Пропустить команды ленты
Пропустить до основного контента
SharePoint
Перейти вверх

Методология и система гибридных интеллектуально-экономических моделей и инструментальных средств для анализа и прогнозирования показателей социально-экономического развития РФ

Наименование публикации:Методология и система гибридных интеллектуально-экономических моделей и инструментальных средств для анализа и прогнозирования показателей социально-экономического развития РФАвторы:Дьяконова Л. П. , Китова О. В., Колмаков И. Б.
Тематическая область:Экономика и экономические науки
Вид публикации:Статья в сборнике
Электронная публикация:НетЯзык издания:РусскийГод издания:2015Страна издания: Россия Наименование журнала или сборника:Инжиниринг предприятий и управление знаниями (ИП&УЗ - 2015)Наименование издательства:МГУЭИСКод ISSN или ISBN:978-5-7764-1-19-2Количество страниц:15Количество печатных листов:0,938Тираж, экз:500Индексация:РИНЦБиблиографическая ссылка:Китова О.В., Дьяконова Л.П., Колмаков И.Б. Методология и система гибридных интеллектуально-экономических моделей и инструментальных средств для анализа и прогнозирования показателей социально-экономического развития РФ / Инжиниринг предприятий и управление знаниями (ИП&УЗ–2015); Сборник трудов XVIII Российской научно-практической конференции, 21-24 апреля 2015 г. Т. 1. М., 2015. С. 50-64.Аннотация (реферат):

​​​​​​В статье описана уникальная авторская методология гибридного подхода к прогнозированию показателей социально-экономического развития РФ для обеспечения федерального и регионального уровней российской экономики средствами анализа и прогнозирования. Указанная система основана на имитационных балансово-эконометрических моделях и включает в себя нейросетевые модели для расчета ряда показателей. Разработаны состав и структура информационной базы для системы моделей, позволяющих выполнять вариантные расчеты кратко- и среднесрочного прогнозирования показателей социально-эко-номического развития. Предложенные нейросетевые подходы к прогнозированию показателей социально-экономического развития позволяют повысить качество прогнозов.​


Перейти к списку публикаций