БАЙЄСОВСЬКИЙ МЕТОД ОЦІНКИ АЛЬТЕРНАТИВНИХ РІШЕНЬ
Анотація
Більшість сучасних економіко-математичних моделей є багатокритеріальними оптимізаційними динамічними системами з переважно стохастичними параметрами. Математичні моделі цих систем складні, пошук оптимального управління неоднозначний як за критеріями оптимальності, так і за вибором методів оцінювання вибраних альтернатив. Обмеженість вибіркових даних, випадковий характер параметрів моделі є характерними рисами прогностичних моделей економіки, відповідно, застосування до них методів класичної асимптотичної теорії необґрунтоване та неефективне. Байєсовський підхід розглядає випадковість як внутрішню природну властивість реального об’єкта або процесу з урахуванням неперервних випадкових змін самого об’єкта як цілісної системи через вплив навколишнього середовища. Оцінками моделі вважають невипадкові статистичні характеристики, які досить близько апроксимують статистику випадкового параметра, тому під час практичного застосування дослідник працює з моделлю, що має детерміновані коефіцієнти. Метою дослідження є алгоритмізація процедури байєсовського оцінювання альтернативних рішень.
Посилання
П’ятаков Е.М., Короленко О.В., Ходаков В.Є., Дебела І.М., Соколов А.Є. Особливості регіональних соціально-економічних систем України. Сучасні інформаційні та інноваційні технології на транспорті : матеріали XII міжнародної науково-практичної конференції MINTT-2020, м. Херсон, 27 травня 2020 р. Харків : ХДМА, 2020. С. 177–181.
Кирилов Ю.Є., Грановська В.Г., Алєщенко Л.О. Економічний механізм формування конкурентних переваг суб’єктів туристичної галузі. Економіка АПК. 2020. № 5. С. 45–55.
Дебела І.М. Формалізований алгоритм оптимізації процесу прийняття рішення в умовах стохастичної невизначеності. Інфраструктура ринку. 2021. № 55. С. 199–202.
Хэмди А., Таха. Введение в исследование операций : учебное пособие. 6-е изд. Москва : Вильямс, 2001. 912 с.
Бидюк В.В., Павлов А.С., Борисевич Л.Т. Применение метода Монте-Карло для марковских цепей к оцениванию регрессионных моделей. Кибернетика и вычислительная техника. 2009. Вып. 156. С. 40–57. URL: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/7631 (дата звернення: 21.08.2021).
Савчук В.П. Байесовские методы статистического оценивания. Надежность технических объектов. Москва : Наука, 1989. 328с.
Лєпа Є.В., Дебела І.М. Прогнозування соціально-економічних процесів. Херсон, 2007. 182 с.
Балута В.И., Шульц Д.Н. Версия динамической стохастической модели общего равновесия для условий открытой экономики. Математическое моделирование. 2019. № 31:11. С. 117–131. URL: http://www.mathnet.ru/php/getFT.phtml?jrnid=mm&paperid=4133&what=fullt&option_lang=rus (дата звернення: 21.08.2021).
Згуровський М.З. та ін. Байєсівські мережі в системах підтримки прийняття рішень. Київ : Едельвейс, 2015. 300 с.
Боярова К.І., Лозова О.Б., Бідюк П.І. Класифікація ризиків у страхуванні і байєсівський підхід до їх аналізу. Проблеми інформаційних технологій. 2013. № 13. С. 21–32.
Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. Москва : Статистика, 1980. 434 c.
Петров Э.Г., Крючковский В.В., Петров К.Э. Нормативная формализация процесса принятия решений в условиях многокритериальности и интервальной неопределенности. Проблеми інформаційних технологій. 2014. № 15. С. 7–13. URL: http://openarchive.nure.ua/handle/document/2373 (дата звернення: 21.08.2021).
Вітлінський В.В. Моделювання економіки : навчальний посібник. Київ : КНЕУ, 2003. 408 с.
Вітлінський В.В., Верченко П.Г. Аналіз, моделювання та управління економічним ризиком : навчальний посібник. Київ : КНЕУ, 2000. 292 с.
Єріна А.М. Статистичне моделювання та прогнозування : навчальний посібник. Київ : КНЕУ, 2001. 170 с.
