Цель исследования. Обосновать рыночную стоимость освоенного земельного участка с  действующим бизнесом для целей налогообложения.

Материалы и методы. Основой статьи являются: нормы закона в оценочной деятельности; результаты кадастровой оценки объектов недвижимости населенных пунктов России; метод сравнительного анализа факторов определения рыночной и кадастровой стоимости объектов недвижимости.

Результаты. Сформулированы методологические основы расчета рыночной и кадастровой  стоимости застроенных земельных участков населенных пунктов, как капитализированной ренты невоспроизводимых факторов рыночной стоимости единого  объекта недвижимости. Показано, что в теории и практике измерения рыночной и  кадастровой стоимости застроенных земельных участков населенных пунктов России нарушается статья 3 закона 135-ФЗ от 29.07.1998 года, в следствии чего, рыночная  и кадастровая стоимость объектов капитального строительства в 2–5 раз завышается, а  рыночная и кадастровая стоимость земельных участков в 2–10 раз занижается. Предложена  формула расчета инвестиционной прибыли предпринимателя для земельного участка.

Заключение. Независимо от методики (технологии) оценки объекта недвижимости  кадастровая стоимость застроенного земельного участка в населенном пункте должна  определяться как разность рыночной стоимости единого объекта недвижимости и  рыночной стоимости его улучшений (ОКС), используя в качестве объектов-аналогов  застроенные земельные участки. То есть, исключая из стоимости единого объекта недвижимости стоимость улучшений земельного участка, получаем рыночную стоимость  застроенного земельного участка, как «не застроенного» п. 20, ФСО №7.

Цель работы – построение математических моделей, описывающих взаимосвязи между  рыночными индикаторами, имеющими ключевое значение для экономики России, и  макроэкономическими показателями денежно-кредитной системы.

Материалы и методы. Для решения задачи моделирования в работе были использованы  методы описания математических моделей, изначально применяющиеся в теории  автоматического управления к механическим системам: линейные дискретные передаточные функции, модели пространства состояний и нелинейные модели  Гаммерштейна-Винера. В качестве инструментария исследования, для идентификации  моделей использовался функционал System Identification Toolbox программного пакета Matlab, который обычно используется для анализа технических систем. По известным входному и выходному сигналам производился подбор математической модели. Для оценки  точности выбора модели рассчитывалось нормальное среднеквадратичное отклонение для  промоделированного и заданного выходного сигнала. В качестве исходных данных  использовались временные ряды макроэкономических и рыночных показателей в период с 2008 по 2018 гг. 

Результаты. В работе были разработаны две модели прогнозирования. Модель-1 описывает последовательный переход от цен на нефть и курса доллара США к оценке валового  внутреннего продукта, денежного агрегата М2 и кредитной задолженности. Зависимости  между экономическими параметрами математически описываются линейными дискретными  передаточными функциями. Модель-2 отличается последовательностью двух последних  переходов: от валового внутреннего продукта к кредитам, а затем к денежному агрегату М2. Кроме того, два последних перехода математически описываются нелинейными моделями  Гаммерштейна-Винера. Результатом моделирования являются прогнозы по направлению  трендов и значениям макроэкономических показателей денежно-кредитной системы на временном горизонте в 3, 7 и 12 лет при двух разнонаправленных сценариях динамики нефтяного рынка.

Заключение. Несмотря на близкие значения при оценке точности каждой из построенных  моделей, в прогнозе они дают схожие результаты по соответствию сценариев, но разные темпы роста. Изменения цен на нефть однозначно сказываются на  макроэкономических показателях денежно-кредитной системы, что свидетельствует о  способности разработанных моделей давать корректные прогнозы по направлениям трендов кредитной активности и денежной массы. В дальнейших исследованиях предполагается  возможность перехода от макроэкономических показателей к более частным составляющим на мезо- и микроуровнях.

Цель исследования. Целью работы является изучение состояния банковского сектора  страны на основе анализа основных показателей, характеризующих банковскую  деятельность в современных условиях, изучение основных факторов, влияющих на  финансовый результат работы банков. Важным направлением анализа банковского сектора  является определение его надежности, устойчивости. Надежность, устойчивость банковской  системы страны во многом определяется финансовыми результатами деятельности банков. В статье рассмотрены основные тенденции развития банковского сектора, на основе экономико-статистических методов осуществлен анализ его финансового состояния.  В основу работы положен динамический, структурный, факторный анализ аналитической и  статистической информации о происходящих в этой области процессах.

