МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ РЕГІОНАЛЬНОЇ ЕКОНОМІКИ

Анотація

Вивчення процесів кластеризації є актуальним завданням як для наукових досліджень, так і для практичного управління регіональною економікою. Кластерні структури відіграють важливу роль у розвитку сучасної економіки, сприяючи підвищенню конкурентоспроможності регіонів. Незважаючи на значну кількість досліджень у сфері кластеризації, багато аспектів залишаються невирішеними. Однією з ключових складових кластеризації є вибір правильного інструментарію для оцінювання ефективності кластерів. Математичне моделювання кластерних структур у регіональній економіці є ключовим інструментом для аналізу та прогнозування економічного розвитку регіонів. У статті розглянуто особливості побудови математичних моделей з урахуванням специфіки регіональних економічних систем. Визначено основні фактори, що впливають на формування кластерів, та методи, які дозволяють враховувати галузеву та географічну специфіку. Розробка моделей кластеризації регіональної економіки базується на використанні сучасних математичних методів, таких як кластерний аналіз, байєсові мережі та алгоритми машинного навчання. Основна увага приділяється адаптації існуючих підходів до умов нестабільності та нерівномірності економічного розвитку регіонів. Застосування таких моделей дозволяє підвищити ефективність управлінських рішень, спрямованих на підтримку кластеризації та стимулювання економічного зростання регіонів. Важливим аспектом є вибір оптимального підходу до моделювання залежно від специфіки регіону. Для регіонів із високою концентрацією промислового виробництва доцільним є використання методів ієрархічної кластеризації, що дозволяє врахувати галузеву спеціалізацію. У регіонах із високим рівнем інноваційного потенціалу ефективними є методи нечіткої кластеризації, які враховують невизначеність і неповноту вихідних даних. Такі підходи дозволяють забезпечити більш точне прогнозування розвитку кластерів. У статті також наведено рекомендації щодо вдосконалення кластерної політики на основі отриманих результатів моделювання.