<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">sano</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Herald of Siberian Institute of Business and Information Technologies</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2225-8264</issn><publisher><publisher-name>Сибирский институт бизнеса и информационных технологий</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.24412/2225-8264-2024-4-871</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">sano-871</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>РАЗДЕЛ II. РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА (ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ)</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>SECTION II. REGIONAL AND SECTORAL ECONOMICS (ECONOMIC SCIENCES)</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ПОПАДАНИЯ ИНДИКАТОРОВ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В БЕЗОПАСНУЮ ЗОНУ (на материалах Омской области)</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>ESTIMATION OF THE PROBABILITY OF REGIONAL ECONOMIC SECURITY INDICATORS HITTING THE SAFE ZONE (based on materials from Omsk region)</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-8473-0411</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Логинов</surname><given-names>К. К.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Loginov</surname><given-names>K. K.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Логинов Константин Константинович — кандидат физико-математических наук, научный сотрудник сектора методов исследования проблем развития регионов</p><p>Web of Science ResearcherID: F-7679-2013</p><p>Scopus Author ID:  57192101093</p><p>г. Омск, пр. Карла Маркса, 15</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Konstantin K. Loginov, Candidate of physical and mathematical sciences, researcher</p></bio><email xlink:type="simple">kloginov85@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Омский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Omsk Scientific Center of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>05</day><month>12</month><year>2024</year></pub-date><volume>13</volume><issue>4</issue><fpage>124</fpage><lpage>130</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Логинов К.К., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Логинов К.К.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Loginov K.K.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://sano.elpub.ru/jour/article/view/871">https://sano.elpub.ru/jour/article/view/871</self-uri><abstract><p>Статья посвящена методике оценки вероятности попадания множества социально-экономических индикаторов в область безопасных значений, характеризующую приемлемый уровень экономической безопасности с точки зрения проведения текущей социально-экономической политики. Целью работы является изучение закона совместного распределения важнейших экономических индикаторов Омской области, рассматриваемых как непрерывные случайные величины, а также вычисление вероятности их попадания в некоторую условную благоприятную область значений. По официальным статистическим данным с использованием различных проверочных критериев установлено, что темпы изменения таких индикаторов Омской области как объемы промышленного производства, продукции сельского хозяйства, инвестиций в основной капитал и других, имеют нормальное распределение с соответствующими параметрами. К используемым методам относятся методы Монте-Карло, алгоритмы моделирования на основе которых позволяют строить интервальную оценку вероятности попадания всех индикаторов в свой заданный безопасный интервал значений. Результаты исследования могут быть использованы органами исполнительной власти в случае изменения пороговых значений индикаторов и предельных отклонений от них, а также при прогнозировании временных статистических рядов индикаторов. Практические вычисления позволили прийти к выводу об относительно высоком уровне экономической безопасности Омской области с точки зрения выбранного набора индикаторов, пороговых величин и области безопасных значений в совокупности с выбранным диапазоном статистических данных.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The methodology for estimation the probability of hitting a set of socio-economic indicators into the safe value range, characterizing the acceptable level of economic security from the point of view of the current socio-economic policy, is considered in the article. The aim of the work is analysis of the law of joint distribution of the most important economic indicators of the Omsk region, considered as continuous random variables, as well as calculation of the probability of their hitting into a certain conditional favorable range of values. According to official statistical data, using various verification criteria, it has been established that the rates of change of such indicators of the Omsk region as industrial production volume, agricultural products volume, investments in basic assets volume and others haves a normal distribution with the corresponding parameters. The Monte Carlo-based modeling algorithms are presented that allow to calculate an interval estimate of the probability of all indicators hitting into their specified safe value interval. The results of the research can be used by executive authorities in the event of changes in the threshold values of indicators and maximum deviations from them, as well as in forecasting time statistical series of indicators. Practical calculations allowed us to conclude a relatively high level of economic security of the Omsk region from the point of view of the selected set of indicators, threshold values and the safe value area in conjunction with the selected range of statistical data.