Pyatakov E.M., Korolenko O.V., Khodakov V.E., Debela I.M., Sokolov A.E. (2020) Osoblyvosti reghionaljnykh socialjno-ekonomichnykh system Ukrajiny [Features of regional socio-economic systems of Ukraine]. Proceedings of the Modern information and innovative technologies in transport (in Ukrainian, Kherson, May 27, 2020), Kherson: Kherson State Maritime Academy, pp. 177–181.
Ky’ry’lov Yu.Ye., Granovs’ka V.G., Alyeshhenko L.O. (2020) Ekonomichny’j mexanizm formuvannya konkurentny’x perevag sub’yektiv tury’sty’chnoyi galuzi. [Economic mechanism of formation of competitive advantages of subjects of tourist branch]. Ekonomika APK, no. 5, pp. 45–55.
Debela I.M. (2021) Formalizovanyj alghorytm optymizaciji procesu pryjnjattja rishennja v umovakh stokhastychnoji nevyznachenosti [A formalized algorithm for optimizing the decision-making process in conditions of stochastic uncertainty]. Market infrastructure, vol. 55, pp. 199–202.
Hamdy A., Taha (2001) Vvedenye v yssledovanye operatsyi [Introduction to operations research]. Moscow: Williams. (in Russian)
Bidyuk V.V., Pavlov A.S., Borisevich L.T. (2009) Prymenenye metoda Monte-Karlo dlja markovskykh cepej k ocenyvanyju reghressyonhykh modelej [Application of the Monte Carlo method for Markov chains to the estimation of regression models]. Cybernetics and Computing, vol. 156, pp. 40–57.
Savchuk V.P. (1989) Bayesovskie metody statisticheskogo otsenivaniya: Nadezhnost’ tekhnicheskikh ob’ektov [Bayesian Statistical Estimation Methods: Reliability of Technical Objects]. Moscow: Science. (in Russian)
Lepa E.V., Debela I.M. (2007) Proghnozuvannja socialjno-ekonomichnykh procesiv [Forecasting of socio-economic processes]. Kherson: Kherson city printing house. (in Ukrainian)
Baluta V.I., Shultz D.N. (2019) Versiya dinamicheskoy stokhasticheskoy modeli obshchego ravnovesiya dlya usloviy otkrytoy ekonomiki [A version of a dynamic stochastic general equilibrium model for an open economy]. Math modeling, vol. 31:11, pp. 117–131.
Zgurovsky M.Z., Bidyuk P.I., Terentyev O.M., Prosyankina-Zharova T.I. (2015) Bajjesivsjki merezhi v systemakh pidtrymky pryjnjattja rishenj [Bayesian networks in decision support systems]. Kyiv: Edelweiss. (in Ukrainian)
Boyarova K.I., Lozova O.B., Bidyuk P.I. (2013) Klasyfikacija ryzykiv u strakhuvanni i bajjesivsjkyj pidkhid do jikh analizu [Classification of risks in insurance and Bayesian approach to their analysis]. Problems of information technologies, no. 13, pp. 21–31.
Zellner A. (1980) Bayesovskie metody v ekonometrii [Bayesian methods in econometrics]. Moscow: Statistics. (in Russian)
Petrov E.G., Kryuchkovsky V.V., Petrov K.E. (2014) Normativnaya formalizatsiya protsessa prinyatiya resheniy v usloviyakh mnogokriterial’nosti i interval’noy neopredelennosti [Normative formalization of the decision-making process in conditions of multi-criteria and interval uncertainty]. Problems of information technologies, no. 15, pp. 7–13.
Vitlinsky V.V. (2003) Modeljuvannja ekonomiky [Modeling of economy]. Kyiv: KNEU. (in Ukrainian)
Vitlinsky V.V., Verchenko P.G. (2000) Analiz, modeliuvannia ta upravlinnia ekonomichnym ryzykom [Analysis, modeling and management of economic risk]. Kyiv: KNEU. (in Ukrainian)
Erina A.M. (2001) Statystychne modeljuvannja ta proghnozuvannja [Statistical modeling and forecasting]. Kyiv: KNEU. (in Ukrainian)
