?
Обобщённый непараметрический метод обработки бюджетной статистики
С. 20–20.
Klemashev N.
Language:
Russian
Keywords: обобщенный непараметрический метод
Klemashev N., В кн.: Сборник тезисов XVIII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «ЛОМОНОСОВ-2011», секция «Вычислительная математика и кибернетика».: М.: МАКС Пресс, 2011. С. 35–36.
Индексы потребительских цен и спроса являются обобщенными характеристиками, позволяющими судить о тенденциях эволюции экономики. Исходной информацией для их построения является торговая статистика, представляющая собой набор цен и объемов потребления в различные периоды времени. ...
Added: March 5, 2019
Klemashev N., Шананин А. А., Рязанов В. В., В кн.: Труды 55-й научной конференции МФТИ "Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе", Научной конференции "Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук в области физики и астрономии" , Всероссийской молодёжной научной конференции "Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук"Т. 1: Управление и прикладная математика.: Долгопрудный: МФТИ, 2012. С. 39–40.
Для построения экономических индексов, позволяющих оценивать состояние и выделять тренды мирового фондового рынка, требуется выделить сегменты для которых они будут вычисляться. При этом нужно учитывать взаимозаменяемость и возможные структурные изменения.
Для решения этой проблемы можно использовать обобщённый непараметрический метод (ОНМ), разработанный для решения аналогичной проблемы на рынках потребительских товаров. ...
Added: March 5, 2019
Klemashev N., Shananin A. A., , in: 26th European Conference on Operational Research, Abstract Book.: Rome: Sapienza Università di Roma, 2013. P. 116–116.
This paper is devoted to the estimation of the power of nonparametric tests of the consistency of observed data on consumption and prices with one of the two axioms. These are Generalized Axiom of Revealed Preference (GARP) and Homogeneous Axiom of Revealed Preference (HARP). Our approach differs from existing ones in both the way of ...
Added: March 5, 2019
Klemashev N., В кн.: Ломоносов-2014: Материалы XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: секция «Вычислительная математика и кибернетика».: М.: Издательский отдел факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова, 2014. С. 55–57.
В основе непараметрического метода анализа торговой статистики~[2,
4] лежит понятие рационализируемости торговой статистики в некотором
классе неотрицательных, ненасыщаемых, монотонных, непрерывных и
вогнутых функций полезности $\Phi_G$. Торговая статистика
представляет собой конечный набор $\{P^t,X^t\}_{t=1}^T$ цен $P^t$ и
соответствующих значений спроса $X^t$. Отталкиваясь от понятия
рационализируемости торговой статистики, можно предложить следующий
подход к задаче прогнозирования спроса. Пусть дана некоторая
торговая статистика, рационализируемая в классе $\Phi_G$. Тогда, ...
Added: March 5, 2019
Klemashev N., Шананин А. А., В кн.: Тезисы докладов VIII Всероссийской научной конференции с международным участием «Математическое моделирование развивающейся экономики, экологии и технологий» ЭКОМОД-2014.: М.: ВЦ РАН, 2014. С. 23–23.
Доклад посвящён применению непараметрического метода анализа торговой статистики к задаче прогнозирования потребительского спроса. Данный метод основан на понятии рационализируемости торговой статистики в классе неотрицательных, ненасыщаемых, монотонных, непрерывных и вогнутых функций полезности. Проводится сопоставление множеств прогнозов при дополнительном требовании положительной однородности рационализирующей функции и без него. Обсуждается понятие рационализируемости обратных функций спроса, заданных на конечном числе кривых ...
Added: March 5, 2019
Klemashev N., Shananin A. A., , in: VIII Moscow International Conference on Operations Research (ORM2016)Vol. 1.: M.: Max press, 2016. P. 99–102.
Added: March 5, 2019