Материалы и методы. Информационной базой исследования являются статистические  данные и аналитическая информация, отражающие финансовую деятельность банковского  сектора. Методологическую основу исследования представляют статистические методы  анализа данных: сравнительный и структурный анализ, динамика, корреляционно- регрессионный анализ.

Результаты. Рассмотрены основные показатели банковской ресурсной базы и  эффективности ее использования. Проанализированы основные тенденции изменений в  структуре банковских пассивов и активов, приведен анализ соотношений кредитов и депозитов. Финансовый анализ состояние банковского сектора предполагает изучение  факторов, влияющие на деятельность банковских учреждений. При этом важно не только  определить сами факторы, но и степень их воздействия на результаты работы банка. С этой  целью в работе был использован корреляционно-регрессионный анализ, на основе которого были изучены основные факторы, оказавшие влияние на финансовый результат банковской системы в 2016 году.

Заключение. Проведенный анализ показал, что наибольший удельный вес в структуре  пассивной базы российского банковского сектора занимают средства клиентов. За  рассматриваемый в работе период вклады физических лиц и средств корпоративных  клиентов возросли. Удельный вес кредитов, депозитов, полученных от Банка России  сократился, при одновременном росте удельного веса кредитов, депозитов, полученных от  других кредитных организаций. Таким образом в структуре пассивов средства Банка  России замещаются другими, рыночными источниками. В качестве позитивной тенденции  можно отметить рост прибыли и фондов кредитных организаций в пассивах банковского  сектора. Основным направлением использования банковских активов является  кредитование экономики. В структуре активов доля кредитов и прочих ссуд принадлежало  около 70%. В 2016 г. объем кредитов, предоставленных экономике в целом, уменьшился на 3%. За целом за рассматриваемый периоде совокупные доходы банковского сектора  снизились на 4,9%. Основным фактором снижения доходов стало их значительное  сокращение от операций с иностранной валютой. Проведенный корреляционно- регрессионный анализ факторов, влияющих на формирование прибыли банковского сектора показал, что наиболее существенное значение имеет объем кредитов. Количественное  измерение влияния этого фактора является основой для дальнейшего анализа финансовой  сферы экономики, построения прогнозных расчетов.

В статье рассматривается применение статистического метода, а именно кластерного  анализа на примере исследования кардиологических данных. Использованы методы  классификации Data Mining для обработки кардиологических данных, анализа состояния  пациента. Целью данного исследования было поставлено проверка гипотезы о возможности  диагностики состояния здоровья сердца пациента, а также выявления у него патологий, при помощи анализа серий ЭКГ и выделения схожих кластеров по результатам данного проводимого анализа. Тематика применимости известных методов кластеризации применительно к обработке и анализу электрокардиограммам по признакам  подобия из форм ранее широко не исследовалась. В модели сердца, которая применяется в  данном исследовании, в основе явления возврата ФПУ является понятия состояния сердца, в качестве фиксируемого колебательного процесса. Но, с другой стороны, так как сердце  является автоколебательной системой и ему не требуется для начала колебаний получения энергии «возмущения», то при исследовании сердца вводится понятие  автовозврата ФПУ. Сердце можно рассматривать как распределенную автоколебательную  систему, которая имеет бесконечное число автовозвратов Ферми-Паста-Улама (ФПУ), при  которых вводится понятие кластера, получаемого в процессе серии сравнений ЭКГ спектров  Фурье друг с другом и выявления повторяющихся. Сравнение Фурье спектров ЭКГ  производится на основе явления возврата ФПУ, на основе визуального восприятия спектра.  Для этого было введено понятие формы спектра. Форма спектра – сглаженная кривая. В  ходе работы было произведено математическое моделирование работы сердца путем  использования разложения ФПУ и представлено формальное описание математической  модели сердца как система связанных клеток миоцитов, представляющих отдельные  автоколебательные степени свободы, описываемые системой связанных нелинейных  дифференциальных уравнений второго порядка как уравнения Ван дер Поля. Кластерный  анализ проводится на основе поиска схожих форм спектров Фурье, полученных путем  моделирования работы сердца ФПУ. Таким образом, разрабатывается система обработки  кардиологической информации, обеспечивающая персонифицированный мониторинг,  анализ и прогнозирование развития состояния пациента в реальном времени. Система  представляет собой устройство для съема ЭКГ и пульсовой волны, с помощью которого  сразу после окончания сбора данных пациента информация отправляется посредством  Интернет в облако для дальнейшей обработки, анализа и хранения. На данный момент были уже получены результаты: гипотеза подтвердилась. При математическом моделировании работы сердца ФПУ, на основе которых были выделены формы спектров Фурье, были  выделены кластеры, среди которых образовались различные подмножества как форм  спектров Фурье с патологиями, так и форм спектра Фурье здоровых людей. Из данного  проведенного исследования следует, что по результатам кластерного анализа  электрокардиограммы возможно отнести данную ЭКГ к какому-либо кластеру и тем самым  продиагностировать состояние кардиологического здоровья данного пациента.

