Цель исследования. Основной целью данного исследования является  выявление  характерностей методов  регулирования инфляционных  процессов  в  условиях   открытой   экономики. В этой связи в статье подробно рассмотрены такие  вопросы как,  особенности инфляционных процессов в открытой  экономике,  специфика воздействия внешних  факторов  на уровень инфляции. На  примере  экономики Республики Таджикистан рассмотрены особенности влияния  динамики валютного курса и внешнеторгового фактора на уровень инфляции, выявлены  основные  факторы,  влияющие   на  динамику курса национальной валюты,   исследована  проблема  регулирования инфляционных тенденций  в условиях  сохранения  большой импортозависимости.

Материалы  и методы.  Теоретической основой для проведения данного исследования  послужили  работы зарубежных  и отечественных  ученых относительно  проблем инфляции  в открытой экономике, влияния  обменного курса на инфляционные процессы, антиинфляционной валютной политике в условиях  большой импортозависимости. В качестве  информационной базы были использованы   статистические данные  сайта  Национального банка  Республики Таджикистан – www.nbt.tj и Агентства  по статистике при Президенте Республики Таджикистан – www. stat.tj за 2000–2019  годы.

Результаты. Определены  основные  факторы  инфляции   в  условиях  открытой  экономики. Исследован  механизм  прямого  и косвенного  влияния  внешнеэкономических факторов  в частности валютного  курса на инфляционные процессы. Исследованы основные факторы инфляции  и механизм  их влияния  на примере Республики Таджикистан. Выявлено существенное влияние внешних  факторов  (импорта, денежных  потоков, валютного курса, динамики курса российского рубля) на инфляционные процессы и экономическое развитие  Республики Таджикистан.

Проведенное  исследование  показывает, что  импорт  является фактором,  сдерживающим  инфляционные тенденции  в республике, внешние  денежные потоки  формируют  внутренний спрос и влияют  на динамику курса сомони и тем самым воздействуют на уровень инфляции.

Определена  значимость  валютного  курса  сомони  в регулировании  инфляционных процессов. Также  выявлено  существенное влияние  внешних факторов на процесс формирования валютного курса сомони. На основе проведения  корреляционно-регрессионного  анализа   выявлена   тесная  связь  между  динамикой курса таджикского сомони и российского  рубля. Исследована особенность применения  валютной политики в целях стимулирования внутреннего  производства  и экспорта.

Заключение. Результаты исследования  показывают, что в условиях  Республики Таджикистан внешнеэкономические факторы,  в  частности  валютный курс  в  большей  степени  определяют  инфляционные тенденции. Исходя  из этого, возникает объективная необходимость поддерживания стабильности курса  национальной  валюты  в  целях  сдерживания   инфляционных  процессов  и  обеспечения  стабильности экономического развития. Проведенное  исследование  показало, что  динамика валютного курса сомони в основном определяется внешними, нежели внутренними факторами. По этой причине наличие существенного влияния валютного курса на инфляционные тенденции в долгосрочной перспективе может привести к нежелательным последствиям,  которые  связаны  с проблемой регулирования валютного  курса.

Цель исследования.  Актуальность темы исследования  связана с наличием  ряда дискуссионных вопросов,  возникающих при статистическом изучении  денежных  доходов населения  страны  и регионов. К числу таких  вопросов относятся:  сопоставимость показателей денежных доходов в динамике, оценка дифференциации населения  по доходам и потреблению, комплексная оценка региональных различий в уровне доходов населения.  Целью данной работы является исследование денежных доходов населения Российской Федерации как универсальной характеристики уровня жизни  населения.

Материалы  и методы.  Информационной базой исследования  послужили официальные статистические материалы Федеральной службы государственной  статистики, в том числе материалы, опубликованные  Росстатом   в  «Статистическом  обозрении» в  начале  2019  года.  В  исследовании  наряду  с традиционными статистическими методами применялись  также метод оценки структурных различий, метод  индексного  анализа  дифференциации  населения  по денежным  доходам  как  на  федеральном, так и на региональном  уровнях.  Были определены структурные сдвиги потребительских расходов между группами  населения  с разным уровнем дохода.

Результаты. В  России,  начиная  с 2014  по  2017  год,  ежегодное снижение  реальных располагаемых денежных доходов составляло  от 1 до 3%  при  среднегодовом  темпе  прироста номинальных   доходов  5%.  В  2010–2018  гг.  более  47%  доходов  было сконцентрировано  у 20%  населения  Российской Федерации  с наибольшими  доходами.  На долю 20% населения с  наименьшими   доходами   приходилось   менее  5,4%   от  их общего объема.

