Search

В статье рассматриваются регрессионные математические модели, описывающие влияние механической и автоматической систем регулирования микроклимата на рост и развитие цыплят-бройлеров кросса «Arbor Acres» в условиях агропромышленного комплекса «Саянский бройлер» при напольном содержании. В работе изучается влияние таких параметров, как микроклимат, температура, влажность и освещенность. Для проверки статистической гипотезы однородности двух рассматриваемых выборок используются критерии Крамера-Уэлча, Уилкоксона. Приводится тест Чоу о возможности построения двух различных однотипных математических моделей, описывающих закономерности развития моделируемых показателей. Рассчитываются статистические оценки значимости построенных моделей и включенных в модели факторов. Приводится интерпретация результатов регрессионного анализа применительно к исследуемой предметной области. Кроме этого, выполнена графическая визуализация анализа исходных и выходных данных построенных моделей. Проводится ранжирование факторов по степени их воздействия на результирующий показатель с использованием коэффициентов эластичности и долей их влияния. Вычисляются основные производственные показатели по итогам выращивания поголовья, в частности, среднесуточный прирост, абсолютный прирост, относительная скорость роста, сохранность. В статье рассчитывается экономический эффект за один полный цикл выращивания цыплят-бройлеров., The article deals with the regression mathematical models that describe the influence of mechanical and automatic microclimate control systems on the growth and development of Arbor Acres cross broiler chickens in Sayansky Broiler agro-industrial complex with outdoor maintenance. The paper regards the influence of such parameters as microclimate, temperature, humidity and illumination. To test the statistical hypothesis of homogeneity of the two considered samples, the Cramer-Welch and Wilcoxon tests are employed. Chou's test is presented concerning the possibility of constructing two different mathematical models of the same type that illustrate the patterns of the modeled indicators development. Statistical estimates of the significance of the constructed models and the factors included in the models are calculated. An interpretation of the results of regression analysis in relation to the subject area under study is given. In addition, a graphical visualization of the analysis of the initial and output data of the constructed models was performed. The ranking of factors is carried out according to the degree of their impact on the resulting indicator using elasticity coefficients and the shares of their influence. The main production indicators are calculated based on the results of livestock rearing: average daily gain, absolute gain, relative growth rate, safety. The article calculates the economic effect for one full cycle of farming broiler chickens., МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, Выпуск 1 (40) 2023, Pages 18-19

Уровень безработицы – один из ключевых статистических индикаторов для определения состояния экономики. Муниципальные районы и города Самарской области имеют большую вариацию по данному показателю. Эконометрическое моделирование показало, что ключевой детерминантой уровня безработицы выступает территориальное расположение района., The unemployment rate is one of the key statistical indicators for determining the state of the economy. Municipal districts and cities of the Samara region have a large variation in this indicator. Econometric modeling showed that the key determinant of the unemployment rate is the territorial location of the district., Экономика и предпринимательство, Выпуск 5 (154) 2023, Pages 383-387

Энергоэффективность – один из базовых индикаторов эффективности функционирования экономики. В статье рассматриваются различные подходы к данной категории, анализируются основные факторы (детерминанты) энергоёмкости валового регионального продукта. В ходе регрессионного анализа установлена ведущая роль отраслевой структуры производства в дифференциации региональной энергоэффективности экономики., Energy efficiency is one of the basic indicators of the efficiency of the functioning of the economy. The article discusses various approaches to this category, analyzes the main factors (determinants) of the energy intensity of the gross regional product. Regression analysis established the leading role of the industrial structure of production in differentiating the regional energy efficiency of the economy., Экономика и предпринимательство, Выпуск 4 (153) 2023, Pages 602-606

Приведены результаты прогнозирования урожайности озимой пшеницы при помощи спутникового веб-сервиса Вега-Science, разработанного в Институте космических исследований Российской академии наук (ИКИ РАН). Результаты исследований представлены на примере опытных полей валидационного полигона Новокубанского филиала ФГБНУ «Росинформагротех» (КубНИИТиМ)., The results of forecasting the yield of winter wheat using the Vega-Science satellite web service developed at the Space Research Institute of the Russian Academy of Sciences (IKI RAS) are presented. The research results are presented on the example of the experimental fields of the validation site of the Novokuban branch of the Federal State Budgetary Scientific Institution “Rosinformagrotech” (KubNIITiM).

Цель данного исследования - оценить влияние информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) на экономический рост в различных регионах Казахстана. Для анализа взаимосвязи показателей были применены такие комплексные методы, как систематизация статистических данных и регрессионный анализ, проведенный при помощи программного обеспечения STATA. В качестве источника послужили данные Всемирного банка, Международного союза электросвязи и статистического ежегодника Казахстана. На основе информации за 2007-2018 гг. была проведена оценка влияния ИКТ (использованы показатели доступа к интернету в организациях, количества компьютеров и стационарных телефонов) на экономический рост. Выявленные различия в скорости внедрения и развития ИКТ в регионах свидетельствуют о том, что наименее развитые территории по-прежнему отстают по количеству интернет-пользователей. Сделаны следующие выводы: снижение стоимости нефти и последующий экономический спад в 2014 г. привели к ослаблению национальной валюты; распространение мобильных устройств привело к снижению спроса на стационарные телефоны; начиная с 2014 г. количество компьютеров в организациях влияет на экономический рост в более развитых регионах, в то время как отрицательный эффект доступа к интернету растет. Полученные результаты могут быть использованы для разработки стратегий развития, для сравнения экономического роста в регионах с низкими, средними и высокими темпами развития. The research aims to assess the impact of information and communication technology (ICT) on economic growth in different regions of Kazakhstan. A few basic complex methods, such as systematisation of statistical data and regression analysis, conducted using the STATA software package, were used to analyse the relationship of indicators in different periods. Based on data for the period 2007-2018 obtained from the World Bank, the International Telecommunication Union and statistical yearbook of Kazakhstan, we assess how ICT, expressed by such indicators as Internet access in organisations, the number of computers and fixed telephones, influences economic growth. Our analysis revealed differences in the speed of implementation and development of ICT depending on the region, meaning that the least developed territories still lag in the number of Internet users. We have concluded that since 2014, the country’s currency has weakened due to the decrease in the cost of oil and consequent economic decline; mobile devices are increasingly used, reducing the demand for fixed telephones; computers in organisations are affecting economic growth in more developed regions since 2014, although the negative effect of Internet access is growing, as the model shows. The obtained results can used for strategy development to compare economic growth in regions with low, medium, and high development rates. Исследование выполнено в рамках проекта грантового финансирования ИРН № AP08052745 «Влияние науки на социально-экономическое развитие Казахстана: методология, модели оценки и сценарии развития». The article has been prepared with the support of the grant-funding project IRN No. AP08052745 “The science impact on Kazakhstan’s socio-economic development: methodology, assessment models and development scenarios”.

