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

Современный контекст методов принятия решений и анализа данных: человеческий фактор, неопределенность, риски, сетевые модели, большие данные

Приоритетные направления развития: экономика, гуманитарные науки, математика
2018

Цель работы

Разработка и исследование новых методов анализа данных и принятия решений с приложениями к различным задачам социально-экономической сферы. Особенности областей возможных применений диктуют необходимость работы с большими объемами сложно структурированных данных, учёт «человеческого фактора» (использование теоретико-игровых моделей, учет предпочтений и влияний, и т.д.), неопределенности и/или неточности условий и данных, многокритериальность принимаемых решений и т.п.

Используемые методы

Теория игр и теория многокритериального принятия решений, теория коллективного и индивидуального выбора, теория функций доверия, интеллектуальный и сетевой анализ данных, методы оптимизации, методы теории вероятностей, методы кластеризации и др.

Эмпирическая база исследования

Рейтинги журналов по экономике, результаты анкетирования российских экономистов, данные фондового индекса S&P500,данные по международной торговле продовольствием, данные по потокам мигрантов, данные о банкротствах банков, данные о террористических сообществах, данные о нефтяных разливах и погодные данные в месте разлива и др.

Результаты работы

  • математически поставлены задачи об оценке окупаемости требуемых инвестиций в строительство транспортного узла в какой–либо конкретной точке региона и об оценке срока  окупаемости этих инвестиций; показано, что обе задачи, которые формулируются как задачи отыскания максимума функции максимина, сводятся к задаче квадратичного программирования, в то время как отыскание наиболее неблагоприятного сценария формирования рыночных транспортных тарифов на перевозки грузов сводится к решению задач линейного программирования, образующих двойственную пару;

  • сформулированы и доказаны проверяемые достаточные условия конкурентоспособности тарифов на услуги транспортного узла в условиях рынка, которые использованы при формулировке систем ограничений в обеих задачах;

  • в рамках исследования теории расписаний в турнирах для случаев трех и четырех участников в одном матче построены обобщения стандартного расписания и расписания равных преимуществ; показано, что данные случаи являются наиболее значимыми с практической точки зрения;

  • представлена первая версия концепции платформы для исследования проблем и возможностей по кооперации в Арктике на базе моделей конкурентной кооперации в идеологии многоуровнего подхода к декомпозиции сложных кибер-физических систем;

  • в рамках теории многокритериального выбора предложен и исследован подход к анализу чувствительности недоминируемых альтернатив к изменению границ интервалов неопределенности замещения, где альтернативы выбираются на основе интервальных данных оценок замещения критериев;

  • в рамках анализа способов выбора оптимальных вариантов и процедур ранжирования альтернатив выполнено эмпирическое исследование устойчивости агрегированных рейтингов, строящихся с помощью ординальных методов, основанных на парных сравнениях по правилу большинства;

  • в рамках теории функций доверия исследованы меры конфликта, индуцированных конъюнктивными и дизъюнктивными правилами комбинирования свидетельств; рассмотрены условия согласования правил комбинирования с мерами конфликта;

  • в рамках теории функций доверия показано, что в конъюнктивных мерах конфликта можно выделить метрическую и энтропийную составляющие; исследованы свойства изменений этих составляющих при комбинировании свидетельств;

  • в рамках исследования степени манипулируемости правил агрегирования предпочтений предложена и исследована модель индивидуального и коалиционного манипулирования правил агрегирования предпочтений в одномерной модели формирования предпочтений; для трех альтернатив выявлены минимально манипулируемые группы мажоритарных правил;

  • в рамках анализа в банковской сфере рассмотрено применение модели биномиального теста коррелированных случайных бинарных величин для задачи проверки точности прогноза количества дефолтов;

