Кафедра прикладной математики КубГУ
Google MapsEmailRSS
  • Кафедра
    • История
    • Дисциплины
    • Преподаватели
    • Наши выпускники
  • Мероприятия
  • Наука
    • Конференции
    • Научные издания
    • Разработки
    • Проекты
    • Статьи
  • Студентам
    • Образование
    • Предметы
    • Расписание
  • Галерея
    • Преподаватели
    • Конкурсы и конференции
  • Карта сайта
  • Контакты
19.12.2018
Проекты

Использование методов машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края

19.12.2018
Проекты

Отчет по проекту № 18-410-230036 р_а, Итоговый отчет 2019 г.

report-18-410-230036_2019
report-18-410-230036_2019
report-18-410-230036_2019.pdf
Version: 1
2.1 MiB
210 Downloads
Детали
Автор:Kovalenko A.V.
Платформы:Windows 8
Требования:PDF Reader
Категория:Science
Лицензия:Freeware
Дата:15.06.2020

Содержательная научная часть отчета

Развитие современных информационных технологий основано на синергетическом эффекте, наблюдаемом в мультидисциплинарных научных исследованиях. Особенно это актуально для работы с большими данными, нечеткими, неполными и неточными данными, например, для анализа и оценки социальных, экономических, финансовых и политических явлений и ситуаций. В том числе анализ экономической и финансовой деятельности региона, оценка и диагностика его состояния, его инвестиционной привлекательности и кредитоспособности с помощью современных интеллектуальных систем, являются своевременными и актуальными проблемами и задачами. Поскольку в современных экономических условиях развития страны привлечение инвестиций является приоритетной задачей. А значит роль повышения инвестиционной привлекательности, как государства в целом, так и регионов его образующих значительно возрастает.

Использование методов машинного обучения и искусственного интеллекта для теоретического исследования социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края, а также теоретическое исследование фундаментальных закономерностей социально-экономического развития регионов и их связи не только с количественными финансово-экономическими показателями, но и с качественными при реализации данного Проекта позволило получить адекватную оценку всего Краснодарского края, и субъектов его составляющих. Для решения подобных задач был использован оригинальный подход, основанный на использовании методов многомерного статистического анализа, нейронных сетей и нечетких продукционных систем с использованием официальных статистических данных, публикуемых территориальными органами Федеральной службы государственной статистики и Министерством финансов РФ и органами региональной исполнительной власти.

В настоящее время большинство влиятельных международных рейтинговых агентств принадлежат США, среди них самыми крупными являются Standard&Poors, Moody’s, Fitch Ratings. Однако, зачастую, оценки таких агентств имеют существенную субъективную составляющую, основанную на мнении «экспертов», которая тем весомее, чем более это необходимо с политической точки зрения. Так, например, уже несколько лет (начиная с начала 2015 г) кредитный рейтинг России, предложенный данными агентствами, сохраняется на стабильно спекулятивном («мусорном») уровне. Поэтому до сих пор остается большое количество вопросов к адекватности современных рейтинговых методов и методик. Зачастую их называют жесткими, неточными, неполными, некорректными и закрытыми. Создание эффективной, адекватной, математически обоснованной, статистически достоверной системы оценки инвестиционной привлекательности и инвестиционного потенциала, созданной с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта для субъектов РФ является актуальной и перспективной задачей. «Пилотный» проект такой системы был реализован в рамках данного исследования и протестирован на одном из самых быстро развивающихся и благоприятных для развития малого и среднего бизнеса регионов РФ — Краснодарском крае, а также его городских округах, районах и поселениях.

Наиболее существенные результаты исследования, полученные при реализации данного проекта и содержащие элементы научной новизны заключаются в следующем. Проведено теоретическое исследование фундаментальных закономерностей социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края. Создан набор количественных и качественных независимых финансово-экономических показателей, характеризующих социально-экономическое развитие городских округов, районов и поселений Краснодарского края. Проведен многомерный статистический анализ финансово-экономических показателей, характеризующих социально-экономическое развитие городских округов, районов и поселений Краснодарского края, а именно корреляционного, регрессионного, дискриминантного и кластерного анализов. Разработаны и исследованы искусственные нейронные сети с использованием методов машинного обучения, для теоретического исследования социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края. Разработаны и исследованы нечеткие продукционные системы анализа социально-экономического развития и инвестиционной привлекательности городских округов, районов и поселений Краснодарского края. Разработана и исследована автоматизированная система искусственного интеллекта для анализа социально-экономического развития и инвестиционной привлекательности городских округов, районов и поселений Краснодарского края.

Отчет по проекту № 18-410-230036 р_а, Промежуточный 2018 г.