In the conditions of accelerated scientific and technological progress and social development, products can lose consumer value and, therefore, be ousted from the consumer market by other goods with a higher consumer value. In this regard, the importance of predicting product life cycles and their effectiveness is increasing. The aim of the article is to study the issue of forecasting the efficiency of electrical products taking into account the stages of their life cycle by constructing a multifactor regression model. The method of correlation-regression analysis was used to build a forecast model and determine the most influential factors for a particular motor, which determined the relationship between the comprehensive indicator and individual indicators of product efficiency. Thus, the article investigated the issue of forecasting the efficiency of electrical products taking into account the stages of their life cycle. On the example of the electric motor AIR80 PJSC«Kharkiv Electrotechnical Plant «Ukrelectromash»» a multifactor regression model for the stage of decline is built, which includes the most important indicators of the impact on the comprehensive indicator of efficiency and allows to predict its dynamics., В условиях ускоренного научно-технического прогресса и социального развития товары могут терять потребительскую стоимость и, следовательно, вытесняться с потребительского рынка другими товарами с более высокой потребительской ценностью, в связи с этим, возрастает значение прогнозирования жизненных циклов товаров и их эффективности. Целью статьи является исследование вопроса прогнозирования эффективности электротехнических товаров с учетом стадий их жизненного цикла с помощью построения многофакторной регрессионной модели. Для построения прогнозной модели и определения наиболее значимых факторов для конкретного электродвигателя был использован метод корреляционно-регрессионного анализа, благодаря которому были определены взаимосвязи между интегральным показателем и отдельными показателями эффективности товара. Итак, в статье было проведено исследование вопроса прогнозирования эффективности электротехнических товаров с учетом стадий их жизненного цикла. На примере электродвигателя АИР80 ПАО«Харьковский электротехнический завод «Укрэлектромаш»» построена многофакторная регрессионная модель для стадии спада, которая включает наиболее значимые показатели влияния на интегральный показатель эффективности и позволяет прогнозировать его динамику., В умовах прискореного науково-технічного прогресу і соціального розвитку товари можуть втрачати споживчу вартість і, відповідно, витіснятися з споживчого ринку іншими товарами з більш високою споживчою цінністю, в зв'язку з цим, зростає значення прогнозування життєвих циклів товарів і їх ефективності. Метою статті є дослідження питання прогнозування ефективності електротехнічних товарів з урахуванням стадій їх життєвого циклу за допомогою побудови багатофакторної регресійної моделі. Для побудови прогнозної моделі та визначення найбільш впливових факторів для конкретного електродвигуна було використано метод кореляційно-регресійного аналізу, завдяки якому було визначено взаємозв’язок між інтегральним показником та окремими показниками ефективності товару. Отже, в статті було проведено дослідження питання прогнозування ефективності електротехнічних товарів з урахуванням стадій їх життєвого циклу. На прикладі електродвигуна АІР80 ПАТ«Харківський електротехнічний завод «Укрелектромаш»» в роботі побудована багатофакторна регресійна модель для стадії занепаду, яка включає найвагоміші показники впливу на інтегральний показник ефективності та дозволяє прогнозувати його динаміку.

Для зрелых месторождений актуальным вопросом является поддержание базовой добычи. Это особенно важно в процессе уплотнения сетки скважин, когда уплотняющее бурение или переводы скважин с других объектов приводят не только к увеличению охвата, но и к интерференции зон дренирования действующего фонда скважин. Потери добычи нефти на скважинах базового фонда могут быть значительны, что влияет как на КИН, так на планирование технологических показателей разработки. В настоящей статье представлены результаты расчетов интерференции на объекте АВ1(1 - 2) Самотлорского месторождения, полученные с применением нескольких методик: регрессионной модели, модели CRM и трехмерной гидродинамической модели. В целом все используемые методы расчета показали достаточно высокую сходимость результатов. Прогнозная доля потерь базовой добычи нефти, при расчетах выбранными методиками, составила в среднем 18,4%. Средняя доля потерь добычи нефти базового фонда от добычи уплотняющих скважин составила 30%., The base oil production maintaining is the relevant task for brown fields. This is especially important in case of the infill drilling process, due to the fact that infill wells and recompleted wells no only increase conformance factor, but also change distribution of drainage areas. Oil production losses in closely spaced wells might be sufficient, which in turn impact on oil recovery index and the planning of technological development indicators. This article presents the results of interference calculations at the AV1(1-2) object of the Samotlorskoe field, obtained using several methods: regression model, CRM model and reservoir simulation model. In general, all used methods show a fairly high convergence of results. Average percent of base oil production losses are equal to 18,4%. The average share of base oil losses from the production of infill wells is 30%., Нефтяная провинция, Выпуск 4 (32) 2022, Pages 97-111

Данная работа посвящена изучению взаимосвязи между корпоративным управлением и финансовыми показателями российских акционерных предприятий. Исследование представляет собой эмпирическое исследование, цель которого может быть сформулирована следующим образом: эмпирически проверить связь между степенью соответствия лучшим практикам корпоративного управления и финансовыми показателями российских коммерческих организаций. В рамках исследования определена и обоснована базовая модель для выявления взаимосвязи между соответствием компании лучшим практикам корпоративного управления и ее финансовой результативности., This work is devoted to the study of the relationship between corporate governance and financial performance of Russian joint-stock companies. The study is an empirical study, the purpose of which can be formulated as follows: to empirically test the relationship between the degree of compliance with corporate governance best practices and the financial performance of Russian commercial organizations. The study identified and substantiated a basic model for identifying the relationship between the company's compliance with the best corporate governance practices and its financial performance., Экономика и предпринимательство, Выпуск 12 (137) 2022, Pages 1328-1333

