Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА РАЗВИТИЯ СТРАН МИРА НА ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТНОГО АНАЛИЗА СЛОЖНЫХ СОБЫТИЙ

Работа №74908

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

математика

Объем работы53
Год сдачи2017
Стоимость4750 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
60
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 3
1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА 5
1.1 Анализ баз данных для комплексной оценки состояния и развития
стран мира 5
1.2 Обзор методов комплексной оценки 10
1.3 Сложные события при оценке состояния и развития стран мира 13
1.4 Анализ существующих методов оценки состояния и развития стран
мира по комплексу индикативных показателей 15
2 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ
СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ ПО ТРЕМ ПОКАЗАТЕЛЯМ 19
2.1 Гипотезы для построения моделей комплексной оценки 19
2.2 Дифференциальные уравнения для комплексной оценки систем 20
2.3 Выводы 24
3 СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ О СОСТОЯНИИ И РАЗВИТИИ
СТРАН МИРА 25
3.1 Характеристика использованной статистической информации 25
3.2 Статистический анализ данных и событий в областях экономики и
энергетики 29
4 АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 49
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Проблема комплексной оценки развития стран мира является одной из фундаментальных проблем современной науки. Это направление исследования в своей базовой методологии опирается преимущественно на экспертные методы, которые повсеместно используются в научных и практических целях. Все экспертные оценки являются субъективными, поэтому достоверность их зависит от опыта эксперта и его аналитических возможностей при оценке развития ситуаций. Для того чтобы решить проблему комплексной оценки систем по множеству показателей необходимо уметь моделировать в совокупности природные, экологические и антропогенные процессы. Ориентироваться при этом нужно на вероятностные подходы анализа и описания количественных данных, которые получены в результате статистических наблюдений.
Актуальность данной работы связана с созданием комплексных моделей систем на основе вероятностного анализа сложных событий.
Разработкой методов комплексной оценки и анализа рисков занимались Дж.Форрестер, Д.Х. Медоуз, П. Анохин, Р. Уиттекер, А.А. Акаев, М.З. Згуровский, В.Д. Могилевский, К.Боулдинг, В.И. Кузнецов, Е.А. Яйли, Ю. Израэль, В. Маршал, С.Л. Авалиани, А.Б. Качинский, А.В. Кисилев и многие другие авторы.
Цель работы - комплексная оценка состояния и развития стран мира на основе данных международных организаций и вероятностного анализа сложных событий, характеризующих процессы их развития.
Задачи:
- создание базы данных состояния и развития стран мира на основе информации аналитического агентства Central Intelligence Agency (ЦРУ);
- разработка вероятностной модели развития стран мира по показателям экономики и энергетики и комплексная обработка информации по совокупности показателей;
- проведение предварительного статистического анализа данных, и анализ взаимосвязей;
- установление особенностей и закономерностей развития стран мира на основе комплексной оценки.
Объекты исследования - страны мира, показатели и характерные события их развития.
Предмет исследования - математические модели состояния и развития стран мира на основе вероятностных распределений событий.
Методы исследования: Исследования выполнены путем использования методов интеллектуального анализа данных и математического моделирования, проведения систематизации данных, применения методов событийной оценки, а также методов и средств статистического анализа данных. Также были проведены вычислительные эксперименты по полученным математическим моделям.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В ходе выполнения выпускной квалификационной работы решена научно-техническая задача комплексной оценки состояния и развития стран мира на основе данных международных организаций и вероятностного анализа сложных событий.
Выводы и результаты работы сводятся к следующему.
Собраны и систематизированы данные по группам показателей аналитического агентства ЦРУ, связанные с экономикой и энергетикой стран мира. Собранная информация охватывает показатели по 87 показателям стран мира за 2008 и 2015 год.
На основе статистического анализа данных выбраны по три атрибутивных показателя характеризующих состояние и развитие стран мира для групп показателей в сферах экономики и энергетики. Используя методы событийной оценки установлены основные особенности и закономерности развития стран мира по совокупности энергетических показателей и построены математические модели состояния и развития стран по комплексу показателей.
В процессе анализа данных установлено, что возможно получение вероятностных распределений совместных событий наблюдения нескольких показателей и установление связей вероятностей таких событий и событий, характеризующих отдельные аспекты развития стран. На основе алгоритмической оценки вероятности событий наблюдения нескольких показателей предложены математические модели в виде вероятностных распределений.
На основе полученных результатов оценены среднестатистические тенденции стран мира в области энергетики и проведено ранжирование стран в многомерном пространстве соответствующих показателей.



