эффекты для основных ролей участников сетевого взаимодействия по каждому типу бизнес-модели. Разработана концептуальная многокритериальная модель выбора типа бизнес-модели, реализуемая в виде наборов продукционных правил системы, основанной на знаниях, которая включает оценку сетевых эффектов, цифровой зрелости, коммерчески рисков и рисков информационной безопасности. https://bijournal.hse.ru/2022--4 Vol.16/803952658.html       В статье рассматривается задача количественного описания и повышения качества оказания услуг компаниями – агрегаторами такси, работающими на российском рынке. Данная проблема в целом недостаточно освещена в научной литературе в связи с ее высокой специфичностью, хотя отдельные исследования, направленные на поиск метрик качества сервиса, были проведены для зарубежных компаний. Целью проведенного исследования является математическая формализация рейтинговой системы оценки качества водителя, позволяющая сформировать параметрически адаптируемую модель. Разработанная математическая модель рейтинговой системы описывается с помощью графа состояний, переход между вершинами которого выполняется при выполнении условий, формулируемых в явном виде. Показано, что расчет рейтинга водителя, находящегося в системе в активном рабочем состоянии, может быть выполнен на основе цифровой фильтрации временного ряда оценок, выставляемых пассажирами каждому водителю после завершения поездки. Предложены рекомендации по выбору импульсной характеристики такого цифрового фильтра. С помощью A/B-теста, проведенного на группе водителей, работавших с компанией-агрегатором, удалось подтвердить тот факт, что интегральная метрика качества оказания услуг чувствительна к изменению параметров разработанной рейтинговой системы, что непосредственно выразилось в сокращении доли поездок с негативным клиентским опытом. Предложенная модель рейтинговой системы направлена на повышение качества предоставляемых агрегатором услуг, достигаемого более эффективной дифференциацией водителей, а последующая оптимизация параметров рейтинговой системы может служить одним из инструментов достижения показателей в рамках стратегических целей компании-агрегатора. https://bijournal.hse.ru/2022--4 Vol.16/803954290.html       В 2020–2022 гг. экономика России оказалась в новых беспрецедентных коронавирусных и санкционных условиях. Для оценки и прогнозирования сложившейся ситуации мы проводим эконометрическое исследование макроэкономической производственной функции России за 1990–2022 гг. и оценку предельной нормы технологического замещения в условиях внутренних и внешних ограничений, связанных с распространением уханьского коронавируса (SARS-CoV-2) и проведением специальной военной операции России на Украине, сопровождающимся усилением санкционного давления на российскую экономику. Мы получили несколько результатов. В 1991–1996 гг. наблюдалось возрастание предельной нормы технологического замещения, а в 1997–2020 гг. – ее снижение кроме 2008–2009 и 2015 гг. В условиях широкого распространения уханьского коронавируса главными причинами спада 2020 г. и роста 2021 г. экономики России явились, прежде всего, колебания мировой цены на нефть, а не распространение коронавируса. Мы не нашли подтверждения тому, что снижение мировой цены нефти в 2020 г. было вызвано сокращением спроса на нее со стороны Китая, поскольку экспорт российской нефти в Китай вырос. Вопреки многим негативным прогнозам, результаты прогнозирования на 2022 г. ВВП России показывают, что в условиях резко возросшего санкционного давления при мировой цене нефти «Юралс» 60 долл./барр. в среднем темпы роста будут равны 0%, при 70 долл. – 4 %, а при 80 долл. – 7%. В условиях сокращения спроса на российский газ и выведения из строя газопровода «Северный поток – 1» прогнозные на 2022 г. объемы валовой добычи природного газа «Газпромом» (без «Газпром нефти») в Тюменской области на основе исследованной эконометрическими методами степенно-показательной производственной функции составляют от 364 до 392 млрд. м3. На примере Великобритании, для которой в 2021 г. средние фактические экспортные цены на российские нефть и газ были самыми низкими среди западноевропейских стран, мы обсуждаем экономическую нецелесообразность установления западными потребителями предельных цен на российские энергоносители.