• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Версия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоискМеню

Анализ, выбор и принятия решений в социально-экономической, политической и финансовой сферах: новые модели, методы и алгоритмы

Приоритетные направления развития: экономика, математика
2017

Цель работы: решение ряда задач оптимизационного моделирования, многокритериального принятия решений, теории коллективного выбора, анализа данных и прогнозирования, а также применение разработанных моделей и методов в прикладных задачах социально-экономического анализа, политологии, в финансовой и банковской сферах.

Используемые методы: методы теории многокритериального принятия решений, методы теории игр и оптимизационного моделирования, методы теории коллективного и индивидуального выбора, методы статистического, сетевого и кластерного анализа данных, методы теории вероятностей, методы теории функций доверия и др.

Эмпирическая база исследования: данные о транспортной системе части России; данные о финансовом состоянии 192 судоходных компаний 36 стран мира за период с 2001 по 2016гг.; данные фондового индекса S&P500 и валютной пары USD/RUB;данные о рекомендациях финансовых аналитиков относительно цен акций российских компаний за период 2010-2016гг.; данные по потокам мигрантов, собранные отделом народонаселения ООН; данные Всемирного банка по международной торговле; открытые данные о ресурсах и полезностях Арктического региона; данные Глобального индекса инноваций (The Global Innovation Index 2013-2016).

Результаты работы:

  • предложена математическая модель размещения транспортных узлов с подъездными путями в некоторой региональной транспортной системе, учитывающая наличие существующей транспортной системы региона; на основе представленной модели сформулированы оптимизационная (в случае известных цен на транспортировку и строительство) и робастная задачи (точные значения цен не известны); обе задачи протестированы на данных о транспортной системе части России;
  • представлены результаты по модификации разработанной ранее математической модели инвестирования в проект по строительству заводов по переработке твердых бытовых отходов в биомассу, используемую как топливо в системах электроснабжения и отопления, в виде игры трех лиц; доказана возможность отыскания точек равновесия Нэша этой игры;
  • разработана математическая модель, сформулирована оптимизационная задача оценки объема инвестиций, необходимых для разработки цепочки зарядных станций на автомобильных магистралях при линейных ограничениях; доказано, что оптимальное решение этой задачи может быть найдено из решения вспомогательной задачи смешанного математического программирования;
  • в рамках моделирования предпочтений при помощи функций ценности выделен и исследован новый интересный для приложений специальный вид функций, представляющих отношения полного порядка на конечных множествах – реперные функции; рассмотрены реперные функции полезности и реперные функции вредности;
  • предложена постановка задачи анализа чувствительности многокритериального выбора к изменению оценок параметрической важности критериев; предложен общий метод проведения такого анализа для отдельных недоминируемых альтернатив и для множества альтернатив в целом;
  • в рамках сравнительного исследования функций выбора, зависящих от коллективных предпочтений, проведено исследование функций коллективного выбора, основанных на принципе устойчивости; для этих решений установлены некоторые свойства и их теоретико-множественные соотношения; установлены некоторые свойства процедур построения агрегированных ранжирований, основанные на рассмотренных правилах;