Наличие  неравенства в распределении  денежных доходов приводит к формированию потребительских структур, различающихся по социальным  группам  населения  с разным уровнем дохода. В исследовании  для оценки этих различий был использован интегральный коэффициент  структурных  сдвигов  Гатева.  В результате его расчета были установлены  заметные структурные различия  между группами  населения  России с наибольшими и с наименьшими  доходами.

Было проведено исследование  уровня денежных доходов населения 14 регионов Приволжского федерального округа за 2018 год. Для всех регионов  федерального округа  были рассчитаны  3 локальных  индекса  по  трем  показателям: среднедушевые  денежные доходы населения, среднемесячная номинальная начисленная заработная  плата  работников организаций и доля населения  с доходами  ниже прожиточного  минимума. Было  определено  их среднее арифметическое значение,  представляющее собой индекс денежных  доходов населения.

Заключение. Результаты проведенных расчетов позволили  выделить три группы субъектов в округе, которые существенно  различаются  между собой по уровню денежных доходов населения. Проблемы  дифференциации денежных  доходов в Приволжском федеральном округе,  выявленные  в исследовании, являются  типичными для многих регионов России. Для их решения необходимы согласованные  действия  региональных  властей  и государства, направленные на повышение  уровня жизни  населения  страны.

Цель исследования. Целью данного исследования является моделирование текущих тенденций  изменения  стоимости жилой  недвижимости. Цена  на  рынке  жилья  – это  один  из самых сложных для анализа  показателей, так как  отражает в  себе тенденции  на  товарных  и  финансовых  рынках,  рынке труда, реагирует  на политические и социально-экономические изменения. С помощью цены на рынке жилья можно определить уровень  доходов  населения  и  их  возможность  к  накоплению, если рассматривать региональный уровень, то можно определить  степень  привлекательности того или иного региона и т.д.  Развитие рынка  жилья  способствует  улучшению   демографической  ситуации и развитию  социальной  стабильности общества.

Материалы  и методы.  Важное  значение  в анализе  динамики изменения  стоимости  жилой недвижимости имеет методологическая  база.  В данном  исследовании  были представлены методы дескриптивной статистики для описания существующих тенденций изменения средней стоимости жилья и развития ипотечного кредитования, а также осуществлена оценка структуры  дифференциации цены по регионам. При помощи методов выявления и анализа  основной тенденции  была построена адекватная модель,  описывающая  тенденцию  функционально. Для  наглядного  представления результатов исследования  были использованы  табличный  и графический методы визуализации данных.  С  целью  решения  поставленных задач  использовался пакет  прикладных программ  IBM  SPSS Statistics.

Результаты. Результаты исследования  позволили  определить основные  тенденции   изменения   стоимости   жилой  недвижимости  в Российской  Федерации  на первичном  и на вторичном рынках,  а также  проанализировать динамику предоставления ипотечных кредитов. Рассмотрены причины столь значительной региональной  дифференциации цены  на  жилье.  Осуществлено построение модели изменения средней стоимости жилья на первичном  и вторичном  рынках,  а также  получены  прогнозные оценки  изменения  цены на 2019 год.

Заключение.  Проведенное   исследование   показало, что  существует  устойчивая тенденция   роста  стоимости  жилья  как на первичном,  так и на вторичном  рынке. Следует  отметить, что в ближайшее время возможно увеличение  темпов прироста цены в связи с изменением  законодательства с июля 2019 года, в первую очередь это коснется первичного рынка, но в последствии отразится  и на вторичном.

Цель работы: разработать  методику  и оценить трансграничные потоки ВКС из России (постоянных и временных  трудовых мигрантов), с учетом  особенностей  законодательных условий въезда, установленных принимающей страной (критерий канала въезда),  на примере США и Южной  Кореи.

Материалы  и методы:  Основное  внимание  сосредоточено  на анализе  нормативно-правовых режимов  въезда с точки  зрения идентификации  категории  ВКС  и  расчета  их  численности с применением  ситуационного подхода. В исследовании  были использованы   общетеоретические методы  и  статистические методы:  анализ  динамики абсолютных   и  относительных величин. Информационно-статистическую базу исследования составили данные Российской государственной статистики, данные статистического агентства Eurostat,  данные государственного агентства США по гражданству  и иммиграции, данные Корейского  агентства по статистике KOSIS,  данные опроса агентства HeadHunter.