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>экономическая безопасность</kwd><kwd>регион</kwd><kwd>индикаторы</kwd><kwd>оценка вероятности</kwd><kwd>метод Монте-Карло</kwd><kwd>безопасная область</kwd><kwd>нормальное распределение</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>economic security</kwd><kwd>region</kwd><kwd>indicators</kwd><kwd>probability estimation</kwd><kwd>Monte Carlo method</kwd><kwd>safe area</kwd><kwd>normal distribution</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Работа выполнена по государственному заданию Омского научного центра СО РАН (номер государственной регистрации проекта 121022000112-2).</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Едронова В. Н. Методология финансового мониторинга: оценка национальных рисков // Финансы и кредит. 2016. № 16 (688). С. 27–39.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Edronova V. N. A financial monitoring methodology: national risk assessment. Finansy i kredit = Finance and credit. 2016; 16(688): 27–39. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гурьянов А. В., Ивановский А. В., Писаревский И. А. Оценка вероятности угроз экономической безопасности оборонно-промышленного комплекса России // Вопросы оборонной техники. Серия 16: технические средства противодействия терроризму. 2016. № 9-10 (99-100). С. 3–10.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gur'janov A. V., Ivanovskij A. V., Pisarevskij I. A. the assessment of the potential economic security threats growth of the military-industrial complex of Russia. Voprosy oboronnoj tekhniki. Seriya 16: tekhnicheskie sredstva protivodejstviya terrorizmu = Defense Technology Issues. Series 16: Counterterrorism Technical Means. 2016; 9-10(99-100): 3–10. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Пантелеев А. А., Диброва А. Д. Оценка рисков и угроз финансово-экономической безопасности РФ на современном этапе // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2022. № 10-4 (73). С. 181–185. DOI: 10.24412/2500-1000-2022-10-4-181-185</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Panteleev A. A., Dibrova A. D. Assessment of risks and threats to the financial and economic security of the Russian Federation at the present stage. Mezhdunarodnyj zhurnal gumanitarnykh i estestvennykh nauk = International Journal of Humanities and Natural Sciences. 2022; 10-4(73): 181–185. (In Russ.). DOI: 10.24412/2500-1000-2022-10-4-181-185</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лобкова Е. В. Применение теории нечетких множеств в оценке рисков экономической безопасности в условиях цифровой трансформации региональной экономики // Экономические науки. 2022. № 3 (208). С. 111–118. DOI: 10.14451/1.208.111</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lobkova E. V. Application of the theory of fuzzy sets in assessing the risks of economic security in the context of digital transformation of the regional economy. Ekonomicheskie nauki = Economic Sciences. 2022; 3(208): 111–118. (In Russ.). DOI: 10.14451/1.208.111</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Локосов В. В. Оценка социально-экономических рисков методом предельно критических (пороговых) показателей // Народонаселение. 2021. Т. 24. № 3. С. 8–17. DOI: 10.19181/population.2021.24.3.1</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lokosov V. V. Assessment of socio-economic risks by method of extremely critical (threshold) indicators. Narodonaselenie = Population. 2021; 24, 3: 8–17. (In Russ.). DOI: 10.19181/population.2021.24.3.1</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Карпов В. В., Лагздин А. Ю., Логинов К. К. Экономико-математический подход к прогнозированию показателей экономической безопасности регионов // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». 2017. № 4 (60). С. 144–150. DOI: 10.25513/1812-3988.2017.4.144-150</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Karpov V. V., Lagzdin A. Yu., Loginov K. K. Economic-mathematical approach for forecasting of regions economic security indicators. Vestnik Omskogo universiteta. Seriya «Ekonomika» = Herald of Omsk University. Series "Economics". 2017; 4(60): 144–150. (In Russ.). DOI: 10.25513/1812-3988.2017.4.144-150</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сафиуллин А. Р., Калядина Р. А. SWOT-анализ в мониторинге экономической безопасности корпорации (на примере ПАО «Газпром») // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: экономика и экологический менеджмент. 