Научный архив: статьи

В статье рассмотрен математический приём, состоящий в представлении функции Леонтьева в виде эквивалентной многослойной конструкции.

На основе этого представления разработан алгоритм приближённого оценивания неизвестных параметров функции Леонтьева. С использованием реальной выборки данных из 101 наблюдения проведены вычислительные эксперименты.

В результате работы алгоритма с использованием метода наименьших модулей приближённые оценки функций Леонтьева получились мало отличающимися от точных оценок, найденных посредством решения задач частично-булевого линейного программирования. При этом приближённые оценки были получены в разы быстрее, чем точные оценки. А при использовании метода наименьших квадратов скорость работы алгоритма оказалась ещё выше.

Введена новая спецификация многослойных неэлементарных линейных регрессий, для которой справедлив разработанный алгоритм. С помощью метода наименьших квадратов по той же выборке построена одна из возможных форм новых моделей, оказавшаяся адекватнее функции Леонтьева.

Оценки возраста скелетов часто подвержены искажению из-за различий между возрастными составами исследуемой выборки и референтной группы, на анализе изменчивости которой основывается конкретный метод. На примере серии из 130 черепов с задокументированным возрастом, исследованных по методике Меиндла - Лавджоя, сравнивается эффективность нескольких различных алгоритмов оценки возраста, опирающихся на обучающие выборки с разным демографическим профилем. Показана зависимость оценок среднего возраста исследуемой серии от среднего возраста референтной группы. Предложен новый алгоритм, который включает в себя несколько регрессионных моделей, каждая из которых обучается на референтной группе со специфическим возрастным составом. При выборе подходящей модели в каждом конкретном случае алгоритм учитывает предварительную оценку возраста скелета, при этом сама модель не использует последнюю. Показана относительно высокая точность алгоритма по сравнению как с фазовым методом Меиндла - Лавджоя, так и с рядом современных методик. Оценки алгоритма, основанные на первичных данных разных авторов, обнаружили хороший уровень межисследовательской согласованности.

В настоящей статье предпринята попытка выявить факторы развития фриланса с целью предложить возможность управления и контроля количества занятых в данном сегменте рынка экономики свободного заработка (гигономики). Методология исследования основана на контент-анализе научных трудов отечественных и зарубежных авторов по изучаемой тематике, далее на его основе отборе объясняющих переменных для включения в модель множественной регрессии, эконометрическом анализе построенных моделей регрессии и их тестировании. В результате предложены и рассчитаны по 31 стане мира показатели «уровень развития фрилансинга» и «доля ИТ-отрасли в ВВП страны». Произведен отбор 15 объясняющих переменных. Построено две модели множественной регрессии с исключением объясняющих переменных с высокой корреляцией и без учета мультиколлинеарности анализ полученных результатов позволил обнаружить девять значимых факторов, среди которых к показателям роста фриланс-рынка с экспоненциальной зависимостью отнесены: глобальный индекс сетевого взаимодействия; уровень урбанизации; индекс деловой активности; ВВП на душу населения; уровень процветания; уровень цифровизации государственных институтов; доля ИТ-отрасли в ВВП страны. К факторам, снижающим число фрилансеров в структуре занятого населения с обратной экспоненциальной зависимостью, отнесены: индекс качества жизни; индекс времени в пути на дорогах; средняя заработная плата; уровень безработицы. Все выявленные факторы классифицированы по двум группам: реальные и потенциальные. Результаты исследования могут применяться для стратегического управления занятостью, поиска оптимальной доли фрилансеров, требуемых в экономике, для обеспечения стабильного развития и повышения конкурентоспособности отечественных предприятий на мировом рынке.

В статье предложен метод расчета агрегированного критерия оценки качества моделей регрессии на основе комплексного учета множества показателей. Для определения весовых коэффициентов значимости отдельных критериев применен экспертный подход с использованием метода парных сравнений по шкале Саати. Предложенный подход позволяет преодолеть недостатки применения отдельных традиционных критериев оценки качества моделей, которые не всегда обеспечивают адекватную оценку пригодности модели для практического использования. Метод может быть использован как основа для автоматической процедуры синтеза регрессионных моделей в задачах предиктивного анализа характеристик технических систем, а также в задачах ситуационного моделирования и диагностики состояния оборудования. Показана возможность применения агрегированного критерия качества модели как индикативного показателя для выявления событий (смены ситуации, неисправностей оборудования).

