Методологические аспекты прогнозирования экономического развития регионов в условиях неопределенности

В современных условиях прогнозирование экономического развития регионов является ключевым звеном механизма управления региональной экономикой. Несмотря на то, что инструментарий экономикоматематического прогнозирования постоянно совершенствуется и усложняется, проблема составления достоверных прогнозов в условиях неопределенности сохраняет свою остроту. Цель исследования заключается в развитии методологических аспектов прогнозирования экономического развития регионов в условиях неопределенности. В работе выделены ключевые факторы при прогнозировании социально-экономического развития российских регионов. Авторами приведена сравнительная характеристика современных подходов к прогнозированию экономического развития регионов в условиях неопределенности, в которой раскрыто содержание принципов принятия решений органами региональной власти в условиях неопределенности. Сформированы этапы принятия данных решений и дано их описание. Особое внимание в ходе исследования уделено методологии принятия решений в условиях неопределенности и возможности ее адаптации для прогнозирования экономического развития региона. Исходя из того, что в теории принятия решений для формализации условий неопределенности с учетом мнения лица, принимающего решения, используются методологии MCDM (multi-criteria decision making) и DMUD (decision making under deep uncertainty), особенности которых раскрыты в работе, показаны возможности их адаптации для прогнозирования экономического развития регионов в условиях неопределенности. Предложенные методологические аспекты прогнозирования экономического развития регионов в условиях неопределенности позволят разработать эффективные методики и алгоритмы принятия решений, внедрение в практику которых повысит качество прогноза показателей развития региональной экономики, что в свою очередь будет способствовать принятию эффективных управленческих решений органами региональной власти.

1. Алексеев М. А., Фрейдина Е. В . К теории гибкой адаптации экономических систем посредством робастного управления // Фундаментальные исследования. 2019. № 6. С. 7–17.

2. Алексеев М. А., Фрейдина Е. В. Методологические основы развития теории робастного управления экономическими системами // Вестник НГУЭУ. 2017. № 2. C. 19–39.

3. Афанасьев К. В., Калинин А. Р. Инструментарий прогнозирования экономического роста регионов с использованием технологий больших данных и бизнес-аналитики // π-Economy. 2025. № 18 (2). С. 73–86.

4. Бродецкий Г. Л., Герами В. Д., Гусев Д. А., Колик А. В. Трансформация цепей поставок в ситуации глобального кризиса // Анализ и прогноз. Журнал ИМЭМО РАН. 2023. № 2. С. 14–23.

5. Бродецкий Г. Л., Гусев Д. А., Шидловский И. Г. Оптимизация решений по многим критериям в исследованиях логистики : монография. М. : Инфра-М, 2020.

6. Гагарина Г. Ю., Горохова И. В., Гретченко А. И. Устойчивое развитие человеческого потенциала стратегический приоритет обеспечения национальной безопасности России // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2024. Т. 21. № 3 (135). С. 77–91.

7. Галиева Г. Ф., Грибок Н. Н., Иода Ю. В., Пономарев С. В. Развитие регионов России в условиях неопределенности внешней среды // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки. 2023. № 3 (8). С. 378–390.

8. Крупко А. Э. Некоторые теоретические аспекты географического исследования устойчивого (сбалансированного) развития региона // Вестник ВГУ. Серия: География. Геоэкология. 2011. № 2. С. 46–51.

9. Курганов М. А. Управление региональным развитием на основе стейкхолдерского подхода: ключевые тенденции и теоретическая модель // Экономика и предпринимательство. 2022. № 5. С. 630–635.

10. Подиновский В. В. Идеи и методы теории важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М. : Наука, 2019.

11. Подиновский В. В. Теория важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений при неопределенности. I. Исходные положения // Информационные технологии моделирования и управления. 2010. № 5. С. 599–607.

12. Сорокина Н. Ю., Чайникова Л. Н. Напряженность на региональных рынках труда в России: динамика в новых экономических условиях // Экономика. Налоги. Право. 2025. Т. 18. № 4. С. 36–47.

13. Талеб Н. Н. Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости : пер. с англ. М. : КоЛибри, 2010.

14. Шидловский И. Г., Гусев Д. А., Свиридова О. А., Бродецкий Г. Л. Многокритериальная оптимизация управления запасами в условиях неопределенности при формализации исходных данных на основе стандартизованного подхода // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2026. № 1 (145). С. 13–28.

15. Baydaş M., Pamučar D. Determining Objective Characteristics of MCDM Methods under Uncertainty: An Exploration Study with Financial Data // Mathematics. 2022. Vol. 10. N 7. P. 1–25.

16. Kulkarni A. J. Multiple Criteria Decision Making. Techniques, Analysis and Applications. Studies in Systems, Decision and Control. Springer International Publishing, 2022.

17. Makui A. A. Сomprehensive Scientometrics Survey on Multi-Criteria Decision-Making Methods in Portfolio Optimization: A 20-year analysis // Scientometrica. 2025. Vol. 1. N 1. P. 45–58.

18. Marchau V. A. W. J., Walker W. E., Pieter J. T. M., Bloemen P. J. T. M., Popper S. W. Decision Making under Deep Uncertainty: From Theory to Practice. Springer International Publishing, 2019.

19. Nguyen T. T. H., Pham H. Q., Vu Q. M. A Comparative Analysis of Multi-Criteria Decision-Making Methods // Engineering, Technology & Applied Science Research. 2025. Vol. 15. N 5. P. 26369–26375.

20. Stanton N. B., Roelich K. Decision Making under Deep Uncertainties: A Review of the Applicability of Methods in Practice // Technological Forecasting and Social Change. 2021. Vol. 171. N 3. P. 120939.

21. Thakkar J. J. Multi-Criteria Decision Making. Singapore : Springer, 2021. (Studies in Systems, Decision and Control; Vol. 336).