Научный архив: статьи

Цель исследования - раскрыть роль и значение математических методов в современной экономической теории и практике. Задачи исследования включали анализ применения математического моделирования, статистических методов, эконометрики и других математических инструментов в различных областях экономики. В результате исследования выявлено, что математика позволяет формализовать экономические процессы, строить прогнозы, оптимизировать решения и проводить количественный анализ экономических явлений. Практическая значимость исследования заключается в демонстрации необходимости математической подготовки для специалистов в области экономики и финансов, а также в обосновании применения математических методов для повышения эффективности экономических решений.

Значительно резвившаяся под управлением крупных девелоперов сфера ЖКХ так же, как и любой другой бизнес, требует четкого планирования финансовых и ресурсов. Качественный прогноз, учитывающий не только ретроспективные данные об объемах продаж услуг, но и размеры коммунальных платежей, цены на услуги ЖКХ и т. п., позволяет эффективно планировать деятельность по управлению бизнесом. Данная статья посвящена проблеме прогнозирования поступлений денежных средств для управляющей компании. На основе анализа публикаций, посвященных вопросам прогнозирования и планирования доходов для управляющих компаний, выявлено, что перечень таких работ ограничен, что указывает на узкую направленность проблематики и ее определенную сложность. В статье предложен вариант алгоритма прогнозирования дохода управляющей компании, занимающейся комплексным обслуживанием в сфере ЖКХ и обеспечением условий проживания жителей многоквартирных домов, который основан на методе машинного обучения

В условиях геополитической турбулентности кондитерская отрасль Российской Федерации и Донецкой Народной Республики рассматривается как значимый сегмент продовольственного рынка, требующий системной государственной поддержки и применения инновационных методов стратегического управления. В статье обоснована актуальность использования геомаркетинга (компонента «place» в маркетинг-миксе 5P) для диагностики конъюнктуры кондитерских рынков, выделения фокус-групп потребителей и оптимизации деятельности хозяйствующих субъектов. Представлены результаты типизации продукции на основе международных классификаторов, анализа внешнеторговых потоков и диагностики ключевых геосегментов. На основе статистических, графических и аналитических методов проведено прогнозирование основных показателей развития отрасли на 2024-2026 гг. Выявлены разнонаправленные тенденции функционирования российских и региональных предприятий, включая предприятия Донецкой Народной Республики, подтверждающие необходимость комплексных мер регулирования. Разработан организационный механизм совершенствования функционирования кондитерского рынка ДНР и определены стратегические направления его развития в условиях усиливающейся конкуренции и инновационных сдвигов. Сформулированы практические рекомендации для органов государственного управления и предприятий, направленные на укрепление конкурентоспособности, расширение экспортного потенциала и обеспечение национальной продовольственной безопасности.

Возможность прогнозировать тренды на будущий период всегда была востребована на коммерческих и государственных предприятиях. На основе прогнозирования принимаются эффективные управленческие решения, способствующие развитию предприятия и экономике страны. Для таких расчетов необходим инструмент, способный сделать качественный расчет и анализ с учетом нестабильного поведения рынка. Для реализации данной системы необходимо учитывать макроэкономические показатели, показатели промышленного производства и правильный выбор архитектуры программного обеспечения.

Цель исследования - анализ архитектуры программного обеспечения и разработка информационно-аналитической системы.

Методы исследования - сравнительный анализ архитектуры программного обеспечения, статистические данные получены путем метода классификации.

Результаты. В рамках данной работы разобраны и проанализированы архитектуры программного обеспечения для решения задачи прогнозирования показателей Российской Федерации на основе авторского метода оценки архитектуры. Составлена таблица сравнительного анализа, на основе которой была выявлена оптимальная архитектура, подходящая для решения поставленной задачи. В работе выявлена актуальность данного исследования, поставлены цели и задачи. Разработана информационно-аналитическая система прогнозирования, показан процесс разработки системы на основе выбранной автором архитектуры. Продемонстрирована работа ИАС, сделаны первичные расчеты методами прогнозирования, на основе результатов сделаны выводы. Каждая поставленная задача была выполнена.

