XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Die moderne erfolgreiche Entwicklung der regionalen Systeme hängt weitgehend von der kompetenten Nutzung der einzigartigen Faktoren ab, die dem Gebiet innewohnen und seine Nützlichkeit in den verschiedenen Märkten bewirken. Dies bedeutet, dass die Schaffung einer globalen Funktionsstrategie nicht für alle Regionen möglich ist, da sie unterschiedliche wirtschaftliche oder ressourcenpotenziale sowie spezifische Attribute und interne Kapazitäten für die Innovationsumsetzung aufweisen.

Während der gesamten historischen Entwicklung der Wirtschaftssysteme wurden radikale Unterschiede zwischen den Prozessstrategien zur Regionenverbesserung festgestellt, aber ihr Endziel war es, den wirtschaftlichen Wohlstand und die Einbeziehung der sozialen Kultur der Bevölkerung eines bestimmten Gebiets zu fördern.Da das Ziel dauerhaft ist, hat es im Laufe der Zeit seinen eigentlichen Zweck nicht verloren, doch der Verlauf seiner Umsetzung sowie die Umstände des äußeren Umfelds haben sich grundlegend verändert.Dadurch wird die Anzahl der falschen Informationsquellen zusammen mitdem Anwendungsrisiko von Unsicherheiten bei der Entwicklung und Genehmigung von konzeptionellen Lösungen für regionale Entwicklungsstrategien erhöht. Es sollte angemerkt werden, dass das Ziel solcher Strategien nicht das Verfahren zur Regionzustandesbestimmung im aktuellen Zeitabschnitt sein sollte, sondern die Aufdeckung der Variationsgesetzmäßigkeiten der räumlichen und zeitlichen Reorganisation dieses Zustands.

Die Strategie selbst ist in der Lage sich zu modifizieren, sowie erfolgt teilweise oder vollständige Diversifizierung im Prozess der Selbstverwirklichung.In einem solchen Zustand kann die Strategie nur durch die Methoden der erschöpfenden paradigmatischen Veränderungen mit der Anwendung der informalisierten Logiksprache von den Experten-Entwicklern angepasst werden, da der strategische Konstruktivismus den mathematischen oder anderen gesetzmäßigen Operationen der Desagregierung nicht untergeordnet ist. Die Zweckmäßigkeit der Neuausrichtung der strategischen Maßnahmen wird in diesem Fall durch den Willen nach Verhinderung von potenziellen Risiken und Minimierung von Komplikationen bestimmt, wenn der Bereich des Vorhersagehorizonts, der Grad ihrer Objektivität unter den Heterogenitätsbedingungen der Managementaufgaben und der zunehmenden Ungewissheit der Folgen der Durchführung von Entscheidungen offensichtlich wird.

Die Verwendung von Vorhersagemodellen in diesem Kontext hilft, solche Unsicherheiten rechtzeitig bei der Entwicklung einer Strategie der sozioökonomischen Entwicklung der Region und die Identifizierung und Parametrisierung von geclusterten territorialen Einheiten zu zeigen und die Variabilität und Komplexität dieser Phänomene zu berücksichtigen. In diesem Zusammenhang ist der erfolgreichste Ansatz aus der Perspektive der empirischen wirtschaftlichen Prognose zu benutzen. Der Autor glaubt, dass die Szenariomethodik die Entwicklungsoriginalität der Regionalenindustrie sowie ihre spezifische Dynamik berücksichtigt.

In der Regel können wir unter den Risikobedingungen die Informationen über die Auftretenswahrscheinlichkeit von Ereignissen abrufen, wenn die entsprechenden Indikatoren für den Implementierungseffekt für jedes Szenario vorliegen. In jedem Fall wird die Wahrscheinlichkeit entweder durch eine Funktion oder durch diskrete Werte bestimmt. Hier ist ein vereinfachtes Beispiel für ein probabilistisches Modell, mit dem wir das Risiko bewerten können.Laß es die Auftretenswahrscheinlichkeit von Ereignissen p₁, p₂,...., p_n bekannt, für jedes Ereignis wird der Kennziffernwert K₁, K₂, .., K_n bestimmt, wählen wir die Wirksamkeitsfunktion E(p₁, K_i) oder die Beschädigungsfunktion S(p₁, K_i), die dem Satz von Indikatoren und der Wahrscheinlichkeit ihres Auftretens entspricht. Jedes Szenario wird durch eine Reihe von Indikatoren definiert, die den Effektseinheitswert am Punkt für die schlechteste und wahrscheinlichste Kombination dieser Indikatoren bestimmen. Dann wird die mathematische Erwartung als der gewichtete Durchschnitt aller möglichen Ergebnisse berechnen, wobei die Wahrscheinlichkeiten ihres Auftretens als die Gewichte verwendet werden. Die mathematische Erwartung der Wirksamkeit E(p1, Ki) wird durch die Formel berechnet:

(1)

beziehungsweise

M[x] – mathematische Erwartung einer diskreten Verteilung;

– die Ereignisseswirksamkeit (p);

– die Wirksamkeitsfunktion des Ereignisses (p).

