Details

Title: Прогнозирование структуры IT отрасли на основе модели Вольтерра-Лотки: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_02 «Системное программирование»
Creators: Тронягина Александра
Scientific adviser: Родионова Елена Александровна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Imprint: Санкт-Петербург, 2024
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: прогнозирование экономических систем; IT-сектор; математическое моделирование; модель "хищник-жертва"; модель Вольтерра-Ловки; модификация; корпорации и малые предприятия; economic forecasting; IT-sector; mathematical modelling; "predator-prey" model; Lotka-Volterra model; modification; corporations and small-scale enterprises
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 01.03.02
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-5332
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\30023

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная работа посвящена прогнозированию развития сектора информа- ционных технологий Российской Федерации. Прогнозирование проводилось по- средством модификации модели типа «хищник-жертва» Вольтерра-Лотки для анализа конкуренции малых и крупных предприятий. Были описаны сходства и различия конкурентных отношений в природе и экономике, которые легли в основу корректировок классической модели Вольтерра-Лотки. На основе статистических данных о численности малых и крупных предприятий за период 2018–2023 годов были рассчитаны параметры модифицированной модели. Исходя из полученных результатов были определены прогнозы формирования IT-сектора РФ, а также смоделированы наилучшие из возможных сценарии его развития.

The given work is devoted to forecasting the development of the information technology sector of the Russian Federation. Forecasting was carried out by modifying the Volterra-Lotka predator-prey model to analyze the competition of small and large enterprises. The similarities and differences of competitive relations in nature and economics, which formed the basis for adjustments to the classical Volterra-Lotka model, are described. Based on statistical data on the number of small and large enterprises for the period 2018–2023. The parameters of the modified model were calculated. Based on the results obtained, it was possible to make forecasts for the formation of the IT sector of the Russian Federation, as well as to model optimal options for its development.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print
Internet Authorized users SPbPU Read Print
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Введение
  • Глава 1. Математическое моделирование конкурентных процессов
    • Моделирование экономических систем
    • =Роль конкуренции в формировании экономического состояния
    • Предпринимательство как основа конкурентных отношений
    • =Модель конкурентных отношений “хищник-жертва”
    • Отношения типа “хищник -жертва” на экономическом рынке
    • “Хищники и жертвы” в предпринимательстве
    • =Выводы
  • Глава 2. Модификация математической модели
    • Определение параметров модели
    • Расчет параметров модели
    • Выводы
  • Глава 3. Программная реализация математической модели
    • Решение системы дифференциальных уравнений
    • Реализация программы
    • Выводы
  • Глава 4. Анализ полученных результатов
    • Анализ модели с исходными значениями параметров
    • Влияние параметров гибели и рождения предприятий на развитие сектора
    • Роль кризиса в формирование IT-сферы
    • Влияние поддержки государства на темпы развития сектора
    • Определение параметров более эффективного развития отрасли
    • Результаты прогнозирования
    • Выводы
  • Заключение
  • =Список использованной литературы

Usage statistics

stat Access count: 0
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics