Внешние вызовы в национальной экономике и переход системы высшего образования к усиленной подготовке будущих инженеров затрагивают несколько важных направлений - структуру инновационного развития вузов и инвестиционную политику, направленную на поддержку инноваций в сфере образования. Актуальность сохранения инновационного потенциала особенно заметна в региональных университетах, ресурсы технологического развития которых могут отличаться.
Цель исследования - изучить проблему технологического разрыва в структуре регионального высшего образования и современные направления научных поисков при ее решении.
Методы исследования. В процессе исследования были применены методы дедукции, постановки проблем и синтеза.
Результаты. На примере государственных вузов Чеченской Республики наглядно показано, что на территории региона могут функционировать университеты с разными потребностями в инновационном развитии. Для инвестиционной политики на уровне региона подобная ситуация означает необходимость разработки универсального решения во избежание технологического разрыва, так как именно указанная проблема во многом характеризует экономическую самостоятельность вуза в условиях неизбежного взаимодействия с технологиями. В статье приведена структура компонентов единого механизма снижения технологического разрыва университета в структуре инвестиционной политики.
Выводы. Применение структуры региональным университетом позволит в рамках инвестиционной политики установить более тесную связь между запросом региональной экономики на квалифицированные кадры, образовательными возможностями вуза в соответствии с профилем обучения, а также инновациями.
В условиях нарастающих экономических вызовов важной задачей становится оценка устойчивости регионов России. Целью настоящего исследования является моделирование уровня экономической безопасности на основе формализованного анализа ключевых социально-экономических показателей. Применены методы корреляционного анализа, нормализации, главных компонент PCA (Principal Component Analysis) и кластеризации KMeans. В результате проведена типологизация восьми регионов по уровню устойчивости, выявлены взаимосвязи между показателями бедности, безработицы, доходов и инвестиций. Работа имеет прикладной характер и может быть использована для разработки аналитических инструментов стратегического планирования и оценки региональных рисков.
Цель исследования - построение формализованной модели оценки уровня экономической безопасности регионов России. Для этого проводится структурный анализ взаимосвязанных индикаторов, характеризующих социально-экономическое положение территорий, с последующей типологизацией субъектов по степени устойчивости к внутренним и внешним вызовам.
Методы исследования. В методологической части применяются современные инструменты обработки многомерных данных: корреляционный анализ для выявления зависимостей между показателями, масштабирование данных и нормализация, метод главных компонент (PCA) для сокращения размерности признаков без потери информации, а также алгоритм кластеризации KMeans для группировки регионов по сходству структурных характеристик.
Результаты. На основе статистических данных за 2022 год выполнена классификация 8 регионов по уровню экономической стабильности и выявлены устойчивые взаимосвязи между показателями. В ходе исследования проведены отбор и обоснование индикаторов, отражающих состояние региональной устойчивости, построена корреляционная матрица для выявления взаимосвязей между показателями, сокращения размерности данных с использованием метода главных компонент (PCA), а также кластеризация субъектов Российской Федерации с целью типологизации по уровням экономической безопасности. Полученные результаты интерпретированы с учетом структуры данных для формирования выводов, отражающих устойчивость и специфику социально-экономического развития регионов.
Выводы. Результаты исследования обладают высокой прикладной значимостью и могут быть использованы при разработке региональной социально-экономической политики, формировании инструментов стратегического планирования и принятия управленческих решений в условиях макроэкономической нестабильности. Построенная кластерная модель позволяет учитывать структурные различия между регионами, а выявленные взаимосвязи между показателями - формировать более точные прогнозы устойчивости. Методологический подход, использованный в исследовании, может быть масштабирован на другие группы субъектов и адаптирован к различным временным периодам для мониторинга динамики устойчивости.
В статье рассматривается проблема повышения экономической эффективности процесса подготовки спортивного резерва. Юные спортсмены рассматриваются как ценные активы, а тренировочный процесс - как инвестиционный проект, требующий оптимизации. Цель исследования - разработка экономико-математической модели, позволяющей повысить отдачу от инвестиций в человеческий капитал за счет персонализации управления подготовкой.
Материалы и методы. В качестве инструментального метода предложен кластерный анализ.