1. Central Intelligence Agency (US). - Available at:
https: //www. cia. gov/library/pulications/
2. European Green City Index. Assessing the environmental impact of Eu¬rope’s major cities. A research project conducted by the Economist Intelligence Unit, sponsored by Siemens. Munich, Germany: Siemens AG, 2009, 100 p. - Avail¬able at: www.siemens.com/greencityindex
3. Manual of Industrial Hazard Assessment Techniques. 1985. Office of Environmental and Scientific Affairs, World Bank, Washington, DC, 188 p.
4. Risk Assessment Methods, Approaches for Assessing Health and Envi¬ronmental Risks. Vincent T. Cowello, Miley W. Merkhofer. New York: Plenum Press, 1993, 317 p.
5. Аверин Г.В., Звягинцева А.В. Взаимосвязь термодинамической и информационной энтропии при описании состояний идеального газа // Системный анализ и информационные технологии в науках о природе и обществе, Донецк: ДонНТУ, №1(4)-2(5), 2013. - С. 26 - 38.
6. Аверин Г.В. Общая теория систем: проблема создания формализованных теорий в области гуманитарного знания // Системный анализ и информационные технологии в науках о природе и обществе, Донецк: ДонНТУ, №1(6)-2(7), 2014. - С. 30 - 41.
7. Аверин Г.В. Системодинамика. - Донецк: Донбасс, 2014. - 405 с.
8. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Основы моделирования и первичная обработка данных. - М.: Финансы и статистика, 1983.-471 с.
9. Алексеев В.В. и другие. Физическое и математическое моделирование экосистем. - С.-Пб.: Гидрометеоиздат, 1992. - 368 с.
10. Артюхов В.В., Мартынов А.С. Системная методология оценки устойчивости природно-антропогенных комплексов: теория, алгоритмы, количественные оценки. 2013. - 142 с. - Электр, pec. URL: http: //www. sei. aha. ru/ots/Metodology. pdf
11. База данных индикаторов развития стран мира Всемирного банка. - Электр, pec. URL: http://data.worldbank.org/
12. База данных Программы развития ООН. - Электр, pec. URL: http: //hdr. undp. org/en/data
13. Всемирный банк / The World Bank. - Электр, pec. URL: http: //www. vsemimyj bank, org/
14. Википедия. Свободная энциклопедия. - Электр, pec. URL: https: //ru. wikipedia. org/wiki
15. Доклады о человеческом развитии (1990 - 2015 гг.). - Электр, рее. URL: http://www.un.org/en/reports
16. Захаров А., Овакимян М. Тенденции развития мировой энергетики // Мировое и национальное хозяйство, М.: МГИМО, №1(32), 2015.
17. Звягинцева А.В. Вероятностные методы комплексной оценки природно-антропогенных систем / А.В. Звягинцева - М: Спектр, 2016 г. - 256 с.
18. Кондратьев В. Долгосрочные тенденции развития мировой
экономики. - Электр. pec. URL:
http: //www. perspektivy. info/print. php?ID=363030
19. Международное энергетическое агентство / International Energy Agency - Электр, pec. URL: http://www.iea.org/
20. Международный индекс счастья. - Электр, pec. URL: http ://www. happuplanetindex. org/
21. Международный интернет - ресурс о развитии стран мира. - Электр, pec. URL: http://www.tradingeconomics.com/
22. Моделирование и прогнозирование мировой динамики / В.А. Садовничий, А.А. Акаев, А.В. Коротаев, С.Ю. Малков. -М.: ИСПИРАН, 2012.-359 с.
23. Музалевский А.А., Исидоров В.А. Индексы и составляющие экологического риска в оценке качества городской экосистемы // Вестник С.-Пб. ун-та. Сер. 4. 1998. №11. Выпуск 2. - С. 74 - 83.
24. Мэгарран Э. Экологическое разнообразие и его измерение. - М.: Мир, 1992. - 184 с.
25. Песенко Ю.А. Принципы и методы количественного анализа в фаунистических исследованиях. / Ю.А. Песенко - М.: Наука, 1982. - 287 с.
26. Рейтинги стран мира и регионов - Электр, pec. URL: http ://gtmarket. ru/research/countries-ranking
27. Российский совет по международным делам. Статистика. - Электр, pec. URL: http//russiancouncil.ru/spec/stat
28. Салми Д., Сароян Э. Рейтинги и ранжирования как инструмент политики: политические аспекты экономической политики отчетности в высшем образовании // Высшее образование в Европе, №1. 2007.
29. Сафонов В.С., Одишария Е.Э., Швыряев А.А. Теория и практика анализа риска в газовой промышленности. / В.С. Сафонов, Е.Э. Одишария, А.А. Швыряев - М.: Олита, 1996. - 207 с.
30. Смольянинов В.М., Русинов П.С., Панков Д.Н. Комплексная оценка антропогенного воздействия на природную среду при обосновании природоохранных мероприятий. / В.М. Смольянинов, П.С. Русинов, Д.Н. Панков - Воронеж: ВЕАУ, 1996. - 126 с.
31. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. / А.Ю. Терехина -М.: Наука, 1986. - 168 с.
32. Тихомиров Н.П., Потравный И.М., Тихомирова Т.М. Методы анализа и управления эколого-экономическими рисками. / Н.П. Тихомиров, И.М. Потравный, Т.М. Тихомирова - М.: Юнити-Дана. 2003. - 350 с.
33. Федеральная служба государственной статистики. - Электр, рее. URL: http://www.gks.ru/
34. Форрестер Дж. Мировая динамика. / Дж. Форрестер - М.: Наука, 1978- 168 с.
35. Центр гуманитарных технологий. - Электр, pec. URL: http: //gtmarket.ru/research/
36. Эльсгольц Л.Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. / Л.Э. Эльсгольц - М.: Наука, 1969. - 424 с.
37. Яйли Е.А. Научные и прикладные аспекты управления урбанизированными территориями на основе инструмента риска и новых показателей качества окружающей среды. / Е.А. Яйли - С.-Пб: РГГМУ, 2006. - 448 с.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