The author examines the influence of the management of a Russian public company, operational costs and information asymmetry on the working capital management policy. The working capital indicator makes it possible to identify not only the financial stability of an economic entity, but also the potential for expanding its activities. Russian companies are actively regulating operating costs, thereby adjusting their financial policy in conditions of restrictions and negative externalities. The author presents the results using the econometric model of the statistical package Stata., Цифровая экономика, Выпуск 3 (19) 2022, Pages 70-76

На основе выполненных расчетов инсоляции Земли определены изменения годового меридионального градиента инсоляции в период от 3000 г. до н.э. до 2999 г. Изменения меридионального градиента инсоляции связаны с изменением угла наклона оси вращения Земли. На основе регрессионной модели показано, что тенденции изменения приповерхностной температуры воздуха и температуры поверхности океана (температурный режим глобального климата) на 69,3–84,1% определяются инсоляционной контрастностью. Инсоляционная контрастность обобщенно (по областям источника и стока радиационного тепла) отражает многолетние изменения меридионального градиента инсоляции, регулирующего интенсивность меридионального переноса радиационного тепла в системе океан – атмосфера., Based on the calculations of the Earth's insolation, changes in the annual meridional insolation gradient were determined in the period from 3000 BC to 2999. Changes in the meridional insolation gradient are associated with changes in the angle of inclination of the Earth's rotation axis. Based on the regression model, it is shown that the trends of changes in the near-surface air temperature and ocean surface temperature (the temperature regime of the global climate) by 69.3-84.1% are determined by the insolation contrast. The insolation contrast generically (by radiative heat source and sink re-gions) reflects long-term changes in the meridional gradient of insolation, which regulates the intensity of meridional radiative heat transfer in the ocean–atmosphere system.

The results of investigations of the influence factors of socio-economic development of the region on the investment process in Lviv region using correlation regression analysis. Regression model and determine the statistical characteristics of the relationship between the resulting indicator and factor variables that affect the investment processes in the Lviv region. Special attention is focused on identifying the phenomenon multicollinearity., Приведены результаты исследования влияния факторов социально-экономического развития региона на инвестиционный процесс Львовской области с использованием корреляционно-регрессионного анализа. Построена регрессионная модель и определенны статистические характеристики взаимосвязи между результирующим показателем и факторными величинами, которые влияют на инвестиционные процессы во Львовской области. Отдельное внимание сосредоточено на выявлении явления мультиколлинеарности., Наведено результати дослідження впливу чинників соціально-економічного розвитку регіону на інвестиційний процес Львівської області з використанням кореляційно-регресійного аналізу. Побудовано регресійну модель та визначено статистичні характеристики взаємозв’язків між результуючим показником та факторними величинами, що впливають на інвестиційні процеси у Львівській області. Окрема увага зосереджена на виявленні явища мультиколінеарності.

Рассматривается задача повышения точности модели виртуального анализатора показателей качества фракции 80…180°С для колонны К-2 установки атмосферно-вакуумной перегонки нефти. Построены модели виртуальных анализаторов с применением регрессионных методов и искусственных нейронных сетей. Определена методика отбора данных параметров технологического процесса, позволяющая строить более точные модели, чем используемые на установке в настоящее время. Регрессионные модели оценивались по методу наименьших квадратов. Дополнительно рассмотрен альтернативный метод решения задачи с использованием нейронных сетей. Показано, что нейронные сети позволяют построить более точную модель виртуального анализатора, чем регрессионные методы, не прибегая к предварительной фильтрации и отбору данных технологического процесса для построения модели. Ввиду особенностей существующего программного обеспечения систем усовершенствованного управления технологическим процессом (СУУТП), стандартно применяемых на предприятиях, использование нейронных сетей в настоящее время не представляется возможным, но является перспективным направлением для проработки., Автоматизация в промышленности, Выпуск 7 2021, Pages 25-29

С помощью построенных регрессионной и нейросетевой моделей был проведен анализ влияния региональной финансовой поддержки с учетом факторов внешней среды (экономических санкций и инфляции) на количество субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП) Краснодарского края. Был построен прогноз развития субъектов МСП до 2025 г. Результаты моделирования показывают, что плановые значения целевого показателя (количество субъектов МСП на 1 тыс. человек населения), установленные в подпрограмме «Государственная поддержка МСП и стимулирование инновационной деятельности в Краснодарском крае» будут достигнуты к 2025 г. даже в условиях негативного воздействия экономических санкций и инфляции., Using the regression and neural network models was made an analysis of the impact of regional financial support taking into account environmental factors (economic sanctions and inflation), on the number of small and medium-sized businesses (SMEs) in the Krasnodar region. A medium-term forecast was made for the development of SMEs until 2025. The modeling results show that the planned values of the target indicator (the number of SMEs per 1,000 population) set in the subprogram "State support for SMEs and stimulating innovation in the Krasnodar region" will be achieved by 2025 even under the negative impact of economic sanctions and inflation., Экономика и предпринимательство, Выпуск 8 (133) 2021, Pages 508-515

В научной работе разработан и представлен эскиз таблицы хода роста модальных пихтовых насаждений для разнотравного и зеленомошного типа леса Канского лесничества и разнотравных и папоротнико-мшистых групп Бирюсинского участкового лесничества Емельяновского лесничества Красноярского края. Эскиз построен на основании применения к отобранным выборкам таксационных показателей древостоев разделения по возрастной принадлежности, типологической структуры в разрезе лесничеств. При обработке данных использовалась программа CurveExpert 1.3. Для отражения регрессионных зависимостей применялись функции: Exponential Association и Gompertz Relation, с высоким коэффициентом детерминации и биологической обоснованностью. По полученным результатам динамики основных таксационных показателей пихтарников для соответствующего типа леса и территориальной принадлежности, определены возраста спелостей леса. По возрасту естественной спелости (ВЕС) пихтачи в обоих районах исследования не достигли своей точки кульминации. Возраст количественной спелости (ВКС) для разнотравной группы модальных пихтовых насаждений Канского района составил 60 лет, а для зеленомошниковых древостоев 65 лет. В Бирюсинском участковом лесничестве Емельяновского лесничества ВКС для разнотравных пихтачей составил 75 лет, а в папоротниково-мшистых насаждениях пихты 80 лет. Возраст технической спелости (ВТС) в условиях Канского лесничества, составил 70 лет для модальных пихтачей разнотравного типа леса, а для зеленомошной группы - 65 лет. В условиях Бирюсинского участкового лесничества Емельяновского лесничества возраст технической спелости находится в том же возрастном периоде для типологических групп, что и в возрасте количественной спелости., The current study develops and presents a sketch of the development table of fir stands for grassland and hylocomiosa forest types of the Kansk forestry area and mixed grass and fern-moss groups of the Biryusinsk district forestry area of the Emelyanovsk forestry area of Krasnoyarsk Krai. The sketch is based on the application of taxation specifications of forest stands to the selected samples by age and typological structure in the context of forestry areas. To process the data, the study used the CurveExpert 1.3 software. To reflect the regression dependence, the study used such functions as Exponential Association and Gompertz Relation with a high coefficient of determination and biological validity. Based on the obtained results of the dynamics of the main taxation specification of fir trees for the corresponding type of forest and territorial affiliation, the study determined the age of forest exploitability was. According to the age of natural exploitability of fir trees in both areas, the studies did not reach its culmination point. The age of quantitative exploitability for the mixed-grass group of modal fir stands of the Kansky district amounted to 60 years, and for green-moss stands — 65 years. In the Biryusinsk district forest area of the Yemelyanovsk forest area, the age of quantitative exploitability for mixed-grass fir trees equaled 75 years, and in fern-moss stands of fir trees — 80 years. The age of technical exploitability in the conditions of the Kansk forest area equaled 70 years for modal firs of the mixed-grass forest type, and for the hylocomiosa group — 65 years. In the conditions of the Biryusinsk district forestry area of the Yemelyanovsky forestry area, the age of technical exploitability is in the same age period for typological groups as in the age of quantitative exploitability., Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 1 (103) 2021, Pages 107-115

В работе рассматривается технологический процесс учета расхода газа в газотранспортной системе. Одной из проблем системы учета является небаланс газа, возникающий вследствие влияния множества изменяющихся величин, в том числе таких, как нелинейно зависимые характеристики рабочей среды (природного газа), оборудования, трубопровода и окружающей среды. Одной из составляющих небаланса является величина запаса газа в магистральном трубопроводе, на которую, в числе прочих факторов, влияет температура грунта на глубине заложения газопровода, обновляющаяся ежемесячно по статистическим данным. В работе предложен подход к расчету величины запаса на основе значений температуры грунта, обновляющихся в режиме реального времени, а также предложено прогнозирование величины запаса газа в трубопроводе с применением регрессионного анализа; использованы различные методы машинного обучения с использованием среды Matlab, осуществлено сравнение результатов регрессии на основе применения этих методов, выявлены наиболее значимые при расчете запаса газа параметры, применена кластеризация для определения знака величины запаса газа в трубопроводе. Современный математический аппарат и вычислительные средства могут быть использованы с целью разработки программного обеспечения и последующей интеграцией в комплексных вычислительных системах., This paper is concerned with the technological process of accounting for gas consumption in the gas transmission system. Among the problems of the metering system is the gas imbalance (imbalance) arising from the influence of many changing quantities such as nonlinearly dependent characteristics of the working medium (natural gas), equipment, pipelines and the environment. One of the imbalance components is the amount of gas in the main pipeline, which, among other factors, is influenced by the soil temperature at the depth of the gas pipeline, which is updated monthly according to statistical data. The paper proposes an approach to calculating the value of the reserve based on the soil temperature, which is updated daily, and also proposes forecasting the value of the gas reserve in the pipeline using regression analysis; various machine learning methods were utilized using the Matlab environment, the regression results were compared based on the application of these methods, the most significant parameters in calculating the gas reserve were identified, clustering was applied to determine the sign of the gas reserve in the pipeline. Modern mathematical apparatus and computing facilities can be used for software development and with subsequent integration into complex computing systems., МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, Выпуск 3 (34) 2021, Pages 13-14

Часто при использовании нелинейных регрессионных моделей оценки полученной зависимости затруднительно или вовсе невозможно интерпретировать. С целью создания таких нелинейных спецификаций регрессий, в которых любому оцененному параметру, за исключением свободного члена, всегда может быть дана какая-либо содержательная интерпретация, разработаны мультипликативная степенно-показательная регрессия, представляющая собой обобщение производственной функции Кобба – Дугласа, и аддитивная линейно-логарифмическая регрессия. Для каждой из них сформулированы три стратегии построения и подробно рассмотрены вопросы интерпретации их оценок. Стратегии построения предложенных моделей с помощью метода наименьших модулей формализованы в виде задач линейного и частично-булевого линейного программирования. Для демонстрации разработанного в настоящей работе математического аппарата решена задача моделирования железнодорожных грузоперевозок в Иркутской области., When using nonlinear regression models, the estimates of the resulting dependence are often difficult or even impossible to interpret. This paper develops nonlinear regression specifications in which any estimated parameter, except the free term, can always be given some practical interpretation. A multiplicative power-exponential regression generalizing the Cobb–Douglas production function and an additive linear-logarithmic regression are constructed. Three construction strategies are formulated for each of them, and the issues of interpreting their estimates are considered in detail. The construction strategies based on the least absolute deviations method are formalized as linear and partially Boolean linear programming problems. The mathematical apparatus developed in this paper is illustrated by modeling rail freight traffic in Irkutsk oblast., Проблемы управления, Выпуск 3 2021, Pages 25-32

Pipes are subjected to free drawing after short-length drawing or rolling on cold rolling mills, that is, pipes that have a certain wall thickness difference. In order to assess the accuracy of pipes after non-dragging, technological routes for the production of pipes from various grades of steels were designed and investigated. Batches of pipes were pulled along the developed routes according to the production technology, samples were taken from each batch, and the wall thickness was measured at equidistant points of the pipe cross-section. Based on the measurement results, a correlation-regression analysis were performed, the factors influencing the change in wall thickness were determined, and regression models were built. The intensity of the correction depends on the coefficient of reduction in diameter, the greater the value of the ratio of the initial diameter to the final diameter of the pipe, the more intensive the correction of the wall thickness. That is, in order to correct the difference in wall thickness during uncorrected drawing, it is necessary to increase the stretch ratio. With a small wall thickness difference of the work piece (less than 3%), the wall thickness difference of the finished pipes increases, with a work piece wall thickness difference of 3 ... 4%, the wall thickness difference of the finished pipes changes little and at δ0 > 4%, the wall thickness difference of the finished pipes decreases.When analyzing the dependences obtained in the work, some conclusions can be drawn: the more ductile the metal, the less the change in wall thickness. Less ductile steels have a greater tendency to change the wall thickness. At low values of the relative wall thickness difference of the work piece, the coefficient of change in wall thickness reaches 3.5, that is, the wall thickness difference increases by 3.5 times, and at large values of the relative wall thickness difference of the work piece, its correction is more intensive. The intensity of the correction depends on the coefficient of reduction in diameter: the larger the value of the reduction, the more intensive the correction of the difference in wall thickness. That is, in order to correct the difference in wall thickness during uncorrected drawing, it is necessary to increase the stretch ratio., Безоправочному волочению подвергают трубы после короткооправочного волочения или прокатки на станах ХПТ или ХПТР, то есть трубы, которые имеют определенную разностенность. С целью оценки точности труб после безоправочного волочения были спроектированы и исследованы технологические маршруты производства труб из различных марок сталей. По разработанным маршрутам по технологии производства протягивались партии труб, от каждой партии отбирались образцы и проводились измерения толщины стенки в равноудаленных точках поперечного сечения трубы. По результатам измерений выполнен корреляционно-регрессионный анализ, определены факторы, влияющие на изменение разностенности и построены регрессионные модели. Интенсивность исправления зависит от коэффициента обжатия по диаметру, чем больше значение отношения начального диаметра до конечного диаметра трубы, тем интенсивнее исправления разностенности. То есть с целью исправления разностенности при безоправочном волочении необходимо увеличивать коэффициент вытяжки. При малой разностенности заготовки (менее 3%) разностенность готовых труб растет, при разностенности заготовки 3...4% разностенность готовых труб меняется мало и при d0> 4% разностенность готовых труб уменьшается.При анализе полученных в работе зависимостей можно сделать некоторые выводы: чем пластичнее металл, тем меньше изменение разностенности. Менее пластичны стали имеют большую тенденцию к изменению разностенности. При малых значениях относительной разностенности заготовки коэффициент изменения разностенности достигает величины 3,5, то есть разностенность увеличивается в 3,5 раза, а при больших значениях относительной разностенности заготовки интенсивнее ее исправление. Интенсивность исправления зависит от коэффициента обжатия по диаметру: чем больше значение обжатия, тем интенсивнее исправления разностенности. То есть с целью исправления разностенности при безоправочном волочении необходимо увеличивать коэффициент вытяжки., Безоправочному волочінню піддають труби після короткооправочного волочіння або прокатки на станах ХПТ або ХПТР, тобто труби, які мають певну різностінність. З метою оцінки точності труб після безоправочного волочіння були спроектовані і досліджені технологічні маршрути виробництва труб з різних марок сталей. За розробленими маршрутами за технологією виробництва виготовлялися партії труб, від кожної партії відбиралися зразки і проводилися вимірювання товщини стінки в рівновіддалених точках поперечного перерізу труби. За результатами вимірювань виконаний кореляційно-регресійний аналіз, визначені фактори, що впливають на зміну різностінності і побудовані регресійні моделі. Інтенсивність виправлення залежить від коефіцієнту обтиснення по діаметру, чим більше значення відношення початкового діаметра до кінцевого діаметру труби, тим інтенсивніше виправлення різностінності. Тобто з метою виправлення різностінності при безоправочному волочінні необхідно збільшувати коефіцієнт витяжки. При малій різностінності заготовки (менше 3%) різностінність готових труб зростає, при різностінності заготовки 3...4% різностінність готових труб змінюється мало і при d0> 4% різностінність готових труб зменшується.При аналізі отриманих в роботі залежностей можна зробити деякі висновки: чим пластичніше метал, тим менше зміна різностінності. Менш пластичні сталі мають велику тенденцію до зміни різностінності. При малих значеннях відносної різностінності заготовки коефіцієнт зміни різностінності досягає величини 3,5, тобто різностінність збільшується в 3,5 рази, а при великих значеннях відносної різностінності заготовки інтенсивніше її виправлення. Інтенсивність виправлення залежить від коефіцієнта обтиснення по діаметру: чим більше значення обтиснення, тим інтенсивніше виправлення різностінності. Тобто з метою виправлення різностінності при безоправочному волочінні необхідно збільшувати коефіцієнт витяжки.

Background. Nonlinear nonstationary processes that are available in various spheres of human activity are characterized by numerous uncertainties, fuzziness, incompleteness and low precision data. To perform forecasting of such processes it is necessary to carry out correctly the data processing that is why the problem of development and practical use of the new processing methods is very urgent. The methods should provide a possibility for performing high quality input data processing aiming to quality modeling and forecasting the processes under study.Objective. A short review of the Bayesian data analysis methods will be provided and an original methodology for identification and taking into consideration of possible uncertainties that are available in the problems of modeling and forecasting developed. And a new combined probabilistic and statistical model will be proposed for modeling and forecasting nonlinear nonstationary processes.Methods. A combined implementation methodology has been proposed that includes the following: Bayesian data processing technics, an optimal filter for preliminary data processing, linear and nonlinear regression for formal description and forecasting conditional variance and probabilistic model in the form of Bayesian network to forecast nonlinear nonstationary processes.Results. The proposed modeling method was tested on the problem of forecast estimation using the financial market data. The statistical data hired describe evolution of stock prices for well-known company. The computational experiments performed showed that quality of the short-term forecasts for volatility and the nonlinear nonstationary financial process itself are improved substantially thanks to the optimal filtering procedure and rational model structure selection. Application of the complex model that uses Bayesian network provided a possibility for improvement of probabilistic forecasts used for performing trade operations at the stock market.Conclusions. Forecasts estimation for nonlinear nonstationary processes is an urgent problem that can be solved in various ways. The proposed probabilistic and statistical method for estimating probabilistic forecasts used for performing trade operations at the stock market generated high quality results and will be extended and improved in the future., Проблематика. Нелинейные нестационарные процессы, которые возникают в различных сферах деятельности человека, связаны с большим количеством неопределенностей, нечеткостью, неполнотой и неточностью данных. Для прогнозирования таких процессов необходимо корректно обрабатывать данные такого типа, поэтому актуальной задачей является разработка и применение новых методов, которые дают возможность осуществлять надлежащую обработку данных с целью моделирования и прогнозирования исследуемых процессов.Цель исследования. Выполнить краткий обзор методов байесовского анализа данных, разработать методику идентификации и учета возможных неопределенностей в моделировании и прогнозировании, а также предложить комплексную вероятностно-статистическую модель для прогнозирования нелинейных нестационарных процессов.Методика реализации. Комплексно использованы: байесовский метод обработки данных, оптимальный фильтр для предварительной обработки данных и их подготовки к построению моделей; линейная и нелинейная регрессионные модели для формального описания и прогнозирования условной дисперсии и вероятностная модель в форме байесовской сети для прогнозирования нелинейного нестационарного процесса.Результаты исследования. Предложенный метод моделирования апробирован на задаче оценивания прогнозов финансового процесса на фондовом рынке. Использованные статистические данные описывают эволюцию цен акций известной компании. В результате выполнения вычислительных экспериментов установлено, что качество краткосрочных прогнозов волатильности и самого нелинейного нестационарного процесса существенно улучшаются благодаря оптимальной фильтрации данных и рациональной структуре модели. Применение построенной комплексной модели с использованием байесовской сети дало возможность усовершенствовать вероятностное оценивание прогнозов при выполнении торговых операций на фондовом рынке.Выводы. Оценивание прогнозов нелинейных нестационарных процессов – актуальная задача, которая может быть решена различными методами. Высокоэффективным оказался предложенный вероятностно-статистический метод для оценивания вероятностных прогнозов при выполнении торговых операций на фондовом рынке акций, а поэтому в дальнейшем перспективным будет расширение и усовершенствование его использования., Проблематика. Нелінійні нестаціонарні процеси, що виникають у різних сферах діяльності людини, пов’язані з великою кількістю невизначеностей, нечіткістю, неповнотою та неточністю даних. Для прогнозування таких процесів необхідно коректно опрацьовувати дані такого типу, тому актуальною є задача розробки і застосування нових методів, які дають можливість здійснювати належну обробку вхідних даних з метою моделювання і прогнозування досліджуваних процесів.Мета дослідження. Виконати короткий огляд методів байєсівського аналізу даних, розробити методику ідентифікації та врахування можливих невизначеностей у моделюванні й прогнозуванні, а також запропонувати комплексну імовірнісно-статистичну модель для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів.Методика реалізації. Комплексно застосовано: байєсівський метод обробки даних, оптимальний фільтр для попередньої обробки даних та їх підготовки до побудови моделей, лінійну та нелінійну регресійні моделі для формального опису і прогнозування умовної дисперсії та ймовірнісну модель у формі байєсівської мережі для прогнозування нелінійного нестаціонарного процесу.Результати дослідження. Запропонований метод моделювання апробовано на задачі оцінювання прогнозів фінансового процесу на фондовому ринку. Використані статистичні дані описують еволюцію цін на акції для відомої компанії. В результаті виконання обчислювальних експериментів було встановлено, що якість короткострокових прогнозів волатильності й самого нелінійного нестаціонарного процесу значно поліпшується завдяки оптимальній фільтрації даних і раціональній структурі моделі. Застосування побудованої комплексної моделі з використанням байєсівської мережі надало можливість удосконалити ймовірнісне оцінювання прогнозів при здійсненні торговельних операцій на фондовому ринку.Висновки. Оцінювання прогнозів нелінійних нестаціонарних процесів є актуальною задачею, що може розв’язуватися різними методами. Високоефективним виявився запропонований ймовірнісно-статистичний метод для оцінювання ймовірнісних прогнозів при здійсненні торговельних операцій на фондовому ринку акцій, а тому в подальшому перспективним буде розширення та удосконалення його застосування.

Предложена концепция адаптивного моделирования финансово-экономических процессов, основанная на одновременном использовании регрессионных моделей и оптимального фильтра Калмана для уменьшения влияния случайных возмущений и погрешностей измерений на статистические данные. Создано программное обеспечение, необходимое для проведения вычислительных экспериментов. Для выбранных финансово-экономических процессов построены несколько регрессионных моделей, которые дополнительно были преобразованы в пространство состояний. Проверка разработанной системы прогнозирования на различных выборках финансовых и экономических данных показала, что можно достигнуть приемлемых значений средней абсолютной погрешности в процентах (около 5–8%) для краткосрочных прогнозов. В зависимости от конкретной постановки задачи использовались динамические и статические оценки прогнозов, которые дали возможность получить необходимую точность оценок. Использование фильтра Калмана для предварительной обработки данных (уменьшения влияния случайных возмущений и шумов измерений) и краткосрочного прогнозирования дает возможность дополнительно уменьшить погрешности оценок прогнозов в среднем на 1,5–2%. В дальнейшем планируется создать специализированную систему поддержки принятия решений для решения задач прогнозирования на основе вероятностно-статистических методов., A concept for adaptive modeling of financial and economic processes is proposed that is based upon simultaneous application of regression models and optimal Kalman filter for reducing the influence of stochastic disturbances and measurement errors on statistical data. Specialized software has been developed that is necessary for performing computational experiments. Several regression models were constructed for the selected financial and economic processes that were transformed to the state space representation. Testing of the software system developed using various data samples of financial and economic data showed that it was quite possible to reach an acceptable quality of short-term forecasting with the mean absolute percentage error of about 5–8 %. Depending on a specific problem statement, dynamic and static estimates of forecasts were used with an acceptable quality. An application of Kalman filter for preliminary data processing (reduction of the influence of external stochastic disturbances and measurement errors) and short term forecasting provides a possibility for further reduction of forecasting errors by about 1,5–2,0 %. In the future research, it is planned to develop a specialized decision support system for solving the problems of forecasting on the basis of probabilistic and statistical procedures., Запропоновано концепцію адаптивного моделювання фінансово-економічних процесів, яка ґрунтується на одночасному використанні регресійних моделей і оптимального фільтра Калмана для зменшення впливу випадкових збурень та похибок вимірювань статистичних даних. Створено програмне забезпечення, необхідне для виконання обчислювальних експериментів. Для вибраних фінансово-економічних процесів побудовано кілька регресійних моделей, додатково перетворених у простір станів. Випробування розробленої системи прогнозування на різних вибірках фінансових та економічних даних показало, що можна досягти прийнятних значень середньої абсолютної похибки близько 5–8 % для короткострокових прогнозів. Залежно від конкретної постановки задачі використано динамічні і статичні оцінки прогнозів для отримання потрібних точних оцінок. Застосування фільтра Калмана для попереднього оброблення даних (зменшення впливу випадкових збурень та шумів вимірів) і короткострокового прогнозування дає змогу додатково зменшити кількість похибок оцінок прогнозів на 1,5–2,0 %. У подальших дослідженнях передбачається створити спеціалізовану систему підтримання прийняття рішень для розв’язання задач прогнозування на основі ймовірнісно-статистичних методів.

Ключевой проблемой при построении регрессионной модели является выбор её структурной спецификации, т.е. состава переменных и математической формы связи между ними. Все известные на сегодняшний день спецификации регрессий основаны на том, что их неизвестные параметры представляют собой матрицы линейных операторов одномерного векторного пространства. В данной работе впервые рассмотрены модели парной линейной регрессии с параметрами в виде матриц линейных операторов двумерного векторного пространства. Показано, что такие модели можно использовать для прогнозирования значений объясняемой переменной, причем, для этого исследователю не нужно задавать прогнозные значения объясняющей переменной, поскольку они последовательно определяются по модели. Для оценивания предложенных моделей сформулирована оптимизационная задача, основанная на методе наименьших квадратов с ограничениями. С помощью метода множителей Лагранжа доказано, что решение сформулированной задачи сводится к решению системы линейных алгебраических уравнений. Рассмотрен пример оценивания предложенных моделей по конкретным данным. В результате сумма квадратов ошибок по разработанной модели оказалась в пять раз меньше, чем сумма квадратов ошибок по классической модели парной линейной регрессии., The key problem in constructing a regression model is the choice of its structural specification, i.e. the composition of the variables and the mathematical form of the relationship between them. All currently known regression specifications are based on the fact that their unknown parameters are matrices of linear operators of a one-dimensional vector space. In this paper, for the first time, linear regression models with parameters in the form of matrices of linear operators of a two-dimensional vector space are considered. It is shown that such models can be used to predict the values of the explained variable, and for this, the researcher does not need to set the predicted values of the explanatory variable, since they are sequentially determined by the model. To estimate the proposed models, an optimization problem is formulated based on the least-squares method with restrictions. Using the method of Lagrange multipliers, it is proved that solving the formulated problem reduces to solving linear algebraic equations system. An example of estimating the proposed models for specific data is considered. As a result, the error sum of squares by the developed model turned out to be five times less than the error sum of squares by the classical pair linear regression model., №1(28) (2020)

В работе рассматриваются два новейших метода синтеза адаптивных наблюдателей переменных состояния киберфизических систем, полученные авторским коллективом в период их совместной деятельности в период с 2014 по 2018 годы. Обсуждаемые в работе методы базируются на предварительном преобразовании исходной системы к статической регрессионной модели, включающей неизвестные параметры или неизвестные функции.

В данной работе рассмотрена методика построения регрессионной модели с целью оценки перспективности использования СПГ как альтернативного вида топлива в России. Также работа содержит приведенный перечень факторов, которыми можно охарактеризовать мировой рынок потребления СПГ. Произведен отбор влияющих показателей (экзогенных переменных) и результирующего показателя (эндогенная переменная). Статистические данные были взяты из глобального энергетического статистического ежегодника Enerdata и статистической базой Всемирного банка (World Bank). Пространственная структура модели представлена такими странами как: Австралия, Бельгия, Великобритания, Индия, Индонезия, Испания, Италия, Китай, Малайзия, Нигерия, Республика Корея, Россия, США, Турция, Франция, Япония. Временное ограничение - с 2008 по 2018гг (10 лет). На основе выбранных параметров построена регрессионная модель. Построение регрессии проводилось по результатам 176 наблюдений. Дана оценка необходимости и перспективности использования СПГ в качестве альтернативного вида топлива в России., In this paper, we consider a methodology for constructing a regression model in order to assess the prospects of using LNG as an alternative type of fuel in Russia. The work also contains a list of factors that can be used to characterize the global LNG consumption market. The selection of influencing indicators (exogenous variables) and the resulting indicator (endogenous variable) was made. The statistics were taken from the global energy statistics yearbook Enerdata and the statistical database of the World Bank. The spatial structure of the model is represented by such countries as: Australia, Belgium, Great Britain, India, Indonesia, Spain, Italy, China, Malaysia, Nigeria, Republic of Korea, Russia, USA, Turkey, France, Japan. The time limit is from 2008 to 2018 (10 years). Based on the selected parameters, a regression model is constructed. The construction of the regression was carried out according to the results of 176 observations. The necessity and prospects of using LNG as an alternative type of fuel in Russia are assessed.

В статье разбираются претензии к использованию регрессионных моделей в экономической науке. Рассматриваются ограничения регрессионных моделей: оценка вероятностей исходя из нормального распределения и ограничение прогнозов, требование гомоскедастичности, слом тренда на основе кейса расхождения между заработной платой и производительностью труда в США., We consider restrictions and claims against the use of regression models in economics. The constraints of regression models are looked at; we assess probabilities from the point of view of normal distribution and limitations of forecasts, homoscedasticity requirements, and the break in the trend line based on the case of discrepancy between the wages and productivity of labor in the USA., ВЕСТНИК ОБРАЗОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ НАУКИ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК, Выпуск 3 2020

