УДК 51-77
DOI: 10.36871/2618-9976.2024.11.003

Авторы

Александр Александрович Станин,
Аспирант, Санкт­Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт­Петербург, Россия
Виталий Алексеевич Митязов,
Студент, Санкт­Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт­Петербург, Россия
Виктор Иванович Сорокин,
Студент, Санкт­Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт­Петербург, Россия
Евгений Александрович Конников,
Кандидат экономических наук, доцент. Санкт­Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт­Петербург, Россия

Аннотация

В работе представлена концептуальная модель для прогнозирования и управления различными видами региональных рисков. Модель основана на алгоритме, который самостоятельно строит концептуальную схему и классифицирует объекты с помощью логистической регрессии. Она позволяет оценивать региональные риски, учитывая экономические, инфраструктурные, демографические, медицинские, культурные и экологические аспекты. Ключевым преимуществом модели является ее способность выявлять и анализировать взаимосвязи между компонентами, что дает возможность не только прогнозировать риск-специфику, но и понимать закономерности развития различных видов рисков в регионах. Для преодоления концептуальной сложности модели авторы использовали эволюционные алгоритмы, которые итеративно совершенствуют модели, применяя операции мутации и скрещивания. Практическая значимость модели заключается в том, что она может предоставить органам власти и местного самоуправления эффективный инструмент для управления региональными рисками. Понимание закономерностей развития рисков и их пространственных особенностей критически важно для принятия обоснованных решений и разработки стратегий по снижению рисков. Потенциал представленного алгоритма в решении задач регионального развития и управления рисками является значительным и перспективным направлением для дальнейших исследований и практического применения.

Ключевые слова

риски
главные компоненты
бюджет региона
классификация
символьное выражение
алгоритм
факторы риска