Підготовка та прийняття рішень щодо процесів функціонування та управління соціо-еколого-економічних систем, у тому числі систем сталого розвитку неможливі без використання адекватних початкових даних і даних, отриманих внаслідок обробки початкової (вихідної) інформації та результатів дослідження (моделювання, оптимізації тощо) цих систем як об’єктів управління. Однак проблема даних, зокрема економічних, екологічних, соціальних є фундаментальною проблемою, яка складає предмет досліджень не тільки різних наукових напрямків, але й у певний спосіб впливає на розробку сучасних комп’ютерних технологій обробки даних.
Формування або продукування вихідних даних соціально-економічного чи екологічного характеру, тобто даних про соціально-економічні чи екологічні характеристики економічних систем і процесів, належить до принципово важливих і відповідальних етапів будь-якого дослідження у цій сфері пізнання. Їх адекватність прямо впливає на подальші етапи таких досліджень і їх результати, призначені для прикладних і практичних застосувань. У зв’язку з цим, щоб домогтися адекватності цих даних, потрібно на цьому етапі прикласти чимало зусиль щодо вибору найбільш надійних підготовчих, організаційних, методологічних і методичних підходів у процесах отримання відповідних даних. Йдеться насамперед про загальну специфіку процедур формування (продукування) такої важливої початкової (вихідної) інформації. Очевидно, така специфіка пов’язана не тільки із природою цих даних, але й технологіями їх продукування. Інакше кажучи ці дані можуть бути статистичними, експертними, отриманими у результаті проведення імітаційних експериментів з моделями соціально-економічних чи еколого-економічних систем і процесів, а також за допомогою інших сучасних технологій. Тому будь-яке застосування зазначених у цьому тезисному викладенні даних повинно враховувати їх характер та специфіку формування [1, 4].
Щодо технологій продукування даних потрібно також зазначити що, жодна із них не гарантує стовідсотковий рівень адекватності даних і допускає певні відхилення, у межах яких їх застосування допустиме, але потребує певного коригування. Ідеться про ситуації, коли досліджувані соціально-економічні чи еколого-економічні процеси апріорі задовольняють певні закономірності, які складно відтворити, наприклад під час збору, зведення чи групування статистичних даних або під час аналогічних процедур первинної обробки експертних даних чи так званих «імітаційних» даних, тобто тих первинних даних, які можна отримати як результат зворотного зв’язку під час проведення імітаційних експериментів. Тоді процес коригування цих даних часто зводиться до їх «виправлення» за допомогою розв’язування певних задач так званої умовної апроксимації [3], що характерно у процесах моделювання. До прикладу якщо відомо що траєкторія соціально-економічної чи еколого-економічної динаміки є неспадною (зростаючою), має певний напрям опуклості чи інші специфічні властивості, а спостереження за нею зафіксовані у даних, що не відповідають цим властивостям, але є близькими до цієї відповідності, то умовна апроксимація цих даних дозволить нам отримати інші дані, які уже будуть адекватно відтворювати не тільки кількісні, але й якісні характеристики траєкторій такого типу. Аналогічні ситуації зустрічаються під час моделювання поведінкових функцій у соціо-еколого-економічних системах, зокрема виробничих функцій, функцій еколого-економічної та соціально-економічної корисності. Загальновідомі властивості цих функцій [2] та стандартні класичні методи їх побудови (ідентифікації), які дозволяють врахувати ці властивості. Однак ці методи пов’язані із конкретно вибраними специфікаціями функцій, тому їх побудова зводиться лише до ідентифікації їх параметрів. Такі підходи ефективні далеко не завжди. Крім того, вибір бажаних специфікацій у ряді ситуацій є також складним завданням або приводить до значного ускладнення самих методів ідентифікації, тому так чи інакше приходиться проблему формування адекватних даних редукувати до задач умовної апроксимації, які не знижують рівень адекватності продукованих даних.
Зазначені вище та інші особливості формування початкової (вихідної) інформації складають актуальний і перспективний предмет наукових досліджень, зокрема моделювання соціо-еколого-економічних систем та систем сталого розвитку.
Список літератури:
1. Vasyl Hryhorkiv, Mariia Hryhorkiv Some features of the application of statistical-econometric and optimization approaches in economic-mathematical modeling and decision-making in the economy // Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці : матеріали VII Міжнародної науково-методичної конференції (Чернівці, 20-21 квітня 2023 р.). – Чернівці : Чернівец. нац. ун-т ім. Ю. Федьковича, 2023. – С. 18-19.
2. Григорків В. С. Моделювання економіки: підручник / В. С. Григорків. Чернівці : Чернівецьк. нац. ун-т ім. Ю. Федьковича, 2019. 360 с.
3. Григорків В.С. Умовна апроксимація економічних даних у задачах моделювання // Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці : матеріали VIII Міжнародної науково-методичної конференції (Чернівці, 20-21 квітня 2023 р.). Чернівці : Чернівец. нац. ун-т ім. Ю. Федьковича, 2023. С. 86-87.
4. Григорків В.С., Григорків М.В. Особливості застосування статистично-економетричних і оптимізаційних підходів до моделювання та підготовки управлінських рішень в економіці // Вісник Чернівецького торговельно-економічного інституту. Чернівці : ЧТЕІ КНТЕУ, 2023. Вип. II(90). Економічні науки. С. 104-116.
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter