Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Бучинская, О.Н. - Выявление угроз жизнестойкости экономической системы c применением машинного обучения и пробит-мо...
Бучинская, О.Н. - Выявление угроз жизнестойкости экономической системы c применением машинного обучения и пробит-мо...
Нет экз.
Статья
Автор: Бучинская, О.Н.
Выявление угроз жизнестойкости экономической системы c применением машинного обучения и пробит-мо...
2026 г.
ISBN отсутствует
Автор: Бучинская, О.Н.
Выявление угроз жизнестойкости экономической системы c применением машинного обучения и пробит-мо...
2026 г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Бучинская, О.Н.
Выявление угроз жизнестойкости экономической системы c применением машинного обучения и пробит-модели / Бучинская О.Н. // Мир новой экономики (электронная версия). – 2026. – №2. – С.97-107. - 654109. – На рус. яз.
Оценка возможности выявления угроз жизнестойкости системы с применением методов машинного обучения, а также эконометрического инструментария в виде пробит-модели. Два направления исследования мониторинга жизнестойкости: расчет и анализ динамики ВВП (ВРП), выпуска ряда компонентов экономической деятельности, которые направлены непосредственно на обнаружение глубины шокового воздействия и скорости восстановления экономики; расчет индексов с достаточно большим числом переменных, которые охватывают различные аспекты жизнедеятельности территории и могут оказать влияние на ее жизнестойкость. Сводный анализ подходов к исследованию жизнестойкости в конкурентном экономическом пространстве. Использованные в исследовании алгоритмы классификации. Показатели качества моделей в предсказании шоков по фактическим данным. Матрица ошибок предсказаний угроз жизнестойкости. Результаты пробит-модели оценки угрозы жизнестойкости. Выводы. Некоторые алгоритмы машинного обучения способны правильно классифицировать шоки, исходя из представленных данных. Ансамблевые алгоритмы (AdaBoost и Random Forest), обладающие при этом наилучшей классифицирующей способностью, показывающие достаточно точные результаты.
Ключевые слова = АЛГОРИТМ
Ключевые слова = ВАЛОВОЙ ВНУТРЕННИЙ ПРОДУКТ (ВВП)
Ключевые слова = ВАЛОВОЙ РЕГИОНАЛЬНЫЙ ПРОДУКТ (ВРП)
Ключевые слова = ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Ключевые слова = ЖИЗНЕСТОЙКОСТЬ
Ключевые слова = ИССЛЕДОВАНИЯ
Ключевые слова = КЛАССИФИКАЦИЯ
Ключевые слова = КОНКУРЕНТНАЯ СРЕДА
Ключевые слова = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Ключевые слова = МОНИТОРИНГ
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = ПРОБИТ-МОДЕЛЬ
Ключевые слова = РАСЧЕТЫ
Ключевые слова = РЕЗУЛЬТАТ
Ключевые слова = ТЕРРИТОРИЯ
Ключевые слова = УГРОЗА
Ключевые слова = ЦИФРОВИЗАЦИЯ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ШОК
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОСТРАНСТВО
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ. МАКРОЭКОНОМИКА. МИКРОЭКОНОМИКА
Бучинская, О.Н.
Выявление угроз жизнестойкости экономической системы c применением машинного обучения и пробит-модели / Бучинская О.Н. // Мир новой экономики (электронная версия). – 2026. – №2. – С.97-107. - 654109. – На рус. яз.
Оценка возможности выявления угроз жизнестойкости системы с применением методов машинного обучения, а также эконометрического инструментария в виде пробит-модели. Два направления исследования мониторинга жизнестойкости: расчет и анализ динамики ВВП (ВРП), выпуска ряда компонентов экономической деятельности, которые направлены непосредственно на обнаружение глубины шокового воздействия и скорости восстановления экономики; расчет индексов с достаточно большим числом переменных, которые охватывают различные аспекты жизнедеятельности территории и могут оказать влияние на ее жизнестойкость. Сводный анализ подходов к исследованию жизнестойкости в конкурентном экономическом пространстве. Использованные в исследовании алгоритмы классификации. Показатели качества моделей в предсказании шоков по фактическим данным. Матрица ошибок предсказаний угроз жизнестойкости. Результаты пробит-модели оценки угрозы жизнестойкости. Выводы. Некоторые алгоритмы машинного обучения способны правильно классифицировать шоки, исходя из представленных данных. Ансамблевые алгоритмы (AdaBoost и Random Forest), обладающие при этом наилучшей классифицирующей способностью, показывающие достаточно точные результаты.
Ключевые слова = АЛГОРИТМ
Ключевые слова = ВАЛОВОЙ ВНУТРЕННИЙ ПРОДУКТ (ВВП)
Ключевые слова = ВАЛОВОЙ РЕГИОНАЛЬНЫЙ ПРОДУКТ (ВРП)
Ключевые слова = ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Ключевые слова = ЖИЗНЕСТОЙКОСТЬ
Ключевые слова = ИССЛЕДОВАНИЯ
Ключевые слова = КЛАССИФИКАЦИЯ
Ключевые слова = КОНКУРЕНТНАЯ СРЕДА
Ключевые слова = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Ключевые слова = МОНИТОРИНГ
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = ПРОБИТ-МОДЕЛЬ
Ключевые слова = РАСЧЕТЫ
Ключевые слова = РЕЗУЛЬТАТ
Ключевые слова = ТЕРРИТОРИЯ
Ключевые слова = УГРОЗА
Ключевые слова = ЦИФРОВИЗАЦИЯ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ШОК
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОСТРАНСТВО
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ. МАКРОЭКОНОМИКА. МИКРОЭКОНОМИКА
