Search Results - "финансово-экономическое прогнозирование"
-
1
Authors: et al.
Source: Strategies of Sustainable Development: Social, Law and External-economic Aspects; 38-39 ; Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты; 38-39
Subject Terms: машинное обучение, финансово-экономическое прогнозирование, векторы Шепли, эконометрические методы
File Description: text/html
Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-907830-06-6; https://phsreda.com/e-articles/10569/Action10569-109632.pdf; Carvalho, D.V., Pereira, E.M., Cardoso, J.S. Machine Learning Interpretability: A Survey on Methods and Metrics // Electronics. – 2019. – P. 8.; Perez E., Domínguez J., Omatu S., Herrera-Viedma E., Corchado Rodríguez J. Machine Learning and Traditional Econometric Models: A Systematic Mapping Study // Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research. – 2021. – pp. 79–100.; Галкин И.Н. Потенциал применения методов искусственного интеллекта для анализа долгосрочной динамики стоимости собственного капитала публичных компаний / И.Н. Галкин // Повышение конкурентоспособности отечественной науки: развитие в условиях мировой нестабильности: материалы научной конференции аспирантов СПбГЭУ (Санкт-Петербург, 18 мая 2023 г.). – СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2023. – С. 9–15. – EDN NSXHQU; Коклев П.С. Оценка стоимости компании с использованием методов машинного обучения / П.С. Коклев // Финансы: теория и практика. – 2022. – №5. – С. 132–148. DOI 10.26794/2587-5671-2022-26-5-132-148. EDN ALHXXW; Неустроев Д.Д. Интерпретируемость моделей машинного обучения / Д.Д. Неустроев, Д.И. Курманова // Язык в сфере профессиональной коммуникации: сб. матер. международ. науч.-практ. конф. преподавателей, аспирантов и студентов (Екатеринбург, 18 апреля 2019 г.). – Екатеринбург: Ажур, 2019. – С. 484–488.; Перминов Н.К. Интерпретация результатов машинного обучения для задачи регрессии / Н.К. Перминов // Информатика: проблемы, методы, технологии: материалы XXII Международ. науч.-практ. конф. им. Э. К. Алгазинова, 2022. – С. 1185–1196. EDN RAFEPA; Суханова О.Н. Эконометрические модели как инструмент анализа в управлении экономическими системами / О.Н. Суханова, О.В. Ментюкова // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. – 2016. – №1 (17). – С. 125–134. EDN VTYLSV; Техническая документация библиотеки ELI5 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://eli5.readthedocs.io/en/latest/ (дата обращения: 22.12.2023).; Техническая документация библиотеки [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://github.com/marcotcr/lime (дата обращения: 22.12.2023).; Техническая документация библиотеки SHAP [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://shap.readthedocs.io/en/latest/ (дата обращения: 22.12.2023).; https://phsreda.com/article/109632/discussion_platform
-
2
Authors:
Source: Strategies of Sustainable Development: Social, Law and External-economic Aspects; 38-39
Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты; 38-39Subject Terms: векторы Шепли, эконометрические методы, машинное обучение, финансово-экономическое прогнозирование
File Description: text/html
-
3
Authors: Гришина, Н.
Subject Terms: ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, РЫНКИ КАПИТАЛОВ, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ФИНАНСОВЫЙ КРИЗИС, ТЕОРИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ, ФИНАНСОВЫЙ ВРЕМЕННОЙ РЯД
File Description: text/html
-
4
Source: Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета.
File Description: text/html
Nájsť tento článok vo Web of Science