Проект 18-410-230036 р_а
Проект 18-410-230036 р_а
report-18-410-230036_2018.docx
Version: 1
49.0 KiB
168 Downloads
Детали
Автор:Коваленко А.В.
Платформы:Windows 7
Требования:Open Office
Категория:Science
Лицензия:Freeware
Дата:19.12.2018

Аннотация

Социально-экономическое развитие государства напрямую зависит от развития регионов, его образующих, поэтому приоритетным направлением политики РФ является социально-экономическое развитие регионов. Основной проблемой при этом является информационная непрозрачность и сложность в оценке. Сейчас в крае применяются различные инструменты управления государственным долгом: оптимизация структуры долга, минимизация стоимости обслуживания, гибкое распределение бюджетной нагрузки, связанной с обслуживанием долга, исходя из сроков погашения долговых обязательств.Новые заимствования ̵ кредиты, облигационные займы ̵ осуществляются только для рефинансирования погашаемых долговых обязательств прошлых лет. Поэтому именно в настоящее время крайне важным является наличие такой системы анализа социально-экономического развития округов, районов и поселений Краснодарского края, особенностью которой (в сравнении с имеющимися разработками) имеется целевая ориентация на конкретную сферу применения (Краснодарский край), что позволяет осуществлять более точный эффективный и адекватный анализ социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края.

Наиболее существенные результаты исследования за первый год, полученные при реализации данного проекта и содержащие элементы научной новизны заключаются в следующем. Впервые проведено теоретическое исследование фундаментальных закономерностей социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края. Выявлены наиболее инвестиционно привлекательные и социально-экономически развитые округа, районы и поселения Краснодарского края. Проведен сопоставительный анализ методик рейтингования регионов РФ и выявлено, что методики рейтингования городских округов, районов и поселений субъектов РФ в настоящее время отсутствуют. При реализации данного Проекта этот пробел бы восполнен. Проведен сопоставительный анализ рейтингов инвестиционной привлекательности Краснодарского края, проведенный различными агентствами, и показано, что оценка инвестиционной привлекательности отдельных округов, районов и поселений Краснодарского края данными агентствами не проводились. С использованием предложенной в данном проекте методики рейтингования городских округов, районов и поселений были проведены анализ и оценка инвестиционной привлекательности округов, районов и поселений Краснодарского края.

Впервые проведен экспертный, количественный и корреляционный анализ базы данных реальных и нормированных показателей Краснодарского края с 2008 по 2018гг., предложенных Федеральной службой государственной статистики (Росстат), из которой было выбрано 22 количественных и качественных независимых финансово — экономических показателя наиболее полно и адекватно характеризующих социально-экономическое состояние городских округов, районов и поселений Краснодарского края. При проведении корреляционного, кластерного и дискриминантного анализов данных финансово-экономических показателей выявлено, что для оценки социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края статистически значимыми являются 16 показателей. Впервые проведен многомерный статистический анализ финансово — экономических показателей, характеризующих социально-экономическое развитие городских округов, районов и поселений Краснодарского края. Впервые проведена классификация рассматриваемого массива округов, районов и поселений Краснодарского края, которые идентифицированы по пенташкале: очень низкое, низкое, среднее, высокое и очень высокое социально-экономическое развитие.

В отличие от разработанных ранее аналогичных методов анализа финансово — экономического состояния в работе использован кластерный принцип классификации, основанный на многомерном статистическом анализе (древовидной кластеризации и дивизивном методе k-средних), который является информативно более емким методом; введено понятие эталонных округов, районов и поселений как условных объектов с усредненными характеристиками соответствующих кластеров. Впервые получена система статистических моделей для анализа социально-экономического развития округов, районов и поселений Краснодарского края (набор дискриминантных функций и регрессионных уравнений), особенность которой (в сравнении с имеющимися разработками) состоит в целевой ориентации на конкретную сферу применения (Краснодарский край), что позволяет осуществлять более точный эффективный и адекватный анализ социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края. Предложено две методики, позволяющие эффективно и адекватно проанализировать результаты социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края и оценить риски, связанные с инвестированием в них.

Теоретическое и экспериментальное исследование гравитационной конвекции в мембранных системах с учетом реакции диссоциации/рекомбинации молекул воды
Теоретическое и экспериментальное исследование возможности некаталитического расщепления воды в мембранных системах при интенсивных токовых режимах

Отзыв об упражнении Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

Календарь

Март 2023
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031  
« Фев    

Мета

  • Войти
  • Лента записей
  • Лента комментариев
  • WordPress.org

Архивы

Галерея

img_1553 mono-fin-econ mono-elec sl274322_2 image-04-12-13-10-54-1_2

Страницы

  • Галерея
  • Дисциплины
  • История
  • Карта сайта
  • Контакты
  • Конференции
  • Мы сотрудничаем
  • Помощь
  • Преподаватели
  • Разработки
  • Расписание

Архив

  • Февраль 2023
  • Январь 2022
  • Декабрь 2021
  • Август 2021
  • Январь 2021
  • Август 2020
  • Январь 2020
  • Декабрь 2019
  • Декабрь 2018
  • Ноябрь 2016
  • Апрель 2016
  • Ноябрь 2015
  • Апрель 2015
  • Февраль 2015
  • Декабрь 2014
  • Ноябрь 2014
  • Февраль 2014
  • Январь 2014
  • Декабрь 2013
  • Декабрь 2012

Рубрики

  • На главную (1)
  • Научные издания (2)
  • Наши выпускники (4)
  • Образование (2)
  • Предметы (3)
  • Проекты (16)
  • Разработки (2)
  • Статьи (3)

Сайт

  • Войти
Яндекс.Метрика
© Кафедра прикладной математики КубГУ

Сайт размещен на хостинге 2domains.ru