«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

Russian Science Citation Index
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Социально-экономическое развитие Сирийской Арабской Республики в докризисный период: ретроспективный анализ

Журнал «Экономический анализ: теория и практика»
т. 16, вып. 7, июль 2017

Получена: 23.06.2017

Получена в доработанном виде: 05.07.2017

Одобрена: 13.07.2017

Доступна онлайн: 27.07.2017

Рубрика: ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ

Коды JEL: J21, J31, О11, О53

Страницы: 1231–1248

https://doi.org/10.24891/ea.16.7.1231

Кузнецов Ю.А. доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математического моделирования экономических процессов института экономики и предпринимательства, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация Kuznetsov_YuA@iee.unn.ru

Перова В.И. кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математического моделирования экономических процессов института экономики и предпринимательства, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация perova_vi@mail.ru

Ваддах Аль Жарад. студент магистратуры факультета иностранных студентов, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация waddah.ja@gmail.com

Предмет. Анализируются особенности динамики экономического развития Сирийской Арабской Республики в докризисный период.
Цели. Проведение анализа и характеристика особенностей динамики экономического развития Сирийской Арабской Республики в интересах выявления истинной экономической ситуации в стране в докризисный период и имевшихся в этот период перспектив социально-экономического развития как страны в целом, так и отдельных ее провинций при условии мирного развития.
Методология. Исследование проведено с использованием нейросетевого моделирования на основе показателей, характеризующих состояние экономики как страны в целом, так и отдельных ее провинций. Инструментом исследования являются реализованные в аналитическом пакете Deductor самоорганизующиеся карты Кохонена – нейронные сети, обучаемые без учителя.
Результаты. Выявлены основные характеристики динамики ВВП, средней заработной платы, численности экономически активного населения и состояния грамотности населения с учетом гендерного признака, уделено внимание структурной перестройке экономики Сирийской Арабской Республики. На основе пяти показателей экономической деятельности провинций в частном секторе экономики проведен кластерный анализ их развития. Показано, что за 2007–2010 гг. 14 провинций распределились по трем группам (кластерам). Описаны состав и характеристики каждого кластера. Отмечено, что за рассматриваемый период в кластерах сформировались ядра с постоянным составом. Приведена динамика показателей развития провинций по кластерам. Получен достаточно оптимистический прогноз развития экономики республики в 2011–2017 гг. при условии мирного развития страны.
Выводы. Проведенное исследование позволило выявить ряд особенностей социально-экономического состояния Сирийской Арабской Республики до 2011 г., свидетельствующих об имевшихся и, к сожалению, нереализованных возможностях развития экономики в последующий период.

Ключевые слова: Сирийская Арабская Республика, социально-экономическое состояние, нейронные сети, Deductor

Список литературы:

  1. Крылов А.В. Роль религиозного фактора в «арабской весне» // Вестник МГИМО-Университета. 2013. № 4. С. 43–52.
  2. Крылов А.В., Федорченко А.В. Многовариантный прогноз развития ситуации в регионе БВСА // Аналитические доклады ИМИ. Вып. 1. М.: МГИМО-Университет, 2014. 58 с.
  3. Федорченко А.В., Крылов А.В. Феномен «Исламского государства» // Вестник МГИМО-Университета. 2015. № 2. С. 174–183.
  4. Кузнецов А.А. «Исламское государство» в контексте политических изменений на Ближнем Востоке // Вестник МГИМО-Университета. 2015. № 2. С. 184–192.
  5. Исаев Л.М., Коротаев А.В., Шишкина А.Р. Факторы арабской весны 2011 года // Арабский мир после арабской весны / отв. ред. А.В. Коротаев, Л.М. Исаев, А.Р. Шишкина. М.: ЛЕНАНД, 2013. С. 5–20.
  6. Гриневский О.А. Исламский экстремизм и террористическая угроза // Россия в многообразии цивилизаций / под ред. Н.П. Шмелева. М.: Весь Мир, 2011. С. 141–166.
  7. Devlin J.C. Economics of the Middle East: Development Challenges. Series: World Scientific Lecture Notes in Economics, vol. 2. New Jersey, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2016, 219 p.
  8. «Исламское государство»: феномен, эволюция, перспективы // Аналитические доклады ИМИ. Вып. 1. М.: МГИМО-Университет, 2016. 44 с.
  9. «Арабский кризис» и его международные последствия / под общ. ред. А.М. Васильева. М.: ЛЕНАНД, 2014. 256 с.
  10. Системный мониторинг глобальных и региональных рисков: Арабский мир после Арабской весны / ред. А.В. Коротаев, Л.М. Исаев, А.Р. Шишкина. М.: URSS, 2013. 424 с.
  11. Базуева Е.В. Гендерный критерий оценки эффективности развития национальных и региональных социально-экономических систем // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Сер.: Социальные науки. 2016. № 2. С. 9–16.
  12. Микроэкономика знаний / под ред. В.Л. Макарова, Г.Б. Клейнера. М.: Экономика, 2007. 208 с.
  13. Макаров В.Л. Формирование экономики знаний: концепции и проблемы // Инновационное развитие: экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями / под ред. Б.З. Мильнера. М.: ИНФРА-М, 2009. C. 11–26.
  14. Горизонты инновационной экономики в России: Право, институты, модели / под ред. В.Л. Макарова. М.: ЛЕНАНД, 2010. 240 с.
  15. Kohonen Т. Self-Organized Formation of Topo1ogically Correct Feature Maps. Bio1ogical Cybernetics, 1982, vol. 43(1), pp. 59–69. doi: 10.1007/BF00337288
  16. Kohonen T. The Self-Organizing Map. Proceedings of the Institute of Electrical and Electronics Engineers, 1990, vol. 78, iss. 9, pp. 1464–1480.
  17. Дебок Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт. М.: Альпина, 2001. 317 с.
  18. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.
  19. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия – Телеком, 2002. 382 с.
  20. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. М.: ДИАЛОГ–МИФИ, 2002. 122 с.
  21. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.
  22. Sinha S., Singh T.N., Singh V.K., Verma A.K. Epoch Determination for Neural Network by Self-Organized Map (SOM). Computational Geosciences, 2010, vol. 14, iss. 1, pp. 199–206. doi: 10.1007/s10596-009-9143-0
  23. Ghaseminezhad M.H., Karami A. A Novel Self-Organizing Map (SOM) Neural Network for Discrete Groups of Data Clustering. Applied Soft Computing, 2011, vol. 11, no. 4, pp. 3771–3778.
  24. Carboni O.A., Russu P. Assessing Regional Wellbeing in Italy: An Application of Malmquist–DEA and Self-Organizing Map Neural Clustering. Social Indicators Research, 2015, vol. 122, iss. 3, pp. 677–700. doi: 10.1007/s11205-014-0722-7
  25. Rende S., Donduran M. Neighborhoods in Development: Human Development Index and Self-Organizing Maps. Social Indicators Research, 2013, vol. 110, iss. 2, pp. 721–734. doi: 10.1007/s11205-011-9955-x

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 16, вып. 9, сентябрь 2017

Другие номера журнала