Научное направление: «Математическое моделирование социально-экономических процессов методами теории массового обслуживания»
Шифры научных специальностей, в рамках которых разрабатывалось данное научное направление:
Краткая аннотация научного направления:
Математическое моделирование – это относительно новое научное направление в исследовании различных экономических и социальных процессов и явлений. Активное использование математического моделирования в различных областях человеческой деятельности обусловлено многими факторами:
- усложнение класса исследуемых задач;
- необходимость решения экономических, социальных и других проблем;
- невозможность проведения натурального моделирования в ряде областей исследования.
Таким образом, математическое моделирование становится основным способом исследования и получения новых знаний.
Новое научное направление кандидата физико-математических наук Носовой М.Г. связано с исследованиями в области математического моделирования сложных экономических и социальных систем, имитационного моделирования их процессов с помощью информационных и программных средств.
Носовой М.Г. разработаны новые математические модели и методы теории массового обслуживания для анализа демографических процессов, процесса погашения кредитов в банковской сфере, процесса увеличения численности клиентов и размера собственного капитала компании по микрофинансированию и других процессов.
Эти исследования оцениваются как новое перспективное направление в математическом моделировании и в теории массового обслуживания, а полученные результаты могут быть использованы при изучении и решении широкого класса социально-экономических задач.
Аннотации трех наиболее значимых публикаций:
1. Носова М.Г. Автономная немарковская система массового обслуживания и ее применение в задачах демографии: диссертация… кандидата физико-математических наук: 05.13.18/ Носова Мария Геннадьевна; [Место защиты: Том. гос. ун-т]. - Томск, 2010. – 204 с.: ил. РГБ ОД, 61 10-1/444
Разработка новой математической модели для процесса изменения демографической ситуации в виде автономной немарковской системы массового обслуживания с неограниченным числом приборов и исследование методом асимптотического анализа стохастической плотности численности заявок, который позволяет найти основные характеристики, определяющие это распределение, а также применение полученных результатов к исследованию процесса изменения демографической ситуации в Российской Федерации.

2. Носова М.Г. Математическая модель компании по микрофинансированию со смешанными потоками входящих рисков // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 12-1. – С. 207-211; URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42004 (дата обращения: 25.04.2018).
В статье предложена математическая модель изменения численности клиентов компании по микрофинансированию со смешанными потоками входящих рисков. Такая компания по микрофинансированию специализируется на двух видах кредитования, например простой займ и пенсионный займ. В качестве математической модели выбрана бесконечно-линейная система массового обслуживания M|M|? с неограниченным числом обслуживающих приборов, с простейшими входящими потоками заявок и экспоненциальным временем обслуживания их на приборах. Деятельность компании определяется двумя случайными процессами: числом заключенных кредитных договоров и капиталом компании. Исследование этих двух процессов выполнено методами теории массового обслуживания.

3. Nosova M.G. Probabilistic past due debt period characteristics. Young Scientist USA. 2017; Vol. 10: 28-30.
This paper elaborates on the system of definitions and the values that allow making objective conclusions about the past due debts are determined. The definitions and the formulas of repayment functions, non-repayment curve and non-repayment intensity are introduced. An analytical model for the real repayment process of past due debts is presented.

4. Носова М. Г. Инвариантность во времени распределения вероятностей значений репродуктивного возраста для внебрачных рождений // Проблемы и перспективы экономики и управления: материалы VI Международной научной конференции (г. Санкт-Петербург, декабрь 2017 г.). - СПб.: Свое издательство, 2017. - С. 205-208.
Используя методы теории вероятностей и математической статистики показано, что распределение вероятностей репродуктивного возраста для внебрачных рождений инвариантно по времени, по крайней мере, в период 1980-2010 гг