  • исследованы индексы поляризованности мнений и разнородности предпочтений в группе; проведено сравнение существующих подходов к измерению разнообразия и выделены аксиоматические свойства индексов; построены новые аксиоматически обоснованные индексы измерения поляризованности и разнообразия предпочтений;
  • в рамках исследования коалиционного манипулирования при неполной информации показано, что: а) для правил подсчета очков вероятность коалиционного манипулирования равна вероятности индивидуального манипулирования при публичной информации о победителях голосования; б) коалиционное манипулирование при неполной информации всегда безопасно для правила относительного большинства и правила вето, и может быть небезопасно для правила Борда; проведена серия экспериментов для вычисления оценок вероятностей коалиционного манипулирования при неполной информации;
  • рассчитан мультипликатор риск-веса, корректирующий требования Базельского комитета для покрытия рисков, возникающих вследствие концентрации портфеля и корреляции вероятности дефолта (PD) и доли потерь при дефолте (LGD);
  • построена модель оценки вероятности дефолта судоходных компаний методом бинарной и категориальной логистической регрессии на выборке из 192 судоходных компаний 36 стран за период с 2001 по 2016;
  • предложена модель анализа финансовых показателей с помощью процессов Хоукса с целью выявления кризисов на фондовом рынке и предупреждения их появления; модель протестирована на данных фондового индекса S&P500  и валютной пары USD/RUB;
  • исследовано агрегирование рекомендаций финансовых аналитиков в рамках теории функций доверия на примере российского фондового рынка; показано, что полученные агрегированные прогнозы в большинстве случаев оказываются точнее консенсус-прогнозов;
  • в рамках анализа международной миграцииразработана сетевая модель и проанализированы индексы центральности; исследована взаимосвязь численности международных мигрантов по странам и социально-экономических показателей стран (ВВП, уровень образования, интенсивность конфликтов); разработана регрессионная модель численности международных мигрантов по странам;
  • предложены новые модели распределения конфликтных зон между заинтересованными участниками, которая была апробирована для Арктического региона; проведен анализ потенциальных конфликтных зон в Баренцевом море и их сравнение с распределением, предложенным в международных договорах;
  • изучены модели распространения нефтепродуктов в море, с помощью которых будет возможно прогнозировать данный процесс; построена динамическая модель распространения нефти в море с учётом различных природных факторов на основе предлагаемых моделей; разработан вычислительный комплекс, позволяющий визуализировать процесс распространения пятна во времени;
  • в рамках анализа сети продовольствияпроанализированы сети международной торговли продуктами питания; выявлены страны, имеющие наибольшее влияние на других участников сети по каждой категории продуктов; исследовано изменение со временем ключевых стран в сетях продовольствия;
  • на базе разработанных нами ранее новых методов анализа паттернов сформированы численные методы расчета индексов неоднородности инновационного развития с использованием данных Глобального индекса инноваций;
  • в рамках разработки методов анализа структурной сложности рассмотрены и исследованы новые модификации алгоритма анализа структурной сложности графа, основанные на нормализованном значении энтропии; эта модификация позволила ускорить и увеличить точность вычисления сложности данных фондового рынка в задаче прогнозирования кризисных периодов;
  • исследованы подходы к операционализации полярности в международных исследованиях, изучена связь полярности с вероятностью возникновения конфликтов.

