Научный архив: статьи

В статье исследуется трансформация логистических каналов экспорта каменного угля из России в условиях географической дифференциации внешнеторговых направлений. На основе статистических данных 2015-2024 гг. проведён комплекс регрессионных анализов (линейная, относительная и логарифмическая модели), позволивших выявить устойчивую тенденцию перераспределения экспортных потоков в пользу морских портов. Полученные результаты подтвердили снижение роли сухопутных маршрутов и формирование структурного сдвига в логистической архитектуре поставок в страны, имеющие сухопутную границу с Россией. Построение диаграммы контекста в нотации IDEF0 и её декомпозиция обеспечили формализацию морского логистического канала как единого функционального блока, включающего ключевых участников, нормативно-правовую базу и инфраструктурные элементы. Практическая ценность исследования заключается в возможности применения полученной модели для анализа узких мест, оптимизации и повышения устойчивости экспортной логистики.

Цель исследования – включение новых параметров, регистрируемых смарт-часами и велотренажером, в систему удаленного мониторинга состояния коморбидных пациентов с хроническими бронхообструктивными заболеваниями (ХБОЗ) и хронической сердечной недостаточностью (ХСН) на основе цифровых моделей.

Материал и методы. В данном ретроспективно-проспективном наблюдательном исследовании были обследованы в условиях стационара 69 коморбидных пациентов: 43 пациента с хронической обструктивной болезнью легких и 26 пациентов с бронхиальной астмой в период обострения в сочетании с ХСН (первое наблюдение). После этого они наблюдались с помощью цифровой системы с интерактивным опросником, включающим результаты использования смарт-часов и велометрического теста в домашних условиях в течение 6 мес. Эффективность дистанционного мониторинга пациентов достигалась в результате изменения программы лечения и реабилитации. Интегративная шкала оценки эффективности мониторинга пациентов использовалась для сравнительного исследования до и после начала дистанционного мониторинга.

Результаты. Данные корреляционного, регрессионного анализа и расчета отношения шансов показали, что новые параметры мониторинга: дистанция в 3-минутном велометрическом тесте, количество шагов в день, продолжительность ночного сна и количество ночных пробуждений зависели от показателя объема форсированного выдоха за первую секунду (ОФВ1) и одышки.

Заключение. Система дистанционного мониторинга пациентов на основе цифровой модели с включением новых параметров, регистрируемых смарт-часами и велотренажером, позволила снизить количество вызовов скорой медицинской помощи, госпитализаций и повысить эффективность удаленного наблюдения состояния коморбидных пациентов с ХБОЗ и ХСН.

Статья посвящена исследованию метода двухкритериального оценивания линейных регрессий. Первый критерий соответствует методу наименьших модулей, второй – нестрогому методу наименьших квадратов. Для реализации метода требуется решать двухкритериальную задачу линейного программирования, решение которой подразумевает формирование множества Парето. Главной целью исследования было изучение того, как влияет нормирование исходных переменных на формирование множества Парето. Для этого было использовано две выборки: первая создана искусственно и содержит выброс, вторая сформирована на основе реальных экономических данных. В обоих случаях при нормировании переменных множество Парето оказалось представительнее, чем при работе с ненормированными показателями. На примере с выбросом проиллюстрирована робастность метода наименьших модулей и антиробастность метода наименьших квадратов. Показано, как на основе прогнозных значений объясняемой переменной можно выбирать оптимальную паретовскую вершину.

Анализируется взаимосвязь между показателями экономической эффективности деятельности предприятий добывающей отрасли экономики России и факторами сбалансированного развития. Добывающая отрасль до сих пор остается основополагающей отраслью при формировании ВВП страны. Информационной базой исследования выступили ESG-показатели предприятий добывающей отрасли, по которым можно судить о степени сбалансированного развития экономики. В качестве инструментов, способных определить взаимосвязи между элементами системы, использовались корреляционный анализ и регрессионный анализ. Исследования проводились с использованием программы «Gretl». В качестве независимых переменных выступили коэффициенты раскрытия ESG-факторов: экологических, социальных факторов, а также факторов корпоративного управления. В качестве контрольных переменных были использованы: размер компании, коэффициент оборачиваемости активов, коэффициент финансового рычага и темп прироста активов. Из добывающей отрасли в выборку вошли 19 предприятий. Выбор отрасли обусловлен ее высокой инвестиционной привлекательностью. При составлении и расчете переменных в финансовой отчетности используется прибыль до налогообложения. Корреляционный анализ был нацелен на выявление факторов, имеющих наибольшее влияние на финансовые результаты деятельности предприятий. В ходе исследования была разработана методика оценки влияния ESG-показателей на прибыльность компаний добывающей отрасли. Применяемая методика дала основание полагать о существовании положительной взаимосвязи социальной и экологической составляющих ESG-показателей и рентабельности собственного капитала предприятий добывающей отрасли экономики России. В целом был сделан вывод о том, что соблюдение ESG-принципов приводит в долгосрочном плане к повышению финансовых показателей компаний добывающей отрасли.

В статье рассмотрена исследованная в ходе НИР по государственному контракту зависимость укомплектованности перевозчиков, осуществляющих перевозки на регулярных маршрутах, кадрами основных рабочих специальностей от уровня часовой оплаты труда. Обоснована необходимость актуализации алгоритма расчёта заработной платы работников основных рабочих специальностей АТ и ГЭТ. Итогом работы являются полученные в ходе исследования аппроксимирующие функции, использованные при разработке алгоритма расчёта заработной платы работников основных рабочих специальностей АТ и ГЭТ в ходе актуализации Порядка определения начальной (максимальной) цены контракта, а также цены контракта, заключаемого с единственным поставщиком (подрядчиком, исполнителем), при осуществлении закупок в сфере регулярных перевозок пассажиров и багажа автомобильным транспортом и городским наземным электрическим транспортом.

Статья посвящена решению проблемы выбора наиболее информативных регрессоров в неэлементарных линейных регрессиях, включающих в себя в общем случае не только объясняющие переменные, но и все возможные комбинации их пар, преобразованные с помощью бинарных операций min и max. Известно, что оптимальное решение такой задачи может быть достигнуто методом полного перебора всех возможных моделей. Но даже для линейной регрессии он до сих пор остается самым трудоёмким из всех существующих методов отбора, а для неэлементарных линейных регрессий, в которых число регрессоров на порядок больше, его трудоёмкость значительно возрастает. Известно, что быстро получить хоть и не оптимальное зачастую, но хорошее решение позволяет метод включения регрессоров. Учитывая, что в состав неэлементарных линейных регрессий входят не только объясняющие переменные, но и регрессоры, содержащие внутри себя неизвестные параметры, то такие модели требуют разработки новых алгоритмов метода включения. В данной статье состав регрессоров в неэлементарных линейных регрессиях расширен ещё больше за счёт использования бинарных операций со свободным членом. Предложено два алгоритма метода включения. Первый из них реализуется без корректировки входящих в бинарные операции коэффициентов, а второй - с корректировкой. В этой связи вычислительная сложность второго алгоритма выше, чем у первого, но при этом второй позволяет получать более качественные решения. Тестирование алгоритмов проведено на примере моделирования численности безработных и уровня безработицы в Иркутской области. Наилучшие результаты показал второй алгоритм. Полученные высокоточные модели с пятью регрессорами и с коэффициентами детерминации 0,982 и 0,971 превзошли по качеству даже переобученные полиномиальные регрессии с четырнадцатью регрессорами.

Предмет, в статье исследуются особенности развития отрасли возобновляемых источников энергии (ВИЭ) как составляющей региональной экономической системы Дальневосточного федерального округа. Особое внимание уделяется анализу влияния роста мощностей ВИЭ на экономические показатели региона. Цель: определить текущее состояние отрасли ВИЭ на Дальнем Востоке и спрогнозировать её влияние на ВРП энергетической отрасли до 2029 г. Дизайн исследования: использованы статистические данные Росстата (2016-2023 гг.), отчёты IRENA и АРВЭ. Состояние отрасли оценено методом сравнительного анализа и аналитической обработки, для прогнозирования влияния мощностей ВИЭ на ВРП отрасли построена линейная парная регрессионная модель. Параметры уравнения получены методом наименьших квадратов, значимость проверена с помощью t- и F-критериев. Результаты: установлена статистически значимая положительная корреляция (R2=76,8%) между вводом генерирующих мощностей на основе ВИЭ и ростом ВРП. Прогнозные расчеты показывают, что реализация программы развития ВИЭ позволит к 2029 году увеличить ВРП отрасли на 156 млрд рублей (+57% относительно 2023 г.), покрыть прогнозируемый дефицит электроэнергии в объеме 674 МВт и укрепить экономику региона. Результаты подтверждают экономическую целесообразность инвестиций в возобновляемую энергетику как драйвера регионального развития.

