Компьютерные исследования и моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерные исследования и моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерные исследования и моделирование, 2018, том 10, выпуск 2, страницы 261–276
DOI: https://doi.org/10.20537/2076-7633-2018-10-2-261-276
(Mi crm164)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

МОДЕЛИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Моделирование динамики экономических систем с неопределенными параметрами

Л. Е. Варшавский

Центральный экономико-математический институт РАН, Россия, 117418, г. Москва, Нахимовский пр., д. 47
Список литературы:
Аннотация: В статье проводится краткий анализ разработанных робастных методов управления, а также исследование практических аспектов их использования для управления экономическими системами с неопределенными параметрами. Рассматриваются особенности использования разработанных методов управления системами при наличии структурированной неопределенности применительно к задачам стабилизации цены на мировом рынке нефти, а также инфляции в макроэкономических системах. В первом случае с использованием специально разработанной модели ставится задача определения такого управления, которое обеспечивает минимальное отклонение цены нефти от желаемого уровня. Во втором случае решается задача формирования стабилизирующего управления, обеспечивающего в среднесрочной перспективе минимальное отклонение инфляции от желаемого уровня (на основе агрегированной макроэкономической модели среднесрочного развития США).
В результате вычислительных экспериментов найдены предельные уровни неопределенности параметров и законы обратной связи, при которых используемый в работе подход обеспечивает стабилизируемость реальных экономических систем. Проведенные расчеты показывают, что полученные оценки предельных уровней неопределенности параметров являются достаточно консервативными. С помощью метода статистических испытаний исследуется динамика цены на нефть, а также показателя инфляции в условиях найденных предельных уровней неопределенности параметров при использовании рассчитанных робастных законов управления, в случае наихудшего и наилучшего сценариев. Полученные результаты показывают, что рассчитанные робастные законы управления могут быть успешно применены и при большей степени неопределенности параметров исследуемых моделей, чем гарантируется при найденных предельных уровнях неопределенности.
Ключевые слова: экономические системы, стабилизация, робастные методы, неопределенные параметры, структурированная неопределенность.
Поступила в редакцию: 01.11.2017
Исправленный вариант: 16.02.2018
Принята в печать: 14.03.2018
Тип публикации: Статья
УДК: 330.4.51-77
Образец цитирования: Л. Е. Варшавский, “Моделирование динамики экономических систем с неопределенными параметрами”, Компьютерные исследования и моделирование, 10:2 (2018), 261–276
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Var18}
\by Л.~Е.~Варшавский
\paper Моделирование динамики экономических систем с неопределенными параметрами
\jour Компьютерные исследования и моделирование
\yr 2018
\vol 10
\issue 2
\pages 261--276
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/crm164}
\crossref{https://doi.org/10.20537/2076-7633-2018-10-2-261-276}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm164
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm/v10/i2/p261
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерные исследования и моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:219
    PDF полного текста:102
    Список литературы:35
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024