Московкин В.М.доктор географических наук, директор Центра развития публикационной активности, профессор кафедры мировой экономики, Белгородский государственный национальный исследовательский университет (НИУ «БелГУ»), Белгород, Российская Федерация moskovkin@bsu.edu.ru https://orcid.org/0000-0001-5587-4133 SPIN-код: 2719-8360
Чжан Хэаспирант кафедры прикладной экономики и экономической безопасности, Белгородский государственный национальный исследовательский университет (НИУ «БелГУ»), Белгород, Российская Федерация 2695694838@qq.com https://orcid.org/0000-0001-8654-0697 SPIN-код: отсутствует
Предмет. Математические методы прогнозирования вхождения университетов в TOP-100 глобальных университетских рейтингов. Цели. Разработка методов математического моделирования в задаче прогнозирования вхождения университетов в TOP-100 глобальных университетских рейтингов. Методология. Рассмотрены два подхода в математическом моделировании в задаче прогнозирования вхождения университетов в ТОР-100 глобальных университетских рейтингов. К первому подходу отнесено использование уравнений популяционной динамики, включая уравнения Ферхюльста и Лотки – Вольтерры, ко второму – линейное алгебраическое уравнение с тремя неизвестными вместе с ограничениями, наложенными на эти неизвестные. Результаты. Уравнения популяционной динамики позволяют моделировать рост университетского потенциала, описываемого показателями Total Score или Overall Score, внутри и межуниверситетскую конкуренцию в системе университетов, входящих в глобальные университетские рейтинги, а линейные алгебраические уравнения, описывающие указанные показатели с ограничениями на их наиболее чувствительные переменные, позволяют давать прогнозную оценку заданной позиции университета в глобальных рейтингах. Сделаны строгие математические постановки этих двух задач, причем вторая задача решена для вхождения Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова и Санкт-Петербургского государственного университета в TOP-100 трех глобальных рейтингов ARWU, THE, QS. Выводы. Предполагается, что предложенные подходы к прогнозированию вхождения университетов в TOP-100 глобальных университетских рейтингов будутполезны университетским менеджерам, управляющим позиционированием своих вузов.
Неудачин И.Г., Рогович В.И. Алгоритм оптимизации места университета в мировых рейтингах // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2013. № 6. С. 23–29. URL: Link
Неудачин И.Г., Рогович В.И. Инновационная модель роста университета в глобальных рейтингах // Гаудеамус. 2013. № 2. С. 226–230. URL: Link
Мелешкин М.И. О перспективах вхождения российских университетов в первую сотню ведущих университетов мира по рейтингу Times Higher Education // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 19. С. 56–62. URL: Link
Мелешкин М.И., Забоев М.В. Использование карт Кохонена для оценки конкурентоспособности ведущих российских университетов среди мировых научно-образовательных центров // Управленческое консультирование. 2014. № 10. С. 102–114. URL: Link
Забоев М.В., Мелешкин М.И. Оценка перспектив вхождения российских университетов в первую сотню ведущих мировых университетов с использованием нейросетевых методов кластеризации данных // Прикладная информатика. 2015. Т. 10. № 3. С. 52–61. URL: Link
Московкин В.М., Чжан Хэ, Садовски М.В. Какие российские университеты имеют шансы войти в 2020 г. в ТОР-100 трех ведущих мировых рейтингов? // Экономика науки. 2019. Т. 5. № 2. С. 143–156. URL: Link
Verhulst P.-F. Notice sur la loi que la population poursuit dans son accroissement. Correspondance mathématique et physique, 1838, vol. 10, pp. 113–121.
Московкин В.М., Журавка А.В. Пьер-Франсуа Верхульст – забытый первооткрыватель закона логистического роста и один из основателей экономической динамики // Наука та наукознавство. 2003. № 2. С. 75–84. URL: Link
Volterra V. Variations and Fluctuations of the Number of Individuals in Animal Species Living Together. In: R.N. Chapman (Ed.), Animal Ecology. New York, McGraw-Hill, 1926.
Московкин В.М., Журавка А.В. Моделирование конкурентно-кооперационных взаимодействий (контекст уравнений популяционной динамики в социально-экономических системах) // Бизнес Информ. 2002. № 5-6. С. 27–34. URL: Link (In Russ.)
Moskovkin V.M., Merkulov S.I., Suleiman B.N.E., Lesovik R.V. Theorem about the Number and Structure of the Singular Points N-Dimensional Dynamical System of Population Dynamics Lotka–Volterra in Context of Information Analysis and Modeling. World Applied Sciences Journal, 2013, vol. 25, no. 12, pp. 1751–1753. URL: Link