2020. № 2. С. 152–159. DOI: 10.17586/2310-1172-2020-13-2-152-159</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Safiullin A. R., Kalyadina R. A. SWOT analysis in economic security monitoring of a corporation (by the example of GAZPROM). Nauchnyj zhurnal NIU ITMO. Seriya: ekonomika i ekologicheskij menedzhment = Scientific journal of NRU ITMO. Series: "Economics and Environmental Management". 2020; 2: 152–159. (In Russ.). DOI: 10.17586/2310-1172-2020-13-2-152-159</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дадабаева Р. А., Голубин А. В. Методика оценки экономических показателей хозяйственной деятельности на основе ABC-анализа // Цифровые модели и решения. 2022. Т. 1. № 3. С. 6. DOI: 10.29141/2782-4934-2022-1-3-6</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dadabaeva R. A., Golubin A. V. Methodology for assessing economic indicators of economic activity based on ABC analysis. Cifrovye modeli i resheniya = Digital models and solutions. 2022; 1, 3: 6. (In Russ.). DOI: 10.29141/2782-4934-2022-1-3-6</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ермаков С. М., Михайлов Г. А. Курс статистического моделирования. М. : Наука, 1976. 320 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ermakov S. M., Mikhailov G. A. Statistical modeling course. Moscow: Nauka; 1976. 320 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Крамер Г. Математические методы статистики. М. : Мир, 1975. 648 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kramer G. Mathematical methods of statistics. Moscow: Mir; 1975. 648 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Box G. E. P., Muller M. E. A note on the generation of random normal deviates. Annals Math. Stat. 1958; 29: 610–611.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Box G. E. P., Muller M. E. A note on the generation of random normal deviates. Annals Math. Stat. 1958; 29: 610–611.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Михайлов Г. А., Войтишек А. В. Численное статистическое моделирование. Методы Монте-Карло. М. : Академия, 2006. 368 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mikhailov G. A., Voitishek A. V. Numerical statistical simulation. Monte Carlo methods. Moscow: Akademiya; 2006. 368 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Омской области [Электронный ресурс]. URL: https://55.rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 01.09.2024 г.).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Territorial body of the Federal state statistics service for Omsk region. URL: https://55.rosstat.gov.ru/.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Боровиков В. П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. СПб. : Питер, 2003. 688 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Borovikov V. P. STATISTICA. The art of data analysis on a computer: for professionals. Saint-Petersburg: Piter; 2003. 688 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Наследов А. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. СПб. : Питер, 2013. 416 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nasledov A. IBM SPSS Statistics 20 and AMOS: professional statistical data analysis. Saint-Petersburg: Piter; 2013. 416 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мастицкий С. Э., Шитиков В. К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. Хайдельберг — Лондон — Тольятти, 2014. 401 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mastitsky S. E., Shitikov V. K. Statistical analysis and data visualization with R. Heidelberg — London — Togliatti; 2014. 401 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Marchenko M. A., Mikhailov G. A. Parallel realization of statistical simulation and random number generators. Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2002; 17(1): 113–124.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Marchenko M. A., Mikhailov G. A. Parallel realization of statistical simulation and random number generators. Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2002; 17(1): 113–124.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Marchenko M. PARMONC — a software library for massively parallel stochastic simulation. Parallel Computing Technologies. Berlin; Heidelberg: Springer-Verl.; 2011; 6873: 302–316.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Marchenko M. PARMONC — a software library for massively parallel stochastic simulation. Parallel Computing Technologies. Berlin; Heidelberg: Springer-Verl.; 2011; 6873: 302–316.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Логинов К. К., Лагздин А. Ю. Применение статистических пакетов в задаче прогнозирования индикаторов региональной экономической безопасности // Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. 2016. № 3 (49). С. 152–159.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Loginov K. K., Lagzdin A. Yu. Application of statistical packages in the problem of forecasting regional economic security indicators. Vestnik Sibirskoj gosudarstvennoj avtomobil'no-dorozhnoj akademii = The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2016; 3(49): 152–159. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М. : Финансы и статистика, 2003. 416 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lukashin Yu. P. Adaptive methods for short-term time series forecasting. Moscow: Financy i statistika; 2003. 416 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
