Работа посвящена рассмотрению комплекса методологических и прикладных проблем повышения эффективности управления освоением Арктической зоны Российской Федерации. Проведен анализ внешних и внутренних угроз реализации целей и приоритетов России в Арктике. Приведены результаты разработки и сценарного исследования мультиграфовых моделей процессов управления социально-экономическим развитием северных регионов страны в условиях неопределенности.

В настоящей работе предложен новый метод повышения достоверности статистических показателей для малых (нерепрезентативных) выборок, позволяющий получать достаточно точные оценки без уменьшения оперативности мониторинга. Он основан на современной методологии интеллектуального анализа сложноорганизованных данных, в том числе на использовании методов структурно-классификационного анализа. Постановка задачи и описание метода даётся на примере показателя «численность безработного населения» в задаче ежемесячного мониторинга показателей экономической активности, занятости и безработицы населения в региональном разрезе, проводимого Федеральной службой государственной статистики России (Росстат).

Для использования результатов классификации в прикладных задачах существенна не только «экономность» представления информации, но и удобство для специалиста интерпретировать полученную структуризацию в содержательных терминах. Представление в виде набора эталонов классов и стандартных отклонений удобно для компьютера, но мало что говорит самому специалисту. В работе описаны три алгоритма построения содержательно хорошо интерпретируемых классификаций: покоординатная, спрямляющая, содержательно-экспертная. Для алгоритмов покоординатной и спрямляющей классификации множество значений ка-ждого показателя разбивается на небольшое число диапазонов. При этом классификация фактически задаётся набором границ этих диапазонов. Как только границы диапазонов определены, каждый объект получает описание в виде позиционного кода, где число позиций равно числу показателей. Классом в такой классификации является совокупность объектов с идентичными кодами. Причём, если покоординатная классификация осуществляет для каждого показателя независимое от других разбиение на заданное число диапазонов, то спрямляющая классификация строится как аппроксимация некоторой многомерной классификации. В некоторых прикладных задачах возникает ситуация, когда каждый из имеющегося мно-жества объектов задан своим названием и содержательным описанием. Кроме того, экспертным путём задана, так называемая «содержательная» классификация, которая определяется назва-ниями и содержательным описанием классов. Требуется по этой информации о заданном мно-жестве объектов провести их классификацию. В работе предложен алгоритм содержательно-экспертной классификации для решения подобных задач.

С развитием финансовых рынков и привлекательности их для сохранения и приумножения своих денежных средств всё большее число людей размещают свои средства в фонды, которые объединяют эти средства и используют их для инвестирования. В США это взаимные фонды (mutual funds), в России это Паевые Инвестиционные Фонды (ПИФ). В России фонды, работающие с акциями, входящими в расчёт индексов, являются Открытыми Индексными Паевыми Инвестиционнымми Фондами (ОИПИФ). Обычно критерием «правильного управления» ОИПИФ является близость совпадения динамики изменения цен паёв и динамики индекса в долгосрочной перспективе. Существует коэффициент, обычно называемый «ошибка следования», который показывает, насколько близко данный фонд повторяет динамику индекса. Чем меньше ТЕ, тем меньше отклонение и тем лучше ОИПИФ. В идеале ТЕ должена равняться нулю. Иногда используют и другие оценочные параметры, например, среднеквадратичное отклонение (R2 или коэффициент детерминации). В литературе не уделено должного внимания функционированию индексных паевых фондов России, не считая рекламных материалов для привлечения средств частных инвесторов. Как правило, ОИПИФ публикует два показателя: СЧА и цену пая на текущую дату. В настоящей работе показано, что этих данных недостаточно для принятия решений инвестором ОИПИФ.

Представлено краткое описание концепции системы оценки эффективности и поддержки принятия решений по управлению жилищно-коммунальным хозяйством крупного города. Для решения задачи структуризации первичных показателей и объектов оценки, а также корректировки сформированной в результате системы критериев предложена методология, основанная на экспертно-классификационных и экспертно-статистических алгоритмах обработки информации.