SCI Библиотека

В статье затронуты вопросы формирования стоимости в строительстве Китайской народной республики. Приведены сходные и отличительные черты ценообразования в строительстве России и КНР.

Inflation is one of the most important macroeconomic indicators that have a great impact on the population of any country and region. Inflation is influenced by a range of factors, including inflation expectations. Many central banks take this factor into consideration while implementing monetary policy within the inflation targeting regime. Nowadays, a lot of people are active users of the Internet, especially social networks. It is hypothesised that people search, read, and discuss mainly only those issues that are of particular interest to them. It is logical to assume that the dynamics of prices may also be in the focus of users’ discussions. So, such discussions could be regarded as an alternative source of more rapid information about inflation expectations. This study is based on unstructured data from VKontakte social network used to analyse upward and downward inflationary trends (on the example of the Omsk region). The sample of more than 8.5 million posts was collected between January 2010 and May 2022. The authors used BERT neural networks to solve the problem. These models demonstrated better results than the benchmarks (e. g., logistic regression, decision tree classifier, etc.). It makes possible to define pro-inflationary and disinflationary types of keywords in different contexts and get their visualisation with SHAP method. This analysis provides additional operational information about inflationary processes at the regional level The proposed approach can be scaled for other regions. At the same time, the limitation of the work is the time and power costs for the initial training of similar models for all regions of Russia.

Работа посвящена сравнительному анализу моделей прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. Сравнивались многоуровневые тренды и авторегрессионные модели. В качестве исходных данных в работе использованы ряды урожайности различных сельскохозяйственных культур (пшеница, ячмень, овес) по трем муниципальным (Иркутский, Усольский, Черемховский) и одному агроландшафтному (Юго-Восточный лесостепной) районам за 1996-2023 гг. Исходная обработка данных состояла в построении многоуровневых трендов выбранных характеристик. При этом из значений исходного ряда выделены последовательности локальных максимумов и минимумов. В качестве функции тренда использовано логистическое выражение. Выбор функции основан на оценке точности по коэффициенту детерминации R2, значимости уравнений и его коэффициентов по F-критерию Фишера и t-статистике Стьюдента. Кроме этих критериев, дополнительно определено число благоприятных и неблагоприятных событий. После завершения статистической обработки урожайности сельскохозяйственных культур эти характеристики подвергались моделированию с помощью авторегрессионного анализа. Для рядов, обладающих значимым высоким первым коэффициентом автокорреляции (R1>0.70), построены уравнения авторегрессии с оценкой их точности и значимости. Для сравнения результатов, прилученных на основании многоуровневых трендов и авторегрессионных моделей временных рядов, рассчитаны значения ретроспективного прогноза на 2023 год. Расчетные значения сопоставлены с фактическими данными, определены их относительные погрешности. Установлено, что потенциал многоуровневых трендов значительно шире, чем у авторегрессионных зависимостей. Во-первых, можно прогнозировать разные уровни для усредненных, благоприятных и неблагоприятных условий в отличие от авторегрессионных уравнений, позволяющих получать прогностические результаты с упреждением один год. Сравнительные результаты согласно относительной погрешности и ретроспективному прогнозу показали преимущество многоуровневых трендовых моделей. Между тем некоторые ряды не могут быть описаны многоуровневыми трендами, но характеризуются значимыми авторегрессионными уравнениями. Поэтому выбор той или иной модели нужно обосновывать особенностями изменчивости рядов.

В статье рассмотрены основные принципы применения методов агент-ориентированного моделирования (далее – АОМ), выявлены ключевые преимущества использования методов АОМ для оценки финансово-экономического состояния организаций ракетно-космической отрасли. Сформулированы предложения в части проведения оценки состояния и планирования развития организаций ракетно-космической отрасли с применением АОМ.

Актуальность исследования определения стоимости продукции в судостроении обусловлена не только необходимостью повышения понятности и прозрачности в исчислении цен на продукцию судостроительной промышленности, но и в потребности учитывать, как интересы заказчика и исполнителя, так и интересы самого рынка. В статье рассмотрены основные парадигмы, присущие ценообразованию в судостроении и определены базовые постулаты, которые необходимо учитывать для оптимального функционирования экономики судостроительной промышленности. Особое внимание уделено роли прибыли, которая является одним из компонентов инвестиционной привлекательности предприятия. Рассмотрены отличительные черты данного машиностроения с учетом российских особенностей и оказываемого санкционного давления на данную отрасль. Обозначены основные направления развития судостроения. Проанализированы некоторые нормативно правовые акты, действующие в настоящее время и регламентирующие процесс ценообразования на продукцию отрасли судостроения. Выявлены коллизии, которые могут приводить к конфликту интересов исполнителя и заказчика. Обозначены вызовы, с которыми в настоящее время сталкивается исполнитель и предложены варианты решения данных проблем. Сформулирован принцип ценообразования на продукцию судостроения - всемерный учет интересов и рисков заказчика и исполнителя. Разработаны методические положения по определению прибыли судостроительного предприятия, внедрение которых позволит повысить производительность труда и эффективность процесса ценообразования, обеспечить достижение цели по наращиванию конкурентоспособности продукции судостроения как на внутреннем, так и на мировом рынках.