Урожайность зерновых является основой для формирования прогнозов валового сбора зерна, уровня цен на внутреннем и внешнем рынках и, следовательно, конъюнктуры зернового рынка в целом. Цифровизация экономики в целом и сельского хозяйства России, в частности, открывает новые перспективы и возможности для мониторинга, анализа и прогнозирования процессов в АПК на основе передовых методов анализа сложных сигналов, применяемых пока только в сфере биофизики и радиолокации. В настоящей работе проведен сравнительный анализ динамики урожайности зерновых культур в России и США за период более 160 лет. На основе применения робастного статистического метода R/S-анализа показано, что временные ряды урожайности зерновых демонстрируют персистентность динамики, т. е. свойства, противоположные обобщенному броуновскому движению. Это означает, что они обладают долговременной памятью, трендовой устойчивостью, могут включать непериодические или квазипериодические циклы и, следовательно, поддаются прогнозированию. Представлены результаты анализа временных и вероят- ностных характеристик урожайности и намечены перспективы дальнейших исследований.

В статье предлагаются некоторые предложения по построению прогнозов развития нефтегазового рынка Российской Федерации в современных условиях. Представлен анализ мирового топливноэнергетического сектора в современных условиях и его влияние на нефтегазовую отрасль РФ. Рассматриваются актуальные тенденции энергетического рынка. Отмечается усиление влияния не экономических, а геополитических факторов

В статье представлен анализ роли искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в современных системах управления предприятиями, с акцентом на различия в их применении в регионах России и за рубежом. Исследование выявило существенное отставание российского ИТ-сектора от передовых стран в области внедрения и развития ИИ. Для оценки ситуации авторами проведен анализ ИТ-сектора РФ, рассмотрены особенности регионального распределения специалистов и инфраструктуры, а также подчеркнута необходимость создания устойчивой образовательной среды для подготовки ИИ-специалистов. Особое внимание уделяется важности обучения уже внедренных ИИ-систем и наращивания их функциональности в процессах планирования посредством машинного обучения новых поколений моделей. В статье подчеркнута критическая роль ИИ в цифровой трансформации бизнеса и необходимость активных действий для преодоления выявленных проблем в России.

В статье описана технология по извлечению из интернет-сайта метеоданных для большого числа населенных пунктов. Метод основан на анализе строк файлов, представляющих отдельные страницы сайта. Технология использует как стандартную методику парсинга, так и принципиально иной подход для извлечения данных, рассмотрению которого и посвящена данная статья. Планируемым результатом внедрения этой технологии, находящейся в стадии апробации, будет повышение уровня полноты и обоснованности экологической информации о состоянии окружающей среды в населенных пунктах и, как следствие, расширение возможности заблаговременного прогнозирования экологически неблагоприятных, природных и техногенных чрезвычайных ситуаций, планирование комплекса мер по защите населения, природной среды и объектов экономики от угроз возникновения чрезвычайных ситуаций и их негативных последствий.

Введение: в статье рассмотрена природа, особенности, теоретическая и практическая значимость разработки механизма правового прогнозирования. Сделан акцент на структурном построении механизма правового прогнозирования и содержательном наполнении его элементов. Цель - обосновать теоретическую и практическую значимость исследования механизма правового прогнозирования в условиях динамики социальных отношений.

Методологическая основа: общенаучные и специально-юридические методы познания: системный, структурно-функциональный, анализ, синтез, формально-юридический.

Результаты: аргументирована позиция автора о необходимости разработки механизма правового прогнозирования и содержательном наполнении его структурных компонентов.

Выводы: механизм правового прогнозирования - необходимый атрибут совершенствования законодательства, способствующий определению перспектив его развития, отвечающих потребностям общества, а также нахождению оптимальных путей совершенствования правового регулирования.

Статья посвящена анализу направлений использования искусственного интеллекта (ИИ) в исследованиях внешней политики и международных отношений. Автор рассматривает четыре ключевые области применения ИИ: прогнозирование международных событий, моделирование дипломатических переговоров, оценка рисков автоматизированных решений в ядерной сфере и анализ процесса принятия внешнеполитических решений. В центре внимания – сравнительная оценка моделей, разработанных в США, Китае и России, и возможности локальных ИИ как эффективного инструмента экспертного анализа. Особое внимание уделяется методам бенчмаркинга и роли эксперта в интерпретации результатов.

