Algorithm for developing a cenological reference model in intelligent analysis

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅或者付费存取

详细

The article deals with the problem of setting tasks during machine learning and intelligent analysis of real economic systems. A set of shortcomings has been identified. These shortcomings includes the organicity of using a model of rational expectations of economic entities in forecasting. The authors substantiate the idea of using adaptive ideal model development technology to evaluate and develop development scenarios. The mathematical algorithm for the development of key parameters is considered. In statics, this algorithm can be described as an ideal form of cenosis. In dynamics, this algorithm can be described by solving the problems of Markov jump autoregressive systems. The proposed algorithm was tested on the example of the exchange rate formation problem. The obtained result confirms the possibility of developing a reference model based on dynamic parameters determined by simulation.

作者简介

Aleksandr Kuzyminov

Rostov State University of Economics (RINH)

Email: mr.azs@mail.ru

Lyudmila Sakharova

Rostov State University of Economics (RINH)

Email: L_Sakharova@mail.ru

Nikita Bukhov

Rostov State University of Economics (RINH)

Email: bnvscience@gmail.com

参考

  1. Polyakova A., Leonid L., Semenkin E. Researching the Efficiency of Configurations of a Collective Decision-making System on the Basis of Fuzzy Logic // 12th international joint conference on computational intelligence, ijcci 2020. 2020. – p. 277-285.– doi: 10.5220/0009976602770285.
  2. Тюкавкин Н.М. Концептуальный анализ «Теории рациональных ожиданий» // Международный научно-исследовательский журнал. – 2015. – № 8-1(39). – c. 90-94. – doi: UHNZYZ.
  3. Voronina A., Kuzminov A., Okhotnikov A., Sorokina O. Sustainable development of new technologies for clustering human capital (cenological approach) // 2021 ural environmental science forum on sustainable development of industrial region: E3S Web of Conferences. Chelyabinsk, 2021. – p. 07034.– doi: 10.1051/e3sconf/202125807034.
  4. Кузьминов А.Н., Джуха В.М., Палий И.Г. Предпринимательские ценозы в контексте эволюционного подхода // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. – 2019. – № 1(103). – c. 120-134.
  5. Богомолова А.С., Колюжнов Д.В. Стабильность экономической динамики в разрезе американской монетарной политики // Мир экономики и управления. – 2011. – № 2. – c. 38-52.
  6. Торопова А.В., Абрамов М.В., Тулупьева Т.В. Машинное обучение байесовской сети доверия как инструмента оценки интенсивности процесса по данным из социальной сети // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2021. – № 5. – c. 727-737. – doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-5-727-737.
  7. Пильник Н.П., Радионов С.А. Прогнозирование процентных ставок и показателей срочности в российской банковской системе // Проблемы прогнозирования. – 2022. – № 3(192). – c. 149-159. – doi: 10.47711/0868-6351-192-149-159.
  8. Миллер Г.Б., Борисов А.В., Стефанович А.И. Управляемые марковские скачкообразные процессы. 1.Оптимальная фильтрация по комплексным наблюдениям // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. – 2018. – № 6. – c. 64-83. – doi: 10.31857/S000233880003493-1.
  9. Моделирование ценологической самоорганизации динамики распределений простых чисел. / Статистический сборник. - М.; Абакан: Центр систем. исслед., 2004. – 48 c.
  10. Бадван Н.Л., Гасанов О.С., Кузьминов А.Н. Когнитивное моделирование факторов устойчивости финансового рынка России // Финансы и кредит. – 2018. – № 5(773). – c. 1131-1148. – doi: 10.24891/fc.24.5.1131.
  11. Serrano Franklin. Taxa de Juros, Taxa de Câmbio e Metas de Inflação, in Jornal Valor Econômico. - 2006
  12. Serrano, Franklin Leon Peres. Inflation Dynamics from a Sraffian Standpoint, mimeo, IE-UFRJ - 2005

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Kuzyminov A.N., Sakharova L.V., Bukhov N.V., 2023

##common.cookie##