CC BY
5
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Научная статья УДК 338.27; 004.832.38
Анализ методов и методика резюмирования экономического потенциала регионов Российской Федерации с использованием базы знаний
Вадим Сергеевич Мошкин1
Светлана Александровна Глухова2
1 2
' Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Россия
1 v. moshkin@ulstu. ru 2s. a.gl uhova@mail. ru
Аннотация. Показано, что общеэкономический потенциал региона состоит из большого количества частных потенциалов, без которых невозможно полноценное функционирование всей социально-экономической системы территории. В процессе анализа потенциала используются определённые методы прогнозирования. Результаты анализа и прогноза требуют лингвистической интерпретации, в процессе которой целесообразно использовать гибридную модель базы экспертных знаний на основе интеграции онтологии и набора правил.
Ключевые слова: регион, потенциал, прогноз, прогнозирование, онтология, лингвистическая интерпретация
INFORMATION TECHNOLOGIES Scientific article
Analysis methods for forecasting the economic potential of the regions of the Russian Federation
Vadim S. Moshkin1 Svetlana A.Glukhova2
1,2Ulyanovsk State Technical University, Ulyanovsk, Russia
1v.moshkin@ulstu.ru
2 s.a.gluhova@mail.ru
Abstract. It is shown that the general economic potential of the region consists of a large number of private potentials, without which the full functioning of the entire socio-economic system of the territory is impossible. In the process of potential analysis, certain forecasting methods are used. The results of the analysis and forecast require linguistic interpretation, during which it is advisable to use a hybrid model of the expert knowledge base based on the integration of ontology and a set of rules. Keywords: region, potential, forecast, forecasting, ontology, linguistic interpretation.
Регион - это часть территории Российской Федерации, обладающая общностью природных, социально-экономических, национально -куль -турных и иных условий. Каждый регион характеризуется присущей только ему социально-экономической системой, включающей в себя совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих социальных и экономических институ-
© Мошкин В. С., Глухова С. А., 2023
тов и отношений по поводу распределения и потребления материальных и нематериальных ресурсов, производства, распределения, обмена и потребления товаров и услуг [3].
Уникальность развития и функционирования региона во многом зависит от его потенциала. Потенциал региона можно определить как совокупность общественно значимых результатов, достижимых только при успешном функционировании социально-экономической системы, другими словами, это источники, возможности,
средства, запасы, которые могут быть использованы для решения какой-либо задачи, достижения определённой цели, либо потенциальной возможности территории.
Потенциал региона включает в себя определённое количество частных потенциалов, схематично структура представлена на рисунке 1.
Базовые ресурсные составляющие потенциала территории определяют ресурсы, исторически присущие данной территории, но и отчасти имеющие возможность качественно изменяться под влиянием социально-экономических преобразований.
Социально-экономические составляющие потенциала необходимы для реализации и развития базовых ресурсных потенциалов.
Инновационно -инвестиционные составляющие являются активной частью потенциала развития региона, они создают условия для расширения воспроизводства и способны обеспечивать дальнейшее развитие базовых ресурсных и социально-экономических составляющих [1].
Для результативного управленческого воздействия на процесс экономического развития региона необходимо прогнозировать, как будет реа-лизовываться потенциал территории в будущем.
Прогноз - это количественное, вероятностное, научно обоснованное суждение о возможном будущем состоянии системы или явления и (или) о возможных альтернативах и сроках их реализации. Таким образом, прогнозирование является способом научного предвидения, в рамках которого применяется как сформирован-
ный ранее опыт, так и текущие предположения для определения будущих событий [2].
Прогноз является не только вероятностным, но и многовариантным. В случае, когда имеется несколько путей развития событий, создаётся несколько возможных сценариев. Сценарий -это описание будущего, составленное с учётом правдоподобных положений относительно определённой совокупности условий будущего развития. Обычно прогноз включает несколько сценариев: например, пессимистический, оптимистический и оптимально-реалистический.
В таблице 1 представлен анализ существующих методов прогнозирования, дана характеристика, а также показаны положительные и отрицательные стороны данных методов [2].
В результате применения методов прогнозирования получается определённый массив данных, который подлежит анализу, интерпретации и резюмированию.
На основании полученного численного прогноза необходимо получить его лингвистическую интерпретацию путём логического вывода, для реализации которого целесообразно использовать гибридную модель знаний, объединяющую онтологический и продукционный подходы [4].
Необходимо сформировать онтологию анализа экономического потенциала региона РФ, объединяющую OWL и SWRL-форматы данных. Схема логического вывода итогов анализа представлена на рисунке 2 [6, 7].
Схема взаимодействия OWL и SWRL-форматов знаний в процессе логического вывода результатов анализа представлена на рисунке 3.
