?
Inverse problems of demand analysis and their applications to computation of positively-homogeneous Konüs-Divisia indices and forecasting
Journal of Inverse and Ill-posed problems. 2016. Vol. 24. No. 4. P. 367-391.
Клемашев Н. И., Шананин А. А.
Язык:
английский
Inverse problems in Pareto’s demand theory and their applications to analysis of stock market crises
Клемашев Н. И., Shananin A. A., Zhang S., Journal of Inverse and Ill-posed problems 2016 Vol. 26 No. 1 P. 95-108
Добавлено: 5 марта 2019 г.
Пособие подготовлено авторами на основе опыта преподавания эконометрики для студентов экономических факультетов ПермГНИУ и НИУ ВШЭ – Пермь. В учебном пособии изложены основные сведения по разделам курса «Эконометрика». Помимо необходимого теоретического материала приведено много примеров практического применения теоретических результатов. Большое количество практических примеров, приложений и статистических таблиц, а также заданий для самостоятельной работы студентов призвано ...
Добавлено: 5 февраля 2013 г.
Соколов А. В., Токарев В. В., М. : Физматлит, 2012
Учебное пособие посвящено математической теории и методам оптимизации с ориентацией на проблемы принятия управленческих решений в экономических системах. В томе 1 описаны подходы к математическому моделированию проблем управления в экономике и методы решения возникающих при этом задач математического программирования. Строгим доказательствам предпосылаются наводящие соображения, которыми в ряде случаев можно и ограничиться. Используется большое количество демонстрационных ...
Добавлено: 25 ноября 2013 г.
Коротаев А. В., Садовничий В. А., Askar Akaev, European Physical Journal: Special Topics 2012 Vol. 205 No. 1 P. 355-373
The article considers dynamic processes involving non-linear power-law behavior in such apparently diverse spheres, as demographic dynamics and dynamics of prices of highly liquid commodities such as oil and gold. All the respective variables exhibit features of explosive growth containing precursors indicating approaching phase transitions/catastrophes/crises. The *rst part of the article analyzes mathematical models of demographic ...
Добавлено: 7 марта 2013 г.
Крючков М. В., Русаков С. В., Управление экономическими системами: электронный научный журнал 2014 № 72
В работе описывается методика построения математических моделей для систем принятия инвестиционных решений. Рассматриваются следующие виды производных инструментов (деривативов): фьючерсные контракты, бинарные опционы, финансовые ставки. В каждом случае входными параметрами модели являются значения дериватива, наблюдаемые в прошлом, а также брокерская оценка мнения рынка. Для поддержки принятия решения предлагается оценка вероятности верного прогноза, полученного с помощью модели. ...
Добавлено: 22 января 2015 г.
Афанасьев А. А., Газовая промышленность 2014 № 716 С. 37-41
Автор предлагает использовать эконометрические модели производственных функций с фиктивной переменной для прогнозирования добычи природного газа Газпромом из месторождений Тюменской области с целью улучшения точности прогнозов в посткризисном периоде. Фиктивная переменная вводится в производственную функцию в год резкого спада добычи (2009 г.) для восполнения отсутствующей у автора статистической информации о среднегодовой степени загрузки производственных мощностей газодобывающих ...
Добавлено: 10 ноября 2014 г.
Гринин Л. Е., Цирель С. В., Коротаев А. В., Technological Forecasting and Social Change 2015 Vol. 95 P. 294-308
Добавлено: 25 октября 2014 г.
Афанасьев А. А., Экономика и математические методы 2017 Т. 53 № 2 С. 50-65
В статье предлагается модификация вычислимой имитационной модели денеж- ного обращения российской экономики, разработанной в лаборатории социального моделирования ЦЭМИ РАН совместно с академиком В.Л. Макаровым и н.с. А.А. Лосевым за счет дезагрегирования блока «Нефтегазовая промышленность» на два модифицированных модельных блока – «Геологоразведка нефти и газа» и «Добыча нефти и газа». В данной статье мы исследуем лишь модели, относящиеся к геологоразведке и добыче нефти и газового конденсата, оставив разработку ...
