Matematicheskoe modelirovanie optimal'nogo planirovaniya ekonomiki s uchetom nalogov s pomoshch'yu prikladnogo vychislitel'nogo paketa Maple

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

We consider a particular issue of optimal economic planning based on models of intersectoral balance which taxes are additionally introduced as one of the controlling factors. The analysis of describing applications of optimal control methods in economics for various models, as well as an overview of applied software for the development of economic and mathematical models and calculations. The mathematical apparatus used in solving the problem is considered in detail, the formulation of the modeling problem and the rules for calculating the mathematical model using the applied package of numerical and symbolic modeling Maple are described. The mathematical model of the macroeconomic system optimal planning as an optimal task for speed is given, the mathematical apparatus of the optimality conditions is highlighted, the dependence of the planning results on the influence of the taxation factor is established. The degree of economy optimization at its fastest transition from one state and its dependence on certain combinations in the combination of control functions, such as total costs, capital intensity, consumption functions, the amount of taxes collected and production capacity, etc., are investigated.

Авторлар туралы

Yulianna Perepelkina

Moscow State University of Technology “STANKIN”

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: amadeycity@yandex.com
ORCID iD: 0000-0001-8115-8253
SPIN-код: 5157-4093

Candidate of Phys.-Math. Sci., Associate Professor of the Department of Information Systems

Moscow, Russia

Oleg Litvin

Moscow State University of Humanities and Economics

Email: lemberg@bk.ru
ORCID iD: 0009-0000-4739-7074
SPIN-код: 7608-8764

Senior Lector, Department of Applied Mathematics

Moscow, Russia

Alexander Zadiranov

State Fire Academy of EMERCOM of Russia

Email: zadiranov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7787-8290
SPIN-код: 2873-6465

Doctor of Technical Sciences, Professor of Combustion Behavior and Environmental Safety Department, Educational and Scientific Complex of Combustion Processes and Environmental Safety

Moscow, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Alzalg B. Combinatorial and Algorithmic Mathematics: From Foundation to Optimization. Seattle, WA, Kindle Direct Publ.; 2022. Available from: https://sites.ju.edu.jo/sites/Alzalg/Pages/camfobook.aspx (accessed: 01.02.2023).
  2. Fan H. Research on Forecast of Macroeconomic Indicators Based on Multiobjective Optimization. Wireless Communications and Mobile Computing. 2022;5: 4905178. https://doi.org/10.1155/2022/4905178
  3. Ivanova VO. The role of economic and mathematical methods in optimizing economic decisions. Creative Economics. 2018;12(9):1385–1398. (In Russ.)
  4. Trofimets AA, Trofimets EN. Development of computer models of cash flows of economic processes, their calculation and analysis. Actual scientific research in the modern world. 2021;2–7(70):158–161. (In Russ.)
  5. Perepelkina YuV. Optimization of criteria of the mathematical model of economic and social management in the period of social activity. Economy: yesterday, today, tomorrow. 2020;10(4–1):25–31. (In Russ.)
  6. Perepelkina YuV. Mathematical modeling of the search for solutions of nonlinear systems of equations by visual means of Maple. New in science and education: collection of abstracts of reports Inter. Annual scientific and practical conference (Moscow, April 11, 2019). Moscow: MAKS Press; 2019. р. 122–123. (In Russ.) EDN: ZCENAD
  7. Shashkin SYu. Using the Maple software package for mathematical modeling in economics: proceedings of the conference. Education, innovation, research as a resource for community development: materials of the International Scientific and Practical Conference (Cheboksary, 19 December 2017). Cheboksary: Wednesday Publ.; 2017. р. 121–127. EDN: YMKHHM
  8. Ryzhkova TV. Maple tools and Laplace transformation for economic modeling problems. III International Conference «Modeling of nonlinear processes and systems » (MNPS–2015). Moscow; 2015. (In Russ.)
  9. Gracheva MV, Tumanova EA. Mathematical and instrumental methods in modern economic research. Moscow: Lomonosov Moscow State University, 2018. (In Russ.) Available from: https:// www.econ.msu.ru/sys/raw.php?o=54168&p=attachment (accessed: 21.03.2023).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

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».