Результаты. На основе выборки из 103 спортсменов, охарактеризованных по 15 объективным параметрам, с помощью алгоритма K-means были выделены две гомогенные группы (кластеры) активов. Статистический анализ (ANOVA) подтвердил значимые различия между группами, что позволяет интерпретировать их как два типа активов с разным потенциалом и рисками. Для каждого кластера разработаны дифференцированные стратегии управления (тренировочные программы), направленные на максимизацию их «стоимости» (спортивного потенциала) и минимизацию рисков (травматизм, отсев).
Заключение. Работа демонстрирует, что применение математических методов позволяет перейти от интуитивного управления к научно обоснованному менеджменту спортивных активов, повышая общую эффективность деятельности спортивных организаций.
Пространственное развитие сельского хозяйства связано с разнообразием более или менее благоприятных природных и экономических условий для производства сельскохозяйственной продукции. Поэтому оно должно быть сориентировано на рациональное размещение, углубление специализации и оптимальную концентрацию производства отдельных видов сельскохозяйственной продукции, ведение подотраслей за счет эффективного использования природных и производственных ресурсов. Основой территориального разделения в сельском хозяйстве является развитие ее производственных сил, что требует учета всей совокупности факторов, влияющих на пространственную организацию отрасли. Характерной особенностью Российской Федерации является, в отличие от многих других государств, наличие огромной, но относительно слабозаселенной территории. Поэтому Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом до 2036 года предусматривает максимальное использование территории страны в решении национальных интересов, применении ресурсов с учетом существующих тенденций, новых вызовов и возможностей, роста издержек в экономике. К пространственным приоритетам относится организация опорных населенных пунктов, которая предусматривает возможность расселения, формирования производственной и социальной инфраструктуры, развития прилегающих к ним территорий. Особенно это касается сельских территорий с низким уровнем заселенности, со слаборазвитой социальной, производственной и транспортной инфраструктурой. Проблемными остаются регионы с трудоизбыточным сельским населением и малоземельем, где сложились особой уклад жизни и специфические условия ведения сельского хозяйства. Успешное решение этих проблем и развитие сельского хозяйства на всей территории страны требуют реализации государственной социально-экономической и особенно аграрной политики.
Цель исследования - разработка научно обоснованных предложений по приоритетным направлениям развития сельского хозяйства и сельских территорий.
Методы исследования. В процессе проведения исследований применялись экономико-статистические, монографический, расчетно-конструктивный и программно-целевой методы.
Возможность прогнозировать тренды на будущий период всегда была востребована на коммерческих и государственных предприятиях. На основе прогнозирования принимаются эффективные управленческие решения, способствующие развитию предприятия и экономике страны. Для таких расчетов необходим инструмент, способный сделать качественный расчет и анализ с учетом нестабильного поведения рынка. Для реализации данной системы необходимо учитывать макроэкономические показатели, показатели промышленного производства и правильный выбор архитектуры программного обеспечения.
Цель исследования - анализ архитектуры программного обеспечения и разработка информационно-аналитической системы.
Методы исследования - сравнительный анализ архитектуры программного обеспечения, статистические данные получены путем метода классификации.
Результаты. В рамках данной работы разобраны и проанализированы архитектуры программного обеспечения для решения задачи прогнозирования показателей Российской Федерации на основе авторского метода оценки архитектуры. Составлена таблица сравнительного анализа, на основе которой была выявлена оптимальная архитектура, подходящая для решения поставленной задачи. В работе выявлена актуальность данного исследования, поставлены цели и задачи. Разработана информационно-аналитическая система прогнозирования, показан процесс разработки системы на основе выбранной автором архитектуры. Продемонстрирована работа ИАС, сделаны первичные расчеты методами прогнозирования, на основе результатов сделаны выводы. Каждая поставленная задача была выполнена.
В статье рассматривается нейросетевая модель оценки надежности контрагентов в системе закупок металлургического предприятия. Цель исследования - разработка нейросетевой модели для оценки надежности контрагентов в системе управления закупками металлургического предприятия.
