?
Прогнозирование цен на золото с использованием алгоритмов нейросетей
Финансы, деньги, инвестиции. 2023. № 4. С. 9–15.
Стоимость золота - важнейший экономический индикатор. Ожидания роста инфляции и повышения ключевых ставок со стороны Центральных банков формируют интерес инвесторов к золоту во всем мире. С учетом все большего числа факторов, оказывающих влияние на динамику курса золота в мире, прогнозирование цен на золото требует новых методов и современных технологических решений. В статье представлен обзор методов прогнозирования цен на золото с использованием алгоритмов нейросетей. Рассмотрены возможности инвестирования в золото: приобретение золотых слитков, открытие обезличенных металлических счетов, покупка инвестиционных золотых монет, золотых сертификатов, капиталовложения в акции золотодобывающих компаний, паевые инвестиционные фонды на золото, другие биржевые инструменты.
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.
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.
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Балашов Д. В., Антиномии 2026 Т. 26 № 1 С. 27–48
Движение эффективного альтруизма, набравшее популярность в начале XXI в., является одной из новых форм философии утилитаризма, оказавшей сильное влияние на англо-американскую философию в XIX–XX вв. Одним из отличительных признаков эффективного альтруизма является его практическая ориентированность. Движение позиционирует себя как то, что способно оказать влияние на окружающий мир и изменить его к лучшему. Для этого требуется ...
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Петров И. В., Автоматика и телемеханика 2026 № 6 С. 82–118
Системам связанных агентов и сетевому управлению посвящено большое число отечественных и зарубежных исследований. Исторически, наибольший интерес в теории управления возникал к усредняющим системам и, в частности, к задаче консенсуса. Однако сетевое взаимодействие может характеризоваться более специфическими функциями, отражающими зависимость от действий соседей по сети, что особенно явно проявляется в моделях стратегического взаимодействия на сети, которое ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Десятилетиями социально‑экономическая география зарубежных стран представляла собой по большей части сбор данных о размещении отраслей хозяйства — с довольно слабой концептуальной базой соответствующих процессов. Это не удивительно, если вспомнить, что отечественная экономическая география занималась размещением хозяйства в условиях социализма. Сама возможность применения отечественных концепций к «зарубежным капиталистическим странам» вызывала жаркие споры в профессиональной среде отечественных экономгеографов — многие представители старшего поколения помнят, как ломались копья в дискуссии о том, например, возможны ли территориально‑производственные комплексы в условиях капитализма.
Между тем параллельно в «зарубежных капиталистических странах» формировались целые группы научных школ в сфере изучения размещения хозяйства и регионального развития, зачастую на стыке региональной экономики и собственно экономической географии (за рубежом всё чаще используется обобщающее наименование — региональная наука, или региональные исследования: regional science/regional studies). Анализируя экономико‑географические проблемы зарубежных стран, современные исследователи используют широкий набор понятий, сложившихся в последние примерно три десятилетия, и пока ещё, к сожалению, довольно слабо знакомых отечественным географам (от «перетоков знания» до «тройной спирали»).
Часть зарубежных разработок — вроде теории кластерного развития — вошли и в отечественную науку; однако нередко зарубежные концепции используются в несколько суженной и искажённой трактовке (как правило, в силу инерции парадигм мышления, чуждых используемым концепциям). Зачастую исследователи, наоборот, не видят потенциал применения тех или иных концепций на нетрадиционном материале.
Институт регионального консалтинга (ИРК), в котором начинали свой путь в профессиональную аналитику уже десятки выпускников кафедры социально‑экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ, принял решение способствовать овладению актуальными концепциями в сфере региональной науки как студентами указанной кафедры, так и всеми российскими исследователями в сфере экономической географии и регионального развития.
При финансовой и организационной поддержке ИРК уже подготовлена серия учебных пособий «Институт регионального консалтинга — студентам». Ранее вышедшее пособие «Эволюционное страноведение: материалы к курсу. Часть 1. Смета траектории регионального и странового развития: разбор примеров» призвано продемонстрировать спектр возможностей применения актуальных концепций региональной науки в страноведении и анализе развития отдельных регионов России и зарубежных стран (в 2022 году подготовлено второе издание пособия, исправленное и дополненное).
Для нового пособия по социально‑экономической географии зарубежных стран отобраны ключевые (на взгляд редактора) направления, необходимые современному специалисту для понимания развития мировой региональной науки. В абсолютном большинстве это концепции актуальной экономической географии; кроме того, добавлены экономические понятия, без знания которых затруднено понимание мейнстрима региональной науки (так, например, тема убывающей и возрастающей отдачи является ключевой для понимания направления так называемой «новой экономической географии» в экономике), а также системы популярных прикладных мер в региональном развитии («новая промышленная политика», понятие «зависимости от колеи» и др.).
Разумеется, это не исчерпывающий спектр концепций и подходов экономической географии (не говоря уже о том, что в пособии совсем не затронуты концепции социальной и других направлений общественной географии); работа над подготовкой новых материалов продолжается.
Появлению пособия в немалой степени поспособствовал труд магистранта кафедры социально‑экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова Фёдора Чернецкого в рамках прохождения производственной практики в Институте регионального консалтинга. Авторами разделов стали студенты указанной кафедры. В ходе практической части курса «Социально‑экономическая география зарубежных стран» они выполняли задание не только тщательно описывать методологический контекст и суть той или иной концепции, но и продемонстрировать её работу на конкретном примере — российском или зарубежном. Разработка задания и общая редакция проведена Надеждой Замятиной, их преподавателем и одновременно заместителем директора Института регионального консалтинга.