Результаты:

– Разработаны  три  критерия, на основе которых  могут  быть произведены оценки численности  мигрантов-ВКС из России, это: критерий  канала  въезда; критерий  дохода и образовательный критерий.  Указаны  особенности  каждого критерия  и возможности его применения  для оценки численности выехавших из страны ВКС.

– Идентифицированы  границы  категории  лиц,   входящих   в состав  ВКС  в  соответствии с визовыми  режимами  США  и Южной  Кореи.  Подобная  идентификация имеет  отличительные особенности  в каждом  конкретном случае  и определяется уровнем развития страны, для которой производится расчет численности  выехавших ВКС,  в данном случае  – для России.

– Произведена оценка  динамики численности  ВКС,  выехавших из России в США и Южную  Корею,  на основе критерия  канала въезда,  то есть в соответствии с нормативно-правовыми условиями   въезда  данной  категории лиц  в  каждую  страну  в отдельности.

Заключение:  В статье рассмотрены методологические проблемы учета миграции высококвалифицированных специалистов из России, дан анализ объемов и динамики их потоков  в отдельные страны: США и Южную  Корею.

Оценки   численности   ВКС,   выехавших  из  России  в  США  и Южную Корею, рассчитаны  на основе идентификации данной категории лиц в соответствии с законодательными режимами въезда для различных  специалистов, установленными в данных странах, и с учетом  особенностей  определения  контингента ВКС  для России.  Если  законодательство США  предусматривает отдельный порядок въезда для ВКС, и расчет их численности  не представляет сложности,  то законодательство Южной Кореи не имеет специальных типов виз для ВКС, поэтому  их  идентификация и расчет  численности  осуществляется  благодаря выделению диапазона  виз, по которым въехали лица, представляющие для России категорию ВКС. Особенность применяемого  в работе подхода состоит также в том,  что к численности  ВКС,  как  в США,  так  и в Южной Корее, отнесены лица, въехавшие по причинам переводов внутри компаний. Расчеты,  аналогичные  представленному  в  данной работе, необходимо произвести  для ряда других стран-миграционных  партнеров  России,  что даст возможность  получить общую оценку численности  выехавших из России ВКС и оценить потери  человеческого  капитала.

Цель исследования. Актуальность проблемы комплексной оценки  сложившихся  закономерностей создания  и ликвидации организаций в России обусловлена  стоящими задачами развития национальной экономики  и  увеличения объемов  производства товаров и оказания разнообразных  услуг,  в том числе на основе ускоренного роста импортозамещения. Цель исследования: оценка  сложившейся   демографии  организаций в  России,  а  именно уровней  рождаемости  и ликвидации организаций. Аналитическая оценка  основывается на учете двух аспектов  демографии организаций:  отраслевом  и региональном.  Для обеспечения сравнительного  анализа  в качестве  оценка  проводилась  по данным за 2017 и 2018 годы.

Материалы  и методы.  В процессе исследования  были рассмотрены  следующие  показатели по 19  видам  экономической деятельности и 82 регионам нашей страны за 2017 и 2018 годы как  удельный  вес  новых  организаций в общем  числе  функционирующих  организаций, удельный  вес ликвидированных организаций,  а также  сложившиеся  соотношения  количества новых и ликвидированных организаций. В качестве  исходных  данных использовалась официальная информация  Федеральной  службы государственной  статистики по институциональным преобразованиям  в экономике и демографии организаций. Методика исследования  основывается на рассмотрении  совокупностей вновь созданных и ликвидированных организаций, сформированных  по отраслевому   и  территориальному признакам.  Моделирование дифференциации значений  удельных  весов  таких   организаций в общем числе функционирующих организаций проводилось с использованием функций  плотности  нормального распределения. Результаты. По итогам исследования определены значения удельных  весов  новых  и  ликвидированных  организаций  в  их общем количестве по отраслям  и регионам  страны; показано, что количество  ликвидированных организаций по большинству регионов и видов экономической деятельности за рассматриваемый период превышало количество  вновь созданных организаций; установлены  перечни регионов и отраслей,  в которых  отмечались высокие и низкие  значения рассматриваемых показателей. В исследовании тестировались и были подтверждены следующие две  гипотезы:  наличие  существенной дифференциации удельных  весов  созданных  и ликвидированных организаций в общем количестве организаций по видам экономической деятельности; наличие существенной дифференциации удельных весов созданных и ликвидированных организаций в общем количестве организаций по регионам.

