Публикация научных статей.
Вход на сайт
E-mail:
Пароль:
Запомнить
Регистрация/
Забыли пароль?

Научные направления

Поделиться:
Разделы: Экономика
Размещена 24.01.2026. Последняя правка: 21.01.2026.
Просмотров - 93

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИКЕ НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗНЫХ МОДЕЛЕЙ

Амангельдыева Гульширин Тойчыевна

нет

Институт Телекоммуникаций и информатики Туркменистана

Старший преподаватель

Аннотация:
В статье рассматриваются интеллектуальные системы поддержки принятия решений в экономике, основанные на использовании прогнозных моделей и методов искусственного интеллекта. Анализируются теоретические основы функционирования интеллектуальных систем, их роль в условиях неопределенности и динамичного развития экономической среды. Особое внимание уделяется применению прогнозных моделей для повышения обоснованности управленческих решений. Показано, что интеграция интеллектуальных методов прогнозирования способствует снижению экономических рисков, оптимизации процессов управления и повышению эффективности экономической деятельности.


Abstract:
The article examines intelligent decision support systems in economics based on predictive models and artificial intelligence methods. The theoretical foundations of intelligent systems functioning and their role under conditions of uncertainty and dynamic economic development are analyzed. Special attention is paid to the use of predictive models to improve the validity of managerial decisions. It is shown that the integration of intelligent forecasting methods contributes to risk reduction, optimization of management processes, and increased efficiency of economic activity.


Ключевые слова:
интеллектуальные системы; поддержка принятия решений; экономика; прогнозные модели; искусственный интеллект; анализ данных

Keywords:
intelligent systems; decision support systems; economics; predictive models; artificial intelligence; data analysis


УДК 004.8

Введение

Современная экономика развивается в условиях цифровизации, глобализации и постоянного роста объемов информации. В таких условиях традиционные методы экономического анализа и управления не всегда позволяют эффективно обрабатывать большие массивы данных и учитывать влияние множества факторов. Это обусловливает необходимость внедрения интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР), способных обеспечивать аналитическую и прогнозную поддержку управленческих процессов.

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений представляют собой комплекс программных, математических и алгоритмических средств, направленных на повышение качества управленческих решений за счет использования методов искусственного интеллекта, машинного обучения и прогнозного моделирования [1]. Их применение особенно актуально в экономике, где высокая степень неопределенности требует научно обоснованных и адаптивных подходов к управлению.

Актуальность исследования

Актуальность исследования обусловлена возрастающей сложностью экономических процессов и необходимостью оперативного принятия решений в условиях нестабильности рынков и ограниченности ресурсов. Современные экономические системы характеризуются нелинейностью, многофакторностью и высокой динамикой, что существенно усложняет процессы анализа и прогнозирования [2].

Использование прогнозных моделей в составе ИСППР позволяет не только оценивать текущее состояние экономических объектов, но и прогнозировать их дальнейшее развитие, выявлять потенциальные риски и формировать альтернативные сценарии управленческих решений. В условиях активного развития искусственного интеллекта и цифровых технологий интеллектуальные системы становятся неотъемлемым элементом эффективного экономического управления.

Цель и задачи исследования

Целью исследования является обоснование целесообразности и эффективности применения интеллектуальных систем поддержки принятия решений в экономике на основе прогнозных моделей.

Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи:

  • раскрыть сущность и структуру интеллектуальных систем поддержки принятия решений;
  • проанализировать роль прогнозных моделей в экономических ИСППР;
  • исследовать основные методы прогнозирования, используемые в интеллектуальных системах;
  • определить преимущества внедрения ИСППР в экономическую деятельность;
  • оценить влияние прогнозных моделей на качество управленческих решений.

Научная новизна исследования

Научная новизна исследования заключается в следующем:

  • обоснована роль прогнозных моделей как ключевого элемента интеллектуальных систем поддержки принятия решений в экономике;
  • выявлены особенности применения методов искусственного интеллекта для прогнозирования экономических показателей в условиях неопределенности;
  • предложен комплексный подход к использованию интеллектуальных прогнозных моделей для повышения эффективности управленческих решений в экономических системах.

Основные результаты исследования

В результате проведенного анализа установлено, что интеллектуальные системы поддержки принятия решений, использующие прогнозные модели, обеспечивают более высокий уровень аналитической и информационной поддержки по сравнению с традиционными системами управления. Прогнозные модели, основанные на методах временных рядов, регрессионного анализа, нейронных сетей и машинного обучения, позволяют выявлять скрытые зависимости в экономических данных и формировать обоснованные управленческие решения [3].

Практическое применение ИСППР способствует оптимизации стратегического и оперативного планирования, снижению финансовых рисков и повышению устойчивости экономических субъектов. На макроэкономическом уровне такие системы используются для прогнозирования социально-экономического развития, оценки эффективности государственной экономической политики и поддержки решений в сфере управления экономикой [4].

Также установлено, что адаптивные прогнозные модели, способные к самообучению на основе поступающих данных, значительно повышают точность прогнозов и гибкость интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

Заключение

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений на основе прогнозных моделей являются важным инструментом современного экономического управления. Их использование позволяет повысить качество и обоснованность управленческих решений, снизить уровень неопределенности и обеспечить устойчивое развитие экономических систем.

Дальнейшие исследования в данной области целесообразно направить на разработку гибридных прогнозных моделей, интеграцию ИСППР с цифровыми платформами и расширение применения методов искусственного интеллекта в экономике.

Библиографический список:

1. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. — М.: Логос, 2018. — 392 с.
2. Клейнер Г.Б. Системная экономика: методология и практика. — М.: Экономика, 2019. — 512 с.
3. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. — New Jersey: Pearson, 2021. — 1136 p.
4. Turban E., Sharda R., Delen D. Decision Support and Business Intelligence Systems. — Boston: Pearson Education, 2020. — 720 p.




Комментарии пользователей:

Оставить комментарий


 
 

Вверх