Автор: Ефимов Иван Павлович

Название:Проблемы балансирования государственного бюджета
Тематика:экономика
Вид ресурса:электронная копия бумажного издания
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научное
Целевая аудитория:Исследователь
Дата издания:2018
Дата загрузки:08.11.2018
Издательство:ПГУ
Название:Проблемы налогового учета в России
Тематика:экономика
Вид ресурса:электронная копия бумажного издания
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научное
Целевая аудитория:Учащийся
Дата издания:2018
Дата загрузки:03.11.2019
Издательство:Наука и просвещение
Название:ПРОБЛЕМЫ БАЛАНСИРОВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТА
Тематика:экономика
Вид ресурса:электронная копия бумажного издания
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научное
Целевая аудитория:Исследователь
Дата издания:2018
Дата загрузки:12.11.2018
Издательство:ПГУ
Название:Проблемы налогового учета в России
Тематика:экономика
Вид ресурса:электронная копия бумажного издания
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научное
Целевая аудитория:Учащийся
Дата издания:2018
Дата загрузки:13.11.2018
Издательство:Наука и просвещение
Название:Проблемы балансирования государственного бюджета
Тематика:экономика
Вид ресурса:электронная копия бумажного издания
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научное
Целевая аудитория:Учащийся
Дата издания:2018
Дата загрузки:13.11.2018
Издательство:ПГУ
Название:БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ ЦИФРОВЫМИ ПЛАТФОРМАМИ ДЛЯ ПРОСМОТРА ВИДЕОКОНТЕНТА
Тематика:экономика
Вид ресурса:электронная копия бумажного издания
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научно-популярное
Целевая аудитория:Учащийся
Дата издания:2022
Дата загрузки:12.08.2022
Издательство:Издательство ПГУ
Название:Models for forecasting indicators based on neural network, regression analysis, and big data
Тематика:экономика
Вид ресурса:электронное немультимедийное издание
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научное
Целевая аудитория:Исследователь
Аннотация:The article discusses an approach to the analysis of static information based on the use of neural network technologies and regression models. The forecast for the neural network was made on the basis of official statistics, data on the development of advanced technologies, and also taking into account the current situation in the dynamics of the incidence in Russia for the period from 2003 to 2020. As a result, forecasts for the next 5 years were determined. Growth is expected to continue, but at a slower pace. At this stage, the incidence and the introduction of quarantine measures adversely affect the situation and lead to a reduction in consumption. It is worth noting that the trends in the production of innovative technologies will continue, despite the negative consequences of the pandemic. This is evidenced by forecast data.
Дата издания:2023
Дата загрузки:25.07.2023
Издательство:SPIE