Автореферат (1151122), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Для этого вернемся к исходному временному ряду данных (), который уже включает в себя эффект влияния внешнегособытия. Гипотетический сценарий развития событий в случае отсутствия влияния внешнего события () определяется по формуле (9):() = () − ()(9)Таким образом, из первоначального ряда данных () вычитается эффектвлияния внешнего события на основе полученной оценки по методу нейронныхсетей, определенный в формуле (8).При этом, можно оценить совокупный эффект влияния события по формуле (10):_ = ∑ ()(10)5.
Исследованы возможности верификации предложенной модели и еёкалибровки на реальных данных отраслей и организаций российской экономики.19Разработанный комплекс моделей и методов был верифицирован на статистических данных российских коммерческих организаций, а также отраслей экономики. В диссертации апробация производится на данных розничных организаций и телекоммуникационной организации, а также в отраслях экономики. Рассмотрим только первые два примера из исследования.Верификацияорганизации.нареальныхПрименениемоделиданныхтелекоммуникационнойрассматриваетсянаданныхтелекоммуникационной компании Yota – игрока на высокотехнологичном рынкесетей мобильной передачи данных.
Изучается динамика выручки компании вМоскве с 2009 по 2012 год помесячно.Во время анализируемого периода компания приняла два управленческихрешения, которые повлияли на финансовые результаты организации. Во-первых,в марте 2011 года были увеличены тарифы на абонентское обслуживание на 55%(с 900 р. до 1400 р.). Во-вторых, в мае 2012 года произошла смена технологиистандарта связи с WiMAX на LTE.Были построены нейронные сети специальной архитектуры, предложенные в п.2. На рис. 2 представлена динамика выручки в миллионах рублей: сплошная черная линия – исходный ряд данных, серая линия – ряд данных, в которомисключены влияния внешних событий. При этом вертикальные пунктирные линии отображают эффект влияния внешних событий в каждый момент времени t.В результате построения нейронной сети были получены следующиеоценки: увеличение тарифов на 55% уменьшило выручку компании на 27 млн руб.за один календарный месяц; смена технологии с WiMAX на LTE уменьшила выручку компании на 40млн руб.; совокупный объём потерь выручки за весь период составил 405 млн руб.;20Рисунок 2.
Динамика выручки Yota и показатели, смоделированные на основенейросетевой моделиВерификация на данных отраслей экономики. В работе проводится исследование реакции потребителей различных рынков на экономический кризис2008 года с использованием предложенного метода. Исследуется, как долго кризис ощущался рынками, каков накопленный эффект кризиса и максимальное воздействие кризиса на рынок.Среди рассматриваемых отраслей экономики изучаются рынок розничнойторговли товарами широкого потребления, рынок пива, рынок подержанныхавтомобилей и рынок недвижимости.На рис.
3 представлены исходные ряды данных рынка (чёрная линия) исмоделированные показатели (серая линия) на основе метода ИНС, при этомвертикальные линии иллюстрируют влияние внешнего события:1. Рынок подержанных автомобилей в Санкт-Петербурге и Москве:перегистрации (шт.) (см. рис. 3а) и цены (тыс. руб.) (см. рис. 3б)2. Рынок пива России (в млн л.) (см. рис. 3в)3. Объём продаж розничной организации (в млн руб.) (см. рис 3г)214. Рынок цен на вторичную недвижимость Санкт-Петербурга (тыс руб. за кв.м.) (см.
рис 3д)а)б)в)г)д)Рисунок 3. Сравнение результатов моделирования и реальных данных динамики отраслей экономики на основе нейросетевой моделиa – рынок подержанных автомобилей в Санкт-Петербурге и Москве(перерегистрации, шт.),б – рынок подержанных автомобилей в Санкт-Петербурге и Москве (цены,тыс руб.),в – рынок российского пива, млн л.,г – рынок розничной торговли, млрд руб.,д – вторичный рынок недвижимости Санкт-Петербурга, тыс руб.22В результате применения модели, предложенной в формуле (6), полученыследующие результаты: Проанализирована задержка реакции рынков на кризис:1) Российский рынок пива достаточно медленно реагировал на кризис –максимальное воздействие наблюдалось спустя полтора года.2) На рынке подержанных автомобилей уже спустя полгода кризиспроявил себя в наибольшей степени, а затем рост рынкавозобновился.3) На рынке розничной торговли наибольшее воздействие кризис оказалтолько спустя 14 месяцев;4) Рынокнедвижимостипозжевсехотреагировалнакризис.Максимальное воздействие кризиса наблюдается спустя 2,2 года.Полученные результаты позволяют сделать вывод о характере реакцииотрасли на глобальные экономические изменения. Получена оценка доли потерь показателей рынка в «разгар» кризиса –момент максимального воздействия:1) На рынке пива потери составили 19,9%;2) Количество сделок на автомобильном рынке уменьшилось на 39%;3) Объём продаж в розничной торговле сократился на 33,5%;4) На рынке недвижимости цены упали на 12,5%;Результаты позволяют оценить, какие из рынков наиболее чувствительны кэкономическому кризису. Оценен общий объем потерь рынка вследствие кризиса:1) Рынок пива – 11% от общего объема;2) Рынок розничной торговли – 28,1%;Совокупный объём потерь позволяет изучить долгосрочное влияниекризиса на рынки.Для всех расчётов, выполненных в диссертации, применена электронныетаблицы MS Excel, СУБД Oracle и пакеты прикладных программ MATLAB и R.23ЗАКЛЮЧЕНИЕВ диссертации предложены методы и разработаны математические алгоритмы для количественной оценки эффекта влияния внешних событий и принимаемых управленческих решений на основе искусственных нейронных сетей.В научный оборот вводится новая архитектура нейронных сетей.