  • проведена оценка влияния мошеннических операций на уязвимость всей финансовой системы; предложен агентно-ориентированной подход к моделированию критических уровней мошеннической деятельности, которые делают финансовую систему уязвимой; этот подход применен для исследования таких типов мошенничества, как финансовая пирамида и скрытый риск;

  • на основе разработанных ранее моделей влияния в сетях предложен эффективный алгоритм вычисления индексов ближних и дальних взаимодействий; оценена вычислительная сложность этого алгоритма;

  • с помощью сетевых моделей проанализированы отношения между странами на различных уровнях взаимодействия, а именно, выполнен сетевой анализ: а) международной миграции с 1970 по 2014гг. на основе данных по потокам миграции между странами; б) торговли продовольствием; в) террористических сообществ;

  • проанализирована неоднородность сообщества российских экономистов по результатам анкетирования; предложены несколько методов составления рейтингов научных журналов по экономике с учетом выявленной неоднородности сообщества российских экономистов;

  • в рамках исследования паттернов сформулированы и доказаны свойства порядково-инвариантной паттерн-кластеризации; эти свойства показывают, что для практической реализации порядково-инвариантной и диффузионно-инвариантной паттерн-кластеризаций могут быть использованы быстрые алгоритмы сортировки данных;

  • в рамках исследования структурной сложности графа предложен новый, вычислительно более мощный вариант частотного алгоритма построения семейства дихотомий произвольного графа, что позволяет вычислить такой показатель сложности графа, как сцепленность; этот алгоритм применен к данным фондового рынка S&P-500 для анализа согласованности его функционирования;

  • проведено экспериментальное сравнение алгоритмов кластеризации, основанных на методе аффинного распространения (Affinity Propagation) с другими алгоритмами кластеризации с точки зрения правильности определения количества кластеров и оценки качества полученного разбиения по сравнению с истинным разбиением; численные эксперименты проведены на данных с различной степенью смешивания кластеров; определена иерархия качества алгоритмов кластеризации, основанных на методе аффинного распространения, для разных типов данных;

  • разработан вычислительный комплекс, позволяющий моделировать процесс распространения нефти на поверхности Баренцева моря на основе агентно-сетевого подхода;

  • исследованы явные двухуровневые конечно-разностные схемы решения одномерных уравнений баротропной газовой динамики; линеаризованы схемы на постоянном решении и выведено необходимое условие типа фон Неймана и критерий типа CFL для слабой консервативности в  для соответствующей задачи на всей прямой;

  • предложена и исследована новая фитнес-оптимизационная модель, описывающая влияние факторов окружающей среды на возможности возникновения репродуктивно-соматической специализации в колониях клеток.

Область применения полученных результатов

Региональные транспортные системы, инвестиционный анализ, кооперация в Арктике, многокритериальное принятие решений, банковское регулирование, защита банковских данных, сетевой анализ данных, кластерный анализ данных, агрегированное ранжирование, анализ структурной сложности данных, выбор слабоманипулируемых правил коллективного выбора, анализ международной торговли продовольствием, миграционное регулирование, антитеррористическая деятельность, анализ и агрегирование источников информации т.д.

Все полученные результаты являются новыми и были представлены на ряде международных научных форумов (конференциях, семинарах и пр.), где получили высокую оценку коллег. Результаты большинства исследований опубликованы или находятся на рассмотрении в редакциях научных изданий.

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:


Egorova L. G., Климюк И. Ю. Hawkes processes for forecasting currency crashes: Evidence from Russia, in: Procedia Computer Science.: Elsevier, 2017. С. 1182-1188. 
Aleskerov F. T., undefined., Shvydun S. Assessment of Exporting Economies Influence on the Global Food Network, in: Optimization Methods and Applications, In Honor of Ivan V. Sergienko's 80th Birthday, Springer Optimization and Its Applications.: Springer, 2017. С. 1-10. 
Aleskerov F. T., Meshcheryakova N., undefined., Shvydun S. Centrality Measures And Clustering Analysis in a Retail Food Network, in: 2017 IEEE 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies. Moscow : Institute of Electrical and Electoronics Engineers, 2017. С. 48-52. 
Бульдяев А. В., Aleskerov F. T., Хуторская О., Ямилов А. И. Parkinson’s disease: network analysis of publications’ activity // Polski Przegląd Neurologiczny. 2018. P. 148-149. 
Karpov A. V. Generalized Knockout Tournament Seedings // International Journal of Computer Science in Sport. 2018. Vol. 17. No. 2. P. 113-127. doi
A.A.Lazarev, Dmitry A. D. Estimation of the Absolute Error and Polynomial Solvability for a Classical NP-Hard Scheduling Problem // Доклады Академии Наук. Математика. 2018. Vol. 97. No. 3. P. 262-265. doi
Zinder Y., Lazarev A. A., Musatova E. G., Tarasov I. A. Scheduling the Two-Way Traffic on a Single-Track Railway with a Siding // Автоматика и телемеханика. 2018. Vol. Vol. 79. No. 3. P. 506-523. doi
Alexander L., Dmitry A. D., Battaia O. O., Cegarra J. Work planning in low-volume assembly lines under ergonomic constraints // Procedia CIRP. 2018. Vol. 72. P. 786-789. doi
Лазарев А. А., Зиндер Я., Мусатова Е. Г., Тарасов И. А. Построение расписаний двухстороннего движения на однопутной железной дороге с разъездом // Автоматика и телемеханика. 2018. № 3. C. 144-166. 
Lepskiy A. On the Preservation of Comparison of Distorted Histograms // International Journal of Information Technology and Decision Making. 2018. Vol. 17. No. 1. P. 339-355. doi
Podinovskiy V. V. Sensitivity analysis of multicriteria choice to changes in intervals of value tradeoffs // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2018. Vol. 58. No. 3. P. 461-469. doi
Алескеров Ф. Т., Демин С. С., Швыдун С. В. Анализ территориальных интересов стран в Баренцевом море, in: Труды IX Московской международной конференции по исследованию операций (ORM2018). Москва : ООО «Макс Пресс», 2018. С. 443-447. 
Алескеров Ф. Т., Иванов А. А., Карабекян Д. С., Якуба В. И. Манипулируемость мажоритарных правил выбора в модели Даунса формирования предпочтений, in: IX Moscow International Conference on Operations Research (ORM2018) Moscow, October 22–27, 2018., 2018. С. 447-449. 
Zlotnik A., Lomonosov T. On conditions for weak conservativeness of regularized explicit finite-difference schemes for 1D barotropic gas dynamics equations, in: Differential and Difference Equations with Applications. Cham : Springer, 2018. С. 635-647. 
Korgin N., Østbye S. Coopetition in the Arctic: Theory and Experiments, in: Proceedings of the 18th International Conference on Group Decision and Negotiation. NUAA Discussion Papers in Economics and Management 2018., 2018. С. 356-359. 
Lazarev A. A., Dmitry A. D., Battaia O. O. A new polynomial-time algorithm for calculating upper bounds on resource usage for RCPSP problem, in: Proceedings of the 16th International Conference on Project Management and Scheduling (Rome, 2018)., 2018. С. 22-25. 
Dmitry A. D., Battaia O. O., Cegarra J., Lazarev A. A. Operator assignment problem in aircraft assembly lines: a new planning approach taking into account economic and ergonomic constraints, in: 7th CIRP Conference on Assembly Technologies and Systems.: Elsevier, 2018. С. 63-66. 
Lazarev A. A., Архипов Д. Д. И., Battaia O. O., Cegarra J. Work planning in low-volume assembly lines under ergonomic constraints, in: 51st CIRP Conference on Manufacturing Systems.: Elsevier, 2018. С. 786-789. 