Актуальной задачей в обеспечении региональной экономики необходимыми специалистами в процессе достижения целей планирования и прогнозирования социально-экономического развития является создание методики оценки и мониторинга образовательного потенциала населения. В статье приводятся  статистические  данные, характеризующие демографический состав молодого населения России, выявлены  региональные различия с точки зрения поколенческихгрупп. На этой основе рассчитан  рейтинг регионов России, рассмотрены и сопоставлены основные ценностные и деловые  характеристики поколенческо-возрастных групп. Выявлены проблемные области, для которых рационально использование поколенческого подхода и предложены соответствующие рекомендации.

Целью настоящей статьи является обоснование возможностей применения методики  рейтинга регионов по уровню накопленного образовательного потенциала молодыми  поколениями для выявления и прогнозирования динамики качественных характеристик рабочей силы, а также перспективности ее использования в целях управления развитием региона.

Методическую основу представленной работы составляют сравнительный, экономико- статистический и социально-культурный методы анализа. Для исследования была собрана и статистически обработана пространственно-временная база результатов переписей  населения в России в 2002 и 2010 годах по субъектам РФ, характеризующая поколенческо- возрастную структуру молодежи по уровню достигнутого образования. В рамках изложения  данной статьи авторами представлен алгоритм сравнительного анализа образовательного  потенциала молодежи по субъектам РФ и выполнена типологическая группировка. Значение региональных различий регионов по уровню образовательного потенциала молодых поколений проявляется в усиливающейся роли внутристрановой миграции  населения, о чем свидетельствует и пространственная взаимосвязь с уровнем развития  системы высшего профессионального образования в наблюдаемый период.

Заключение: Предложенный подход и результаты исследования могут быть полезны для  анализа и планирования социально-экономического развития регионов различными  государственными органами власти федерального и регионального уровней, а также частными инвесторами.

Большинство российских предприятий имеют проблемы с обновлением производственных  фондов и по этой причине остро нуждаются в инвестициях. Огромную роль на инвестиционную привлекательность предприятий оказывает его система корпоративного  управления. Далеко не последней проблемой, отталкивающей инвесторов является  отсутствие развитого фондового рынка в России. Целью настоящей работы является разработка математической модели оценки эффективности корпоративного  управления предприятия для принятия решения о внешнем инвестировании в корпорации  нефтяной промышленности. В доступных для анализа источниках в недостаточной мере уделяется внимание анализу и развитию методов оценки эффективности  корпоративного управления при принятии решения о внешнем инвестировании корпорации.  Для принятия решения потенциального инвестора об инвестировании в какую-либо компанию, инвестор должен иметь представление о деятельности данной компании и  ее экономических и финансовых показателей. Система показателей работы персонала  корпорации, которые влияют на ее стоимость, имеет слабоструктурированную структуру.  Для решения задач слабоструктурированных систем и необходимо применение методов  нечеткой логики. Данные методы позволяют произвести качественную оценку деятельности  предприятия и его управленческого персонала, дают возможность определить уровень  управления предприятием и качество исполнителей работы. Существующие модели оценки  эффективности корпоративного управления, заимствованные за рубежом, оказываются не  эффективными в России. Уровень корпоративного управления в компании сегодня  определяется с помощью рейтингов от крупных рейтинговых агентств, таких как S&P, РБК, ЭКСПЕРТ РА, CORE-рейтинг. Но для такого способа измерения существует одно важное  условие: оцениваемая компания должна быть включена в списки этих агентств для того,  чтобы отслеживать и анализировать ее корпоративное управление. Но зачастую в России в  списки рейтинговых агентств попадают не все компании, особенно, если эти компании  принадлежат к среднему бизнесу. В статье модель оценки эффективности корпоративного управления корпорации представлена в виде системы компонент, каждая из которых сформирована из экономических показателей, учитывающая как экономические  характеристики работы предприятия, так и качественный состав его персонала и не привязанный к котировкам акций предприятия на фондовых рынках. Данная модель  построена с помощь метода нечеткой логики, что позволяет объединить количественные и  качественные показатели. Используя теорию нечетких множеств, устраняется разногласие  значений исходных показателей при оценке уровня эффективности корпоративного  управления, а через операции над лингвистическими переменными происходит объединение компонент ядра уровня корпоративного управления. При помощи продуктивных правил  нечеткой логики числовые компоненты уровня эффективности корпоративного управления  приводятся к нечеткому виду. Разработанная модель принятия решений потенциального  инвестора об инвестировании в предприятие, основанная на расчете оценки уровня  эффективности его корпоративного управления, показывает потенциальному инвестору  уровень экономического и финансового управления предприятием, качество управляющего  и рабочего персонала предприятия, способствует принятию решения о целесообразности вложения средств в корпорации.

