economicsВестник РГГУ. Серия "Экономика и управление"RSUH/RGGU BULLETIN. Series Economics. Management. Law2073-6304Russian State University for the Humanities (RSUH)10.28995/2073-6304-2022-1-101-114economics-371Research ArticleЭКОНОМИКАECONOMYКачественные методы проведения первичной оценки состояния экономической системы при принятии управленческих решенийQualitative methods for conducting a primary assessment of the state of the economic system when making management decisionsВодяноваВ. В.VodyanovaV. V.

Вера В. Водянова, доктор экономических наук, доцент

119571, Москва, проспект Вернадского, д. 82–84

117997, Москва, Стремянный переулок, д. 36

Vera V. Vodyanova, Dr. of Sci. (Economics), associate professor

bld. 82–84, Vernadskii Avenue, Moscow, 119571

bld. 36, Stremyannyi Alley, Moscow, 117997

veravodyanova@yandex.ruЗаичкинН. И.ZaichkinN. I.

Николай И. Заичкин, доктор экономических наук, профессор

119571, Москва, проспект Вернадского, д. 82–84

117997, Москва, Стремянный переулок, д. 36

Nikolai I. Zaichkin, Dr. of Sci. (Economics), professor

bld. 82–84, Vernadskii Avenue, Moscow, 119571

bld. 36, Stremyannyi Alley, Moscow, Russia, 117997

nzaichkin@yandex.ruИвановаМ. А.IvanovaM. A.

Мария А. Иванова

117997, Москва, Стремянный переулок, д. 36

101000, Москва, Архангельский переулок, д. 7/1, офис 5

Mariya A. Ivanova

bld. 36, Stremyannyi Alley, Moscow, Russia, 117997

bld. 7/1, Arkhangel’skii Alley, Moscow, Russia, 101000

mas7233372@yandex.ruРоссийская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации; Российский экономический университет имени Г.В. ПлехановаРоссияRussian Presidential Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation (RANEPA); Plekhanov Russian University of EconomicsRussian FederationРоссийская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации; Российский экономический университет имени Г.В. ПлехановаРоссияRussian Presidential Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation (RANEPA); Plekhanov Russian University of EconomicsRussian FederationРоссийский экономический университет имени Г.В. Плеханова; Институт энергетики и финансовРоссияPlekhanov Russian University of Economics; Institute for Energy and FinanceRussian Federation20223103202201101114Copyright © Водянова В.В., Заичкин Н.И., Иванова М.А., 20222022Водянова В.В., Заичкин Н.И., Иванова М.А.Vodyanova V.V., Zaichkin N.I., Ivanova M.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://economics.rsuh.ru/jour/article/view/371

Статья посвящена вопросам совершенствования методов принятия управленческих решений, основанных на качественном анализе данных. В ней приводится обоснование необходимости введения количественного показателя, с помощью которого может быть измерена область сгущения временного ряда (псевдоаттрактор), т. е. множество его близких значений, и описана процедура его конструирования. Классические статистические измерители временных рядов (размах вариации и показатель вариации) обладают рядом недостатков, которые не позволяют использовать их в традиционном качестве для анализа релятивных временных рядов – рядов, полученных в результате деления значений одного временного ряда на соответствующие одновременные значения другого временного ряда.Сконструированный измеритель безразмерен, нормирован и инваринтен относительно процедуры деления. Кроме того, он нечувствителен к изменению длины ряда, если добавляемые или удаляемые значения заключены в границах, определяемых локальными экстремумами (минимумом и максимумом). Построенный количественный показатель является добавлением к методу запаздывающих координат, представляющему собой метод качественного анализа поведения временных рядов. Совокупность таких инструментов удобна для проведения быстрого анализа данных и не требует специальной математической подготовки, что делает этот подход доступным для менеджеров.

The article is devoted to the improvement of the management decision-making methods based on a qualitative data analysis. It provides a justification for the need to introduce a quantitative indicator that can be used to measure the region of the time series concentration (pseudoattractor), i.e. the set of its close values, and describes the procedure for its construction. Classical statistical time series meters (the variation range and the indicator of variation) have a number of disadvantages that do not allow them to be used in their traditional capacity for the analysis of relational time series – series obtained as a result of dividing the values of one time series by the corresponding simultaneous values of another time series. The constructed meter is dimensionless, normalized, and invariant with respect to the division procedure. In addition, it is insensitive to changes in the length of the series if the values being added or removed are enclosed within the boundaries defined by local extremes (minimum and maximum). The constructed quantitative indicator is added to the method of delayed coordinates, which is a method of qualitative analysis of the behavior of time series. The combination of such tools is convenient for fast data analysis and does not require special mathematical training, which makes that approach accessible to managers.