Введение. Развитие человеческого капитала имеет определяющее значение для подготовки эффективного ответа российского общества на большие вызовы, связанные с обеспечением устойчивого экономического роста, развитием и внедрением новых перспективных технологий, увеличением производительности труда, улучшением качества жизни граждан. Ключевую роль здесь играет состояние сферы образования, от которого напрямую зависит освоение населением востребованных экономикой и рынком труда компетенций, знаний и навыков. Обеспечение подготовки высококвалифицированных специалистов с учетом изменения кадровых потребностей общества и тенденций развития цифровой экономики относится к актуальной проблеме управления и прогнозирования кадровым состоянием в системе российского образования.

Материалы и методы. Методологическую основу исследования составили отчеты международных организаций, национальных агентств в области образования, доклады рабочих групп, а также отечественные и зарубежные исследования в области прогнозирования кадрового состояния; официальные интернет-страницы органов федеральной и региональной исполнительной власти, осуществляющих управление и контроль в сфере образования; сайты образовательных организаций общего и высшего образования; информация из открытых источников данных. По полученному набору данных был проведен качественный анализ данных с использованием общенаучных методов познания.

Результаты исследования. Проанализированные решения имеют ограничения, которые затрудняют их прямой перенос в модель кадрового прогнозирования для московских школ. Они не учитывают особенности столичного образования, например направления стратегии развития образования Москвы, специфику номенклатуры должностей и аттестации руководящих кадров, городские проекты предпрофессионального образования, оптимизацию административного персонала и пр. При создании сервиса кадрового прогнозирования для московских школ следует принимать во внимание преимущества платформенных решений, обеспечивающих комплексный междисциплинарный подход с использованием больших объемов данных. Вместе с тем прогноз должен учитывать особенности московской системы образования, способные повлиять на кадровый состав школ.

Обсуждение и заключения. На основании проведенного анализа разработано модельное решение прогнозирования кадрового состояния образовательных организаций в системе столичного образования, включающее методологические подходы оценки; направления оценки динамики изменения кадрового состояния школ; структуру кадрового состава московских школ; структуру первичных данных; набор показателей.

Статья посвящена анализу деятельности И. Г. Тюлина как организатора научных исследований в МГИМО по теоретико-методологическим проблемам, а также его работам по изучению политической мысли Франции и становлению международных исследований в Советском Союзе и затем в России. Отмечается, что внимание к теоретическим вопросам в СССР изначально было минимальным, однако затем стало формироваться понимание необходимости развития теоретических знаний. Этому способствовали исследования, проводимые в институтах Академии наук СССР, а также в МГИМО. Показано, что в конце 1980-х – 1990-х гг. интерес к концептуальным исследованиям международных отношений стали проявлять представители Министерства иностранных дел СССР. В условиях возрастающего интереса к теоретическому и концептуальному осмыслению международных отношениях в 1976 г. в МГИМО была создана Проблемная научно-исследовательская лаборатория системного анализа международных отношений. Вскоре её возглавил И. Г. Тюлин, который сначала как заведующий Проблемной лабораторией, а затем в качестве проректора по науке стал одним из наиболее ярких организаторов исследований в области международных отношений в СССР/ России. Автор выделяет и анализирует пять основных и взаимосвязанных областей, где И. Г. Тюлин проявил себя как организатор науки, а также исследователь международных отношений: 1) системный анализ в международных отношениях и междисциплинарные исследования; 2) методы изучения международных отношений; 3) международные исследования в СССР/России; 4) теоретическая мысль Франции; 5) конфликты и переговоры в международных отношениях. В статье делается заключение, что И. Г. Тюлин дал начало целому ряду направлений развития отечественных (и не только отечественных) международных исследований. В конце 1980-х – 1990-х гг. им были инициированы работы по системному анализу международных отношений, междисциплинарности, методам исследования, а также международным конфликтам и переговорам на базе количественных методов и моделирования. При этом им проводилась чёткая линия на поиск подходов к прикладным исследованиям, но на качественной методологической и методической базе. Эти направления сегодня развиваются как в МГИМО, так и в целом в России.