Математическая модель экономической информации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В настоящей статье показано, что экономическая информация может быть формально описана с помощью информационного поля, которое представляет собой топологическое пространство с введенной системой подмножеств, замкнутой относительно операции объединения. Эта система подмножеств состоит из информационных квантов – множеств информации, которые могут быть использованы субъектом при принятии экономических решений. На этом информационном поле вводится функция множеств, заданная на информационных квантах, которая имеет смысл экономической ценности информационного кванта при решении субъектом экономической задачи. Многие экономические проблемы могут быть описаны оптимизационными задачами, когда субъекту необходимо сделать определенный выбор из множества допустимых решений, и теоретико-игровыми моделями, когда необходимо выбрать наилучшую стратегию в условиях противодействия других субъектов. Для этих моделей показано, как можно построить функцию для оценки экономической полезности квантов информации.

Об авторах

Роман Вячеславович Шамин

МИРЭА – Российский технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: shamin@mirea.ru
ORCID iD: 0000-0002-3198-7501

доктор физико-математических наук, профессор, кафедра индустриального программирования, Институт перспективных технологий и индустриального программирования

Россия, Москва

Полина Юрьевна Грошева

МИРЭА – Российский технологический университет

Email: grosheva@mirea.ru
ORCID iD: 0000-0001-7546-6903

кандидат экономических наук, доцент, кафедра индустриального программирования, Институт перспективных технологий и индустриального программирования

Россия, Москва

Станислав Олегович Голованов

МИРЭА – Российский технологический университет

Email: golovanov@mirea.ru

аспирант, кафедра индустриального программирования, Институт перспективных технологий и индустриального программирования

Россия, Москва

Список литературы

  1. Brouty X., Garcin M. Fractal properties, information theory, and market efficiency // Chaos, Solitons & Fractals. 2024. Vol. 180. No. art. 114543. doi: 10.1016/j.chaos.2024.114543.
  2. Friedland G. Information theory. 2023. doi: 10.1007/978-3-031-39477-5_4.
  3. Harris Z. Theory of language and information: A mathematical approach. 2023. doi: 10.1093/oso/9780198242246.001.0001.
  4. Krugly A. The relational approach to the mathematical model of meaning of information // Metaphysics. 2021. Pp. 70–91. doi: 10.22363/2224-7580-2021-3-70-91.
  5. Lindgren K. Information theory for complex systems: An information perspective on complexity in dynamical systems and statistical mechanics. 2024. doi: 10.1007/978-3-662-68214-2.
  6. Manca V., Bonnici V. Information theory. 2023. doi: 10.1007/978-3-031-44501-9_3.
  7. Shamin R.V., Uryngaliyeva A.A., Shermadini M.V., Filippov P.G. The model of evolutionary optimization of production processes at advanced technological enterprises // Espacios. 2019. Vol. 40. No. 20. P. 26.
  8. Данько Е.В., Оскорбин Н.М. Исследование ожидаемой полезности дополнительной информации при использовании функции субъективной полезности // Труды семинара по геометрии и математическому моделированию. 2020. № 6. С. 48–51.
  9. Куготова М.Н. Дискретная математическая модель распространения информации // Актуальные проблемы прикладной математики и физики: материалы международной научной конференции. 2017. С. 114.
  10. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.
  11. Тимофеев С.В. Математическая модель распространения новой информации в обществе // Вопросы теории и практики журналистики. 2020. Т. 9. № 1. С. 5–17.
  12. Халиков М.А., Лях Д.А., Дерябина А.И. Модель оценки стоимости информации о налоговом аудите // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 4-1. С. 141–148.
  13. Хартли Р.В.Л. Передача информации. // Теория информации и ее приложения. M.:Физматгиз, 1959.
  14. Шамин Р.В., Шмелева А.Г., Шермадини М.В. и др. Количественная оценка эффективности инноваций // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2019. № 1 (124). С. 61–66.
  15. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд-во иностранной литературы, 1963.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».