Область применения полученных результатов: региональные транспортные системы, энергетические системы, инвестиционный анализ, многокритериальное принятие решений, биржевой анализ данных, сетевой анализ данных, кластерный анализ данных, агрегированное ранжирование, анализа структурной сложности данных,манипулируемость правилами коллективного выбора, банковское регулирование, корпоративный финансовый анализ, анализ международной торговли, межгосударственный и групповой анализ поляризованности, конфликтности и неоднородности.

Все полученные результаты являются новыми и были апробированы на ряде международных научных форумов (конференциях, семинарах и пр.), где получили высокую оценку коллег. Большинство представленных результатов опубликовано или находится на рассмотрении в редакциях научных изданий, в том числе в высокорейтинговых реферируемых журналах.

Степень внедрения, рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов НИР

Получены фундаментальные и прикладные результаты. Большинство прикладных результатов носит аналитико-рекомендательный характер.

Публикации по проекту:


de A. R. C., Makarenkov V., Mirkin B. A-Wardpβ: Effective hierarchical clustering using the Minkowski metric and a fast k-means initialisation // Information Sciences. 2016. Vol. 370-371. No. November . P. 343-354. doi
Ermolova M. D., Penikas H. I. Basel regulation: A dangerous obsession // Model Assisted Statistics and Applications. 2017. Vol. 12. No. 1. P. 63-88. doi
Ermolova M. D., Penikas H. I. PD-LGD correlation study: Evidence from the Russian corporate bond market // Model Assisted Statistics and Applications. 2017. Vol. 12. No. 4. P. 335-358. doi
Karpov A. V. Preference diversity orderings // Group Decision and Negotiation. 2017. Vol. 26. No. 4. P. 753-774. doi
Lepskiy A. Stochastic and fuzzy ordering with the method of minimal transformations // Автоматика и телемеханика. 2017. Vol. 78. No. 1. P. 50-66. doi
Lozinskaia A. M., Merikas A., Merika A., Penikas H. I. Determinants of the probability of default: the case of the internationally listed shipping corporations // Maritime Policy and Management. 2017. Vol. 44. No. 7. P. 837-858. doi
Podinovskaya O. V., Vladislav V. P. Criteria importance theory for multicriterial decision making problems with a hierarchical structure // European Journal of Operational Research. 2017. Vol. 258. P. 983-992. doi
Подиновский В. В. Реперные функции // Управление большими системами: сборник трудов. 2017. № 68. C. 30-46. 
Подиновский В. В. Реперные функции для многокритериальных задач // Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2017. № 2. C. 17-26. 
Подиновский В. В. Чувствительность многокритериального выбора к изменению оценок важности неоднородных критериев // Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2017. № 4. C. 23-27. 
Elena D., Alexey P., Sinyakov A., Sorokin C. Evaluating underlying inflation measures for Russia // Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies. 2017. Vol. 11. P. 124-145. doi
Тверской Д. Н. Математическая модель возникновения клеточной специализации в колониальных организмах. Случай различных типов клеток // Информационные технологии и вычислительные системы. 2017. № 2. C. 24-32. 
Nascimento S., Mirkin B. Ideal type model and an associated method for relational fuzzy clustering, in: 2017 IEEE International Conference Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE).: IEEE, 2017. С. 1-6. 
Агаев Р. П. о., Чеботарев П. Ю. О консенсусе в системах с лапласовской матрицей низкого ранга, in: Материалы 10-й Всероссийской мультиконференции. В 3-х томах. Ответственный редактор: И.А. Каляев. 2017.: Южный федеральный университет, 2017. С. 168-170. 
Aleskerov F. T., Shvydun S. A Mathematical Approach to Conflict Resolution in the Arctic Region, in: 2017 3rd IEEE International Conference on Cybernetics (CYBCON). Exeter : IEEE, 2017. С. 145-150. 
Aleskerov F. T., Meshcheryakova N., Rezyapova A., Shvydun S. Network Analysis of International Migration, in: Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics.: Springer, 2017. С. 177-185. 
Aleskerov F. T., Бульдяев А. В., Хуторская О. Е., Ямилов А. И. Parkinson’s Disease: Network Analysis of Patents and Publications’ Activity, in: 11th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT): Conference Proceedings (Vol.2). Moscow : Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017. С. 430-432. 
Aleskerov F. T., Demin S. Possible Oil Spills in the Barents Sea and their Consequences, in: Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2017): Материалы Десятой международной конференции, 2 окт. - 4 окт. 2017 г..: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2017. С. 308-309. 
Aleskerov F. T., Meshcheryakova N., Shvydun S. Power in Network Structures, in: Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics.: Springer, 2017. С. 79-85. 