Заключение. Полученные  результаты   имеют  теоретическое значение, при проведении научных исследований  и обучении студентов.  Функции плотности  нормального распределения могут использоваться при  обосновании  планов  и программ  развития экономики регионов. Практическая значимость результатов исследования  связана с возможностью  их использования при оценке возможностей  создания  предприятий в конкретных отраслях и  регионах.  Результаты работы  могут  применяться   подразделениями  органов регионального  и муниципального управления осуществляющими мониторинг предпринимательского климата. Приведенный методический подход и полученные аналитические оценки представляют интерес для финансово-кредитных и лизинговых  компаний при  обосновании  их  политики с учетом различных  видов деятельности и региональных  особенностей.

Цель исследования. Целью исследования  является  использование искусственной нейронной сети как инструмента не только прогнозирования, но и оперативной диагностики  финансового состояния  через объединение в одной модели  факторов  детерминированного и стохастического характера. Данное  обстоятельство расширяет возможности  эффективного воздействия на формирование приемлемого уровня финансового состояния предприятий в различных  видах  деятельности. Предложенная универсальная модель представлена в статье применительно к особенностям  предприятий жилищно-коммунального сектора. В статье предлагается современная методика диагностики уровня финансового состояния предприятий, основанная на использовании факторной нейронной модели финансовых результатов их деятельности.

Материалы  и методы.  Методология нейросетевого  моделирования позволяет  создавать  модели,  обладающие  рядом преимуществ: обучаемостью (адаптируются к различным изменениям); универсальностью (способны решать широкий круг задач анализа и обработки  данных);  быстродействием (обрабатывают различные данные в параллельном  режиме); простотой применения (просты в эксплуатации после обучения); отказоустойчивостью (устойчивы к локальным  повреждениям  структуры  нейронной сети и внешним  шумам).

Одной из главных задач, которую нейронные сети успешно решают,  является  задача  классификации - отнесение  принадлежности образца к одному или нескольким предварительно определенным классам.  Чаще всего входной образец определяется входным вектором данных. Компоненты этого вектора представляют собой различные  характеристики образца.  Классификатор  в виде  нейронной  сети  относит  объект  к одному из классов в соответствии с разбиением  N-мерного пространства входов.  Размерность  этого  пространства определяется  количеством  компонент  вектора.

В контексте данной  статьи  входной  образец – это финансовое состояние организации в определенный  момент времени. Входной  вектор,  который  характеризует образец,  включает набор прямых  и косвенных  факторов  финансовых  результатов предприятия жилищно-коммунального хозяйства. Нейроны выходного  слоя представляют собой набор различных  классов. В процессе работы нейронная  сеть каждому  входному  вектору ставит  в соответствие нейрон  в выходном  слое. Значимость входных  данных  можно  регулировать, используя  связи  между нейронами  и изменяя  архитектуру нейронной сети. Нейронные сети могут иметь сложную архитектуру, когда разные части нейронной  сети  включают разное  количество  связей  и разные нейроны.

Результаты. Данная  статья  развивает идеи,  заложенные  ее авторами   в  работах  [7,8],  где  уже  использована   нейронная сеть прямого  распространения и способ обучения  с учителем. В описанную ранее модель внесены изменения, связанные со стремлением  авторов к ее усовершенствованию, а также продиктованные спецификой деятельности предприятий жилищно-коммунального хозяйства:  разработан перечень основных показателей, оказывающих влияние  не финансовый  результат, а, следовательно, и финансовое  состояние  предприятий этого сектора российской экономики; увеличено число входных факторов, характеризующих входной образец, каждый прямой фактор или группа  прямых  факторов  дополнена  косвенным  фактором; прямые и косвенные  факторы,  объясняющие одни и те же процессы,  объединены  в  кластеры, которые  оказывают влияние на соответствующий нейрон; расширено  количество  нейронов выходного  слоя,  увеличено  количество  классов, классификация данных по средствам нейронной сети проходит более детально; в процессе работы программы обеспечена возможность  выбора периода,  к которому  относятся  входные данные (месяц,  квартал,  полугодие,  год).

Заключение. Внесенные  дополнения  положительно  сказались на работе нейронной  сети.  Увеличилась  точность  отнесения входного образца к определенному кластеру и чувствительность нейронной  сети.  Количество  кластеров выросло до 50. Нововведения усилили  удобство работы с программой.  Новый интерфейс позволил проводить анализ данных ежемесячно. Программный способ интерпретации данных изменился  в связи с тем,  что не все входные данные изменяются в зависимости от периода.

