Автореферат (Математические методы и инструментальные средства многокритериального ранжирования и прогнозирования показателей ведущих университетов в мировых рейтингах)

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТНа правах рукописиМелешкин Михаил ИгоревичМАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВАМНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО РАНЖИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯПОКАЗАТЕЛЕЙ ВЕДУЩИХ УНИВЕРСИТЕТОВ В МИРОВЫХРЕЙТИНГАХСпециальность 08.00.13 – Математические и инструментальные методыэкономикиАВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание учёной степеникандидата экономических наукСанкт-Петербург2016Диссертационная работа выполнена на кафедре информационных систем в экономике экономического факультета Федерального государственного бюджетногообразовательного учреждения высшего профессионального образования «СанктПетербургский государственный университет».Научный руководитель:доктор экономических наук, доцентХалин Владимир ГеоргиевичФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургскийгосударственный университет», профессор,заведующий кафедройинформационных систем в экономикеОфициальные оппоненты:Ведущая организация:Защита состоится ____________ 2016 г.

в __ часов на заседании СоветаД 212.232.34позащитеСанкт-Петербургскомдокторскихикандидатскихгосударственномдиссертацийуниверситетепоприадресу:191123, Санкт-Петербург, ул. Чайковского д. 62, ауд. ___СдиссертациейСанкт-Петербургскогоможноознакомитьсявбиблиотекегосударственногоинауниверситета:http://spbu.ru/science/disser/soiskatelyu-uchjonoj-stepeni/dis-list/.Автореферат разослан __ ___________ 2016 г.Ученый секретарьдиссертационного совета,кандидат экономических наук, доцент2сайтеЛ.В.

ПоповаI. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫВВЕДЕНИЕАктуальность исследования.В последнее время широко используются при оценке деятельности ведущихуниверситетов различные мировые рейтинги. Университеты стали значительнобольше внимания уделять местам в мировых рейтингах, поскольку высокие позиции в них позволяют университетам привлекать одаренных студентов, талантливых профессоров и исследователей. Помимо этого, высокие места вузов в авторитетных мировых университетских рейтингах служат своеобразным показателемконкурентоспособности1 и успешности развития национальной системы высшегообразования позволяя привлекать дополнительные источники финансирования.В день своей инаугурации 7 мая 2012 г. Президент России подписал Указ №599 "О мерах по реализации государственной политики в области образования инауки", в котором, в частности, поручил Правительству РФ разработать и утвердить план мероприятий по развитию ведущих российских университетов. Пландолжен был предусматривать повышение конкурентоспособности российских вузов среди ведущих мировых научно-образовательных центров, а также обеспечение «вхождения к 2020 году не менее пяти российских университетов в первуюсотню ведущих мировых университетов согласно мировому рейтингу университетов».

Во исполнении данного указа Правительством РФ 16 марта 2013 годабыло принято Постановление № 211 «О мерах государственной поддержкиведущих университетов Российской Федерации в целях повышения ихконкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательных центров»2, которым утвержден план мероприятий по повышению глобальной1Конкурентоспособность – способность товаров (услуг) отвечать требованиям конкурентного рынка, запросампокупателей в сравнении с другими аналогичными товарами (услугами), представленными на рынке. Конкурентоспособность определяется, с одной стороны, качеством товара, его техническим уровнем, потребительскими свойствами и, с другой стороны, ценами, устанавливаемыми продавцами товаров.

(Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш.,Стародубцева Е.Б.. Современный экономический словарь)2В рамках данного диссертационного исследования рассматриваются 15 вузов-победителей отборочного конкурсана участие в проекте 5-100, а также МГУ им. М.В. Ломоносова и СПбГУ.3конкурентоспособности ведущих российских университетов среди ведущих мировых научно-образовательных центров (проект 5-100).Следует заметить, что, несмотря на многолетнюю историю и очевидные достоинства применения авторитетных мировых рейтингов для оценки деятельности ведущих университетов, они обладают существенными недостатками. Так,например: высокие позиции университетов в одних авторитетных мировых рейтингахне гарантируют им высокие позиции в других рейтингах; динамика изменения позиций отдельных университетов в одних авторитетных мировых рейтингах может значительно отличаться от динамики в другихрейтингах; число университетов, которые одновременно входят в сто лучших университетов рейтингов ARWU, THE WUR, QS в 2014/15 году, составляет всеголишь 54, при этом общее число университетов входящих в Топ-100 хотя быодного из перечисленных рейтингов составляет 150; методика составления многих авторитетных мировых рейтингов постоянносовершенствуется и меняется, что приводит к существенным изменениям позиций ряда университетов в этих рейтингах.К числу возможных причин названных недостатков существующих мировыхрейтингов могут быть отнесены, например, субъективный характер отбора показателей деятельности университетов, придания им весовых коэффициентов ихзначимости, использования разных методов ранжирования вузов и т.д.В силу вышеизложенного является актуальным проведение анализа причинопределенных недостатков различных мировых рейтингов, а также поиск, разработка и обоснование новых методов количественной оценки, многокритериального ранжирования и прогнозирования показателей деятельности ведущих университетов в контексте повышения их глобальной конкурентоспособности, направленных на снижение этих недостатков.Актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью разработки новых методов объективного оценивания и прогнозирования4показателей деятельности ведущих российских университетов в контексте повышения их конкурентоспособности и улучшения их позиций в авторитетных мировых рейтингах.Степень разработанности направления исследования.Вопросам оценки деятельности образовательных учреждений, ранжирования вузов и другим аспектами экономики высшего образования посвящено многоработ зарубежных авторов: Альтбах Дж., Вестерманн Г., Болсменн К., Лю Няньцай, Притчетт Л., Ривкин С.Г., Салми Д.

