ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 164.001

Гувалыев Шатлык

Преподаватель,

Туркменский государственный институт экономики и управления

г. Ашгабад, Туркменистан Гурбангулыев Дидар Магистрант,

Туркменский государственный институт экономики и управления

г. Ашгабад, Туркменистан

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

Аннотация

В данной работе рассматривается вопрос особенностей развития технологий управления региональными процессами и их особенности. Проведен перекрестный и сравнительный анализ влияния различных факторов на рост эффективности в управлении региональными процессами по средством внедрения технологий.

Ключевые слова

Анализ, метод, оценка, регион, управление.

Guwalyev Shatlyk

Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management

Gurbangulyev Didar

Master student, Turkmen state institute of economics and management,

Ashgabad, Turkmenistan

MAIN DIRECTIONS FOR INCREASING THE REGIONAL ECONOMY

Abstract

This paper discusses the issue of the development of technologies for managing regional processes and their features. A cross and comparative analysis of the influence of various factors on the growth of efficiency in the management of regional processes through the introduction of technologies has been carried out.

Keywords

Analysis, method, assessment, region, management.

Различия в природной, социальной и человеческой среде различных регионов часто приводят к различиям в уровне их регионального экономического развития, производственной структуре и размещении; умеренные региональные различия могут мобилизовать экономическую жизнеспособность и повысить эффективность развития, но чрезмерные различия могут привести к социальной нестабильности или даже турбулентности. Интеллектуальные алгоритмы или их улучшенные и гибридные алгоритмы в последнее время могут обеспечить более подходящие решения практических проблем нелинейных, дискретных, недифференцируемых и множественных ограничений.

Развитие региональной экономики, представляющей собой сложную систему с

НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ « БИУ »

!ББЫ (р) 2411-7161 / (е) 2712-9500

№12 / 2022

неопределенными, изменяющимися во времени и нелинейными характеристиками, включает в себя множество факторов, таких как политика, экономика, культура, общество и окружающая среда; эти факторы ограничивают и способствуют друг другу и в конечном итоге приводят к высокой степени нелинейности различных данных, отражающих региональное экономическое развитие.

Региональное экономическое различие связано с тем фактом, что в рамках единой страны некоторые регионы имеют более высокие темпы роста, более высокий уровень экономического развития и более сильную экономическую мощь, чем другие, что приводит к модели сосуществования развитых и слаборазвитых регионов в пространстве, которая является несбалансированной в региональном экономическом развитии.

Региональное экономическое развитие зависит от объективных факторов, таких как природно-географические условия, условия движения, среда обитания человека и исторические причины. Умеренные региональные различия могут мобилизовать экономическую жизнеспособность и повысить эффективность развития, но чрезмерные различия могут привести к социальной нестабильности или даже турбулентности, тем самым препятствуя экономическому развитию. Поэтому анализ региональных различий экономического развития имеет важное научное значение.

Традиционные количественные методы исследования различий регионального экономического развития включают коэффициент вариации, анализ количественных графиков, стандартное отклонение и индекс энтропии. Использование методов интеллектуального анализа данных для анализа различий в экономическом развитии обычно использует методы кластеризации; существует множество методов кластеризации, в том числе кластеризация среднего значения, нечеткая кластеризация, иерархическая кластеризация и нейронные сети. В последние годы алгоритмы искусственного интеллекта быстро развиваются и широко используются в задачах системной оптимизации, таких как нечеткие алгоритмы, генетические алгоритмы, алгоритмы нейронных сетей, алгоритмы муравьиной колонии, алгоритмы имитации отжига, алгоритмы оптимизации хаоса и алгоритмы роя частиц. Усовершенствованные и гибридные алгоритмы этих интеллектуальных алгоритмов могут обеспечить более подходящие решения практических задач нелинейных, дискретных, недифференцируемых и множественных ограничений. В отличие от традиционных математических методов, интеллектуальные алгоритмы решают сложные задачи оптимизации, имитируя интеллектуальное поведение определенных групп в природе. Основой регионального экономического развития является непрерывная эволюция и модернизация региональной промышленной структуры. Из-за конкуренции и выбора среди людей интеллектуальные алгоритмы по своей природе параллельны при решении задач, поэтому они обладают высокой точностью и скоростью сходимости.