Результаты. В рамках исследования произведены сбор, анализ и обработка релевантных данных, проведен комплексный анализ параметров, характеризующих поставщиков, включая финансовые, юридические, операционные, организационные и репутационные показатели, построена архитектура модели, выполнены ее обучение и проверка на тестовой выборке, а также осуществлено сравнение с традиционными подходами оценки. Результаты тестирования модели показали высокую точность прогнозирования и подтвердили целесообразность ее применения в условиях информационной неопределенности. Представлены перспективы интеграции модели в корпоративные информационные системы металлургических предприятий.
В данной статье освещаются механизмы, через которые коррупция влияет на ключевые экономические показатели и условия для предпринимательской деятельности. Автор рассматривает, как коррупционные риски трансформируют инвестиционный климат, формируют дополнительные издержки для бизнеса и затрудняют реализацию долгосрочных проектов. В ходе исследования были выявлены особенности воздействия коррупционных схем на малые и средние предприятия, а также прослежена связь между коррупционными практиками и возникновением теневых структур в экономике. Кроме того, в работе анализируется влияние системной коррупции на распределение бюджетных средств и оценку стратегических госпрограмм. На основе сравнительного анализа научных источников предлагаются конкретные рекомендации по внедрению антикоррупционных мер, повышающих прозрачность рыночных процедур и стимулирующих приток инвестиций. Формируемые выводы могут быть востребованы специалистами в области экономики, представителями госуправления и экспертами, занимающимися исследованием социально-экономических реформ.
Актуальность данной темы обусловлена важностью решения логистических проблем в условиях глобального роста биотопливной промышленности, повышенной потребности в устойчивом управлении логистическими процессами и снижении углеродного следа. Разработка интегрированных логистических решений становится особенно своевременной, поскольку она позволяет учитывать быстро меняющиеся требования рынка и экологические стандарты.
Пробел в научных исследованиях. На сегодняшний день существующие подходы к оптимизации мультимодальной логистики имеют существенные недостатки, связанные с несинхронизированным управлением информационными и материальными потоками. Кроме того, наблюдается нехватка эмпирических данных по интеграции омниканальных методов, среди которых применяются: цифровое планирование с использованием алгоритмов искусственного интеллекта; мониторинг углеродных выбросов; оптимизация интермодальных (мультимодальных) перевозок.
Цель исследования. Цель исследования заключается в разработке модели оптимизации омниканальной логистической сети для биотоплива, основанной на методах анализа данных и искусственного интеллекта. Это позволяет создать эффективный инструмент для управления российско-китайскими логистическими сетями в трансграничном контексте.
Научная новизна исследования. Разработанная оптимизационная модель на основе данных позволяет значительно снижать логистические затраты, сокращать выбросы углерода и повышать устойчивость цепи поставок. Такой подход расширяет теоретические основы в области логистической омниканальности и открывает новые перспективы для использования современных цифровых технологий в оптимизации транспортных систем.
Научная дискуссия и направления для дальнейшего исследования. Авторы предлагают обсудить возможности адаптации предложенной модели для решения схожих логистических задач в других отраслях народного хозяйства. Также важным направлением дискуссии является совершенствование организационно-экономических механизмов интеграции цифровых технологий в систему логистики, а именно доработка методов мониторинга углеродных выбросов, что позволит повысить общую эффективность оптимизации логистических процессов.
Санкции, введенные против России европейскими странами и Соединенными Штатами Америки, внесли коррективы в процесс импортозамещения и пространственного развития сельского хозяйства. В сложившейся ситуации под воздействием как внутренних, так и внешних факторов, проблема с рациональным размещением производства сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия осложнилась. Необходимыми условиями обеспечения населения продовольствием являются рациональное использование биоклиматического потенциала, соответствующего эффективному производству продукции сельского хозяйства, создание специализированных зон в ареалах и регионах с наиболее благоприятными природными условиями. Цель исследования - разработка предложений по пространственному развитию отраслей сельского хозяйства России и созданию специализированных зон по производству сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия. Методы исследования опираются на использование программно-целевого метода, предусматривающего формирование приоритетных направлений по пространственному развитию сельского хозяйства. Наличие больших различий в организации производства и особенно его подотраслей делает невозможным формирование подходов к их пространственной организации. Особого внимания требуют регионы с благоприятными природно-экономическими условиями и с небольшой численностью населения, где необходимо ведение интенсивного сельского хозяйства с высоким показателем конкурентоспособности, территории, относящиеся к приоритетным и геостратегическим, а также слабозаселенные. К ним относятся Нечерноземная зона, районы Крайнего Севера, республики Северного Кавказа. При этом с усилением дифференциации регионов по уровню производства отдельных видов продукции сельского хозяйства важную роль должно играть государство. В России особенностью пространственной организации развития сельского хозяйства является большое разнообразие территориальных, природно-климатических, социальных и экономических различий. Поэтому региональный аспект ведения не только отрасли, но и всех ее подотраслей, имеет одно из важных значений. Пространственное развитие в силу сложившихся современных условий связано с изменением производственной направленности предприятий, административных районов и регионов, нуждающихся в поступлении инвестиций и требующих определенного времени для осуществления данного процесса.
