Центр экономических исследований предоставляет следующие услуги:

 

Поиск по журналу

Поиск
Номер журнала
СпециальностьНаправление
С
По
Поиск

МЕТОДИКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ГРУППАМ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ

 
Октябрь, 2010
Специальность:Экономика и управление народным хозяйством
Направление:Математические методы в экономике

Рассматривается практическая задача классификации промышленных предприятий по уровню устойчивого развития. Формально проблема изучается как задача многокритериальной классификации. Описана процедура применения метода ЦИКЛ для рассматриваемой задачи.


МОДЕЛЬ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ОПТИМАЛЬНОЙ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ СУБЪЕКТА ЭКОНОМИКИ

 
Октябрь, 2010
Специальность:Экономика и управление народным хозяйством
Направление:Математические методы в экономике

Разработана модель для оценки оптимальной стратегии развития субъекта экономики. Действие данной модели проиллюстрировано на примере оценки эффективности инвестиционных проектов, обеспечивающих устойчивое развитие региона. Для анализа эффективности проектов предполагается комплексное использование методов многокритериальной оптимизации.


НОВЫЕ АСПЕКТЫ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ

 
Апрель, 2011
Специальность:Экономика и управление народным хозяйством
Направление:Математические методы в экономике

Предлагается концепция управления стратегическими преимуществами предприятия и оценки его инновационного риска на основе нечетких множеств, что позволяет усовершенствовать систему риск-менеджмента инновационного предприятия, обеспечить функционирование риск-менеджмента в качестве подсистемы стратегического управления.


АНАЛИТИЧЕСКОЕ И ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ КАК СРЕДСТВО ФОРМИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ ЭКОНОМИКИ В РОССИИ

 
Декарь, 2014
Специальность:Экономика и управление народным хозяйством
Направление:Математические методы в экономике

Данная работа посвящена рассмотрению теоретических и прикладных аспектов математического и имитационного моделирования экономических систем. Дана краткая характеристика экономико-математических методов, применяемых на практике. В качестве примера рассмотрена модель функционирования производственного предприятия. В модели присутствуют четыре подсистемы: производственная, воспроизводственная, инвестиционно-инновационная и финансовая.


ПРЕДСКАЗАНИЕ ИНДЕКСА МОСБИРЖИ ПРИ ПОМОЩИ МЕТОДА ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ

 
Декарь, 2019
Специальность:Экономика и управление народным хозяйством
Направление:Математические методы в экономике

В данной работе проводится анализ предсказательной силы цены индекса S&P500, немецкого индекса DAX, китайского индекса SSEC, а также обменных курсов рубль – доллар США, рубль – евро, и рубль – китайский юань для предсказания значения индекса Московской Биржи. Поскольку применение методов машинного обучения в финансах становится все более распространенным, в данной работе для анализа используется метод опорных векторов. Горизонт исследования составляет чуть более 13 лет (2006–2019 гг.), согласно принятой в машинном обучении практике, построение модели происходит на обучающей выборке, а ее проверка – на тестовой. Оценка модели производилась на тестовой выборке с использованием традиционных коэффициентов математической статистики.


НАУКАСТИНГ ДИНАМИКИ ВВП С ПОМОЩЬЮ ЕЖЕМЕСЯЧНОЙ СТАТИСТИКИ НА РОССИЙСКИХ ДАННЫХ

 
Декарь, 2019
Специальность:Экономика и управление народным хозяйством
Направление:Математические методы в экономике

Актуальность наукастинга темпов роста квартального ВВП связана с существенной отсрочкой в выпуске фактических данных по указанному показателю. Для прогнозирования значения показателя в текущем квартале может быть использована оперативная ежемесячная статистика. Предполагается, что с каждым месяцем после учета оперативной статистики точность прогноза будет улучшаться. В настоящем исследовании был осуществлен наукастинг темпов прироста ВВП с помощью уравнений связи на основе ежемесячно получаемой информации. Прогностические свойства способа проверены на промежутке с I квартала 2016 г. по II квартал 2019 г. Наилучшим образом в сравнении с альтернативными способами метод проявил себя при прогнозе квартальных приростов ВВП в 2016 г. и во второй половине 2018 г. Получено, что точность прогноза при наличии информации за 2 месяца квартала существенно выше, чем при отсутствии внутриквартальной информации.