FinUniversity Electronic Library

Electronic Documents Search

Documents found: 74

Previous 1 2 3 4 5 6 7 8 Next

Моделирование высокочастотных финансовых временных рядов с помощью методов искусственного интеллекта: автореферат дис. ... кандидата экономических наук ; спец. 08.00.13 защищена 29.06.2022; утверждена 07.07.2022

Creators:	Лабусов Максим Владимирович
Organization:	Место защиты: Финуниверситет; Работа выполнена: Финуниверситет, Департамент математики
Subjects:	РФ; Россия; кандидатская; 08.00.13; Трегуб И.В. (научный руководитель); математические методы экономики; высокочастотные данные; временные ряды; искусственный интеллект; нейронная сеть; фондовый рынок; фондовый индекс; авторефераты
Document type:	Author's Abstract
File type:	PDF
Additionally:	All documents
Record key:	RU\FA\ediss\1745

pdf, 0.9 Mb

Применение метода попарных сравнений при объединении экономических прогнозов // Учет.Анализ.Аудит. – 2019. – №3

Creators:	Сурков А. А.
Subjects:	экономическое прогнозирование; экономические прогнозы; методы прогнозирования; сравнительный анализ; попарные сравнения; попарных сравнений метод; объединение; комбинирование; комбинированные прогнозы; эконометрические модели; эконометрические методы; экономические показатели; математические методы; интегральные показатели; экономико-математические методы; экономическая динамика; экономический анализ; временные ряды; экспертные методы; точность измерений; экспертная информация; сбор и обработка данных; ранжирование; прогностические исследования; алгоритмы; матричные методы; весовые коэффициенты; аспиранты ФА; полный текст
Document type:	Article, report
File type:	PDF
Additionally:	All documents
Record key:	RU\FA\eart\12714

pdf, 389 Kb

Исследование временных аномалий на российском фондовом рынке в посткризисный период // Экономика.Налоги.Право. – 2019. – №3

Creators:	Лукасевич И. Я.
Subjects:	РФ; финансовый рынок; фондовый рынок; тенденции развития; анализ динамики; 2012 г.; 2018 г.; рынок капитала; экономические исследования; методы исследования; временные ряды; аномалии развития; фондовые индексы; RUBMI; моделирование; статистические данные; статистический анализ; аналитические методы; ценные бумаги; акции; доходность; посткризисный период; инвесторы; закономерность; эффективность капиталовложений; эмпирические исследования; S&P500; 1904 г.; 1974 г.; сравнительный анализ; мировой фондовый рынок; динамика цен; "эффект месяца"; тестирование; экономический анализ; анализ данных; торги; сделки; операции с ценными бумагами; биржевые операции; EMH; информационная эффективность; активы; справедливая стоимость; факторный анализ; полный текст
Document type:	Article, report
File type:	PDF
Additionally:	All documents
Record key:	RU\FA\eart\13265

pdf, 0.7 Mb

Application of adaptive forecasting methods to optimize tanker fleet operations = Применение методов адаптивного прогнозирования для оптимизации деятельности танкерного флота // Хроноэкономика. – 2019. – № 5.-С.30-36.- URL: http://hronoeconomics.ru/05_2019.pdf (дата обращения: 28.10.19)

Creators:	Moiseev G. V. (Моисеев Г. В.)
Subjects:	мировой рынок; нефть; танкерный флот; международные перевозки; маршруты; математическое моделирование; прогностические модели; математические методы; временные ряды; экспоненциальное сглаживание; адаптивное прогнозирование; тайм-чартерный эквивалент; Тригга-Лича метод; Брауна модель; экономико-математические модели; методы расчета; полный текст; электронные публикации
Document type:	Article, report
File type:	PDF
Additionally:	All documents
Record key:	RU\FA\eart\14062

pdf, 1.3 Mb

Емкостный метод анализа редких событий, оценка погрешности вследствие конкуренции или потери данных // Современная экономика: проблемы и решения. – 2019. – № 10.-С.18-31

Creators:	Кораблев Ю. А.
Subjects:	РФ; исследования ФУ; "емкостный метод анализа редких событий"; прогнозирование; прогнозная оценка; методы оценки; методы прогнозирования; компьютерное моделирование; экономико-математические исследования; экономико-математические методы; экономико-математическое моделирование; погрешности; погрешности алгоритмов; временные ряды; события; "редкие события"; конкуренция; потребители; продукция; полный текст
Document type:	Article, report
File type:	PDF
Additionally:	All documents
Record key:	RU\FA\eart\15583

pdf, 0.8 Mb

Прогнозирование железнодорожных перевозок коксующегося угля // Риск: ресурсы,информация, снабжение, конкуренция. – 2019. – №4

Creators:	Соловьев В. И.; Титов Н. А.; Смирнова Е. К.; Попова Е. В.; Замковой А. А.
Subjects:	РФ; РЖД; прогнозирование; перевозки; железнодорожные перевозки; логистика; логистические модели; логистические системы; уголь; углеводородное сырье; грузовые перевозки; временные ряды; импорт; экспорт; транспорт; мировая экономика; машинное обучение; финансы предприятий; цифровая экономика; полный текст; модели; Российские железные дороги; исследования ФУ
Document type:	Article, report
File type:	PDF
Additionally:	All documents
Record key:	RU\FA\eart\15889

pdf, 0.4 Mb

Прогнозирование перевозок энергетического угля по малям данным // Риск: ресурсы,информация, снабжение, конкуренция. – 2019. – №4

Creators:	Соловьев В. И.; Титов Н. А.; Смирнова Е. К.; Мартышкин Р. В.; Кудияров С. П.
Subjects:	РФ; железнодорожные перевозки; железнодорожный транспорт; грузовые перевозки; РЖД; временные ряды; уголь; импорт; прогнозирование; экспорт; машинное обучение; информационные технологии; энергетический уголь; каменный уголь; полный текст; Российские железные дороги; транзитные перевозки
Document type:	Article, report
File type:	PDF
Additionally:	All documents
Record key:	RU\FA\eart\15891

pdf, 0.6 Mb

Сравнительный анализ прогнозных моделей ARIMA и LSTM на примере акций российских компаний // Финансы: теория и практика / Finance: Theory and Practice. – 2020. – №1

Creators:	Алжеев А. В.; Кочкаров Р. А.
Subjects:	РФ; ARIMA; LSTM; прогностические модели; акции; методы анализа; прогнозирование; котировка; торги; биржевые операции; фондовый рынок; алгоритмы; модели; компании; предприятия; корпоративные ценные бумаги; сравнительный анализ; математическое моделирование; временные ряды; машинное обучение; методы прогнозирования; гранты; исследования ФУ; полный текст; магистранты ФА
Document type:	Article, report
File type:	PDF
Additionally:	All documents
Record key:	RU\FA\eart\16096

pdf, 2.8 Mb

Выявление аномальных наблюдений при анализе динамики безработицы в Российской Федерации // Фундаментальные исследования. – 2020. – № 5.-С.142-148

Creators:	Орлова И. В.
Subjects:	РФ; безработица; аномальные наблюдения; анализ динамики; статистические данные; 2007 г.; 2019 г.; методы анализа; уровень безработицы; декомпозиции метод; декомпозиция; временные ряды; математические методы; экономико-математические модели; графики; методы прогнозирования; прогностические модели; полный текст
Document type:	Article, report
File type:	PDF
Additionally:	All documents
Record key:	RU\FA\eart\17584

pdf, 1.8 Mb

Мягкие измерения в реконструкции макроэкономических событий // Мягкие измерения и вычисления. – 2020. – № 12.-С.63-71

Creators:	Щербаков Г. А.
Subjects:	прикладная математика; математические методы; мягкие вычисления; мягкие измерения; регуляризирующий байесовский подход; сложные системы; динамические системы; системный анализ; экономико-математическое моделирование; экономико-математические методы; математическое моделирование экономических процессов; экономические процессы; макроэкономический анализ; экономические кризисы; кризис; экономические циклы; депрессия (экон); системный подход; ретроспективный анализ; временные ряды; статистические данные; анализ динамики; 1800 г.; 2010 г.; мировая экономика; экономическое развитие; экономические показатели; экономическая конъюнктура; экономическая динамика; мировое хозяйство; 210 лет; интеллектуальные технологии; байесовские интеллектуальные технологии; мировые экономические кризисы; циклы (экон); волны; периодизация; методы измерения; программное обеспечение; "Инфоаналитик"; математические модели; Байесовские сети; полный текст
Document type:	Article, report
File type:	PDF
Additionally:	All documents
Record key:	RU\FA\eart\20507

pdf, 7.6 Mb

Documents found: 74

Previous 1 2 3 4 5 6 7 8 Next

Search was performed using the Yandex.Server