Устойчивость цифровых логистических сетей – это сложный вопрос, который включает в себя экономическую эффективность, социальную ответственность и сохранение окружающей среды. В связи с этим растет спрос на решение логистических операций с использованием концепций цифровизации и устойчивого развития. Несмотря на быстрое развитие логистической отрасли, все еще существует пробел в исследованиях, касающихся трансформации логистики в устойчивую цифровую логистику. Таким образом, эта статья направлена на обзор эмпирических и методологических рамок текущего состояния исследований цифровой логистической сети и устойчивости с особым упором, помимо прочего, на сельскохозяйственную логистику. Для обзора и всестороннего анализа широкого круга задач были выбраны авторитетные академические источники. В результате обзора были выявлены некоторые инновационные методы, надежные модели и изучен ряд важных факторов. Оценены достоинства и недостатки источников обзора. Будущие исследования в этой области могут включать эмпирический анализ с широким охватом для анализа логистических операций различных секторов с точки зрения цифровизации и устойчивости.
В статье рассматриваются методы улучшения показателей качества моделей машинного обучения, применяемых в финансовом секторе. В связи с тем, что наборы данных, на которых обучаются модели, обладают несбалансированностью классов, предлагается использовать модели, направленные на снижение дисбаланса. В исследовании были проведены эксперименты с применением 9 методов учета несбалансированности классов к трем наборам данных по розничному кредитованию. В качестве базовой использовалась модель градиентного бустинга CatboostClassifier, не учитывающая дисбаланс классов. Проведенные эксперименты показали, что применение метода RandomOverSampler дает существенный прирост показателей качества классификации по сравнению с базовой моделью. Результаты свидетельствуют о перспективности дальнейших исследований методов учета дисбаланса классов при изучении финансовых данных, а также о целесообразности применения рассмотренных методов на практике.
В данной научной статье рассмотрены основные вопросы, касающиеся разработки подходов к управлению документационным обеспечением в области информационной безопасности промышленных предприятий. Применен системный подход к управлению документационным обеспечением в предметной области информационной безопасности (ИБ) промышленных предприятий. Подчеркивается важность формирования документального пакета на основании комплексного анализа нормативно-правового регулирования и внутренних процессов организаций в контексте действующего законодательства Российской Федерации. В ходе проведения научных исследований были выделены три ключевые подсистемы: подготовка документационного обеспечения ИБ, классификация и типизация документов, а также направления и методология их анализа. Эти подсистемы позволяют разработать исчерпывающее руководство по процессам документирования, которое учитывает как обязательные требования, так и дополнительные элементы, способствующие комплексной всесторонней защите информации. В результате предлагается интегрированная модель диагностики состояния документационного обеспечения, отвечающая требованиям как российского, так и международного законодательства. Основной целью работы является разработка системного описания процессов управления документационным обеспечением в области информационной безопасности на основе комплекса моделей: мультииерархической классификации электронных документов в области информационной безопасности (ИБ) предприятий; теоретико-множественной модели информационного анализа процесса разработки электронной информационно-аналитической системы (ЭИАС) управления электронными документами в области ИБ. Создание целостной системы позволит обеспечить защиту информации в условиях как нормальной работы, так и экстремальных ситуаций, таких как кибератаки или утечки данных.
- 1
- 2