Автор: Бесчастнова Валерия Викторовна
| Название: | РОЛЬ CVP-АНАЛИЗА В ПРИНЯТИИ СТРАТЕГИЧЕСКИХ И ОПЕРАТИВНЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ | 
|
| Тематика: | экономика | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Дата издания: | 2023 | |
| Дата загрузки: | 17.10.2023 | |
| Издательство: | Пензенский государственный университет (Пенза) | |
| Название: | ЦЕННОСТЬ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ БИЗНЕСА |
|
| Тематика: | экономика | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Учебное | |
| Целевая аудитория: | Учащийся | |
| Дата издания: | 2024 | |
| Дата загрузки: | 24.10.2024 | |
| Издательство: | Издательство "Саратовский источник" (Саратов) | |
| Название: | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАКАЗАМИ В МЕБЕЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ |
|
| Тематика: | экономика | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Учащийся | |
| Дата издания: | 2024 | |
| Дата загрузки: | 06.02.2025 | |
| Издательство: | Изд. ПГУ | |
| Название: | МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЕВРОПЕЙСКОГО ИНДИКАТОРА A В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ПРОГРАММЫ «JASP» |
|
| Тематика: | экономика | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Аннотация: | Статья посвящена актуальной проблеме прогнозирования индекса реального дохода факторов в сельском хозяйстве на годовую рабочую единицу (индикатор А) — ключевого показателя производительности труда в аграрном секторе Европейского союза. В отличие от традиционных эконометрических подходов, авторы впервые применяют в аграрной статистике интегрированный инструментарий JASP, включающий модели временных рядов с учётом ковариат — значений индикатора А по странам-членам ЕС. В Европейском Союзе важно отслеживать и прогнозировать показатели сельского хозяйства, поскольку ресурсы производятся в странах неравномерно, а вовремя не установленная проблема создаст критический риск. С появлением информационных технологий стало возможым упростить затраты, связанные с аналитикой. Программы и нейросети могут автоматически рассчитать необходимые показатели, создать необходимые графики и помочь с прогнозом будущего. Цель исследования состоит в том, чтобы использовать новейшую программу JASP для анализа и прогнозирования индекса реального дохода факторов в сельском хозяйстве на годовую рабочую единицу (Индикатор А). В ходе анализа протестированы несколько моделей, среди которых наибольшую точность продемонстрировала модель bsts – linear trend model – regression, предсказавшая значение индикатора А на 2024 год на уровне близком к официальной оценке Евростата. Новизна работы заключается в адаптации open-source программы JASP к задачам прогнозирования аграрных показателей, что обеспечивает более доступный, автоматизированный и прозрачный анализ в условиях цифровой трансформации агропромышленного комплекса. Результаты подтверждают высокую эффективность применения методов машинного обучения в сельскохозяйственной статистике и открывают перспективы для дальнейшего развития цифровых инструментов. | |
| Дата издания: | 2025 | |
| Дата загрузки: | 27.11.2025 | |
| Издательство: | Издательство Адыгейского государственного университета | |