Статья посвящена анализу и практическому применению компьютерных моделей для прогнозирования спроса в системе управления платными образовательными услугами. В условиях роста конкуренции и цифровизации образовательной сферы точное прогнозирование спроса становится важным фактором для эффективного планирования ресурсов, маркетинга и формирования ценовой политики, что определяет актуальность исследования. Авторы рассматривают как качественные, так и количественные методы прогнозирования: экспертные оценки (метод Дельфи, групповая экспертиза), регрессионный анализ, анализ временных рядов и моделей эластичности. Особое внимание уделено современным технологиям - использованию Python, машинного обучения и анализа больших данных для построения гибких и адаптивных моделей, которые получают в настоящее время должное теоретико-методическое и прикладное применение в экономических исследованиях в системе управления. Цель исследования заключается в разработке и апробации компьютерных моделей, способствующих эффективному управлению образовательными ресурсами и пониманию тенденций на рынке образовательных услуг. В статье представлены практические примеры расчётов, коды на Python, а также визуализации результатов. Кроме того, рассматриваются демографические, экономические и сценарные подходы к моделированию спроса. В результате разработаны современные компьютерные модели, которые позволяют более точно прогнозировать спрос на платные образовательные услуги. Представлены новые подходы к интерпретации результатов прогнозирования, что способствует повышению эффективности управления образовательными ресурсами. Статья подчёркивает важность комплексного и технологически подкреплённого подхода к прогнозированию как основного инструмента развития образовательной организации.

В статье исследуется анализ зависимости между экономическим состоянием и уровнем образования регионов РФ за последние 20 лет. В качестве экономических показателей регионов были выбраны валовой региональный продукт, доля пенсионеров, общие расходы и доля расходов на коммунальные услуги, доля населения с доходами ниже прожиточного уровня и др. В качестве показателей, характеризующих уровень образования регионов, были взяты численность учителей, студентов, преподавателей, аспирантов, доля затрат на фундаментальные и прикладные исследования и т. д. Основные методы исследования - факторный, корреляционный и кластерный анализ, а также метод главных компонент. С помощью кластерного анализа были получены 4 группы регионов, отличающиеся по экономическим показателям. Все показатели были стандартизованы и для каждого года был проведен метод главных компонент между двумя группами показателей как для всех регионов РФ, так и для каждого кластера в отдельности. После выбора первых главных компонент построена линейная зависимость между рассматриваемыми двумя группами показателей для разных федеральных округов РФ. Сделан вывод о том, что для первых двух кластеров с 2000 до 2003 г. связи между двумя группами показателей не наблюдалось. Однако начиная с 2004 г. выявлена линейная зависимость между двумя группами показателей, которая имеет тенденцию к усилению. Для третьего и четвертого кластеров отмечается отсутствие данной зависимости на протяжении последних 20 лет. По построенной модели линейной регрессии сделан прогноз на ближайшие 5 лет об усилении влияния экономики на сферу образования для регионов, входящих в первый и второй кластеры. Проведенный анализ подтверждает предположение о том, что для промышленных регионов существует сильная взаимосвязь между экономическими показателями и уровнем образования, тогда как для сырьевых и аграрных регионов такая взаимосвязь отсутствует. Предложенный метод может быть использован как для анализа влияния экономических факторов на образование регионов, так и для анализа обратного влияния, что особенно актуально для принятия стратегических решений в области образования.

Статья посвящена проблеме оценки с помощью метода наименьших модулей неизвестных параметров регрессионных моделей с целочисленной функцией пол. Исследуется ситуация, когда зависимая переменная носит категориальный характер. Для включения в регрессионную модель категориальной переменной предварительно проводится ее маркировка (кодирование), состоящая в присвоении каждой категории уникального целого значения. Цель данной работы состоит в формализации в терминах аппарата частично целочисленного линейного программирования задачи идентификации не только неизвестных параметров регрессионной модели с целочисленной функцией пол, но и оптимальных маркеров категорий зависимой переменной. На примере решения задачи классификации семи видов животных доказана корректность разработанного математического аппарата. При этом сначала продемонстрировано, что при случайной маркировке категориальной переменной качество регрессии существенно меняется. Затем предложенным способом найдена оптимальная маркировка категорий зависимой переменной. Полученная модель, по которой было неверно классифицировано только 12 животных из 101, превзошла по качеству все построенные автором регрессии. Предложенный способ оценки параметров регрессионных моделей с автоматической идентификацией маркеров зависимой категориальной переменной может успешно применяться при решении задач классификации.