Актуальность исследования обуславливается усилением цифровизации, необходимостью в модернизации и изменениях во всех направлениях деятельности университетов. Это в свою очередь приводит к появлению рисковых событий и к острой необходимости внедрения системы внутреннего контроля, ее улучшению и осуществлению оценки ее эффективной работы. Цель статьи в разработке инструментария оценки эффективности системы внутреннего контроля университетов России на основе регрессионного анализа. Гипотезы статьи заключаются, во-первых, в нахождении тесной корреляционной зависимости всех независимых показателей, отражающих основные аспекты деятельности университетов России, от зависимой переменной. Во-вторых, в предположении о корреляционной зависимости между результирующими и объясняющими переменными, географическим положением собранных данных, их влиянии на полученные модели. В-третьих, в отсутствии влияния показателя, характеризующего год собранного наблюдения и наименования объекта на точность полученных моделей. В ходе исследования было собрано пятнадцать объясняющих переменных и одна результирующая переменная, характеризующая доходы от всех источников вузов. Объектом исследования выступают университеты России, за исключением филиалов. Информационной базой данного исследования являются результаты мониторинга деятельности университетов России за 2018-2022 гг. по 3 264 наблюдениям, из которых была сформирована генеральная совокупность из 405 сбалансированных наблюдений. При помощи применения метода по сбору данных - парсинг, а также методов оценки панельных данных и качества полученных выборок и методов расчета моделей и стандартных ошибок, были сформированы три регрессионные модели, характеризующие влияние независимых переменных на зависимую. В результате исследования был сформирован инструментарий для оценки эффективности системы внутреннего контроля университетов России. Большинство показателей имеют сильное влияние на результирующую переменную, тесно коррелируют с географическим положением. При этом три показателя не вошли в исходную регрессионную модель, так как были мультиколлинеарны с объясняющими показателями. Таким образом, только одна из трех гипотез подтвердилась полностью.

Актуальность исследования определяется наличием существенного потенциала роста производительности труда в российской экономике. Предметом исследования является методика расчета индекса производительности труда и ее применение для сравнения динамики этого экономического показателя в обрабатывающих производствах и сфере добычи полезных ископаемых. Целями исследования являются оценка адекватности и инструментальной содержательности индекса производительности труда, рассчитываемого как отношение валовой добавленной стоимости к совокупным затратам труда в отрасли, а также получение выражения для индекса производительности труда, отражающего динамику рентабельности основных фондов и фондовооруженности в анализируемых отраслях. Методология исследования основана на статистическом и регрессионном анализе и экономико-математическом моделировании динамики индекса производительности труда. Получены следующие результаты: сделан вывод, что традиционный подход к расчету и анализу динамики производительности труда не позволяет выявить и сопоставить причины ее изменения в исследуемых отраслях. Предложены авторские модели индексов, характеризующих динамику производительности труда как изменение рентабельности основных фондов, приходящейся на одного занятого, с учетом влияния динамики фондовооруженности отрасли. Показано, что прирост «латентной» производительности труда в добыче полезных ископаемых в 2008-2015 гг. составил 2,19 %. В обрабатывающих производствах за указанный период имел место спад «латентной» производительности на 2,94 %. Сформулированы следующие выводы: полученные результаты характеризуют динамику производительности труда в обрабатывающих производствах и сфере добычи полезных ископаемых, однако предлагаемая методика расчета может использоваться и для анализа других отраслей. Результаты расходятся с традиционными статистическими данными, что указывает на возможности предложенного метода по оценке неявных предпосылок изменения динамики производительности труда в отраслях экономики.

цель исследования —оценка перспектив экономических отношений России и Ирана в контексте перехода последнего к свободной торговле в рамках ЕАЭС. актуальность статьи обусловлена растущей значимостью международной торговли в условиях глобализации и необходимостью разработки для этого эффективных стратегий. По мнению автора, в условиях геополитической нестабильности и экономических санкций исследование факторов, влияющих на внешнюю торговлю, приобретает особую важность для обеспечения устойчивого экономического роста и диверсификации экспортных рынков. Методы. В работе используются методы описательной статистики, а также эконометрического анализа с применением гравитационного подхода. результаты. Представленные в статье эконометрические модели позволили утверждать о наличии потенциала для кратного роста торговли между Россией и Ираном вследствие заключения соответствующего оглашения. Автором также сделаны выводы о важности усилий в рамках экономической интеграции и показана необходимость дальнейших мер для развития системы двусторонних соглашений о свободной торговле.

Проблемы инновационного развития и управления давно стали приоритетными в мировой экономике и, скорее всего, еще долгое время будут оставаться таковыми. В статье проведен анализ обеспеченности и результативности инновационных процессов девяти стран Латинской Америки и России с целью определить наиболее успешные экономики в разных оценочных плоскостях. Изучена специфика структурной эффективности компонентов инновационной деятельности в кризисный и посткризисный периоды. Методы исследования: сравнительный и множественный регрессионный анализ, t-статистика. научная новизна: автором выявлена специфика инновационного развития стран Латинской Америки и России и закономерности достижения разных уровней глобального инновационного индекса в кризисный и посткризисный периоды. результаты работы показывают, что лидерами по уровню глобального инновационного индекса (GII) среди стран Латинской Америки являются Бразилия, Чили, Уругвай, Колумбия и Аргентина, а для его формирования особенно важно развитие технологий и экономики знаний, а также продукты креативной деятельности. Проведенное исследование может иметь практическую ценность при разработке и принятии экономических и политических решений о перераспределении и концентрации ресурсов для развития наиболее эффективных компонентов GII.

