CC BY
1УДК 519.86
Бяшимова Н.
Старший преподаватель, Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
Гурбанбердиева А.
Старший преподаватель, Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ И ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ОПТИМАЛЬНОМ УПРАВЛЕНИИ ОТРАСЛЯМИ ЭКОНОМИКИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
Аннотация: В условиях цифровой экономики, где данные становятся все более доступными и ценными, экономико-математические и эконометрические модели приобретают особую актуальность для оптимального управления отраслями экономики.
Данная работа посвящена исследованию особенностей использования этих моделей в условиях цифровой экономики. В ней рассматриваются преимущества и недостатки применения таких моделей, а также даются рекомендации по их выбору и реализации. Описываются примеры успешного использования экономико-математических и эконометрических моделей в различных отраслях экономики.
Ключевые слова: Цифровая экономика, экономико-математическое моделирование, эконометрика, оптимальное управление, отрасли экономики, прогнозирование, планирование, анализ данных, искусственный интеллект.
Появление цифровой экономики привело к значительной трансформации в работе отраслей, что потребовало принятия передовых экономико-математических и эконометрических моделей для оптимального управления. Эти модели имеют решающее значение для понимания сложности и динамичного характера современной экономической среды. Особенности их использования в контексте цифровой экономики многогранны, включая интеграцию обширных наборов данных, анализ в реальном времени и внедрение сложных алгоритмов для информирования процессов принятия решений.
Экономико-математические модели, использующие математические методы для представления экономических процессов, становятся все более важными в цифровой экономике. Эти модели помогают понять и прогнозировать экономическое поведение, фиксируя взаимосвязи между различными экономическими переменными. В эпоху цифровых технологий огромный объем и разнообразие доступных данных повысили точность и применимость этих моделей. Расширенные вычислительные возможности позволяют обрабатывать большие данные, позволяя извлекать значимую информацию и разрабатывать более точные модели. Эти модели могут включать данные в реальном времени, отражающие текущее состояние экономической деятельности и позволяющие принимать своевременные и обоснованные решения.
Цифровая экономика также повышает важность эконометрических моделей, которые представляют собой статистические модели, используемые для проверки гипотез и прогнозирования будущих тенденций на основе исторических данных. Эконометрические модели эволюционировали, чтобы справиться с возросшей сложностью и масштабом данных, генерируемых в цифровой экономике. Методы машинного обучения часто интегрируются с традиционной эконометрикой для повышения точности модели и ее прогнозирующей способности. Эти гибридные модели могут выявить
закономерности и корреляции, которые могут быть неочевидны с помощью традиционных методов, предлагая более глубокое понимание экономических явлений.
Ключевой особенностью использования этих моделей в цифровой экономике является возможность выполнения динамического и адаптивного моделирования. В отличие от статических моделей, которые полагаются на исторические данные, динамические модели могут адаптироваться к новой информации в режиме реального времени. Эта адаптивность имеет решающее значение в цифровой экономике, характеризующейся быстрым технологическим прогрессом и меняющимися рыночными условиями. Например, при управлении такими отраслями, как производство или розничная торговля, данные в режиме реального времени из цепочек поставок, поведения потребителей и рыночных тенденций могут быть включены в экономико-математические модели для оптимизации графиков производства, управления запасами и стратегий ценообразования. Такая адаптируемость в режиме реального времени гарантирует, что предприятия могут быстро реагировать на изменения, сохраняя конкурентоспособность и операционную эффективность.
Более того, цифровая экономика способствует большему акценту на сетевых эффектах и платформенных бизнес-моделях. Экономико-математические и эконометрические модели должны учитывать взаимосвязанный характер цифровых платформ, где ценность услуги увеличивается с увеличением количества пользователей. Сетевые эффекты создают сложные взаимозависимости, которые традиционные модели могут с трудом уловить. Передовые модели цифровой экономики включают сетевой анализ и теорию игр, чтобы лучше понимать и прогнозировать поведение участников этих экосистем. Например, в контексте платформ социальных сетей эконометрические модели могут анализировать модели взаимодействия
пользователей и эффективность рекламы, направляя стратегические решения для максимального удержания пользователей и получения дохода.
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в экономико-математические и эконометрические модели представляет собой еще одну существенную особенность цифровой экономики. Алгоритмы искусственного интеллекта могут обрабатывать и анализировать огромные объемы данных гораздо эффективнее, чем традиционные методы, выявляя тенденции и делая прогнозы с беспрецедентной точностью. Эти алгоритмы также могут постоянно учиться и совершенствоваться на основе новых данных, со временем расширяя свои прогностические возможности. Например, на финансовых рынках эконометрические модели на основе искусственного интеллекта могут анализировать модели торговли и экономические показатели для прогнозирования движений рынка и информирования об инвестиционных стратегиях. Эта возможность неоценима в цифровой экономике, где финансовые транзакции и рыночные данные генерируются с высокой частотой и в больших объемах.
