КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер 20-18-00365

НазваниеНовые подходы к экономико-математическому моделированию современных рынков и производств

РуководительГадасина Людмила Викторовна, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет", г Санкт-Петербург

Период выполнения при поддержке РНФ 2023 г. - 2024 г. 

Конкурс Конкурс на продление сроков выполнения проектов, поддержанных грантами Российского научного фонда по приоритетному направлению деятельности Российского научного фонда «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» (45).

Область знания, основной код классификатора 08 - Гуманитарные и социальные науки, 08-154 - Финансы, кредит, денежное обращение, инфраструктура рынка

Ключевые словаФинансовые, экономические рынки; рынки страхования; устойчивый статистический и эконометрический анализ; зависимые и неоднородные данные; распределения с тяжелыми хвостами; копульные модели зависимости; экономико-математические методы; многомерные статистические модели экономики; модель производственного потенциала; непараметрическая оценка производственной функции; эндогенность факторов производств

Код ГРНТИ06.35.51


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Фундаментальной научной задачей, лежащей в основе настоящего исследовательского проекта, является продолжение разработки и применения нового комплекса экономико-математических методов анализа современных рынков и производств, адаптированных к сложным системам финансового ценообразования и к сложным производственным процессам, подверженным воздействию значительного числа взаимосвязанных случайных факторов, которые могут принимать экстремальные значения. В качестве примеров таких процессов, систем и рынков рассматриваются новые финансовые инструменты, в том числе синтетические, и продолжительные производственные процессы, эффективность которых предопределяется факторами внешней среды, в первую очередь, в области сельского хозяйства и энергетики. Важность предлагаемого подхода заключается в том, что разрабатываемые методы позволяют отказаться от нереалистичных предположений, используемых на сегодняшний момент для построения и оценки многомерных моделей производств и рынков. Тем самым, данный проект заметно расширяет возможность практического применения указанных моделей. Предполагаемые исследования лежат на стыке, как минимум, четырех дисциплин: экономики, финансов и страхового дела, математики и статистики. В результате реализации проекта будет создан комплекс экономико-математических моделей и статистических методов их оценки, сопровождаемых прототипами программного обеспечения. Сопутствующей задачей проекта является расширение деятельности исследовательской лаборатории мирового уровня в области теоретической и прикладной эконометрики Центр эконометрики и бизнес-аналитики при Санкт-Петербургском Государственном Университете. Наиболее весомый вклад предполагается сделать в области экономико-математического моделирования, то есть на стыке математики и экономики, где предлагаемые исследования приведут к возникновению принципиально нового типа моделей и методов их оценки, способных отражать реалистичные характеристики современных производств и рынков и сложный характер современных финансовых и страховых продуктов, а также их апробация на больших массивах данных. Для этой цели организован и продолжит работу международный коллектив ведущих исследователей в области экономико-математического моделирования рынков и производств, способный осуществлять исследования мирового уровня и публиковаться в ведущих журналах по эконометрике, статистике, экономике, финансам и страховому делу. Таким образом, проект будет способствовать реализации требований Российского научного фонда по повышению эффективности международного научного сотрудничества и усилению национального исследовательского потенциала.

