Исследование и решение задачи управления состоянием экономической безопасности региона (СЭБР) требует разработки динамической экономико-математической модели, учитывающей наличие управляющих воздействий, неконтролируемых параметров (рисков, погрешностей моделирования и др.) и наличие дефицита информации. При этом существующие подходы к решению подобных задач базируются в основном на статических моделях и используют аппарат стохастического моделирования, для применения которого требуется знание вероятностных характеристик основных параметров модели и специальных условий реализации рассматриваемого процесса. Отметим, что для использования аппарата стохастического моделирования необходимы очень жесткие условия, которые на практике обычно заранее невыполнимы. В данной статье предлагается использовать детерминированный подход для моделирования и решения исходной задачи в форме динамической задачи программного минимаксного управления (оптимизации гарантированного результата) СЭБР на заданный момент времени с учетом наличия рисков детерминированной и стохастической природы (комбинированная модель рисков). При этом под рисками в социально-экономической системе будем понимать факторы, которые влияют негативно или катастрофически на результаты рассматриваемых в ней процессов. Для возможности эффективного использования в работе предложена методика прогнозирования и оценки временных рядов стохастических рисков в процессе оптимизации СЭБР, которая может служить основой для разработки соответствующего компьютерного программного обеспечения. Для решения задачи программного минимаксного управления СЭБР при наличии рисков предлагается метод, который сводится к реализации решений конечного числа задач линейного и выпуклого математического программирования, а также задачи дискретной оптимизации. Предлагаемый метод дает возможность разрабатывать эффективные численные процедуры, позволяющие реализовать компьютерное моделирование динамики рассматриваемой задачи, сформировать программное минимаксное управление и получить оптимальный гарантированный результат. Представленные в статье результаты базируются на исследованиях [2, 3, 7, 8] и могут быть использованы для экономико-математического моделирования и решения других задач оптимизации процессов прогнозирования данных и управления в условиях дефицита информации и наличия рисков, а также для разработки соответствующих программно-технических комплексов для поддержки принятия эффективных управленческих решений на практике. Экономико-математические модели таких задач представлены, например, в работах [4-6].
