procyberВестник кибернетикиProceedings in Cybernetics1999-7604Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «Сургутский государственный университет»10.34822/1999-7604-2019-3-43-51procyber-248Research ArticleСтатьиПостроение комплексной оценки системы здравоохранения региона с помощью нечеткого моделированияComprehensive Assessment Construction of Health System of Region Using Fuzzy ModelingАлексейчикТ. В.AlekseychikT. V.alekseychik48@mail.ruХалитовЕ. А.KhalitovE. A.karmagen9@gmail.comСтрюковМ. Б.StryukovM. B.mstryukoy@mail.ruРостовский государственный экономический университет (РИНХ)РоссияRostov State University of EconomicsRussian Federation20193003202003 (35)4351Copyright © Алексейчик Т.В., Халитов Е.А., Стрюков М.Б., 20202020Алексейчик Т.В., Халитов Е.А., Стрюков М.Б.Alekseychik T.V., Khalitov E.A., Stryukov M.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestcyber.ru/jour/article/view/248

В статье предложена методика оценки региональной системы здравоохранения с использованием эконометрических методов и теории нечетких множеств. Новизной исследования является построение нечетких прогнозов основных показателей, характеризующих состояние исследуемой системы здравоохранения, с использованием трендовых моделей. Кроме того, предлагается методика построения комплексной числовой оценки состояния системы здравоохранения региона с использованием стандартного нечеткого трехуровнего [0, 1]-классификатора.

The article proposes a method for assessing the regional health care system using the econometric approach and fuzzy set theory. The scientific novelty of the study is the construction of fuzzy predictions of the main indicators characterizing the state of the studied health care system, using trend models. Furthermore, using a standard fuzzy three-level [0,1]-classifier, a method of constructing a complex numerical assessment of the health system of the region is proposed.

трендовые моделинечеткий прогнозлингвистическая переменнаяфункция принадлежностиtrend modelsfuzzy predictionlinguistic variablemembership functionReferencesРОССТАТ. Российский статистический ежегодник. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 17.03.2019).РОССТАТ. Российский статистический ежегодник. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 17.03.2019).Елисеева И. И., Курышева С. В., Костеева Т. В. и др. Эконометрика / под ред. И. И. Елисеевой. М. : Финансы и статистика, 2007. 576 с.Елисеева И. И., Курышева С. В., Костеева Т. В. и др. Эконометрика / под ред. И. И. Елисеевой. М. : Финансы и статистика, 2007. 576 с.Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика / под ред. проф. Н. Ш. Кремера. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2010. 311 с.Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика / под ред. проф. Н. Ш. Кремера. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2010. 311 с.Тихомиров Н. П., Дорохина Е. Ю. Эконометрика. М. : Экзамен, 2003. 512 с.Тихомиров Н. П., Дорохина Е. Ю. Эконометрика. М. : Экзамен, 2003. 512 с.Танака Х. Анализ нечетких данных с помощью возможных линейных моделей, нечетких множеств и систем. 1987. № 24 (3). С. 363–375.Танака Х. Анализ нечетких данных с помощью возможных линейных моделей, нечетких множеств и систем. 1987. № 24 (3). С. 363–375.Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М. : Финансы и статистика, 2001. 368 с.Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М. : Финансы и статистика, 2001. 368 с.Стрюков М. Б., Сахарова Л. В., Алексейчик Т. В., Богачев Т. В. Методика оценки интенсивности сельскохозяйственного производства на основе теории нечетких множеств // Междунар. науч.-исследоват. журнал. 2017. № 7 (61). Ч. 3. C. 123–129.Стрюков М. Б., Сахарова Л. В., Алексейчик Т. В., Богачев Т. В. Методика оценки интенсивности сельскохозяйственного производства на основе теории нечетких множеств // Междунар. науч.-исследоват. журнал. 2017. № 7 (61). Ч. 3. C. 123–129.Вовченко Н. Г., Сахарова Л. В., Алексейчик Т. В., Богачев Т. В. Методика оценки экологического природопользования в регионе на основе нечетко-множественного анализа статистических данных // Вестн. РГЭУ (РИНХ). 2018. № 2. С.116–123.Вовченко Н. Г., Сахарова Л. В., Алексейчик Т. В., Богачев Т. В. Методика оценки экологического природопользования в регионе на основе нечетко-множественного анализа статистических данных // Вестн. РГЭУ (РИНХ). 2018. № 2. С.116–123.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.