Новые вызовы, стоящие перед отечественной экономикой, требуют построения моделей, позволяющих адекватно оптимизировать процессы управления промышленностью на уровне региона. Данная работа посвящена разработке агент-ориентированной модели трехуровневого иерархического минимаксного управления региональным промышленным комплексом. Целью настоящего исследования является разработка методики решения задачи идентификации параметров агент-ориентированной модели управления промышленным комплексом региона на примере Свердловской области. Для выполнения поставленной цели предложено теоретическое обоснование реализуемого подхода, приведена формализация задачи идентификации параметров системы управления промышленным комплексом региона, описан алгоритм построения и отбора моделей для оценки параметров системы управления. В качестве метода решения задачи идентификации выбран подход на базе линейного регрессионного анализа. Подготовка информационной базы для апробации подхода проводилась в условиях Свердловской области по 28 видам экономической деятельности, относящихся к промышленному производству, по данным за 2005-2021 гг. При построении статистических моделей идентификации фазовый вектор задается следующими параметрами: среднегодовая численность работников предприятий, основные фонды, валовая добавленная стоимость, объем отгруженных товаров, выполненных работ и услуг, сальдированный финансовый результат организаций, инвестиции в основной капитал, затраты на внедрение и использование цифровых технологий. Вектор управления задан факторами привлечения бюджетных средств, а также привлечения средств кроме бюджетных (из внешних источников). В результате исследования построено 125 моделей достаточно высокого качества, которые могут быть использованы в решении задачи идентификации параметров для построения агент-ориентированной модели управления процессами развития промышленности Свердловской области. Полученные статистические модели позволяют установить связь между агентами, уточнить их специфику, рассчитать и дать оценку результатов применения механизмов управления. Предложенный подход применим для построения прогнозов развития регионального промышленного комплекса в соответствии с планируемыми управляющими воздействиями, а также для вычисления оптимального набора управляющих воздействий для достижения промышленностью целевых параметров.

При управлении финансовыми рисками компаний индустрии ритейла (ритейлеров) следует учитывать как внутренние, так и внешние факторы риска. Современные исследователи рассматривают преимущественно макроэкономические показатели без учета регионального аспекта, что может приводить к росту финансовых рисков при управлении мультирегиональной корпорацией. Цель исследования заключается в разработке методического подхода к оценке и прогнозированию влияния мезоэкономических факторов на финансовые риски ритейлеров. При этом особое внимание уделяется рискам снижения показателей прибыли и рентабельности и структурному риску. Указанный подход предусматривает реализацию авторской концепции, основанной на применении корреляционно-регрессионного анализа связи оборота розничной торговли ритейлеров с анализируемыми внешними факторами. Методология исследования определена применением методов математической статистики и эконометрического анализа. Оценка и прогнозирование проводились на основе официальных статистических данных, публикуемых в открытом доступе Росстатом, ЦБ РФ и ООН за период с 2005 г. по 2021 г. В статье представлен анализ показателей прибыли, рентабельности и комбинированного рычага (объединяющего влияние финансового и операционного рычагов) с позиции влияния на них внешних факторов. Разработана методика оценки влияния внешних рисков на финансовые показатели, применение которой позволило установить неоднородность влияния внешних факторов на оборот розничной торговли в зависимости от региона. На основе разработанной методики получены аналитические оценки комплексного рычага, отражающего изменения прибыли в зависимости от внешних факторов. Предложенная методика и полученные оценки могут быть использованы лицами, принимающими финансовые, инвестиционные и управленческие решения для выделения наиболее значимых внешних факторов, влияющих на финансовые риски компаний на мезоуровне. Теоретическое значение проведенного исследования заключается в развитии методического подхода к оценке и прогнозированию финансовых рисков с учетом регионального аспекта.

В данной статье рассмотрена методика сравнительного исследования точности оценок параметров в задачах конфлюэнтного и регрессионного анализов. С использованием технологии имитационного моделирования разработана компьютерная модель в предположениях регрессионного и конфлюэнтного анализа, в результате обработаны модельные данные с ошибками измерения всех переменных и произведен анализ полученных результатов исследования с точными значениями коэффициентов линейной модели.

В статье рассматривается вопросы моделирования инновационного развития регионов. Инновационная составляющая была и остается важным элементом экономического развития. В современных условиях данный аспект является залогом сохранения конкурентоспособности и повышения эффективности на всех уровнях хозяйствования. Текущая обстановка повысила значимость рассматриваемой составляющей ввиду ограничений российских компаний и регионов к продукции высокотехнологических секторов ввиду наличия санкций. Кроме того, следует отметить, что на данную сферу оказывает значительное влияние существующие региональные особенности развития. Практическая значимость. В рамках данной работы было проведено моделирование зависимости влияния объёма инновационных товаров, работ и услуг на величину ВРП на уровне ЦФО. Параметры построенных моделей позволяют сделать вывод о значимости полученного регрессионных уравнений и возможности их применения в практической деятельности.