Цифровая экономика также требует перехода к более детальному и персонализированному моделированию. Традиционные экономические модели часто полагаются на агрегированные данные, которые могут маскировать индивидуальное поведение и предпочтения. Однако цифровая экономика генерирует подробные данные об отдельных транзакциях, предпочтениях и взаимодействиях. Экономико-математические и эконометрические модели могут использовать эти детальные данные для создания персонализированных идей и рекомендаций. Например, в сфере розничной торговли эконометрические модели могут анализировать индивидуальное покупательское поведение, чтобы адаптировать маркетинговые кампании и рекомендации по продуктам, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов.
Кроме того, использование этих моделей в цифровой экономике характеризуется большим вниманием к сценарному анализу и моделированию. Неопределенность и быстрые изменения, присущие цифровой экономике, требуют от бизнеса предвидеть ряд возможных будущих состояний и соответствующим образом планировать. Экономико-математические модели могут моделировать различные сценарии, основанные на различных предположениях и параметрах, помогая бизнесу оценить потенциальные риски и возможности. Например, в стратегическом планировании компании могут использовать эти модели для оценки воздействия различных стратегий выхода на рынок или технологических инвестиций, что позволяет принимать более обоснованные и устойчивые решения.
Однако применение экономико-математических и эконометрических моделей в цифровой экономике также представляет проблемы. Одной из серьезных проблем является качество и надежность данных. Точность этих моделей во многом зависит от качества входных данных. В цифровой экономике данные могут быть зашумленными, неполными или предвзятыми, что может исказить результаты модели и привести к ошибочным выводам. Обеспечение целостности данных и использование надежных методов предварительной обработки данных имеют решающее значение для решения этих проблем.
Еще одной проблемой является интерпретируемость сложных моделей. Продвинутые модели, особенно те, которые включают искусственный интеллект и машинное обучение, могут функционировать как «черные ящики», в которых сложно понять лежащие в их основе процессы принятия решений. Отсутствие прозрачности может помешать принятию и доверию к этим моделям среди заинтересованных сторон. Усилия по повышению интерпретируемости и объяснимости модели необходимы для обеспечения того, чтобы полученные идеи были действенными и заслуживали доверия.
В заключение следует отметить, что особенности использования экономико-математических и эконометрических моделей для оптимального управления отраслями в условиях цифровой экономики формируются необходимостью адаптивности в режиме реального времени, обработки больших и сложных наборов данных, интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения, а также сосредоточьтесь на сетевых эффектах и персонализированной информации. Эти модели предлагают мощные инструменты для преодоления неопределенностей и возможностей цифровой экономики, позволяя предприятиям принимать обоснованные решения на основе данных. Поскольку технологии продолжают развиваться, совершенствование и применение этих моделей будут играть все более важную роль в формировании будущего экономического управления.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Бабаева Ю.В., Воробьев Н.И. Экономико-математические модели в управлении народным хозяйством. - М.: Экономика, 1978. - 424 с.
2. Геращенко В.В. Эконометрика. - М.: Финансы и статистика, 2010. -
528 с.
3. Лысенко И.Н., Макаров В.Л. Экономико-математические методы и модели в управлении отраслями экономики. - М.: Экономика, 2015. - 416 с.
4. Петров В.В. Цифровая экономика: учеб. пособие. - М.: Дашков и К, 2020. - 384 с.
5. Афанасьева Н.В. Особенности использования экономико-математических моделей в условиях цифровой экономики // Вестник Финансового университета. - 2021. - № 6. - С. 123-134.
6. Кузнецов А.П. Роль эконометрических моделей в оптимизации управления отраслями экономики // Экономика и математические методы. -2022. - Т. 58. - № 4. - С. 67-82.
7. Морозов Ю.И. Применение методов искусственного интеллекта в экономико-математическом моделировании // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2023. - № 1. - С. 56-67.
8. Сидоров А.В. Цифровые технологии как инструмент разработки и реализации экономико-математических моделей // Известия Уральского государственного экономического университета. - 2023. - Т. 66. - № 12. - С. 145-156.
Byashimova N.
Senior Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
Gurbanberdieva A.
Senior Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
FEATURES OF USING ECONOMIC-MATHEMATICAL AND ECONOMETRIC MODELS FOR OPTIMAL MANAGEMENT OF ECONOMIC INDUSTRIES IN THE CONDITIONS OF THE DIGITAL
ECONOMY
Abstract: In the digital economy, where data is becoming more accessible and valuable, economic-mathematical and econometric models are becoming particularly relevant for the optimal management of economic sectors.
This work is devoted to the study of the features of using these models in the digital economy. It examines the advantages and disadvantages of using such models, and also provides recommendations for their selection and implementation. Examples of the successful use of economic-mathematical and econometric models in various sectors of the economy are described.
Keywords: Digital economy, economic and mathematical modeling, econometrics, optimal control, economic sectors, forecasting, planning, data analysis, artificial intelligence.