Добавлено: 12 июля 2017 г.
Астраханцева И. А., Кутузова А. С., Астраханцев Р. Г., Научные труды Вольного экономического общества России 2019 Т. 218 № 4 С. 481-488
Статья посвящена вопросам прогнозирования спроса на наличные деньги в банкоматах коммерческого банка. Решение задачи прогнозирования позволяет оптимизировать процессы управления ликвидностью, организации кассовой работы и обслуживания банкоматов службой инкассации. Для получения прогноза оборота наличных денежных средств использован метод машинного обучения - нейронная сеть. Авторами была построена и обучена модель многослойного перцептрона с одним скрытым слоем на ...
Добавлено: 16 января 2020 г.
В коллективной монографии представлены результаты моделирования развития стран БРИКС, полученные к настоящему времени в рамках исследований по проекту «Математическое моделирование глобальной и региональной динамики в условиях модернизации системы науки и образования» Программы фундаментальных исследований Президиума РАН «Экономика и социология науки и образования». ...
Добавлено: 23 октября 2014 г.
Лозинская А. М., Жемчужников В. А., Perm University Herald. Economy 2017 Vol. 12 No. 1 P. 49-60
Возможность прогнозирования динамики финансовых инструментов представляет собой актуальную задачу для участников финансового рынка. В условиях большого потока разнородной информации возникает потребность в использовании эффективных методов их обработки для выработки оперативных управленческих решений. В частности, все большее распространение в финансовом моделировании получают методы машинного обучения. Цель работы заключается в моделировании прогноза российского биржевого индекса с помощью ...
Добавлено: 24 декабря 2016 г.
Архипова М. Ю., Друкеровский вестник 2015 № 3 С. 5-17
В статье представлены результаты исследования инновационной активности малого бизнеса в России. Показано, что при относительно невысоких масштабах инновационных процессов на малых предприятиях эффективность технологических процессов и конкурентоспособность выпускаемой продукции значительно выше среднероссийского уровня. Использование регрессионного анализа и метода главных компонент позволило учесть влияние различных факторов при прогнозировании объема отгруженной продукции. ...
Добавлено: 19 февраля 2016 г.
Хабров В. В., Вопросы статистики 2011 № 11 С. 44-52
Построение эффективных портфелей на основе средне-дисперсионного анализа Марковица предполагает, что ряды доходностей активов являются стационарными. В данной статье рассматривается практическая реализация построения эффективных портфелей для случая, когда доходности активов не только являются стационарными временными рядами, но и подчинены определенному процессу ценообразования.
Поиск оптимальных портфелей осуществлялся на основе решения оптимизационной задачи, относящейся к классу задач выпуклого программирования. ...
Добавлено: 4 марта 2013 г.
Колесников А. В., Kudryavtseva O., Nagapetyan T., / Cornell University. Series math "arxiv.org". 2013.
Добавлено: 23 февраля 2013 г.
Богданова Т. К., Journal of International Scientific Publications: Economy & Business 2012 Т. 6 № 5 С. 40-59
В работе предложен подход к прогнозированию вероятности банкротства предприятий, учитывающий ретроспективную динамику изменения финансового состояния предприятий. Разработана модель оценки вероятности банкротства предприятий. Выявлены характерные сценарии изменения финансового состояния предприятий за несколько лет до банкротства. Определены временные горизонты прогнозирования вероятности банкротства в зависимости от сценария изменения финансового состояния. ...
Добавлено: 17 декабря 2012 г.
Афанасьев А. А., Экономика и математические методы 2017 Т. 53 № 4 С. 26-35
Исследование посвящено прогнозированию добычи природного газа ПАО "Газпром" из месторождений Тюменской области и его производственного потенциала в условиях постигших с 2014 г. экономику России и ее нефтегазовый комплекс кризисных явлений и внешнеэкономических ограничений, включая сокращение внешнего и внутреннего спроса на природный газ, в том числе на газ ПАО "Газпром". На основе степенно-показательных производственных функций, оцененных ...
