У статті проаналізовано та узагальнено різні проблеми даних, що виникають під час моделювання процесів в економіці та соціальній сфері, зокрема, неточність, асиметрія інформації, низький рівень
адекватності статистичних та експериментальних даних. Наведено підходи, здатні зменшити вплив проблеми даних на якість результатів моделювання. Зазначено можливість переходу від розрізнених даних до порівняних (сумірних), від дискретних до неперервних, що дозволяє поряд з традиційним математичним інструментарієм використовувати також диференціальне та інтегральне числення. Обґрунтовано перспективність таких розділів інтегрального числення, як подвійні та криволінійні інтеграли в моделюванні соціально-економічних процесів, наведено приклади їх застосування.
В статье проанализированы и обобщены различные проблемы данных, возникающие при моделировании процессов в экономике и социальной сфере, в частности, неточность, асимметрия
информации, низкий уровень адекватности статистических и экспериментальных данных. Приведены подходы, способные уменьшить влияние проблемы данных на качество результатов моделирования. Отмечена возможность перехода от разрозненных данных к сопоставимым (соизмеримым), от дискретных к непрерывным, что позволяет использовать традиционный математический инструментарий, а также дифференциальное и интегральное исчисление. Обоснованна перспективность таких разделов интегрального исчисления, как двойные и криволинейные интегралы в моделировании социально-экономических процессов,
приведены примеры их применения.
The various data problems arising in the modeling of processes in the economy and the social sphere, in particular inaccuracy, information asymmetry, low adequacy of statistical and experimental data are analyzed and summarized in the article. Approaches that can reduce the impact of these problems on the quality of the simulation
results such as using of formal approaches, estimate of probability of every sources, using of stochastic modeling tools and modern information technologies normalization of multi criteria are given. The possibility of transition from disparate data to comparable, from discrete to continuous, so you can use traditional mathematical tools, as well as differential and integral calculus is noted. The prospect of such sections integral calculus, as double and curvilinear integrals in modeling social and economic processes is substantiated; examples of integral calculus applied for investment processes, the theory marginal functions, average values are given. The application of integral calculus to modeling social and economic processes that can be represented graphically is proposed.
