Институт проблем региональной экономики РАН приглашает на обучение по программам подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре!

 

  

 

Лаборатория математических методов анализа данных

Руководитель - д.ф.-м.н.  Перекрест В.Т.

В лаборатории работают 3 научно-исследовательские группы

НИГ РАЗРАБОТКИ ТЕМАТИЧЕСКИХ БАЗ ПАНЕЛЬНЫХ ДАННЫХ - ТБПД
Состав группы:
1. Воронина Дарина Евгеньевна, н.с. руководитель группы;
2. Пархоменко Людмила Ивановна, инженер-исследователь;
3. Фример Елена Владимировна, инженер-исследователь.

Функции НИГ:
- разработка первичных ТБПД для проведения тематического экономико-математического моделирования – построения экономико-математической модели (ЭММ);
- актуализация и комплексная верификация первичных ТБПД;
- формирование ТБПД для разработанной тематической ЭММ;
-  актуализация и верификация ТБПД для разработанной ЭММ.

 

НИГ РАЗРАБОТКИ И ВЕДЕНИЯ КОННЦЕПТУАЛЬНОАНАЛИТИЧЕСКИХ И МЕТРОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ НИР - КАИММ
Состав группы:
1. Перекрест Владимир Терентьевич, д.ф.-м.н., зав. ЛММАД руководитель группы;
2. Перекрест Олег Игоревич, м.н.с., аспирант;

Функции НИГ:
-  взаимодействие с профильными подразделениями Института по разработке, актуализации и верификации концептуальных моделей тематических НИР;
- проведение концептуально-аналитических сопоставлений различных концептуальных моделей тематических НИР;
-анализ метрологических аспектов разработки тематических ЭММ: вопросы технологий измерения и стандартизации – типологизации

 НИГ РАЗРАБОТКИ И ВЕДЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ НИР - ИАМ

Состав группы:
1. Курзенев Владимир Анатольевич, д.т.н., проф. гл.н.с. руководитель группы
2. Перекрест Владимир Терентьевич, д.ф.-м.н., зав. ЛММАД;
3. Перекрест Игорь Владимирович, старший научный сотрудник.

Функции НИГ:
- Развитие экономико-математического инструментария нелинейного типологического анализа (НТА) – многомерного сетевого рейтинга (МСР).
- Разработка технологий применения НТА – МСР в задачах формирования и реализации региональных экономических политик – экономической политики России, дифференцированно относительно типов ее регионов;
-  Формирование методических рекомендаций по внедрению разработанного математического инструментария в тематических НИР Института

Основные этапы формирования и развития исследований, проводимых ЛММАД, в контексте трех фундаментальных (дисциплинарных) направлений исследования:
- Разработка математического инструментария: математических моделей и математических методов.
- Разработка информационно-аналитических технологий.
- Разработка практик реализации разработанного математического и технологического инструментария для различных предметных областей, технологий верификации построенных моделей (методического инструментария).

Сотрудники

Воронина Дарина Евгеньевна, н.с
Перекрест Игорь Владимирович, с.н.с
Пархоменко Людмила Ивановна, инж.-иссл.
Фример Елена Владимировна, инж.-иссл.,
Курзенев Владимир Анатольевич, г.н.с., д.т.н. профессор, совм.
Перекрест Олег Игоревич м.н.с.

     ЛММАД (на момент создания – Лаборатория математических методов анализа социально-экономических данных) была сформирована в 1980 г. как структурное подразделение ИСЭП АН СССР по рекомендации работавших в институте ведущих социологов страны В.А.Ядова и О.И.Шкаратана. Основное направление ее деятельности – разработка математических моделей прикладной статистики, эффективных вычислительных методов анализа данных и программного обеспечения для создаваемой в ИСЭП системы комплексных социологических исследований (СКОСИ) с организацией (научно-методическим сопровождением) последующего статистического анализа их результатов. Основные этапы деятельности лаборатории в 1980-­2018 гг

Группа (A). Разработка информационно-аналитических технологий нелинейного типологического анализа региональных объектов пространственных экономических систем:

Разработка на основе методов R-шкалирования «гибридных» нелинейных функциональных моделей типологизации многомерных данных – «гибридного» метода главных компонент – МГК (2020-2021 гг.).

