Pseudo-collusion in a centralized algorithmic financial market

Fast-moving consumer goods (FMCG) firms face intense pressure to internationalize, yet the traditional playbook—lengthy R&D cycles, costly market research, and standardized campaigns—often struggles to deliver local relevance at speed. This article argues that crowdsourcing—digitally mediated, large-scale consumer participation—can complement established internationalization tools by mobilizing local knowledge and community endorsement to mitigate key aspects of the ...

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Business Creativity and Circular Economy

Уланов В. Л., Springer, 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

The effect of agglomeration and transport on labour productivity in Saint Petersburg metropolitan area

Семерикова Е. В., Салов А. И., The Journal of the New Economic Association 2026 Vol. 1 No. 70 P. 221–237

В статье оцениваются масштабы внешних эффектов агломерации, которые отражаются на повышении производительности труда, и учитывается прямое и косвенное воздействие транспортных факторов. Для достижения этой цели мы объеди няем данные о средней заработной плате и занятости в регионе с исчерпывающей инфор мацией об общественном транспорте и дорожной сети Санкт- Петербурга, одной из самых густонаселенных агломераций в Европе. Согласно нашим выводам, только ...

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Impact of the crises on household consumption patterns: An analysis of Russian regions

Войтенков В. А., Emerging Markets Review 2026 No. 101482 P. 1–37

Добавлено: 18 мая 2026 г.

Airport resilience to large-scale events: the case of Pulkovo Airport

Лодягин Б. А., Назарова В. В., Ринкон Эрнандес К. Х., URBAN, PLANNING AND TRANSPORT RESEARCH 2026 Vol. 14 No. 1

Добавлено: 17 мая 2026 г.

Совершенствование методов оптимизации при многих критериях и адаптации выбора к предпочтениям ЛПР

Бродецкий Г. Л., Герами В. Д., Шидловский И. Г. и др., Транспорт: наука, техника, управление 2026 № 3 С. 3–8

В статье предложен специальный метод модификации процедур многокритериальной оптимизации. Он позволяет расширить набор критериев выбора, чтобы учитывать предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР) как раз в моделях транспортного обеспечения работы цепей поставок. Реализуется изменение наклона направляющей для линий уровня критерия выбора в пространстве значений частных критериев (с нацеливанием выбора на утопическую точку). Разработаны и представлены требуемые ...

Добавлено: 17 мая 2026 г.

Влияет ли финансовое состояние компаний на прогностическую точность DCF-модели?

Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112

DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...

Добавлено: 15 мая 2026 г.

Предсказательная точность целевых цен акций: сравнение прогнозов аналитиков и машинного обучения

Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50

В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...

Добавлено: 15 мая 2026 г.

Разработка микросервиса ADP для идентификации источников выбросов на основе машинного обучения с подкреплением

Кычкин А. В., Черницин И. А., Прикладная информатика 2026 № 1(121) С. 40–58

Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions: 34th International Conference on Artificial Neural Networks, Kaunas, Lithuania, September 9–12, 2025, Proceedings, Part V

Cham: Springer, 2025.

Добавлено: 29 сентября 2025 г.

Analysis of a Company Model in Conditions of Unstable Demand Using Reinforcement Learning Methods

Delev A., Semakov S., , in: 2025 8th International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD).: IEEE, 2025. P. 318–322.

Добавлено: 25 августа 2025 г.

Перенос навыков агентного моделирования на проектирование образовательных практик

Патаракин Е. Д., Шишков М. С., Вестник Мининского университета 2025 Т. 13 № 2 Статья 3

Введение: В современном образовании педагогика активно адаптируется к новым областям знаний, формируя специализированные "педагогики профессий", требующие особого мышления и компетенций. Развитие вычислительной техники переводит задачи классификации образовательных практик из теоретической плоскости в сферу практической реализации, что особенно важно для студентов педагогических вузов. Таксономии образовательных практик сегодня имеют практическую ценность, поскольку позволяют объединять различные профессиональные педагогики ...