Предложенный метод в этой работе может быть применён для исследования широкогокруга задач об измерении влияния внешних событий.Методы и алгоритмы доведены до программной реализации, верифицированы на реальных статистических данных коммерческих организаций и отраслейэкономики и могут быть рекомендованы для количественной оценки влияниявнешних событий и управленческих решений в СППР как для отдельнойфирмы/организации, так и на уровне отраслей экономики.В результате проведенного диссертационного исследования:1.
Разработан алгоритм оценивания влияния внешних событий и управленческих решений в условиях неполноты или отсутствия информации о величинах иформах таких событий.2. Создана математическая модель оценки влияния внешних событий иуправленческих решений, реализуемая с использованием аппарата искусственных нейронных сетей специальной архитектуры.3. Разработано приложение в среде MATLAB для автоматизированного построения ИНС-модели, позволяющее получать количественные ретроспективные оценки влияния внешних событий, максимальную величину внешнего события и лага в проявлении внешнего события.4.
Создан алгоритм сценарного моделирования событий «что-если», позволяющий на основе разработанного метода оценить совокупный эффект влияниявнешнего события.5. Исследованы возможности верификации предложенной модели и её калибровки на реальных данных отраслей и организаций российской экономики.СПИСОК РАБОТ, В КОТОРЫХ ОПУБЛИКОВАНЫ ОСНОВНЫЕПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ24В изданиях, рекомендованных ВАК:1. Валиотти Н.А., Аббакумов В.Л. Количественное оценивание последствийуправленческих решений на основе нейросетевых моделей // Журнал «Прикладная информатика».
Синергия-Пресс, Москва. – 2013 – С. 6-13.2. Валиотти Н.А. Количественное описание реакции рынков на экономическийкризис 2008 года на основе нейросетевой модели // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки № 2(192) 2014. Санкт-Петербургскийгосударственный политехнический университет, Санкт-Петербург. – 2014 – С.191-199.3. Валиотти Н.А. Нейросетевая модель для дифференцированной оценки влияния одновременных внешних событий в сфере розничной торговли // Вестн.С.-Петерб. ун-та.
Сер. 10: Прикладная математика, процессы управления.2014. Вып. 2. С. 111-119.В других изданиях:4. Валиотти Н. А. Экономико-математическое моделирование цен на вторичномрынке автомобилей. // Материалы весенней конференции молодых учёныхэкономистов. / СПб.: Издательский центр экономического факультета СПбГУ,2011. с. 164-1655.
Валиотти Н.А. Использование BI-технологий для моделирования цен на вторичном рынке автомобилей // Современные проблемы прикладной: сборникнаучных трудов Междунардоной научно-практической конференции, 25-27мая 2011 г. / под ред. И. Брусаковой, И. Андреевского. СПб.: Издательство Политехнического университета, 2011. с. 78-81.6. Валиотти Н.А.
Динамика ценовых сегментов на вторичном рынке автомобилей, построенных с использованием экономико-математических моделей данных. // Предпринимательство и реформы в России: материалы Семнадцатоймеждународной конференции молодых ученых-экономистов 24-25 ноября2011 г. ОЦЭиМ Санкт-Петербург 2011. с. 258257. Валиотти Н.А. Динамика ценовых сегментов на вторичном рынке автомобилей, построенных с использованием экономико-математических моделей данных. Инвестиционный климат: влияние на экономику: материалы весеннейконференции молодых учёных-экономистов 27 апреля 2012 г. СПб.: ОЦЭиМ,2012.
146 с.8. Валиотти Н.А. Оценка эффекта интервенций на вторичном рынке автомобилей в сентябре 2008 – январе 2009 годов. Предпринимательство и реформы вРоссии: материалы восемнадцатой международной конференции молодыхученых-экономистов. 22-23 ноября 2012г СПб.: ОЦЭиМ, 2012. 346 с.9. Валиотти Н.А. Сравнение двух методов экономико-математической оценкиуправленческих решений. Международная школа-семинар «Бизнес-информатика: состояние, проблемы и перспективы». 21 сентября 2013г СПб.: ОЦЭиМ,2013.10.Валиотти Н.А. Количественное оценивание последствий экономическогокризиса 2008го года в отраслях экономики. Весенняя конференция молодыхученых-экономистов “Устойчивое развитие: общество и экономика” 23 апреля2014 г. СПб: ОЦЭиМ, 2014.
234-235 с.26.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