Добавлено: 31 августа 2017 г.
Юрашев В. В., Шелест И. В., Практический маркетинг 2007 № 126 С. 22-25
Добавлено: 24 марта 2013 г.
Ратникова Т. А., Туфанова Л. П., Вестник Костромского государственного университета им. Н.А. Некрасова 2012 Т. 18 № 6 С. 190-193
Транспортный сектор сегодня – самый крупный и быстрорастущий потребитель энергии в мире: на его долю приходится более половины мирового потребления нефти. Прогнозирование численности автопарка в регионе – важнейшая задача как для развития отрасли машиностроения и транспортной сети, так и для экологической и нефтедобывающей политики. Несмотря на очевидную актуальность этой темы в русскоязычной научной литературе она ...
Добавлено: 29 ноября 2013 г.
Поляков К. Л., Московский государственный институт электроники и математики, 2012
Рассматривается использование методов регрессионного анализа при решении количественных задач в экономике. Приводится ряд теоретических результатов, необходимых для освоения других разделов эконометрики.
Для студентов старших курсов, имеющих хорошую математическую и экономическую подготовку, аспирантов, а также инженеров, применяющих на практике методы регрессионного анализа. ...
Добавлено: 16 марта 2013 г.
Котельникова М. В., Аистов А. В., Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки 2019 Т. 55 № 3 С. 183-189
Представлено описание метода, позволяющего совершенствовать содержание дисциплин математического цикла, разделяя их на инвариантную (общую) и вариативную части. Приводятся результаты выделения инвариантов для дисциплин «Линейная алгебра», «Математический анализ», «Теория вероятностей и математическая статистика», преподаваемых экономистам-бакалаврам нескольких вузов. На основе выделенных инвариантов предлагаются темы для организации самостоятельной проектной и исследовательской деятельности студентов, ориентированной на содержание курса «Эконометрика». ...
Добавлено: 28 января 2020 г.
Саратов : ООО "Издательство "Научная книга", 2016
В сборнике опубликованы материалы V Международной молодежной научно практической конференции «Математическое и компьютерное моделирование в эконо мике, страховании и управлении рисками». Тематика статей затрагивает круг вопросов,
связанных с экономико-математическим и компьютерным моделированием и управле нием рисками в финансовой деятельности, страховании, банковском деле, инвестиро вании, государственном управлении экономикой, бизнес-информатике и других разде лах экономико-математических знаний.
Для сотрудников банков, финансовых и страховых компаний, экономических
отделов ...
Добавлено: 22 февраля 2017 г.
Юрашев В. В., Маркетинг PRO 2008 № 3 С. 18-20
Проблема, которую мы хотели бы затронуть в этой рубрике, весьма актуальна для оценки и анализа развития бизнеса в России. Мы не претендуем на всестороннее рассмотрение этого вопроса, а отметим лишь то, что, на наш взгляд, является основой ведения бизнеса. ...
Добавлено: 24 марта 2013 г.
Григорьев Д. С., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2021
В свете текущих дебатов о кризисе воспроизводимости в социальных науках, данная статья обращается к основаниям современной частотной статистики в аспекте установления причинных выводов. Чтобы понять как и для чего статистический анализ данных был введён в научную практику, после краткого введения в сегодняшний этап дискуссии о кризисе воспроизводимости, было описано понимание назначения частотного статистического анализа данных ...
Добавлено: 1 мая 2020 г.
Ясницкий Л. Н., Пермь : Пермский государственный национальный исследовательский университет. – Электронные данные. , 2020
В сборнике представлены материалы Международной конференции «Интеллектуальные системы в науке и технике» и Шестой всероссийской научно-практической конференции «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 12–18 октября 2020 г. в г. Перми в рамках Пермского естественнонаучного форума «Математика и глобальные вызовы XXI века».
Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов ...
Добавлено: 4 декабря 2020 г.