Моделирование неопределенности при помощи нейронных сетей

2023. Том 15, № 1 (1-173)

Теории управления, пространственной и региональной экономики

https://doi.org/10.17072/2218-9173-2023-1-45-59

Авторы

соискатель кафедры «Инновационная экономика, финансы и управление проектами» ФГОБУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия

https://orcid.org/0000-0002-3516-6831

доктор экономических наук, профессор, профессор департамента налогов и налогового администрирования ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия

https://orcid.org/0000-0002-6983-0796

кандидат экономических наук, преподаватель кафедры «Инновационная экономика, финансы и управление проектами» ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия

https://orcid.org/0000-0002-8038-837X

Как цитировать

Бобков, И., Бурдина, А., & Нехрест-Бобкова, А. (2023). Моделирование неопределенности при помощи нейронных сетей. Ars Administrandi (Искусство управления), 15(1), 45-59. https://doi.org/10.17072/2218-9173-2023-1-45-59
принятие статистических решений, риск-множество, нейросети, анализ неопределенности, факторы неопределенности

Введение: современные политические и экономические условия неопределенности диктуют необходимость системного стратегического развития промышленных предприятий, а следовательно, и новых принципов управления производством. Функционирование предприятий, которые являются сложной экономической системой, сопровождается неопределенностью поведения как элементов самой системы, так и внешних факторов. Исключение неопределенности из моделирования экономических процессов не позволяет рассмотреть поведение объекта в реальных условиях, что влияет на прогнозирование развития системы. Использование нейронных сетей дает возможность получить количественную оценку влияния факторов неопределенности на предприятия.

Цель: обзор методов количественной оценки уровня неопределенности, разработка нейросетевой модели неопределенности при принятии управленческих решений.

Методы: нейросетевое моделирование.

Результаты: разработан методический подход к построению нейросетевой модели оценки неопределенности для задачи перехода на производстве к инновационному материалу на предприятии авиационной промышленности.

Выводы: использование нейронной сети целесообразно при отсутствии явных математических зависимостей. Нейросетевая модель без труда может быть адаптирована под различные факторы неопределенности на разных предприятиях.