Инструментарий прогнозирования динамики развития пандемии Covid-19 и оценки ее влияния на экономический рост

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Titel: Инструментарий прогнозирования динамики развития пандемии Covid-19 и оценки ее влияния на экономический рост
Verlagsinformationen: Zenodo, 2025.
Publikationsjahr: 2025
Schlagwörter: пандемия Covid-19, тенденции развития, квазипериодиодическая динамика, инструментарий прогнозирования, экономико-эпидемические модели, комбинированная цифровая экономико-эпидемическая модель, оптимизации противоэпидемических мероприятий, устойчивый экономический рост
Beschreibung: В монографии представлены основные тенденции развития пандемии Covid-19 в мировом масштабе, дана характеристика наиболее значимых противоэпидемических мероприятий, приведены результаты сравнительного анализа ее последствий по ряду стран мира и России. Обоснована необходимость использования экономико-эпидемических моделей для адекватного прогнозирования динамики развития пандемии Covid-19 и ее учета при разработке противоэпидемических мероприятий. Проведен обзор экономико-эпидемических моделей, используемых для прогнозирования динамики развития пандемии Covid-19 в России и за рубежом. Разработана комбинированная цифровая экономико-эпидемическая модель для прогнозирования динамики развития пандемии Covid-19. Раскрыты возможности использования ее инструментария для оптимизации мероприятий, направленных на сдерживание развития пандемии. Получены оценки экономических результатов различных вариантов карантинов. Инструментарий модели позволяет учитывать квазипериодиодическую динамику развития пандемии Covid-19 и обеспечивает поддержку устойчивого экономического роста при проведении противо- эпидемических мероприятий. Издание представляет интерес для научных работников, аспирантов, профессорско-преподавательского состава и студентов старших кусов экономических специальностей.
Publikationsart: Book
Sprache: Russian
DOI: 10.5281/zenodo.14836676
Rights: CC BY
Dokumentencode: edsair.doi...........367faa7ebd5817e16fdba38e28ca25c9
Datenbank: OpenAIRE