Статья: Модель персонализированного ранжирования образовательных онлайн-курсов для пользователей (2024)

Cравнивается метод пакетной реализации гребневой регрессии с математической моделью на основе оптимизированного байесовского критерия. Цель – проверить модель адаптированной гребневой регрессии на коррелирующих данных. Предлагаемая модель имеет преимущество, так как, помимо отбора переменных, как это делает классическая гребневая регрессия, позволяет оценить p-values построенной линейной регрессии. Кроме этого, метод позволяет регулировать параметры тьюнинга таких моделей, как гребневая регрессия или лассо, на более глубоком уровне. Методический подход применяется для многомерной выборки, в которой необходимо отсеять наименее значимые факторы, и при этом данные отличаются однородностью и разного рода выбросами. Данные взяты на основе опроса населения Российской Федерации, проведенного Высшей школой экономики.

В настоящее время все большую актуальность приобретает формирование центров превосходства и обеспечение ими научно-технологической и промышленной безопасности страны на различных исторических этапах. Возникает проблема анализа опыта формирования центров превосходства и поиск способов его распространения в современных реалиях для разработки эффективного государственного механизма создания и развития центров превосходства на основе использования подхода «триединые контексты». Методологической основой исследования является принцип триад. Использованы методы индукции, дедукции, анализа и синтеза, наблюдения, сравнения, систематизации, описания, эмпирический, а также эволюционный, системный и историко-логический подходы к анализу. Информационную основу работы составили публикации, проиндексированные в международных базах данных Web of Science Core Collection и Scopus. В результате исследования были выявлены и охарактеризованы за период с 1920 г. по настоящее время эффективные механизмы и инструменты формирования и стимулирования развития центров превосходства, представлена их эволюция на основе применения триединых контекстов. Проведенный анализ показал, что при разработке механизма и выборе инструментов формирования центров превосходства в современной России целесообразно учитывать опыт СССР.

В работе проводится исследование факторов роста и причин неравномерности развития федеральных округов РФ в период 2008–2021 гг., которое включает в себя ретроспективный анализ структур основных макроэкономических показателей по регионам, декомпозицию прироста ВРП в текущих ценах на компоненты, которые, в свою очередь, тоже дифференцированы по факторам, анализ «сдвиг – доля» и распределение прироста ВРП страны по федеральным округам и отраслям.

В качестве пространственного разреза используются ЦФО, СЗФО, ЮФО, СКФО, ПФО и УФО без Тюменской области, образующие Европейскую часть РФ, и Тюменская область, СФО и ДФО, формирующие Азиатскую часть РФ. Для получения более детальных результатов исследование проводится для периодов 2008–2015, 2015–2019 и 2019–2021 гг.

В работе показано изменение тенденции пространственного развития экономики РФ в период 2019–2021 гг. Если для 2008–2015 и 2015–2019 гг. наблюдается опережающий рост Азиатской части РФ, то для 2019–2021 гг. прирост реального ВРП западных регионов в 5 раз превышает соответствующий показатель Азии, что соизмеримо с диспропорциями роста производительности труда. Кроме того, для 2008–2015 и 2015–2019 гг. вклад Азиатской части РФ в экономический рост страны составляет примерно 30 %, в то время как для 2019–2021 гг. наблюдается его сокращение до 7 %, вызванное снижением объемов добычи полезных ископаемых.

При переходе к устойчивому развитию весьма актуальным становится вопрос о разработке новых подходов к изменению содержания и методов оценки социальных эффектов. В течение последних десятилетий наблюдается опережающий рост исследований и публикаций именно в этом направлении. За это время обязательства по нефинансовой отчетности организаций в некоторых странах были установлены на законодательном уровне. Однако постоянно проявляются проблемы с согласованностью общей терминологии, а также концептуальные различия между сформулированными понятиями в зарубежной и отечественной литературе, что затрудняет получение и обмен знаниями в этой области исследований. В предлагаемой статье мы классифицируем подходы к определению социальных эффектов, что помогает сформировать более четкое представление об этой концепции, следовательно, проанализировать методы оценки последствий принятия решений в программах и проектах. Отдельно исследуются различия в формулировке данного понятия в зарубежной и отечественной литературе. В статье также рассматривается несколько методов, широко применяемых при оценке социальных эффектов, с разделением на методы оценки (анализ затрат и выгод, анализ затрат и результативность, анализ затрат и полезность, социальная рентабельность инвестиций) и методы измерения (макроэкономические и микроэкономические). В результате обеспечивается систематизация концептуальных подходов к формулировке социальных эффектов.