Cписок приглашенных докладчиков

ПРИГЛАШЕННЫЕ ПЛЕНАРНЫЕ ДОКЛАДЧИКИ:

Петров Александр Александрович, академик РАН (ВЦ РАН) Выдающийся российский ученый Н.Н. Моисеев.

Евтушенко Юрий Гаврилович,академик РАН, директор (ВЦ РАН) Параллельные технологии в оптимизации.

Флеров Юрий Арсениевич, член-корр. РАН, зам.директора (ВЦ РАН) Автоматизация проектирования информационно-вычислительных систем финансовой инженерии.

Геометрическая теория декомпозиции

Поспелов Игорь Гермогенович, д.ф.-м.н., профессор (ВЦ РАН) Моделирование современной экономики России: методы, технологии, результаты

Шананин Александр Алексеевич, д.ф.-м.н., профессор, декан ФУПМ (МФТИ(ГУ)) (1) Экономические индексы и проблема интегрируемости, (2) Непараметрический метод анализа и прогнозирования потребительского спроса.

Лотов Александр Владимирович, д.ф.-м.н., профессор (ВЦ РАН) Визуализация паретовой границы в анализе экономических решений.

Шатров Анатолий Викторович, д.ф.-м.н., профессор (ВятГУ) Моделирование развивающейся региональной экономики с помощью интеллектуальной системы ЭКОМОД.

Гурман Владимир Иосифович, д.ф.-м.н., профессор (ИПС РАН, Переславль-Залесский) Эволюция и перспективы моделей регионального развития.

Меньшиков Иван Станиславович, к.ф.-м.н. (ВЦ РАН) Экспериментальная экономика и теория игр о рациональности экономического поведения.

Пархоменко Валерий Павлович, к.ф.-м.н., зав.сектором (ВЦ РАН) Проблемы изменения и моделирования климата.

Белолипецкий Александр Алексеевич, д.ф.-м.н., профессор, зав. отделом (ВЦ РАН)

О математическом моделировании сложных физических систем.

Стронгин Роман Григорьевич, д.ф.-м.н., профессор, ректор ННГУ Тема доклада будет объявлена позже.

I Системный анализ развивающейся экономики. Председатель секции проф. Поспелов И.Г.

Подход к анализу процессов структурных перестроек в экономике, названный “Системный анализ развивающейся экономики”, синтезирует методологию математического моделирования сложных систем, развитую в естественных науках, и достижения современной экономической теории. В этом подходе строится замкнутые математические модели, которые описывают механизмы развития во времени макроэкономических структур, правильно воспроизводя совокупность основных качественных особенностей эволюции изучаемой экономической системы. При описании реальных экономических отношений создаются методы агрегирования исходных микроэкономических описаний в макроструктуры, которые называются экономическими агентами. Выделение экономических агентов определяет степень агрегированности модели и ее структуру. Модели основываются на системе гипотез относительно характера реальных экономических отношений, сложившихся на том или ином этапе переходного периода.. Обычно описание поведения экономического агента выводится из принципа оптимальности использования ограниченных ресурсов, которыми располагает агент или которые он получает извне. В экономике такое описание соответствует принципу рациональных ожиданий. Математическая модель представляет собой систему дифференциальных или конечно-разностных уравнений, замкнутую при условии, что построен сценарий решений или действий государственных органов или равномощных им монополистов. Полная система уравнений материальных и финансовых балансов в моделях замыкается описаниями механизмов регулирования производства и обращения. Описания механизмов основаны на немногих независимых гипотезах, которые явным образом формулируются как результаты системного анализа сложившихся реальных экономических отношений. Модели отражают динамику воспроизводства в целом и дают возможность оценивать последствия макроэкономической политики. Эти оценки можно использовать как опорные исходные данные при последующем детальном анализе экономики традиционными методами политической экономии.

II Имитационное моделирование. Председатель секции член-корр. РАН Павловский Ю.Н.

Современное имитационное моделирование возникло на основе соединения традиционного математического моделирования с новыми информационными технологиями, возникшими на базе ЭВМ. Это соединение, обеспечивая инструментами информатики программирование вычислений по модели, ее идентификацию и эксплуатацию, сделало практически реализуемыми и экономически целесообразными гораздо более сложные модели, чем это было возможно в рамках старой, «домашинной» информационной технологии.

III Методы оптимизации и параллельные вычисления. Председатель секции академик РАН Евтушенко Ю.Г.

Применение параллельных технологий в оптимизации позволяют значительно сократить время поиска оптимального решения, что открывает новые возможности в построении и эксплуатации математических моделей. Параллельные вычисления на кластерных и многоядерных архитектурах делают возможным решение задач идентификации сложных экономических моделей, содержащих большое число внешних параметров.

IV Математические методы и информационные технологии в экономике. Председатель секции проф., д.ф.-м.н. Шатров А.В.

Информационные технологии важны в моделировании экономики и региональных систем административно-хозяйственного управления. Инструментальные системы математического моделирования поддерживают разработку проблемно-ориентированных программных систем. Такие системы поддерживают процедуры управления, планирования, проектирования при разработке математических моделей.

