Перейти к содержанию
Форум интернет-конференций ВолНЦ РАН

Андрей Михайлович Терехов

Участники конференции
  • Публикаций

    130
  • Зарегистрирован

  • Посещение

  • Победитель дней

    5

Андрей Михайлович Терехов стал победителем дня 18 мая 2020

Андрей Михайлович Терехов имел наиболее популярный контент!

Репутация

74 Excellent

Информация о Андрей Михайлович Терехов

  • Звание
    Advanced Member

Посетители профиля

  1. Добрый день. Вопрос связан с понятием власти. Согласно статьи 12 в Российской Федерации признается и гарантируется местное самоуправление. Местное самоуправление в пределах своих полномочий самостоятельно. Органы местного самоуправления не входят в систему органов государственной власти. То есть к органам, наделённым властными полномочиями, относят органы гос власти РФ и органы гос власти субъектов субъектов РФ. За органами местного самоуправления властных полномочий не закреплено. Скажите пожалуйста, что в вашем понимании означает "местная власть" и почему вы используете этот термин применительно к РФ?
  2. Ядро метода

    Здравствуйте! Спасибо за вопрос! Мы имели ввиду совокупность используемых методов.
  3. Индикатор кризиса

    Здравствуйте! Спасибо за вопрос! Мы считаем, что следует рассматривать индикаторы кризисов комплексно, не отдавая приоритет какому-то единственному.
  4. вопрос

    Спасибо за ответ!
  5. Добрый день! Подскажите, как будет меняться численность населения страны в ближайшие годы? Вырастет или уменьшится? И почему?
  6. вопрос

    Добрый день. Вы пишете, что объем продукции сельского хозяйства вырос в 2022 году на 14,8% в сравнении с 2021 годом. При этом ссылаетесь на производство в стоимостном выражении. Из-за высоких показателей инфляции выросли затраты на производство с/х продукции, соответственно, хотелось бы узнать на сколько выросло производство в реальном выражении (с учетом инфляции),а не в номинальном. Подскажите, как изменился объем произведенной продукции в натуральном выражении по растениеводству и животноводству?
  7. Я думаю, что для конференции статья вполне сгодится. Или вы считаете что нам нужно было разрабатывать нейросетевые модели? Посмотрите кто первый автор (студент). Все методики, которые изложены научно обоснованы. Ну а реализованные методы прогнозирования - это мнение авторов на основе графического анализа временного ряда. В научной среде есть мнения о том, что применение сложных методов не всегда способствует более точным прогнозам. Я не обижаюсь на вас, и оваций никаких не требую. И в этом плане не понимаю, что вы хотите от нас. Ещё раз говорю, что если статья не отвечает требованиям - смело удаляйте, мы не рассроимся. Не думаю, что нам нужно продолжать дискуссию.
  8. Добрый день. Попробую ответить на ваши соображения. 1) Модели временных рядов — это математические модели прогнозирования, которые стремятся найти зависимость будущего значения от прошлого внутри самого процесса и на этой зависимости вычислить прогноз. Эти модели универсальны для различных предметных областей, то есть их общий вид не меняется в зависимости от природы временного ряда. Модели временных рядов можно разделить на статистические и структурные (например, нейросетевые). В статистических моделях зависимость будущего значения от прошлого задается в виде некоторого уравнения. К ним относятся: - регрессионные модели (линейная регрессия, нелинейная регрессия); - авторегрессионные модели (ARIMAX, GARCH, ARDLM); - модель экспоненциального сглаживания; - модель по выборке максимального подобия; - и т.д. Таким образом, нами использованы статистические модели прогнозирования. Широкое применение для прогнозирования временных рядов в эконометрике получила известная ARIMA-модель. Имеется достаточно научной литературы ссылающиеся на эти модели. Модели не идентичны. Мультипликативная и аддитивная - тренд-сезонные модели, ARIMA - интегрированная модель авторегрессии — скользящего среднего. Наконец, можете обратиться к формулам. То, что результаты расчетов схожи - это не говорит о том, что модели идентичны (обратитесь к формулам), это указывает на то, что выбраны наиболее оптимальные параметры для расчета результатов моделирования в рамках реализации данных методик. Ваш пример не уместен (обратитесь к содержанию методов) 2) При оптимистическом варианте предполагают, что все условия планируемого периода сложатся исключительно благоприятно. Пессимистический прогноз представляет собой полную противоположность оптимистического. Он предполагает, что все условия в производстве сложатся крайне неблагополучно. То есть варианты прогноза были рассчитаны по максимальным и минимальным расчетным значениям всех трех методик, были комбинированы различные варианты прогнозов. Если считаете, что со статьей что-то не так - удаляйте ее с форума.
  9. Добрый день, спасибо. Вопросы задам, по своему докладу - отвечу.
  10. Вопрос

    Екатерина Юрьевна, добрый день. Подскажите, какие Вы можете порекомендовать приложения для моделирования, имеющие интерфейс на русском языке, бесплатные, не требующие знания языков программирования?
  11. Галина Вадимовна, спасибо за проявленный интерес к докладу! Сезонные пики безработицы вызваны изменениями спроса, которые зависят от времени года. Например, в сельскохозяйственной отрасли спрос на рабочих во время весенних полевых работ больше, чем требуется в другие месяцы года.
  12. Вопрос

    Спасибо.
×