Коллектив авторов надеется, что представленные материалы будут полезны как студентам, специализирующимся в области социально‑экономической географии и смежных дисциплин, так и всем, чья профессиональная деятельность связана с анализом и планированием пространственного развития экономики, регионального развития, государственным и муниципальным управлением и т. п. ...
Добавлено: 9 мая 2026 г.
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные
прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных
путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Дегтерева Е. А., Бирюкова О. В., Сабанцев А. И., Вестник МГИМО Университета 2026 Т. 19 № 2 С. 149–171
В условиях структурной трансформации внешней торговли России МТК «Север – Юг» выступает потенциальным инструментом для переориентации торговых потоков. Однако существует проблема разрыва между декларируемым потенциалом маршрута и его реальной грузовой базой, обеспечение которой ограничивается как инфраструктурными («жёсткими»), так и нефизическими («мягкими») барьерами МТК. Целью исследования является систематизация барьеров развития МТК «Север – Юг» на основе анализа торгового ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Ершов И. А., Системная инженерия и инфокоммуникации 2025 № 4 С. 11–14
Теплопотребление жилых зданий представляет собой стохастический ряд, создание нейросетевой модели для которого необходимо для проектирования регуляторов тепловой энергии. В статье модель разработана с применением "длинной цепи элементов краткосрочной памяти" (LSTM, Long Short-Term Memory). Высокая точность воспроизведения рядов достигнута обучением модели на наборе данных города Томска 2013-2023 г.г. При моделировании учтены характеристики зданий и температура наружного воздуха. ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Статья посвящена разработке алгоритма анализа новостной информации методами машинного обучения, реализованными в библиотеках Python. Обоснование выбора инструментов, применяемых на каждом этапе алгоритма, осуществляется с помощью расчета метрик качества решения соответствующих задач машинного обучения. Результаты работы алгоритма представлены классификацией региональных новостей, собранных за период с августа 2024 года по июнь 2025 года, по отраслям экономики и ...
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Лысенок Н. И., Фундаментальная и прикладная математика 2026 Т. 26 № 3 С. 33–42
Исследование посвящено оценке влияния прогнозов реализованной волатильности на результаты активных торговых стратегий на российском рынке акций. На выборке 17 ликвидных акций за 2014-2026 гг. построена гибридная прогнозная модель, объединяющая HAR-J и градиентный бустинг; её преимущество над базовой HAR-J подтверждено тестом Дибольда-Мариано (p < 0,001). Шесть направленных стратегий трёх категорий протестированы с тремя механизмами интеграции прогнозов и без них. ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354
В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
Опыт генерации оценок эмоциональной валентности и возбуждения слов на основе символьно-уровневой CNN
Люсин Д. В., Валуева Е. А., Сысоева Т. А., В кн.: Психология познания: Материалы Всероссийской научной конференции, ЯрГУ, Институт психологии РАН, 5–6 декабря 2025 г.: Институт психологии РАН, 2026. С. 310–314.
Эмоциональная окраска слов широко используются в различных академических и прикладных исследованиях, от анализа текстов до понимания когнитивных процессов. Актуальной задачей является создание объёмных датасетов с оценками слов по ряду эмоциональных параметров. Современные методы машинного обучения, основанные на семантической близости слов, извлекаемой из текстовых корпусов, демонстрируют высокие корреляции с человеческими оценками, однако иногда наблюдаются существенные расхождения. ...
Добавлено: 10 апреля 2026 г.
Федоров А. О., Вакку Г. В., Лебедева С. Э., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2026 Т. 8 № 2 С. 163–182
С увеличением объемов данных преподаватель вуза может потратить годы на обработку и систематизацию информации. Персонализированная помощь, рекомендации по контенту, сбор данных для обзоров литературы и оформление библиографических ссылок укрепляют роль искусственного интеллекта как эффективного нейросетевого инструмента научной коммуникации. В данной статье рассматриваются практические примеры использования таких инструментов, как Elicit, SciSpace, Consensus, Undermind и Paperfinder, для упрощения ...
Добавлено: 7 апреля 2026 г.
Ефремов А. М., Тимофеев А. В., Ilyasov Y. и др., , in: ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (ПаВТ’2025).: Издательский центр Южно-Уральского государственного университета, 2025. P. 56–81.
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Миронкина Ю. Н., Тимофеев Д. И., В кн.: Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками: сборник статей. Выпуск 10. Материалы XIV Научно-практической конференции. Саратов, 20–22 ноября 2025 г.Вып. 10.: Саратов: Саратовский университет, 2025. С. 51–58.
В автостраховании актуальна проблема финансовых убытков, вызванных неверной
классификацией клиентов с точки зрения возможной убыточности договора страхования с
ними. Работа направлена на разработку скоринговой системы на основе методов машинного
обучения и статистики, использующей данные портфеля крупной страховой компании (более
30000 наблюдений). Цель – выявление переменных, предсказывающих надёжность клиента, и
сравнение различных методов: градиентного бустинга, случайного леса, логистической регрессии, нейросетей. Применялись ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 15 марта 2026 г.