Поскольку экономическая мощь региона является ядром комплексной социально-экономической мощи региона, в первую очередь следует выбирать показатель уровня регионального экономического развития. Показатели для измерения уровня экономического развития региона могут быть выбраны из нескольких аспектов, таких как экономический агрегат, владение на душу населения, экономическая структура, качество экономической деятельности и экономические выгоды. Для экономического развития региона решающую роль играют ресурсные условия. Ресурсное преимущество является конкретным проявлением потенциала регионального экономического развития, предпосылкой и основой опережающего экономического развития. Поэтому необходимо полностью учитывать различия в ресурсных условиях между регионами. Показатели, которые отражают и измеряют состояние ресурсов между регионами, могут быть выбраны из нескольких аспектов, таких как природные ресурсы и социальные ресурсы. Уровень инфраструктуры тесно связан с экономическим и социальным развитием региона, а уровень инфраструктуры также является

важным фактором, который нельзя не учитывать при построении системы индексов.

Как правило, между экономическими показателями существует корреляция, и анализ главных компонент может устранить корреляцию и получить новые главные компоненты в качестве исходных данных для кластеризации. Однако развитие региональной экономики реализуется в процессе стремления каждого хозяйствующего субъекта к максимизации выгоды. По сравнению с алгоритмами кластеризации, статистическая теория обучения и методы опорных векторов стали более зрелыми методами решения задач с ограниченной выборкой и сформировали более широко используемые методы на основе их теоретических систем. В разные периоды регионального экономического развития импульс роста имеет тенденцию к относительной концентрации на хозяйствующих субъектах с более выгодными географическими условиями и ведущими отраслями и инновационными отраслями. Одна из наиболее важных причин, по которой машины опорных векторов можно использовать в экономической сфере, заключается в том, что они могут обрабатывать сложные нелинейности экономических систем. Результаты исследования показывают, что интеллектуальный гибридный алгоритм может имитировать интеллектуальное поведение определенных групп в природе при анализе различий в региональном экономическом развитии, так что он имеет по существу параллелизм и высокую точность и скорость сходимости. Список использованной литературы:

1. Александров, О. А. Логистика: учебное пособие / О. А. Александров. - Москва: ИНФРА-М, 2020. -217 с.

2. Аникин, Б. А. Логистика производства: теория и практика: учебник и практикум для вузов / Б. А. Аникин, Р. В. Серышев, В. А. Волочиенко; ответственный редактор Б. А. Аникин. - Москва: Издательство Юрайт, 2021. - 454 с.

3. Бочкарев, А. А. Логистика городских транспортных систем: учебное пособие для среднего профессионального образования / А. А. Бочкарев, П. А. Бочкарев. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва : Издательство Юрайт, 2022. - 150 с.

4. Герами, В. Д. Городская логистика. Грузовые перевозки: учебник для вузов / В. Д. Герами, А. В. Колик. - Москва: Издательство Юрайт, 2022. - 343 с.

©Гувалыев Ш., Гурбангулыев Д., 2022

Жумагылыжов Бегназар, студент. Аразклычев Гуванчмурат, студент;

Джоммыева Чемен, студентка; Аманязова Гульджемал, студентка; Научный руководитель: Хаджыгурбанов Хусейин,

старший преподаватель; Туркменский государственный институт экономики и управления.

Ашхабад, Туркменистан.

ЯМАЙКА ЯВЛЯЕТСЯ РАЗВИВАЮЩЕЙСЯ СТРАНОЙ В ВАЛЮТНОЙ СИСТЕМЕ

Аннотация

Став членами МВФ, развивающиеся страны участвуют в глобальной валютной системе, с которой