Потенциал развития региона
При родн о-ресурсный потенциал Экологический потенциал Демографический потенциал
Базовые ресурсные Социально - Инновационно -
составляющие экономические инвестиционные
составляющие составляющие
1 1 1
Трудовой потенциал Производственный потенциал Экспортно-импортный потенциал Транспортно-логистический потенциал
Научно-технический (инновационный)
потенциал Инвестиционный
потенциал Туристический потенциал
Рис. 1. Структура потенциала развития региона
Таблица 1
Характеристика методов прогнозирования
Наименование Характеристика Положительные стороны метода Отрицательные стороны метода
Методы экспертных оценок: метод Дельфи, метод коллективной генерации идей (метод «мозговой атаки», «мозгового штурма»), метод сценариев основаны на выявлении и обобщении различных высказываний и мнений экспертов, то есть учёных, специалистов, потребителей и иных людей, которые обладают достаточными знаниями и квалификацией в изучаемой сфере наиболее эффективными методы экспертных оценок оказываются тогда, когда исследуемые процессы трудно формализовать и описать количественно, а также в ситуациях, когда временные и финансовые ресурсы сильно ограничены элемент субъективизма, так как основаны на субъективных методах познания. Уровень точности, надёжности и достоверности итоговых оценок во многом зависит от количества экспертов, степени их компетентности в рассматриваемых вопросах, методов проведения экспертизы, согласованности различных мнений
Методы аналогий: - метод исторических аналогий, - метод математических аналогий используется для прогнозирования объектов, которые имеют похожие по природе объекты, находящиеся на более высоком этапе своего развития основан на установлении аналогии математических описаний процессов различных по природе объектов с последующим использованием математического описания одного для прогнозирования другого знание, полученное из рассмотрения какого-либо объекта, переносится на менее изученный, сходный по существенным свойствам и качествам объект. Данный метод является одним из источников научных гипотез и играет значительную роль на начальных этапах научных исследований затруднительно отделить настоящие аналогии от случайных, а также метод основан не на неизбежности полного повторения событий, а на допущении, что если прогнозный фон не изменится, то наиболее вероятно повторение основных событий
Методы математического моделирования: Методы математического программирования Эконометрические и статистические методы Методы принятия решений Методы исследования операций Методы имитационного моделирования Методы нейросетевого моделирования Системно-динамические методы Методы оптимального управления Методы сетевого моделирования Методы матричного моделирования набор математических и логических взаимосвязей между различными элементами системы качество или количество информации, которая содержится в каждой модели, сильно различается, однако их общей характеристикой является то, что методы помогают оценить результаты действий в реальной жизненной ситуации без совершения действий по изменению ситуации (то есть без экспериментов над реальной системой). модель не является реальной системой, она не может обладать всеми её свойствами, поэтому ошибки моделирования неизбежны
( Конец ) Рис. 2. Схема логического вывода итогов анализа
Рис. 3. Схема взаимодействия OWL и SWRL-форматов знаний в процессе логического
вывода результатов анализа
Пример SWRL-правила, составляющих основу базы знаний, обеспечивающих логический вывод результатов анализа [5]:
Ситуация(?х) А включаетПоказатель (?x, Чис-ленностьТрудоспособногоНаселения) АимеетТенденцию(ЧисленностьТрудоспособного Населения, Рост)
АвключаетПоказатель(?х,ОбъемИнвестиций вПроизводство)
АимеетТенденцию(ОбъемИнвестиций вПроиз-водство, Стабильность) АвключаетПоказатель(?х, ОттокНаселения) АимеетТенденцию(ОттокНаселения, Спад)
предполагает(?х, ВысокийЭкономический Потенциал)
Итак, рассмотренные методы можно использовать для прогнозирования состояния социально-экономической системы региона в разрезе использования как уже имеющегося экономического потенциала, так и с учётом развития данного потенциала. Следует отметить, что не существует единого, универсального метода прогнозирования. Его выбор обусловлен в первую очередь спецификой прогнозируемых ситуаций и изучаемых систем.
Для лингвистической интерпретации результатов анализа и прогнозирования экономического потенциала региона целесообразно использовать гибридную модель базы экспертных знаний на основе интеграции онтологии и набора правил.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Глухова С. А. Современная оценка потенциала социально-экономического развития региона. Вузовская наука в современных условиях: сборник материалов 51-й научно-технической конференции (25-30 января 2017 года). В 3 ч. Ч. 3. Ульяновск, УлГТУ, 2017. С. 64-67.
2. Прогнозирование социально-экономических процессов: учебно-методическое пособие / Автор-составитель Капитанова О. В. Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2016. 74 с. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.unn.ru/books/met_files/ Kapitanova.pdf (дата обращения: 10.12.2022).