Целью работы является исследование проблемы оптимизации энергопотребления и  практического применения методов повышения энергоэффективности в жилищном секторе.  Оптимизация управления энергоэффективностью позволяет уменьшать расходование  энергоресурсов при выполнении различных работ, отопление зданий и т.д. Создание  методов оптимизации позволит в короткие сроки снизить платежи за коммунальные услуги,  а в целом для отрасли, будет способствовать уменьшению потребления различных ресурсов  и улучшению экологического состояния региона. В отличии от других подходов, акцент в  данной работе ставится на удобство и простоту, необходимую для использования этой  методики населением в домашних хозяйствах. В предложенном комплексном подходе  используются методы теории вероятностей, линейного программирования, модели теплообмена. Проведенное исследование подтверждает эффективность полученного  решения и может служить основой для создания учебно-исследовательских стендов. Статья  состоит из двух частей: в первой части выполнен анализ ведущих работ в этой тематике и  определены причины, затрудняющие массовое применение предлагаемых в этих работах  решений. Далее предложена и обоснована постановка задачи и сформулирован ряд  основных требований к математической модели энергопотребления, необходимых для того, чтобы сконструированную методику можно было применять для оптимизации  энергопотребления в домашних хозяйствах. Во второй части на примерах конкретных  бытовых электроприборов предлагается математическая модель их функционирования. При  исследовании существующих методов оптимизации энергопотребления в домохозяйствах  были выявлены проблемы, заключающиеся в сложности применения этих методов на практике и получены рекомендации, позволяющие сформулировать основные принципы  построения методики оптимизации, удобной для практического применения. Было показано, что при построении такой методики первичным является вопрос о данных, которые может  предоставить пользователь. Был определен минимальный состав входных данных, по которым сконструированы необходимые алгоритмы оптимизации энергопотребления. Так же был предложен ряд алгоритмов определения некоторых входных показателей, которые  легко использовать в домашних хозяйствах. Таким образом, общий план исследований в  данной работе заключается в следующем:
• провести группировку приборов по способу задания функциональных требований;
• выяснить приемлемый для пользователя состав и вид входных данных;
• определить минимальный набор входных данных для формализации ограничения суммарной потребляемой мощности;
• сконструировать алгоритмы оптимизации, работающие с указанными выше входными данными.
Важнейшими результатами выполненной работы являются следующие:
• разработана методика прогнозирования графика максимальной суммарной мощности потребления.
• разработаны методики оптимизации энергопотребления для каждого из выделенных подмножеств бытовых приборов.
• выполнено моделирование полученных алгоритмов оптимизации, которое показало их  работоспособность, эффективность и возможность их практического применения без какой- либо адаптации.
Таким образом, в статье предложено решение задачи оптимизации энергопотребления в  жилищном секторе, ориентированное на практическое применение.

Цель исследования. Целью научной статьи является формирование макета управления  экономикой муниципального образования посредствам агрегатирования и протипирования в  условиях лабильности и робастности изменений. В рамках реализации  заявленной цели автором предполагается провести протипирование экономики  муниципального образования на основе встроенных управленческих платформ;  сформировать адаптированную модель оценки рискованности в процессе реализации Smart- проектирования; предложить агрегатированную модель оценки развития экономики  муниципального образования.

Материалы и методы. В ходе написания научной статьи использованы методы  ситуационного и имитационного моделирования, аппроксимации и группировки видовых  элементов структурного объекта, этапизации и алгоритмизации функциональных процессов. Особый акцент в данной статье сделан на методологический аппарат, позволяющей  сформировать выводы на основе субъективного авторского мнения, учесть внешние изменения в исследуемой системы. К данным методическим подходам относится:  энтропия научного познания, аберрация, аппроксимация, робастность.