динамическая системадинамическая модельуправленческое решениефазовый портретпсевдоаттракторрелятивный временной рядобласть сгущенияреконструированный аттракторdynamic systemdynamic modelmanagement decisionphase portraitpseudoattractorrelational time seriesconcentration regionreconstructed attractorReferencesБеленчук, 2017 – Беленчук С.И. Кризис мировой валютной финансовой системы как окно возможностей для перехода России к суверенной экономике // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». 2017. № 4 (10). С. 9–17.Belenchuk, S.I. (2017), “Crisis of the World currency system as an opportunity window for Russia’s transition to the sovereign economy”, RSUH/RGGU Bulletin. “Economics. Management. Law” Series, no. 4 (10), pp. 9–17.Водянова, Заичкин 2017 – Водянова В.В., Заичкин Н.И. Построение фазовых портретов динамической системы по временным рядам // Сила систем. 2017. № 4. С. 31–44.Glazunova, V.V. (2014), “History and prospects of economic analysis development”, Vestnik universiteta (GUU), no. 14, pp. 124–127.Водянова, Заичкин, Глазунова, Сильвестров 2017 – Водянова В.В., Заичкин Н.И.,Glazunova, V.V. and Zaichkin, N.I. (2015), “Development of qualitative methods of economic analysis of the organization state in a changing external environment”, Vestnik universiteta (GUU), no. 9, pp. 300–304.Глазунова В.В., Сильвестров П.В. Экономическая безопасность. Модельные решения в реальном секторе: Монография / Под общей ред. В.В. Водяновой. М.: ГУУ, 2017. 220 с.Kharlanov, A.S. and Zenkina, E.V. (2019), “International currency system. Challenges and prospects for world economy of the 21st century”, RSUH/RGGU Bulletin. “Economics. Management. Law” Series, no. 3, pp. 68–78, DOI: 10.28995/2073-6304-2019-3-68-78.Глазунова 2014 – Глазунова В.В. История и перспективы развития экономического анализа // Вестник университета. 2014. № 14. С. 124–127.Malinetskii, G.G. and Potapov, A.B. (2000), Sovremenny`e problemy nelineinoi dinamiki [Modern issues of nonlinear dynamics], Editorial URSS, Moscow, Russia.Глазунова, Заичкин 2015 – Глазунова В.В., Заичкин Н.И. Развитие качественных методов экономического анализа состояния организации в условиях изменяющейся внешней среды // Вестник Университета. 2015. № 9. С. 300–304.Malinina, E.V. (2010), “Improving the mechanism for protecting national interests in the financial sphere”, RSUH/RGGU Bulletin. “Economics. Management. Law” Series, no. 6 (49), pp. 31–40.Занг 1999 – Занг В.-Б. Синергетическая экономика. М.: Мир, 1999. 335 с.Myasnikov, A.A. (2011), Sinergeticheskie effekty v sovremennoi ekonomike: Vvedenie v problematiku [Synergetic effects in the modern economy. Introduction to the issue], LENAND, Moscow, Russia.Малинецкий, Потапов 2000 – Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: Эдиториал УРСС, 2000. 336 с.Trubetskov, D.I. (2004), Vvedenie v sinergetiku. Khaos i struktury [Introduction to the synergetics. Chaos and structures], Editorial URSS, Moscow, Russia.Малинина 2010 – Малинина Е.В. Совершенствование механизма защиты национальных интересов в финансовой сфере // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». 2010. № 6 (49). С. 31–40.Vodyanova, V.V. and Zaichkin, N.I. (2017), “Construction of the phase portraits of a dynamic system based on time series”, Sila system, vol. 4, December, pp. 31–44.Мясников 2011 – Мясников А.А. Синергетические эффекты в современной экономике: Введение в проблематику. М.: ЛЕНАНД, 2011. 160 с.Vodyanova, V.V., Zaichkin, N.I., Glazunova, V.V. and Silvestrov, P.V. (2017) Ekonomicheskaya bezopasnost’. Model’nye resheniya v real’nom sektore [Economic security. Model solutions in the real sector], Vodyanova, V.V. (ed.), GUU, Moscow, Russia.Трубецков 2004 – Трубецков Д.И. Введение в синергетику: Хаос и структуры. М.: Едиториал УРСС, 2004. 240 с.Zhang, W.-B. (1999), Sinergeticheskaya ekonomika [Synergetic Economics], Mir, Moscow, Russia.Харланов, Зенкина 2019 – Харланов А.С., Зенкина Е.В. Международная валютная система: вызовы и перспективы для мировой экономики XXI века // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». 2019. № 3. С. 68–78. DOI: 10.28995/2073-6304-2019-3-68-78.Харланов, Зенкина 2019 – Харланов А.С., Зенкина Е.В. Международная валютная система: вызовы и перспективы для мировой экономики XXI века // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». 2019. № 3. С. 68–78. DOI: 10.28995/2073-6304-2019-3-68-78.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.