Добавлено: 27 июня 2025 г.

The beer game bullwhip effect mitigation: a deep reinforcement learning approach

Рожков М. И., Алямовская Н. С., Заходякин Г. В., International Journal of Production Research 2025 Vol. 63 No. 18 P. 6630–6647

Добавлено: 24 марта 2025 г.

Deep Reinforcement Learning-Based Congestion Control for File Transfer over QUIC

Blokhin A., Kalev V., Пусев Р. С. и др., , in: 2024 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON).: Novosibirsk: IEEE, 2024. P. 25–30.

Добавлено: 18 декабря 2024 г.

Generative Flow Networks as Entropy-Regularized RL

Тяпкин Д. Н., Морозов Н. В., Наумов А. А. и др., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. P. 4213–4221.

Добавлено: 22 июня 2024 г.

Model-free Posterior Sampling via Learning Rate Randomization

Тяпкин Д. Н., Беломестный Д. В., Calandriello D. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023).: Curran Associates, Inc., 2023. P. 73719–73774.

Добавлено: 17 февраля 2024 г.

Reinforcement Procedure for Randomized Machine Learning

Yuri S. Popkov, Дубнов Ю. А., Alexey Yu. Popkov, Mathematics 2023 Vol. 11 No. 17 Article 3651

This paper is devoted to problem-oriented reinforcement methods for the numerical implementation of Randomized Machine Learning. We have developed a scheme of the reinforcement procedure based on the agent approach and Bellman’s optimality principle. This procedure ensures strictly monotonic properties of a sequence of local records in the iterative computational procedure of the learning process. ...

Добавлено: 5 февраля 2024 г.

Fast Rates for Maximum Entropy Exploration

Тяпкин Д. Н., Беломестный Д. В., Calandriello D. и др., , in: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning: Volume 202: International Conference on Machine Learning, 23-29 July 2023, Honolulu, Hawaii, USAVol. 202: International Conference on Machine Learning, 23-29 July 2023, Honolulu, Hawaii, USA.: PMLR, 2023. P. 34161–34221.

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Sharp Deviations Bounds for Dirichlet Weighted Sums with Application to analysis of Bayesian algorithms

Тяпкин Д. Н., Беломестный Д. В., Наумов А. А. и др., Working papers by Cornell University. Series math "arxiv.org" 2023 Article 2304.03056

In this work, we derive sharp non-asymptotic deviation bounds for weighted sums of Dirichlet random variables. These bounds are based on a novel integral representation of the density of a weighted Dirichlet sum. This representation allows us to obtain a Gaussian-like approximation for the sum distribution using geometry and complex analysis methods. Our results generalize ...

Добавлено: 28 июня 2023 г.

Variance Reduction for Policy-Gradient Methods via Empirical Variance Minimization

Беломестный Д. В., Каледин М. Л., Golubev A., /. 2022.

Добавлено: 14 апреля 2023 г.

A note on observational equivalence of micro assumptions on macro level

Пономаренко А. А., Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal 2020 Vol. 14 P. 1–15

The author set up a simplistic agent-based model where agents learn with reinforcement observing an incomplete set of variables. The model is employed to generate an artificial dataset that is used to estimate standard macro econometric models. The author shows that the results are qualitatively indistinguishable (in terms of the signs and significances of the ...

Добавлено: 28 марта 2023 г.

Ambiguous tDCS: variability of the transcranial direct current stimulation effects in a reinforcement learning task

Anastasia Grigoreva, Aleksei Gorin, Valeriy Klyuchnikov и др., Brain Stimulation 2023 Vol. 16 No. 1 P. 273

Добавлено: 1 марта 2023 г.

Optimistic Posterior Sampling for Reinforcement Learning with Few Samples and Tight Guarantees

Тяпкин Д. Н., Беломестный Д. В., Calandriello D. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 10737–10751.

Добавлено: 3 февраля 2023 г.