Реализован новый подход к многофакторной типологизации, в парадигме цифровизации (преобразования данных big-data в формат deep-data) и осуществлен синтез классического МГК и функциональных моделей многомерного метрического шкалирования. При этом первый используется как линейная оболочка «композитной сборки» типологизации, а многомерное шкалирование – в качестве инструмента «детализации исходных данных» (аналога «нано-расщепления» в материаловедении).

Группа (B). Разработка методов представления и технологий анализа «многопредметных» областей исследования пространственных экономических систем с функционально-тематической структуризацией.

Указанные методы, в частности, вводят в концептуальную аналитику разделение предметной области на тематические и контекстные разделы. При этом последние отвечают за верификацию результатов анализа основных тематических разделов и формирование сценариев развития контекстной конъюнктуры, используемых при построении прогнозных оценок для значений основных тематических показателей.

Группа (C): Реализация в полном объеме представления и пилотного типологического моделирования двух контекстных блоков: «Экономический контекст» – ЭК‑2021) и «Качество жизни» – КЖ-2021.

Группа (D). Разработка комплексных БД для контекстных блоков показателей ЭК-2021 и КЖ-2021. Указанные БД включают, как первичные показатели – индикаторы, так и результаты их верификации и пилотного типологического моделирования. Содержат данные для 82 субъектов РФ за 2013-2020 гг., а также оценочные данные для 2021 г. и прогнозные – для 2022 г.

Важнейшие результаты 2020 г.

1. Нелинейный типологический анализ пространственных экономических систем: концептуальные особенности, математические модели и информационно-аналитические технологии

Ключевые особенности:  «микро фрагментация» исследуемых объектов в рамках концепции многомерного топологически инвариантного шкалирования; целевая «макро композитная сборка» в рамках локально линейных моделей анализа.

Функциональный характер результатов:  позволяет использовать типологические модели как удобный для пользователя инструмент визуализации, содержательной интерпретации, а также сценарного прогнозирования с использованием эвристических методов и динамических подходов математического управления и дифференциальных игр.

В рамках парадигмы цифровизации является методом преобразования «big data» в формат «deep data».

Область возможного применения

Методы госрегулирования социально-экономических процессов, дифференцированного относительно групповых (типологических и т.п.) особенностей региональных объектов пространственных социально-экономических систем.

Предметные (тематические) направления:

Национальная инновационная система РФ как пространственная экономическая система в субфедеральной дифференциации.  

q   Общий экономический контекст процессов занятости и безработицы (рынков труда субъектов РФ) в региональной дифференциации.

q   Оценка качества жизни населения России в региональной дифференциации процессов социально-экономического развития РФ.

Степень готовности к практическому применению:

Технологии R-шкалирования прошли экспериментальную проверку.

Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение может быть использовано как прототип при разработке прикладных систем.

2. Проект раздела научной программы деятельности консорциума, созданного в Санкт-Петербурге в 2020 г. в рамках. Программы стратегического академического лидерства

Предложенные терминальные и инструментальные цели, а также основные методологические принципы разработки, существенно расширяют инструментальные возможности комплексного анализа и прогнозирования процессов развития пространственных социально-экономических систем за счет систематического применения методов нелинейного типологического анализа.

Разработан экономико-математический инструментарий для решения ключевых задач госрегулирования региональных экономик по обеспечению профессиональными кадрами – с учетом миграционной политики и деятельности систем профессионального образования и подготовки.

Предложенные подходы реализуют новые принципы в рамках парадигмы цифровизации экономики и госуправления, прошли апробацию на региональном уровне и могут быть использованы в деятельности ЦУР.