3. Словари и Энциклопедии на Академике [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://dic.academic.ru/dic.nsf/fin_enc/28373 (дата обращения: 10.12.2022).
4. Ярушкина Н. Г., Мошкин В. С. Онтологический подход к анализу временных рядов // Интегрированные модели и мягкие вычисления в
искусственном интеллекте: Сб. научных трудов VII-й Международной научно-практической конференции. Коломна. 2013. №2. С. 529-537
5. Воронина И. Е., Пигалкова Е. А. Интеграция знаний продукционного характера в правовую онтологическую модель с помощью SWRL-правил // Вестник ВГУ, серия «Системный анализ и информационные технологии». 2010. №2. С. 139-144.
6. Онтологии и тезаурусы: учебно-методическое пособие / В. Д. Соловьев, Б. В. Добров, В. В. Иванов, Н. В. Лукашевич. Казань: Казанский государственный университет, 2006. 197 с.
7. Мошкин В. С., Ярушкина Н. Г. Система онтологического анализа временных рядов // Автоматизация процессов управления. 2014. №2 (36). С. 78-85.
Информация об авторах
B. С. Мошкин - кандидат технических наук, доцент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета;
C. А. Глухова - старший преподаватель кафедры «Экономика, налогообложение и бухгалтерский учёт» Ульяновского государственного технического университета.
REFERENCES
1. Glukhova S. A. Sovremennaya ocenka potenciala social'no-ekonomicheskogo razvitiya regiona. Vuzovskaya nauka v sovremennyh usloviyah: sbornik materialov 51-j nauchno-tekhnicheskoj konferencii (25-30 yanvarya 2017 goda). V 3 ch. Ch. 3 [Modern assessment of the potential of socio-economic development of the region. University science in modern conditions: collection of materials of the 51st scientific and technical conference (January 25-30, 2017). In 3 parts. Part 3]. Ulyanovsk, UlSTU, 2017, pp. 64-67.
2. Prognozirovanie social'no-ekonomicheskih processov: uchebno-metodicheskoe posobie [Forecasting socio-economic processes: Teaching aid]. Avtor-sostavitel' [Author-compiler]: Kapitanova O. V. Nizhny Novgorod: Nizhny Novgorod State University, 2016. 74 p. [Electronic resource]. Rezhim dostupa [Access mode]: http://www.unn.ru/ books/met_files/Kapitanova.pdf (accessed: 10.12.2022).
3. Slovari i Enciklopedii na Akademike [Dictionaries and Encyclopedias on Academician] [Electronic resource]. - Rezhim dostupa [Access mode]: https: //dic.academic.ru/dic.nsf/fin_enc/28373 (accessed: 10.12.2022).
4. Yarushkina N. G., Moshkin V. S.
Ontologicheskij podhod k analizu vremennyh ryadov [Ontological approach to time series analysis]. Integrirovannye modeli i myagkie vychisleniya v iskusstvennom intellekte: Sb. nauchnyh trudov VII-j Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii [Integrated models and soft computing in artificial intelligence. Sat. scientific works of the VII-th International scientific-practical conference]. Kolomna. 2013, No. 2, pp. 529-537.
5. Voronina I. E., Pigalkova E. A. Integraciya znanij produkcionnogo haraktera v pravovuyu ontologicheskuyu model' s pomoshch'yu SWRL-pravil [Integration of knowledge of a production nature into a legal ontological model using SWRL-rules]. Vestnik VGU, seriya «Sistemnyj analiz i informacionnye tekhnologii» [Bulletin of the VSU, series «System Analysis and Information Technologies»], 2010, No. 2, pp. 139-144.
6. Ontologii i tezaurusy: uchebno-metodicheskoe posobie [Ontologies and thesauri: teaching aid] / V. D. Solovyov, B. V. Dobrov, V. V. Ivanov, N. V. Lukashevich. Kazan, Kazanskij gosudarstvennyj universitet [Kazan State University], 2006, 197 p.
7. Moshkin V. S., Yarushkina N. G. Sistema ontologicheskogo analiza vremennyh ryadov [System of ontological analysis of time series]. Avtomatizaciya processov upravleniya [Automation of control processes], 2014, No. 2 (36), pp. 78-85.
Information about the authors V. S. Moshkin - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department «Information Systems» of Ulyanovsk State Technical University; S. A. Glukhova - Senior lecturer of the Department «Economics, Taxation and Accounting» of Ulyanovsk State Technical University.
Статья поступила в редакцию 06.02.2023; одобрена после рецензирования 20.02.2023; принята к публикации 01.03.2023.
The article was submitted 06.02.2023; approved after reviewing 20.02.2023; accepted for publication 01.03.2023.
