MARKOV’S MODELS OF ECONOMIC SYSTEMS
Keywords:
economic system, system condition, phase space of system condition, sales volume, economic system evolution, modeling, stochastic model, random process, Markov chain, economic stabilityAbstract
The article describes the problems of development of stochastic models of economic systems based on
Markov’s random processes with discrete conditions and discrete time. The concept of economic system is
detailed. As a system parameter, characterizing its condition, such informative parameters as sales volume
and added value are proposed. The article investigates such conditions with the help of which the stage length
of the economic system is defined: at the stage length the system when transferring to the neighbor condition
shall manage to do this transfer; probability of several transitions at the stage should present a small value
which can be neglected. General events that can change the probability of economic system transition to the
new stage are specified in the article.
Stochastic models, considered in the article, create an essential base for designation of evolution of system
conditions distributions through time, strategy selection, maximizing system parameters and the analysis
of economic stability of the system. The analysis of economic stability is connected with expected movements
of the system. Stability characteristics are the following: system location in effective conditions on
every step of calculation and entering of accumulated during the forecast period value into the target area.
References
Волкова, В.Н. Теория систем: учеб. посо-
бие/ В.Н. Волкова, А.А. Денисов. – М.: Высш. шк.,
– 511 с.
Глазкова, И.Ю. Построение стохастиче-
ской модели анализа риска инвестиций / И.Ю.
Глазкова, И.Б. Брежнева, В.А. Королев // Экономи-
ческий анализ: теория и практика. – 2007. –
№ 1(82).
Кельберт, М.Я. Вероятность и статисти-
ка в примерах и задачах. Том 2. Марковские цепи
как отправная точка теории случайных процессов
и их приложения / М.Я. Кельберт, Ю.М. Сухов. –
М.: Изд-во МЦНМО, 2009. – 560 с.
Маркелова, И.В. Одноплановые стохасти-
ческие задачи в экономике / И.В. Маркелова, И.А.
Гарькина // Молодой ученый. – 2014. – № 4. –
С. 31–33.
Матвеев, Б.А. Спектральная теория рисков
// Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менедж-
мент». – 2014. – Т. 8, № 2. – C. 20–24.
Секерин, А.Б. Вероятностная модель
управления риском экономической несостоятель-
ности промышленного предприятия и методиче-
ские рекомендации по ее применению / А.Б. Секе-
рин. – Орел: ОГУ, 2006. – 24 с.
Соколов, Г.А. Теория вероятностей. Управ-
ляемые цепи Маркова в экономике / Г.А. Соколов,
Н.А. Чистякова. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 248 с.
Соловьёв, В.И. Односекторная стохасти-
ческая динамическая модель экономики // Мате-
матические методы исследования сложных сис-
тем, процессов и структур: сборник научных
трудов. – М.: Изд-во МГОПУ, 2000. – Вып. 3. –
С. 101–112.
Шмидт, А.В. Алгоритм оценки и прогнози-
рования экономической устойчивости промыш-
ленного предприятия с применением аппарата Марковских случайных процессов / А.В. Шмидт,
Т.А. Худякова, В.А. Чурюкин // Вестник ЮУрГУ.
Серия «Экономика и менеджмент». – 2007. –
№ 10 (82), вып. 2. – C. 65–71.
Чурюкин, В.А. Марковская модель устой-
чивости экономической системы / В.А. Чурюкин //
Mechanism of Sustainable Development of Economic
Systems Formation – Collective monograph. Vol. 2. –
Verlag SWG imex GmbH, Nürnberg, Deutschland,
– P. 363–368.
