Мониторинг многомерного риска в экономике (на примере оценки снижения уровня социально-экономического развития)
Full article
| Journal |
Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление
ISSN: 1814-2966
|
| Output data |
Year: 2025,
Number: 1,
Pages: 3-17
Pages count
: 15
DOI:
10.17308/econ.2025.1/12868
|
| Tags |
анализ риска, модель, мониторинг, система, случайный вектор |
| Authors |
Golovanov Oleg Aleksandrovich
1
,
Tyrsin Aleksandr Nikolaevich
1,2
,
Aibekova Élnura Aibekovna
2
|
| Affiliations |
| 1 |
Институт экономики УрО РАН
|
| 2 |
Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина
|
|
Funding (1)
|
1
|
Министерство науки и высшего образования РФ
|
0327-2024-0015
|
Предмет. Контроль и анализ социально-экономической безопасности страны является одной из актуальных проблем. Для ее решения необходимо создавать и совершенствовать адекватные модели анализа риска, учитывающие особенности экономики. К ним можно отнести наличие нескольких факторов риска, которые могут быть взаимосвязанными и одновременно проявляться, нестационарность процессов в экономике, малые выборки данных. Цели. Предложить и апробировать на синтетических и реальных данных модель многомерного риска, удовлетворяющую основным особенностям процессов в экономике. Методология. В процессе достижения поставленных целей использовались такие методы научного познания как анализ, синтез, системный подход в экономике, теория риска, математическое моделирование стохастических систем. Исследование базируется на изучении актуальной научной литературы в сферах системного анализа, теории риска, математического моделирования, математической экономики и многомерных статистических методов. Результаты. Предложена модель многомерного риска, ориентированного на особенности процессов в экономике. Она основана на представлении исследуемой экономической системы или явления в виде многомерных нестационарных процессов, которые в каждый момент времени считаем гауссовыми случайными векторами. Выводы. Апробация предложенного подхода на модельных и реальных данных показала возможность его практического использования для мониторинга риска в экономике.