Шатров А.В. Новые информационные технологии в моделировании экономики

Оленев Н.Н Параллельные вычисления в математическом моделировании развивающейся экономики в системе MATLAB

Бурнаев Е.В. Дискретное вейвлет-преобразование в математическом моделировании развивающейся экономики

Хохлов М.А. Система экономического моделирования ЭКОМОД

Научное наследие академика Н.Н.Моисеева в области математического моделирования сложных процессов и систем

Система экономического моделирования ЭКОМОД в практике разработчиков математических моделей развивающейся экономики

Секция I. Системный анализ развивающейся эономики.

Председатель секции проф., д.ф.-м.н. И.Г.Поспелов.

1. К.Ю. Борисов Экономический рост при эндогенном дисконтировании

2. В.И. Гурман Эволюция и перспективы моделей регионального развития 

3. А.Н. Коковин Проблемы устойчивого развития и функционирования электроэнергетических рынков

4. С.А. Ланец Эконометрические исследования инфляции по регионам Дальнего Востока России 

5. *Г.Ф. Лукиных, И.Г. Лукиных Системный анализ производственных процессов в агроинженерных системах

6. В.П.Максимов, *П.М. Симонов Математические модели и компьютерные технологии в исследовании задач о достижимости планируемых значений показателей социально-экономического развития 

7. В.Д. Матвеенко О возможности изменения типа производственной функции

8. Н.К. Обросова, *А.В. Рудева, А.А. Шананин Краткосрочные перспективы национальных проектов 

9. А.А. Петров Выдающийся российский ученый Н.Н.Моисеев

10. И.Г. Поспелов Моделирование современной экономики России: методы, технологии, результаты 

11. С.Л. Садов Метод прогнозирования экономического роста региона в условиях дефицита информации

12. А.Ю. Флерова Математическая модель товаров длительного пользования с различными характеристиками выбытия 

13. М.А. Хохлов Система математического моделирования ЭКОМОД

14. С.В. Чуканов Нестационарная экономическая динамика 

15. А.А. Шананин Экономические индексы, условия интегрируемости. Непараметрический метод анализа и прогноза потребительского спроса

16. А.В. Шатров Возможности интеллектуальной системы ЭКОМОД при моделировании региональной экономики

Секция II. Имитационное моделирование.

Председатель секции член-корр. РАН Ю.Н.Павловский.

3. Л.В. Веприкова, * И.В. Юферева Исследование влияния параметров на модель «Растительность – лемминги – песцы»

4. И.А. Галимов, *Л.Ю. Уразаева Имитационное моделирование режимов функционирования инвестиционных цепочек 

5. *В.Н. Глушков, Д.А.Саранча Использование компьютерных технологий при моделировании экологических объектов

6. *А.В. Горохов, ВВ. Быстров Информационная технология концептуального синтеза имитационных моделей 

8. *А.В. Ефимова, Ю.Р. Назмиева Моделирование эколого-экономического фактора деятельности фирмы 

9. А.В. Липилин Имитационное моделирование как инструмент анализа и оптимизации нефинансовых рисков

10. Ю.Р. Назмиева Социально-экономическое положение Кировской области (демографическая ситуация) 

13. Т.В. Петрачук Статистическая обработка временных рядов динимики численности мелких млекопитающих Печоро-Илычского заповедника_

Секция III. Методы оптимизации и параллельные вычисления.

Председатель секции академик РАН Ю.Г.Евтушенко.

1. А.Я. Белянков Предварительное дробление параллелепипеда в методах неравномерных покрытий в глобальной оптимизации 

2. *А.И Голиков, Ю.Г. Евтушенко Численные методы нахождения семейства гиперплоскостей, разделяющих полиэдры

8. К.О. Семенов Модель оптимальной ликвидации портфеля ценных бумаг в условиях прогнозируемой инфляции

9. Е.А.Скурихина Методы фрактального анализа для формирования оптимального инвестиционного портфеля

11. Е.Н. Руренко О построении множества достижимости для управляемого процесса с запаздыванием и приложении для оценки возможностей управления

Секция IV. Математические методы и информационные технологии в экономике.

Председатель секции проф., д.ф.-м.н. А.В.Шатров.

1. Е.В. Бурнаев Применение дискретного вейвлет-преобразования для прогнозирования временного ряда

2. А.В. Гасников О гипотезах Гельфанда Полтеровича-Хенкина 

3. Н.В. Кондратьев Моделирование воздействия неформальных факторов на маркетинговую деятельность фирмы

4. А.С. Кутявин Применение методов математического анализа временных рядов в экономических исследованиях

5. И.С. Меньшиков Экспериментальная экономика и теория игр о рациональности экономического поведения 

6. Е.М. Ковязина, *М.В. Суходоева Построение модели поступления налога на прибыль

7. А.Н. Сытов Моделирование некоторых ипотечных механизмов функционирования кредитных организаций

8. Ю.А. Флеров Автоматизация проектирования информационно-вычислительных систем финансовой инженерии

9. А.Н. Чабан Лаборатория экспериментальной экономики:: принципы построения и функционирования

10. *Н.Н. Чернятьева,  Е.М. Ковязина Разработка алгоритма управления запасами

11. *Е.Н. Шананина, Ю.А. Шебеко Язык программирования «PYTHON» как инструмент прототипирования агентных моделей структур институциональной экономики

12. *А.В. Шатров, Л.Н. Шатрова Качественный анализ нелинейных динамических уравнений Леонтьева