Ожидаемые результаты
Ключевым научным результатом продолжения проекта станет публикация серии статей в ведущих международных журналах, индексируемых в базах данных «Сеть науки» (Web of Science) или «Скопус» (Scopus), в первую очередь, в журналах с 5-летним импакт-фактором 2 и выше, таких как Journal of Banking and Finance (импакт-фактор 3.53) и Journal of Empirical Finance (импакт-фактор 3.05), а также выступления членов коллектива проекта на международных конференциях высокого уровня с докладами по тематике проекта и расширение сети зарубежных научных контактов. С практической точки зрения, значимость проекта для российской экономики состоит, в частности, в том, что новые методы позволят достичь более глубокого понимания природы и закономерностей функционирования отечественных рынков, добиться более слаженной работы финансового сектора в целом и рынков отдельных продуктов и услуг, а также позволит повысить эффективность российских фирм и отраслей. Экстремальные значения номинальных показателей, характеризующих финансовые, кредитные и страховые рынки, воздействуют на реальный сектор. Как правило, высокий уровень неопределенности понижает темпы роста и уровень производительности. То же происходит, если в производстве не учитываются все факторы, воздействующие на производительность. Методы, разработанные в рамках продолжаемого проекта, позволят участникам рынка более точно оценивать риски экстремальных событий и оптимизировать производство по отношению к внешним воздействиям, минимизируя негативные эффекты внешних шоков. Таким образом, проект продолжит генерировать рекоммендации, которые можно использовать при планировании долгосрочного развития российской экономики. Методология, разрабатываемая в рамках продолжаемого проекта, приведет к изменениям в практике статистического анализа экономической деятельности, предоставив устойчивые и надежные альтернативы имеющимся методам. Один из важнейших планируемых результатов -- это возникновение системы экономико-математических моделей и методов, способных наиболее адекватно отражать реалии современного производства и уровень сложности финансовых и страховых продуктов. Наличие таких методов, апробированных на реальном статистическом материале с помощью прототипов программного обеспечения, приводит к тому, что они будут применяться другими исследователями. Таким образом, в долгосрочной перспективе проект продолжит затрагивать и другие области знаний, в которых исследователи работают с многомерными моделями и хвостовыми вероятностями. Это приведет к дальшейшему углублению существующей системы знаний и в других предметных областях науки. Привлекательным аспектом разрабатываемых исследований является возможность их включения, среди прочего, в университетские курсы и в аспирантские программы, реализуемые на основных местах работы участников проектов. Кроме того, в проекте задействованы несколько аспирантов и студентов старших курсов и некоторые из задач проектов станут их диссертационными и курсовыми темами. Научно-исследовательская среда, возникающая в ходе реализации проекта и состоящая преимущественно из молодых исследователей и исследователей среднего возраста, приводит к долгосрочному сотрудничеству и вне темы проекта. В целом, проект способствует международному исследовательскому сотрудничеству и привлечению молодежи в научно-исследовательскую среду мирового уровня.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2023 году
В отчетном периоде достигнуты следующие результаты. Разработаны новые методы оценки гибких семейств копул и новых методов их статистического применения для анализа и оценки производственного потенциала фирм и уровня технической неэффективности производства. Разработаны новые непараметрические методы и адаптивные алгоритмы оценки и тестирования копул, устойчивым к неверным спецификациям функциональной формы зависимости. Получена модель кластеризации рядов среднечастотных экономических показателей, включающая модели сглаживания рядов, подбора конкретной метрики DTW и кластеризации. Подготовлена научная статья с результатами данного исследования и направлена в специальный выпуск журнала Emerging Markets Review. Проведено исследование Artionyms in Action: A Machine Learning Approach to Naming Art (авторы А. Алтынова, Д. Григорьев, А. Семенов, В. Колычева и И. Васильев). Проведено распознавание артинонимов средствами архитектуры нейронной сети NIC (neural image captioning), состоящей из предобученной на датасете ImageNet сверточной нейронной сети, распознающей содержание изображений, и следующей за ней рекуррентной нейронной сети LSTM, используемой для генерации текста. Построен портрет среднестатистического посетителя музея и проанализированы его изменения после пандемии. Портрет построен с помощью анализа результатов опроса посетителей музеев на основе специально разработанной анкеты. Разработана модель фазового сплайн-анализа среднечастотных рядов.Модель включает следующие составляющие: сглаживание рядов с помощью регрессионных сплайнов, проектирование ряда на плоскость с его значениями и значениями первой производной, выявление циклов полученного фазового портрета. Построена интерпретируемая модель предсказания качества обработки оптических элементов на основе методов машинного обучения. Для модели разработан подход конструирования выходной переменной. Построены 3 имитационных модели для 3х вариантов размещения пунктов взимания платы (ПВП) на платной дороге: на съезде с платной дороги; на основном ходу дороги; на съезде с дороги перед регулируемым перекрестком. В качестве методики транспортного микро-моделирования использовалось дискретно-событийное имитационное моделирование. На основе полученных результатов моделирования были даны рекомендации по повышению эффективности функционирования системы взимания платы и светофорного объекте, снижающие риски возникновения затора на объектах исследования. Построена имитационная модель транспортной развязки на Шуваловском проспекте с использованием дискретно-событийного имитационного моделирования. Создана имитационная модель ПВП на съезде с платной дороги, учитывающая специфику трафика и пользовательского поведения на дороге, а также регулируемого перекрестка, обеспечивающего подключение транспортного узла к УДС города. В работе описаны параметры объекта-оригинала, а также разработанной имитационной модели, приведена оценка возможных транспортных ситуаций, приводящим к возникновению заторов. На основании полученных данных, на имитационной модели были произведены оптимизационные эксперименты, направленные на улучшение параметров фаз светофора, обеспечивающего выезд с платной дороги. По результатам исследований опубликованы три статьи в ведущих журналах и монография.

 

Публикации

1. Амслер К., Джеймс Р., Прохоров А.Б., Шмидт П. Improving Predictions of Technical Inefficiency Advances in Econometrics, - (год публикации - 2024)

2. Гадасина Л.В., Высоцкий Р.В., Ловля Н.Г. Prediction of Processing Optical Elements Results Using Machine Learning Proceedings - 2023 International Russian Automation Conference, RusAutoCon 2023, 2023, pp. 758-762 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1109/RusAutoCon58002.2023.10272862

3. Прохоров А.Б. Efficiency and Productivity Analysis Using Copulas in Stochastic Frontier Models Routledge Singapore; Taylor and Francis, - (год публикации - 2024)

4. Талавиря А.Ю., Ласкин М.Б., Дубгорн А. Application of Simulation Modeling to Assess the Operation of Urban Toll Plazas Simulation Modeling - Recent Advances, New Perspectives, and Applications, стр. 1-39 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.5772/intechopen.1002003