Результаты. В рамках проведенного исследования сформированы следующие выводы:  муниципальная экономика находится в процессе трансформации, положительные изменения от которой возможно получить при помощи протипирования макета экономики  муниципального образования; Smart-проект как основа экономики муниципального  образования подвержен робастности и лабильности изменений, провоцирующих негативные риски; теория игр выступает достаточно важным инструментом, используемым в контексте определения рискованности Smart-проекта; агрегатированная модель оценки развития  экономики муниципального образования позволяет сформировать некоторые предпосылки  концепции Smart City в данной территориальной единице.

Заключение. Для эффективного развития муниципальных образований необходимо  осуществить преобразование экономик муниципальных образований в сторону  формирования «городов будущего» на основе использования инструментов протипирования и агрегатирования в условиях лабильности и робастности изменений. Представленный в научной статье аспект агрегатирования и протипирования экономики  муниципального образования выступает первоначальным этапом в разработке концепции  управления Smart экономикой муниципального образования. Трансформация муниципальных экономик регламентирует необходимость применения  нового инструментария для развития данных территории. Автор научной статьи предлагает  использовать адаптированную модель оценки рисков Smart-проектирования на основе  теории игр и агрегатированную модель оценки развития экономики муниципального  образования. Адаптированная модель оценки рисков Smart-проектирования на основе  теории игр базируется на использовании критерия Байеса, максиминного критерия Вальда, критерия принятия решений Сэвиджа, критерия устойчивости Гурвица, критерия  Ходжа-Лемана. Выделенные критерии способствуют определению наименее рискованного  Smart-проекта с целью его реализации в муниципальной экономике. Агрегатированная  модель оценки развития экономики муниципального образования проецирует алгоритм  регрессионной параметрии данных Constructive Coste Model (COCOMO) на основе которого дается заключение об уровне развития экономики муниципального образования. В  дальнейшем данное исследование может быть дополнено имитационными моделями  управления экономикой в условиях преобладания знаний и вирального интеллекта, а также  методиками оценки качественного состояния городской технологической инфраструктуры. 

Для разработки эффективной системы поддержки жилищного сектора на государственном  уровне, учета многообразия факторов, влияющих на изменение жилищных условий  населения, необходимо проводить регулярные социально-экономические мониторинговые  исследования. С этой целью авторами был выполнен сравнительный статистический анализ  состояния и тенденций развития сферы жилищного строительства и обеспеченности жильем  в различных регионах России, с учетом доступности жилья и степени напряженности в  жилищно-социальной сфере, а также возможностей, предоставляемых населению для  решения жилищного вопроса, посредством ипотечного кредитования. Экономический кризис не смог снять остроту «квартирного вопроса» для россиян, а только породил отложенный  спрос на жилье. Поэтому остаются по-прежнему актуальными исследования направлений  развития как в целом жилищной политики и решения жилищной проблемы, так и системы  ипотечного жилищного кредитования. Помимо решения проблемы обеспеченности  населения жильем, активизация политики ипотечного кредитования напрямую влияет на  показатели ввода жилья разного класса комфортности. Это достигается за счет мобилизации значительных объемов денежных средств населения. Предметом исследования является  совокупность показателей состояния и уровня развития сферы жилищного строительства и  связанного с ним ипотечного кредитования. Информационной базой исследования  послужили официальные данные Федеральной службы государственной статистики, Банка  России, материалы научных публикаций и периодической печати по исследуемой тематике. В качестве основного статистического инструментария использовались  статистические методы выявления трендов и циклов, исследования экономической  конъюнктуры и деловой активности, анализа структурных сдвигов, прогнозирования временных рядов, а также табличные и графические методы визуального  представления данных. Обработка исходных данных производилась на основе ППП «SPSS»,  а также в «MS Excel». В соответствии с целью авторами поставлены и решены следующие  задачи: определены основные особенности, проблемы и тенденции развития сферы  жилищного строительства в РФ и ее субъектах; оценена региональная дифференциация в  уровне жилищной обеспеченности населения и изменении его жилищных условий в  регионах ЦФО с учетом воздействия кризисных явлений; выявлена интенсивность и  направленность структурных изменений в региональном распределении совокупных объемов вводимого жилья; выделены группы российских регионов, отличающихся между собой по основным характеристикам жилищных условий  населения, масштабности и активности жилищного строительства; рассмотрены факторы и  критерии эффективности ипотечного жилищного кредитования и роль региональных банков  в этом процессе; выявлены основные проблемы, сдерживающие развитие ипотеки в России. Результаты проведенного исследования имеют практическое значение для  Федеральной службы государственной статистики при проведении мониторинга состояния  жилищного комплекса на региональном уровне, а также для региональных экономических  ведомств при разработке программ поддержки и развития сферы жилищного строительства.