Рассматривается содержание ряда публикаций по экономике и организации рыбохозяйственного комплекса страны. Подчеркивается важность анализа динамики вылова ВБР и численности населения приморских субъектов РФ. Анализируется динамика среднегодовой численности населения приморских субъектов РФ. Подчеркивается значительное сокращение численности населения в ряде приморских субъектов РФ, но в целом по всем приморским территориям рост численности составил 1,115 раза. Из всех 23 приморских субъектов РФ в 8 регионах за 2015-2022 годы наблюдался рост среднегодовой численности в целом в 1,316 раза, а в 15 регионах произошло сокращение среднегодовой численности населения в целом в 0,918 раз. Построены гистограммы ранжирования сокращения среднегодовой численности населения приморских субъектов РФ за 2022 год. Рассчитано, что в целом за 2005-2022 годы увеличение улова рыбы и вылова прочих ВБР в приморских субъектах РФ составило 1, 36 раза. Построены гистограммы ранжирования степени сокращения улова рыбы и добычи прочих ВБР по приморским субъектам РФ за 2005 и 2022 годы. Определены показатели коэффициентов корреляции между численностью населения и уловом рыбы, а также добычей прочих ВБР приморских субъектов РФ. Десять субъектов РФ имеют отрицательное значение коэффициентов корреляции, в тринадцати субъектах РФ изменение численности населения и улова рыбы, а также добычи прочих ВБР за 2005-2022 годы носило однонаправленный характер Общая итоговая связь динамики численности населения и вылова ВБР приморских субъектов РФ имеет высокое значение (коэффициент корреляции составляет 0,98). Сдерживание сокращения численности населения ряда приморских регионов требует усиления работы органов власти по оптимизации размещения производительных сил по стране.

Цели. Лазерная порошковая наплавка – перспективная технология в машиностроении, позволяющая эффективно восстанавливать изношенные поверхности деталей и создавать специальные покрытия с ценными свойствами. Методы математического моделирования имеют решающее значение в исследовании и развитии технологии лазерной наплавки. Процесс нанесения порошкового покрытия предполагает перемещение распылительной головки относительно поверхности детали, образуя валик – дорожку напыления. Покрытия формируются путем последовательного нанесения этих дорожек. Целью исследования является изучение различных методов аппроксимации профиля и оптимизация технологических параметров в процессах порошковой лазерной наплавки.

Методы. Использованы методы математического моделирования для описания зависимостей параметров профиля дорожек напыления при лазерной наплавке от технологических параметров процесса. Получение контуров профилей сечения наплавки осуществлялось методами анализа изображений микрофотографий шлифов поперечных сечений деталей с наплавкой. Для аппроксимации кривых контуров сечений использовались методы линейного и нелинейного регрессионного анализа. Зависимость параметров контуров профилей сечения наплавки от технологических параметров напыления аппроксимировалась двухфакторным уравнением параболической регрессии. Поиск оптимальных значений технологических параметров напыления осуществляли методом условной оптимизации с линейной аппроксимацией доверительной области.

Результаты. Рассмотрены три варианта аппроксимирующих функций профиля сечения дорожки наплавки, из которых была выбрана нелинейная двухпараметрическая функция. Получены отображения множества технологических параметров наплавки во множество параметров аппроксимирующей линии контура. С использованием регрессионных моделей данных отображений найдены оптимальные значения технологических параметров наплавки, обеспечивающие максимальную величину площади контура наплавки при ограничениях на долю области подплавления к общей площади сечения. Аппроксимирующая функция профиля сечения дорожки наплавки использована для расчета оптимального шага нанесения дорожек, обеспечивающего наиболее ровную поверхность наплавки.

Выводы. Результаты проведенного исследования могут рассматриваться в качестве методики оптимизации технологических параметров лазерной наплавки порошковых металлов, позволяющей обеспечивать заданные характеристики профиля дорожки напыления и выбирать шаг нанесения дорожек, при котором достигается наиболее ровная поверхность наплавки.