?
Идентификация модели банковской системы России с помощью метода решения обратных задач.
Работа посвящена решению проблемы идентификации параметров модели банковского сектора Российской Федерации на имеющихся статистических данных и является дальнейшим развитием исследований, посвященных моделированию банковского сектора Российской Федерации. Для идентификации параметров применяется метод решения обратной задачи для системы нелинейных дифференциальных уравнений при известных начальных данных и дополнительной информации о значениях внешних переменных. Численное решение возникающих в работе систем дифференциальных уравнений производится методом Рунге-Кутты 4 порядка с учетом особенностей правых частей систем, явный вид которых определяется значениями статистических величин. Исследуются результаты применения метода решения обратной задачи на статистических данных в период с 2011 по 2017 гг: в докризисный период (2011-2014 гг.) и период кризиса 2014 года и после. Вычисления и реализация алгоритма производятся в системе компьютерной алгебры MaplesoftMaple. После идентификации представленная модель в период с 2011 по 2014 гг. успешно воспроизводит ключевые показатели деятельности банковской системы, такие как суммарные кредиты, депозиты.