и др., а также российских ученых: Балыхин Г.А., Беляков С.А., Жданов С.А., Калашников Е.А., Клячко Т.Л., Кузьминов Я.И., Райзберг Б.А., Писляков В.В., Сенашенко В.С., Халин В.Г., и др.Исследованиям в области использования аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС) посвящены работы Кохонена Т, МакКаллока У., Минского М.,Пайперта С., Пилиньского М., Розенблатта Ф., Хайкина С. а также российскихученых: Аббакумова В.Л., Дли М.И., Емельянова А.А., Ильина И.В., КругловаВ.В., Ярушкина Н.Г. Применение методов интеллектуального анализа данныхпри решении социально-экономических задач посвящены работы Забоева М.В.,Чернова В.Г., и других авторов.Анализ работ вышеперечисленных и некоторых других исследователей позволяет констатировать, что задачи количественной оценки, многокритериальногоранжирования и прогнозирования показателей деятельности ведущих университетов в контексте повышения их глобальной конкурентоспособности не подкреплены к настоящему времени эффективными технологиями прикладного примененияаппарата искусственных нейронных сетей.

Традиционно для решения подобнойзадачи используются методики оценка деятельности университетов по различнымпоказателям деятельности с заданными авторами рейтинга весами, что приводит кзначительным различиям между результатами рейтингов. Именно это определяетнеобходимость проведения исследований в данном направлении и к разработке наоснове использования искусственных нейронных сетей новых методов количественной оценки, многокритериального ранжирования и прогнозирования показателей деятельности ведущих университетов в контексте повышения их глобаль5ной конкурентоспособности, что и подтверждает актуальность диссертационногоисследования.В дальнейшем мы будем называть университет глобально конкурентоспособным или обладающий свойством глобальной конкурентоспособности, если онвходит в первую сотню хотя бы одного из авторитетных мировых рейтингов университетов, что позволяет ввести отношение порядка на множестве ведущих университетов, которое используется при оценке и сравнении показателей деятельности университетов.

Под ведущим университетом мы подразумеваем вуз, информация о деятельности которого представлена в известных наукометрических базах данных, таких как Web of Science, Scopus, InCites и др. Таким образом, мы говорим, что университет участвует в программе повышения своей глобальной конкурентоспособности, если среди ключевых целей его развития на конкретныйвременной период им поставлена цель ‒ стать глобально конкурентоспособнымуниверситетом. К таким университетам, например, относятся все ведущие российские вузы ‒ победители конкурса 5-100.Цель и задачи исследования.

Цель исследования ‒ разработка на основеискусственных нейронных сетей комплекса математических методов и инструментальных средств для проведения количественного оценивания, многокритериального ранжирования и прогнозирования показателей деятельности ведущихуниверситетов в мировых рейтингах.Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующиеосновные задачи:1.Разработать алгоритм оценки и ранжирования позиций ведущих рос-сийских вузов, участников проекта 5-100, которые не представлены в официальных открытых списках авторитетных мировых рейтингах университетов.2.Предложить и обосновать алгоритм выбора ключевых факторов и по-казателей деятельности ведущих университетов, которые существенно влияют наих глобальную конкурентоспособность.3.Создать метод оценки глобальной конкурентоспособности и много-критериального ранжирования ведущих университетов в зависимости от объек6тивных, количественных показателей их деятельности, реализуемого с использованием аппарата искусственных нейронных сетей.4.Предложить метод оценки изменения позиций университетов, дляподготовки и обоснования управленческих решений по повышению глобальнойконкурентоспособности среди ведущих университетов.5.Разработать метод определения пороговых значений ключевыхпоказателей деятельности университета для отнесения его к глобальноконкурентоспособным университетам на основе методов интеллектуального анализа данных.6.Исследовать возможности верификации предложенных методов и ал-горитмов на реальных данных о деятельности ведущих университетов.Объект и предмет исследования.