Производство продуктов с защищенным наименованием места происхождения (ПЗП) предполагает использование определенного сырья (сорт, органолептические и физико-химические характеристики и т.д.), что может быть подтверждено соответствующими испытаниями. В связи с этим актуально обоснование принципов выбора идентификационных критериев, позволяющих определять и подтверждать происхождение отечественных вин с защищенным наименованием места происхождения. Цель работы – разработка робастного дифференцирующего критерия, позволяющего определять подлинность и происхождение виноматериалов относительно эталона. Материал и методы. Авторами представлена кластеризационная методика, позволяющая на основе результатов испытаний и разработанных цифровых критериев идентификации подтверждать происхождение виноматериалов Краснодара и Ростова-на-Дону. В качестве критерия использованы данные анализа микрои макроэлементного состава виноматериалов этих регионов. Результаты. В статье постулируется: основная задача кластеризации; пути решения с позиций пищевой промышленности с использованием регрессионной модели пищевого продукта; информация по основным кластеризационным метрикам; области применения в зависимости от подхода к идентификации ПЗП. По результатам анализа содержания 21 минерального вещества (10 в мкг/л и 11 в мг/л) была построена регрессионная модель виноматериала. На основе модели были определены кластерные центры. Результирующая модель позволяет разделить два указанных винодельческих региона и сформировать пространственный цифровой дискриминационный критерий, основанный на близости к одному из установленных кластерных центров. Заключение. Предлагаемая модель может быть адаптирована для идентификации продукции различных отраслей пищевой промышленности.

Тема моей выпускной квалификационной работы: «Исследование взаимодействия между спотовым и фьючерсным рынками». Объект исследования: фьючерсный и спотовый рынки; Предмет исследования: взаимодействие между спотовым и фьючерсным рынками. В условиях глобализации мировой экономики сущностью экономической глобализации является экономическая маркетизация и экономическая информатизация. Мировая экономика быстро растет. Многие риски переносятся со спотового рынка на фьючерсный. В последние годы фьючерсный спотовый рынки становятся все более взаимосвязанными. В то же время предприятия применяют фьючерсный рынок для хеджирования, торгуя на этих рынках и используя прибыль, полученную на одном рынке, они компенсируют потери на другом рынке, тем самым фиксируя прибыль от производства и производственные издержки. Цена показывает спрос и предложение на рынке. Анализируя взаимосвязь между ценой фьючерса и спотовой ценой, можно понять взаимодействие между фьючерсным и спотовым рынками. Через регрессионный анализ, построение регрессионных моделей и количественный анализ можно понять взаимосвязи между фьючерсами и спотовыми ценами. Это помогает хеджерам достичь цели по ограничению производственных затрат и стабилизации прибыли от производства. Рынок нефти имеет спотовый рынок и рынок фьючерсов. На мой взгляд, это очень хорошая и актуальная тема для анализа. Стоимость нефти была и остается драйвером развития. Зависимость нефти от современных производственных процессов и развития транспортной инфраструктуры являются фондовыми индексами и макропоказателями, которые обуславливают цены в топливно-энергетическом секторе. В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи: -Изучить общую характеристику спотового и фьючерсного рынков; -Рассмотреть динамику спотового и фьючерсного рынков за период 2000-2020гг; -Проанализировать взаимодействие спотового и фьючерсного рынков; - Рассмотреть рынок нефти WTI в качестве примера. В данном исследовании изучается взаимодействие между фьючерсным и спотовым рынками, что представляет собой важный вопрос для компаний, использующих фьючерсное хеджирование в своей повседневной деятельности., The theme of my graduate qualification work: “Research of interaction between spot and futures markets.” Object of study: futures and spot markets; Subject of study: analysis of the interaction between spot and futures markets. Hedging. In the context of globalization of the world economy, the essence of economic globalization is economic marketing and economic informatization. The global economy is growing rapidly. Many risks are transferred from the spot market to the futures market. In recent years, futures spot markets have become increasingly interconnected. At the same time, enterprises use the futures market for hedging, trading in these markets and using profits earned in one market, they compensate for losses in another market, thereby capturing profit from production and production costs. Price shows supply and demand in the market. By analyzing the relationship between futures and spot prices, we can understand the interaction between futures and spot markets. Through regression analysis, the construction of regression models and quantitative analysis, we can understand the relationship between futures and spot prices. This helps hedgers achieve their goal of limiting production costs and stabilizing production profits. The oil market has a spot market and a futures market. In my opinion, this is a very good and relevant topic for analysis. Oil prices have been and remain the development driver Oil dependence on modern production processes and the development of transport infrastructure are stock indices and macro indicators that determine prices in the fuel and energy sector. In accordance with the goal, the following tasks are solved: -Study the general characteristics of the spot and futures markets; -Consider the dynamics of the spot and futures markets for the period 2000-2020; -Analyze the interaction of spot and futures markets; -As an example, consider the WTI oil market. This study examines the interaction between futures and spot markets, it is very important for companies to hedge the futures market.

В 2009-2010 гг. коллектив Института проблем управления РАН проводил комплекс работ по анализу, моделированию и прогнозу развития системы пенсионного обеспечения и динамики коэффициента замещения утраченного заработка в г. Москве, результаты которых были опубликованы в ряде статей по данной тематике. Работа выполнялась по заказу Правительства г. Москвы. В ходе исследований были составлены численные прогнозы основных показателей системы пенсионного обеспечения на среднесрочную и долгосрочную перспективу. В настоящей работе приводится сравнение прогнозных значений, полученных 10 лет назад, с текущими значениями оцениваемых показателей. Приводится анализ текущего состояния пенсионной системы и оценка точности данного ранее прогноза. Сделан вывод о возможности применения использованных методов и моделирования и прогнозирования социально-экономических систем в дальнейшем.

Исследованы социологические аспекты дистанционного электронного голосования, в том числе, использующего блокчейн. Корреляционные зависимости между показателями визуализированы в виде сети. Установлена слабая связь ценностей с готовностью населения участвовать в электронных выборах. Основными влияющими факторами являются: доверие, использование блокчейн-технологии, опыт предыдущего участия.

В статье проведён анализ, выявлены и раскрыты ключевые преимущества применения регрессионного анализа при контроле инновационной стратегии предприятия и продемонстрирован принцип работы данного статистического инструмента как способа осуществления контроля. На основе рассмотренных недостатков сформулированы и приведены требования и условия работы данного метода, и в результате подчёркивается важность аспекта контроля в отношении инновационной стратегии.