Идентификация модели банковской системы России с помощью метода решения обратных задач.

С. 221–226.

Поспелов И. Г., Жукова А. А., Сагирова А. Р.

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.

Ключевые слова: банковская система, обратная задача, идентификация модели

В книге

Труды IX Московской международной конференции по исследованию операций (ORM2018)

Т. 2. , М.: ООО «Макс Пресс», 2018.