mathematical modeling

Введение. Для определения стратегических направлений регионального развития в целях повышения конкурентоспособности необходимо основываться на системном анализе факторов и рисков, использовать современный инструментарий математического моделирования. Для построения динамических моделей оценки рисков конкурентоспособности применен подход на основе систем дифференциальных уравнений Колмогорова – Чепмена для марковских процессов Теоретический анализ. В исследовании рассматривается методика применения логико-вероятностного подхода к оценке рисков региональной конкурентоспособности. Эмпирический анализ. Для сравнительной оценки рисков конкурентоспособности на этапе предварительной обработки данных применен кластерный анализ с помощью модифицированного метода k-means. На основе иерархической системы рисков региональной конкурентоспособности сформирована система уравнений Колмогорова – Чепмена. Динамическая оценка рисков конкурентоспособности осуществлена для трех базовых сценариев. Результаты. Для выделенного кластера из 33 регионов, соответствующих высокому уровню социально-экономического развития, получены предикативные оценки вероятностей критических событий, связанных с рисками конкурентоспособности, на примере отдельного сечения. Для оптимистического, пессимистического и реалистического сценариев получены численные оценки рисков конкурентоспособности для различных сочетаний критических событий, что позволило ранжировать регионы в соответствии с риском снижения конкурентоспособности в среднесрочном периоде.