Ретроспективный анализ математических методов и моделей прогнозирования развития социально-экономических процессов в сфере науки и образования
Введение
Сфера науки и образования является важной составной частью развития государства и нации. На уровне государства, в том числе на уровне делового, научно-экспертного сообщества непрерывно идет поиск новых, успешных форм, методов и моделей развития социально-экономических процессов в сфере науки и образования.
Вопросы создания надежных инструментов, моделей прогнозирования развития научной и образовательной деятельности сохраняют свою актуальность до настоящего времени.
В исследовании рассматриваются основные методы и математические модели оценки развития социально-экономических процессов в области науки и образования, которые применялись в разные периоды времени, но с единой целью – достижения прорывных задач в научно-исследовательской и образовательной деятельности, сохранения и обеспечения экономического роста регионов Российской Федерации, качественного уровня знаний.
Целью работы является проведение ретроспективного анализа математических методов и моделей прогнозир
Содержание
Введение 3
1. Математические методы и модели прогнозирования: основные исторические этапы развития 5
2. Математические методы и модели прогнозирования: основные понятия и классификация 12
3. Механизмы развития социально-экономических процессов, учитывающие экономико-математические модели и показатели в целях повышения эффективности и конкурентоспособности организаций сферы науки и образования 18
Заключение 25
Список литературы 27
Список литературы
Указ Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 года № 599 «О мерах по реализации государственной политики в области образования и науки»//КонсультантПлюс: справочно-правовая система. – URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_129346/ (дата обращения: 24.03.2022).
Постановление Российской Федерации от 30 апреля 2019 года № 537 «О мерах государственной поддержки научно-образовательных организаций высшего образования и научных организаций и их кооперации с организациями, действующими в реальном секторе экономики»//КонсультантПлюс: справочно-правовая система. – URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_324292/ (дата обращения: 24.03.2022).
Аналитический доклад о результатах реализации Проекта повышения конкурентоспособности ведущих университетов Российской Федерации среди ведущих мировых научно-образовательных центров (Проекта 5-100) // Министерство науки и высшего образования Российской Федерации [электронный ресурс]. – URL: https://www.5top100.ru/ (дата обращения: 30.03.2022)
Бокс Дж., Дженкинс Г.М. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974. 406 с.
История социологии. Том 2: учебник и практикум для академического бакалавриата / А.И. Кравченко. – М.: Издательство Юрайт, 2016. – 444 с.
Л.В. Канторович. Математико-экономические работы. Избранные труды // Сборник трудов, созданный Институтом математики им. С.Л. Соболева РАН СО [электронный ресурс]. – URL: https://www.rfbr.ru/rffi/ru/books/o_1780960#2 (дата обращения: 11.03.2022).
Методы исследования и моделирования национальной экономики: Учеб. пособ. / И.В. Хорина, М.А. Бражников. – Самара: Самарский государственных технический университет, 2010. – 201 с.
Методы исследования и моделирования национальной экономики: Учеб. пособ. / И.В. Хорина, М.А. Бражников. – Самара: Самарский государственных технический университет, 2010. – 201 с.
Методические рекомендации по подготовке отчетов о результатах реализации программ деятельности и предложени
Стремления ученых разных эпох к применению в социально-экономической жизни математических расчетов и моделей способствовало увеличению прагматичности, объективности в решениях тех или иных задач в масштабах не только одной страны, но и всего мира, вычисления победили необоснованные прогнозы.
Согласно работе Э.Е. Тихонова «Прогнозирование в условиях рынка» (2006 год) развитие прогностики как науки привело к созданию множества методов, процедур, приемов прогнозирования и по мнению, зарубежных и отечественных систематиков прогностики насчитывается больше 100 видов методов и моделей прогнозирования, основа которых заложена в теории временных рядов.
Каждый временной ряд имеет два обязательных элемента: время и уровень ряда (конкретное значение показателя). Также их могут различать по следующим признакам:
время (моментное, интервальное);
форма представления уровней