У дисертації наведене теоретичне узагальнення і нове вирішення наукової проблеми щодо підвищення ефективності економіко-математичного моделювання процесів великої розмірності з рідкісними ситуаціями, що розвиваються в умовах невизначеності внаслідок недостатності статистичних даних. У дисертації отримано такі основні теоретичні та практичні результати: 1. Проведений аналіз сучасного стану досліджень в рамках концепції імітаційного моделювання дозволив зробити висновки щодо розширення її можливостей в напрямку врахування специфіки досліджуваних економічних процесів, а саме : велика їх розмірність і існування рідкісних випадкових ситуацій. 2. З метою подолання великої розмірності економічних процесів запропоновано проведення їх моделювання з допомогою одновимірних кусково-лінійних агрегатів. Це дозволило побудову простих математичних моделей окремих елементів процесів з подальшим об’єднанням їх в більш складні структури. 3. Розроблені аналітико-статистичні методи знаходження статистичних оцінок прогнозних характеристик економічних процесів, узгоджені з ідеологією одновимірних кусково-лінійних агрегатів, дозволили не лише скоротити час проведення обчислювального експерименту на економіко-математичних моделях, але й вирішити задачі зменшення дисперсії, що особливо суттєво для методів стохастичного програмування. 4. Запропонований підхід до знаходження стратегій управління економічними процесами на базі методів стохастичного програмування дав можливість вирішувати питання оптимального управління конкретними класами процесів великої розмірності з рідкісними ситуаціями. Виконані в дисертації дослідження представляють єдиний комплекс теоретичних і практичних результатів , направлених на розв’язання важливої народногосподарської задачі удосконалення економіко-математичного моделювання економічних процесів, що розвиваються в умовах невизначеності. |