Lepskiy A. On the Conflict Measures Agreed with the Combining Rules, in: Belief Functions: Theory and Applications 5th International Conference, BELIEF 2018, Compiègne, France, September 17-21, 2018, Proceedings.: Springer, 2018. С. 172-180. 
Meshcheryakova N., Shvydun S. Power in Network Structures Based on Simulations, in: Studies in Computational Intelligence.: Springer, 2018. С. 1028-1038. 
Mirkin B. Braverman’s Spectrum and Matrix Diagonalization Versus iK-Means: A Unified Framework for Clustering ., in: Braverman Readings in Machine Learning. Key Ideas from Inception to Current State. Heidelberg : Springer Publishing Company, 2018. С. 32-51. 
Мячин А. Л. Оценка неоднородности систем с использованием методов анализа паттернов, in: Труды второй всероссийской конференции "Социофизика и социоинженерия"., 2018. С. 237-238. 
Мячин А. Л. Построение индексов оценки неоднородности систем, in: Труды IX Московской международной конференции по исследованию операций (ORM2018). Москва : ООО «Макс Пресс», 2018. С. 469-473. 
Подиновский В. В. Анализ чувствительности выбора к изменению параметров частичных отношений предпочтений, in: IX Московская международная конференция по исследованию операций (ORM2018). Москва, 22 – 27 октября 2018 г. Труды.. Москва : МГУ, МАКС Пресс, 2018. С. 141-144. 
Subochev A., Pislyakov V. With or without h-index? Comparing aggregates of rankings based on seven popular bibliometric indicators, in: STI 2018 Conference Proceedings. Proceedings of the 23rd International Conference on Science and Technology Indicators. Leiden : Universiteit Leiden - CWTS, 2018. С. 1135-1143. 
Shvydun S. Influence Assessment in Multiplex Networks using Social Choice Rules, in: Procedia Computer Science.: Elsevier, 2018. С. 182-189. 
Кузнецов Б. В., Пеникас Г. И., Агамирова М. Е., Горюшев А. Н. Структура экономики и промышленная политика, in: Российская экономика: настоящее и перспективы после реформ. Курс лекций. Москва : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2019. С. 69-102. 
Пеникас Г. И. Банковская система, in: Российская экономика: настоящее и перспективы после реформ. Курс лекций. Москва : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2019. С. 400-438. 
Пеникас Г. И., Горюшев А. Н. Бюджетная политика, in: Российская экономика: настоящее и перспективы после реформ. Курс лекций. Москва : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2019. С. 364-397. 
Саватюгин А. Л., Пеникас Г. И., Горюшев А. Н. Небанковская финансовая система, in: Российская экономика: настоящее и перспективы после реформ. Курс лекций. Москва : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2019. С. 439-471. 
Aleskerov F. T., Shvydun S. Allocation of Disputable Zones in the Arctic Region // Group Decision and Negotiation. 2019. Vol. 28. No. 1. P. 11-42. doi
Titova Y., Penikas H. I., Gomayun N. The impact of hedging and trading derivatives on value, performance and risk of European banks // Empirical Economics. 2020. Vol. 58. No. 2. P. 535-565. doi
Penikas H. I., Surkov M. History of the World Largest Financial Losses in 1972-2018 / Universita di Pavia, Dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali. Series DEM Working Papers Series 2018-2020. "ISSN: 2281-1346". 2018. No. 166. 
Karpov A. V. Generalized knockout tournaments / Издательский дом ВШЭ. Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2017. No. 03. 
Penikas H. I. FinTech Regulation Subject to Human Psychology / Издательский дом ВШЭ. Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2018. No. 1. 
Mirkin B., Frolov D., Fenner T., Nascimento S. Finding an appropriate generalization for a fuzzy thematic set in taxonomy / Издательский дом ВШЭ. Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2018. No. 4. 
Karpov A. V. An Informational Basis for Voting Rules / Высшая школа экономики. Series WP BRP "Economics/EC". 2018. No. 188.