Modelling of multidimensional dynamic process with probabilistic classification of the current state

Abstract

В данной работе был построен математический алгоритм, который позволяет лицу, принимающему решение в перераспределении инвестиций между экономическими отраслями региона, выбрать оптимальную стратегию их разделения. Объектом исследования являлась экономика Санкт-Петербурга. Были взяты данные по 10 показателям, характеризующим социально-экономическое развитие города за 2000-2018 года. В диссертации была проведена предварительная обработка данных для дальнейшей правильной интерпретации результатов, были найдены причинные связи между показателями с помощью теста Грэнджера. С помощью моделей множественной регрессии была дана количественная оценка того, как увеличится благосостояние отрасли после перераспределения инвестиций. Также, в работе рассмотрен пример, который показывает корректное выполнение шагов созданного алгоритма. Алгоритм написан на языке программирования Python.

In this paper, I constructed a mathematical algorithm that allows the decision-maker who redistribute the investments between the economic sectors of the region to choose the optimal strategy for their partition. In this paper, I considered the economic of Saint-Petersburg. Data were taken on 10 indicators characterizing the socio-economic development of the city for 2000-2018. In the dissertation, I did data preprocessing for further correct interpretation of the results. Furthermore, I found causal relationships between the indicators using the Granger test. Using multiple regression models, I gave a quantitative assessment of how the welfare of the industry would increase after the redistribution of investments. Besides, I present an example which shows the correct execution of the steps of the created algorithm. The algorithm was written on programming language - Python.