No abstract
The analysis of known methods for solving the problem of forming a portfolio of securities in the face of uncertainty is carried out. Traditionally, the problem is solved under the assumption that for each type of asset, the values of the main statistical characteristics of the random value of their profitability (mathematical expectation and variance) are known. At the same time, the variance of portfolio returns, which is minimized, is used as a criterion for portfolio optimization. Two alternative approaches to solving the formulated problem are proposed. The first of them provides a decision on the criterion of the probability that the random total portfolio return will not be lower than the given. It is assumed that the random return for each type of asset is distributed normally and the statistical characteristics of the respective densities are known. The original problem is reduced to the problem of maximizing the quadratic fractional criterion in the presence of linear constraints. To solve this non-standard optimization problem, a special iterative algorithm is proposed that implements the procedure for sequential improvement of the plan. The method converges and the computational procedure for obtaining a solution can be stopped by any of the standard criteria. The second approach considers the possibility of solving the problem under the assumption that the distribution densities of random asset returns are not known, however, based on the results of preliminary statistical processing of the initial data, estimates of the values of the main numerical characteristics for each of the assets are obtained. To solve the problem, a new mathematical apparatus is used-continuous linear programming, which is a generalization of ordinary linear programming to the case when the task variables are continuous. This method, in the considered problem, is based on solving an auxiliary problem: finding the worst-case distribution density of a random total portfolio return at which this total return does not reach an acceptable threshold with maximum probability. Now the main minimax problem is being solved: the formation of the best portfolio in the worst conditions. The resulting computational scheme leads to the problem of quadratic mathematical programming in the presence of linear constraints. Next, a method is proposed for solving the problem of forming a portfolio of securities, taking into account the real dynamics of the value of assets. The problem that arises in this case is formulated and solved in terms of the general theory of control, using the Riccati equation.
Анотація. Розглянуто визначення сутності економічної безпеки України як основоположного елементу національної безпеки країни. Проаналізовано досвід різних країн у сфері забезпечення економічної безпеки національної економіки. Визначено основні складові елементи економічної безпеки держави та основні проблеми забезпечення економічної безпеки держави в умовах реформаційних змін. Висвітлено особливості механізму державного управління економічною безпекою України, зважаючи на регіональну специфікацію. Проаналізовано, що державна політика, направлена на розвиток економічної безпеки, передбачає формування національної стратегії в напрямі модернізації національної економіки, створення не тільки умов протидії та упередження можливих загроз, проблем і викликів економічної безпеки країни, а й процедур їх подолання та нівелювання за рахунок забезпечення структурного реформування економіки країни, гармонізації законодавчої бази, формування інноваційного розвитку. Подальше зміцнення механізму системи державного управління економічною безпекою країни лежить у площині розроблення законодавчої бази, яка враховуватиме регіональну направленість економіки країни, розвиток кожного окремого регіону в контексті загального розвитку країни, посилення конкурентоспроможності країни на світовому ринку, залучення прямих іноземних інвестицій, захисту національних пріоритетів, ефективного державного регулювання. Зважаючи на світовий досвід реалізації систем і моделей економічної безпеки як основоположного і визначального конкурентні переваги держави, запропоновано ефективний механізм визначення і врахування загроз національним економічним інтересам крізь призму регіональної рівноваги, що дозволить урахувати специфіку розвитку економіки регіонів країни, дотримання інтересів регіональної специфікації шляхом розрахунку індексу інклюзивного розвитку регіону і врахування його під час розрахунку інтегрального індексу економічної безпеки України. Ключові слова: економічна безпека, державна політика, національна економіка, державне управління, механізми державного управління, зарубіжний досвід. Формул: 0; рис.: 2; табл.: 1; бібл.: 19.
У статті охарактеризовано сутнісні характеристики кліпового мислення в системі вищої освіти. Реалії сьогодення (нове розуміння та використання інформатизації, пов'язане зі зміною формату навчання в умовах пандемії COVID-19) породжують нові грані процесу цифрової трансформації освітнього процесу. З одного боку, освітня спільнота констатує ризики, пов'язані з впровадженням навчально-методичних елементів, які формують кліпове мислення у студентів. З іншого боку, тенденції сучасного інформаційного соціокультурного простору диктують (почасти не залишаючи альтернативи) свої умови побудови освітніх програм, які базуються на швидкості та доступності необхідного для навчання контенту. Метою статті є вироблення методичних настанов, які дозволять збалансувати кліпове та системне мислення у здобувачів вищої освіти. Досягти поставлених завдань дозволило використання загальнонаукового методу аналізу інформаційної компоненти навчально-методичного забезпечення. Також у статті використано науково-філософський синергетичний метод, за допомогою якого актуалізовано міждисциплінарний підхід у вивченні кліпового мислення та перспектив його інтеграції до методологічних систем закладів вищої освіти.Як результати авторами запропоновано використання комбінованої моделі, яка пропонує використання кліпового мислення поряд із системно-аналітичним усвідомленням навчального контенту. При цьому мають упроваджуватися чіткі регулятивні константи, які унеможливлять домінування кліпового мислення у студентів. Йдеться про академічність навчального контенту (кліпове мислення формується виключно в рамках наукових знань), відповідальність усіх суб'єктів навчального процесу (науково-педагогічних працівників як тих, хто забезпечує контент, та студентів як носіїв кліпового мислення), доброчесність у використанні кліпового контенту (заборона антигуманістичних та неетичних елементів).
Розв'язана задача відшукання стаціонарних розподілів ймовірностей станів для марковських систем в умовах невизначеності. Передбачається, що параметри аналізованих систем задані нечіт-ко. У задачі аналізу напівмарковських системи оцінка компонентів стаціонарного розподілу ймо-вірностей станів системи отримана шляхом міні-мізації комплексного критерію. Критерій враховує міру відхилення шуканого розподілу від модально-го, а також рівень компактності функції прина-лежності нечіткого результату рішення Ключові слова: марковська і напівмарков-ська системи, комплексний критерій, відхилен-ня рішення від модального, міра компактності рішення Решена задача отыскания стационарных рас-пределений вероятностей состояний для мар-ковских систем в условиях неопределенности. Предполагается, что параметры анализируемых систем заданы нечетко. В задаче анализа полу-марковской системы оценка компонентов стаци-онарного распределения вероятностей состояний системы получена путем минимизации комплекс-ного критерия. Критерий учитывает меру откло-нения искомого распределения от модального, а также уровень компактности функции принад-лежности нечеткого результата решения Ключевые слова: марковская и полумарков-ская системы, комплексный критерий, отклоне-ние решения от модального, мера компактности решения UDC 519.2
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.