Als Maß für die Abweichung des möglichen Ergebnisses E(p1, Ki) von der mathematischen Erwartung dienen Indikatoren wie Varianz, Standardabweichung, Variationskoeffizient, mit deren Hilfe das Risiko zusätzlicher Verluste oder verpasster alternativer Gewinne berechnet wird. Die Verwendung von probabilistischen Modellen in diesem Fall ermöglicht es auch mögliche Veränderungen des Systemzustands zu analysieren, den Leistungsänderungbereich zu bewerten, verschiedene Systeme miteinander zu vergleichen und den optimalen Effekt und das Modellsrisiko zu bestimmen. Zur gleichen Zeit scheint jedoch die Szenariovorhersagemethode, die sich auf der Grenzenbestimmung der Wirksamkeit- oder der Beschädigungfunktionen unter den Risikobedingungen basiert, ist nicht immer angemessen, wenn zum Beispiel:

es gibt keine statistische Basis für die Gesetzmäßigkeiten der Verteilung von zufälligen Ereignissen;

es ist zu schwierig den Zuverlässigkeitsgrad der verfügbaren Informationen für die Verwendung zu bestimmen;

es ist nicht möglichdie Verarbeitungsmethode eingehender Informationen aus der zulässigen Anzahlmenge (zentralisierte, verteilte, integrierte und andere Methoden) zu wählen.

Basierend auf dem oben genannten können wir sagen, dass die Anzahl der parametrischen Eigenschaften, die an den Entwicklungsprozess des Clusterformationenszenarios beteiligt sind, zufriedenstellend ist, wenn die notwendigen Informationen für die Annahme einer bestimmten Entscheidung dem Angemessenheitskriterium entsprechen. Wenn die Analyse der verfügbaren Informationen nicht erlaubt das wahrscheinlichste Vorhersageegebnis zu bestimmen, wird die Risikenredundanz festgestellt, deren Hauptquelle der Qualitativeinformationenaspekt ist. Durch das System der vorausgehenden Verbindung mit der Zukunft, das von der Szenariomethodik vorgesehen ist und in Abbildung 1 dargestellt ist, reichen die wiedereinkommenden rekuperierten Daten wesentlich zur Information, die zur Beseitigung der Unsicherheit beiträgt. Je mehr die Entwickler Informationen haben, desto besser sind die Auswirkungen der prognostizierten Zukunft, da es unter Risikobedingungen keine Möglichkeit für Informationen über die Auftretenswahrscheinlichkeit von Ereignissen unter anderen gleichen Bedingungen gibt, um verbundene Implementierungseffekten für jedes Szenario zu extrahieren.

Abbildung 1 — Diagramm der vorausgehenden Beziehung mit der Zukunft

Die Berechnung der quantitativen Belastung im Vergleich zu den Informationen, die absolute Unsicherheit enthalten, ermöglicht es auch die Angemessenheit des spezifischen Gewichts der Informationsbasis und die Risikosursache zu bestimmen, deren Bereich anhand der folgenden Formel berechnet werden kann:

R , (2)

beziehungsweise

R–die Unsicherheit- oder Risikowert;

Q(x_i) –die Ergebnisseswahrscheinlichkeit des i-Ereignisses.

Daher sollte sich die Szenariomethodik im Bereich der Identifizierung regionaler Clusterformationen und Initiativen hauptsächlich auf den kumulativen Projektionen der Subjektsentwicklung basieren, deren Informationen die Entwickler als Quelldaten wahrnehmen müssen. Gemäß der Beschreibung ist das Szenario eine strukturelle Basis, die die ursprünglichen Informationen über das Forschungsobjekt ansammelt, auf dem die gesamte Entwicklungsarbeit aufgebaut werden sollte. Die Forschung der Bildung- und Entwicklungsmöglichkeiten von Cluster-Initiativen im Bezug auf Szenariomethodik kann strukturiert parametrische Unsicherheit, Komplexitäten bewerten um die zukünftigen Risiken zu verhindern um so stärker das Engineering endlichen Abbild eines Objekts zu vereinfachen.

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