Алескеров Ф. Т., Мещерякова Н. Г., Швыдун С. В., Сергеева З. В. Сетевой анализ продовольственной безопасности, in: Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2017): Материалы Десятой международной конференции, 2 окт. - 4 окт. 2017 г..: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2017. С. 303-306. 
Веселова Ю. А. Манипулирование при неполной информации, in: XVII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: в 4 кн.. Москва : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2017. С. 77-90. 
Demin S., Shvydun S. Example of Rational Solution in the Barents Sea, in: 2017 IEEE 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies.: Institute of Electrical and Electoronics Engineers, 2017. С. 251-255. 
Alexander L., Dmitry A. D., German T. g. Estimating Maximum Resource Load for Resource-Constrained Project Scheduling Problem, in: CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org) of the VIII International Conference on Optimization Methods and Applications “OPTIMIZATION AND APPLICATINS” (OPTIMA-2017)., 2017. С. 356-363. 
Alexander L., Khusnullin N., Musatova E., Yadrentsev D., Ponomarev K. Heuristic Algorithm for Solving the Cosmonauts Training Planning Problem, in: CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org) of the VIII International Conference on Optimization Methods and Applications “OPTIMIZATION AND APPLICATINS” (OPTIMA-2017)., 2017. С. 364-369. 
Лазарев А. А., Архипов Д. Д. И., Battaia O. O. Long-term production planning problem: scheduling, makespan estimation and bottleneck analysis, in: IFAC-PapersOnLine.: Editions Elsevier, 2017. С. 7970-7974. 
Lepskiy A. Decomposition of Evidence and Internal Conflict, in: Procedia Computer Science.: Elsevier, 2017. С. 186-193. 
Мячин А. Л. Использование методов анализа паттернов в задаче оценки инновационного развития, in: Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2017): Материалы Десятой международной конференции, 2 окт. - 4 окт. 2017 г..: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2017. С. 196-198. 
Rubchinskiy A. A New Approach to Network Decomposition Problems, in: Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics.: Springer, 2017. С. 127-152. 
Субочев А. Н. О возможности имплементации такой функции коллективного выбора, как объединение минимальных внешнеустойчивых множеств, и о других ее полезных свойствах и возможностях применения, in: XVII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: в 4 кн.. Москва : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2017. С. 111-120. 
Shvydun S. Superposition Models of Conflict Resolution in the Arctic Region, in: Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2017): Материалы Десятой международной конференции, 2 окт. - 4 окт. 2017 г..: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2017. С. 452-455. 
Nascimento S., Mirkin B. Applying Anomalous Cluster Approach to Spatial Clustering, in: Uncertainty Modeling. Dedicated to Professor Boris Kovalerchuk on his Anniversary.: Springer International Publishing, 2017. С. 147-157. 
Maskin E. S. Comments on the Foundations of Incomplete Contracts, in: The Impact of Incomplete Contracts on Economics. Oxford : Oxford Scholarship Online, 2017. С. 345-349. 
Aleskerov F. T., Ivanov A., Karabekyan D., Yakuba V. I. Manipulability of majority relation-based collective decision rules, in: 9th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies, KES-IDT 2017; Vilamoura; Portugal; 21 June 2017 до 23 June 2017, Smart Innovation, Systems and Technologies.: Springer Verlag, 2018. С. 82-91. 
Lepskiy A., Кутынина Е. А. Aggregation of Forecasts and Recommendations of Financial Analysts in the Framework of Evidence Theory, in: Advances in Fuzzy Logic and Technology 2017. Cham : Springer International Publishing AG, 2018. С. 370-381. 
Lepskiy A., Suevalov A. Application of Fuzzy Asymmetric GARCH-Models to Forecasting of Volatility of Russian Stock Market, in: Proceedings of the Second International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’17). Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham : Springer, 2018. С. 286-294. 
Aleskerov F. T., Yakuba V. I. Polarization and optimal allocation of migrants / Высшая школа экономики. Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2017. No. 01. 
Karpov A. V. Price competition and limited attention / Kiel Institute for the World Economy. Series Economics Discussion Papers. "Economics Discussion Papers". 2017. No. 2017-89. 
Mirkin B., Fenner T. TIED RANKINGS, ORDERED PARTITIONS, AND WEAK ORDERS: DISTANCE AND CONSENSUS / Издательский дом ВШЭ. Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2016. No. 8. 
Егорова Л. Г., Климюк И. Ю. Применение процессов Хоукса для прогнозирования финансовых рисков / Издательский дом ВШЭ. Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2017. No. 02.