Цель. Повышение  скорости и эффективности принятия  решений по развитию  объемов продаж продукции компаниями-производителями на основе применения  количественных оценок потенциала торговых точек с использованием автоматизированных  методов интеллектуального анализа  больших данных. Для  создания  новых  механизмов  интеллектуального управления  предприятиями (экономическими  агентами) в концепции цифровой  экономики необходимо  смоделировать  процессы  их взаимодействия в организационной рыночной  среде с позиции мультиагентного подхода. Подход описывает кибернетические механизмы  взаимодействия агентов с возможностью  адаптации к потребностям  населения  на базе анализа  рыночных ситуаций с целью разработки интеллектуальных систем управления предприятиями  для  повышения   их  рыночного  потенциала и конкурентоспособности. Для  моделирования и анализа  механизмов  и процессов взаимодействия агентов  в рыночной среде сегодня используется  парадигма  открытых  сложных  систем. Основной  современного  функционирования предприятий являются  корпоративные информационные  системы,  телекоммуникационные сети, Интернет технологии, мобильные системы связи, большие данные, технологии  интеллектуального анализа, прогнозирования и машинного обучения. При этом информация для моделирования, исследования  и анализа  рынка и поведения агентов может собираться из открытых источников сети Интернет. В сфере массовых продаж результатом  внедрения инновационных технологий является  поддержка принятия решений  в процессе  управления продажами  товаров  и услуг  с целью синтеза  эффективных бизнес-стратегий производства и продажи товаров, направленных на увеличение прибыли компании.

С  точки   зрения  компании  – производителя  – необходимо проводить  стратегическое и тактическое планирование развертывания и поддержания  сети продаж через сети торговые точки,  реализующие или потенциально способные реализовать продукцию  компании. В подавляющем  большинстве случаев сбор и анализ объективных  данных о торговых точках  производится экспертами, а модели для построения  количественных оценок потенциала торговых  точек  используют только  внутренние данные о продаже товара  или данные партнеров.

Материалы  и методы.  В основе решения  лежит  аналоговый метод оценки  привлекательности торговой  точки,  используемый в маркетинге. Для решения поставленной задачи также используются   методы  интеллектуального  анализа   данных (различные  методы кластеризации) и метод математической статистики – дисперсионный  анализ.

Современные   методы  обработки  больших  объемов  данных  и их интеллектуального анализа  позволяют  предложить  новые методы количественной оценки потенциала, базирующиеся на анализе  всего многообразия  данных,  хранящихся  в открытых источниках информации.

Результаты. Предложен многоэтапный метод количественной оценки  потенциала торговых  точек  в рублевом  эквиваленте. Разработан   метод  деления  торговых  точек  на  страты  на основе признаков, описывающих  положение ТТ, конкурентную среду, транспортную доступность, типового потребителя. Предложена  модификация метода  К-средних.

Заключение. В работе предложен подход к решению задачи продвижения  широкой номенклатуры товаров производителем через существующие торговые сети. Предложен метод количественной  оценки потенциала торговых точек.  Предложенный метод базируется на основе аналогового метода сравнения торговых  точек  и  использует   методы  кластеризации  торговых точек по широкому перечню показателей. Приведены результаты  апробации  подхода на данных по 33 регионам РФ. Результаты работы в дальнейшем  планируется использовать для решения задачи построения матрицы потребительских предпочтений торговых  точек.

В статье рассмотрена разработка информационно-аналитической системы принятия  решений при лечении  органов брюшной полости пациентов. Структура системы предусматривает формирование  предварительного диагноза  состояния  пациента на основе нейросетевого  и статистического анализа  электронной медицинской карты. Для оперативного  контроля  состояния больного в ходе операции  или получения  быстрой консультации в случае возникновения критической ситуации в системе предусмотрена  экспертная оценка  происходящего  с возможностью речевого диалога  хирурга  с интеллектуальной системой.

Цель:  Повышение   интеллектуальности принятия   решений  в отделении  медицинского  учреждения  на основе  нейросетевых, продукционных и статистических моделей.

Материалы и методы: Для  получения  научных  результатов в рамках данной статьи использовались нейронные сети и статистический подход для анализа  и обработки большого количества медицинских данных,  а  также  компьютерное моделирование практической задачи с помощью языка программирования Java.

Результаты:   Разработанная  программа  прогноза  является гибридной динамической экспертной системой, применение которой  позволит  повысить эффективность процессов оценки тяжести  течения  основного заболевания с учётом сопутствующей патологии; прогноза степени риска интраоперационных осложнений  в режиме планирования и реального времени; рекомендации хирургической тактики при сочетанном оперативном вмешательстве; прогноза степени риска послеоперационных осложнений;  определения   объема  интенсивной терапии   в  послеоперационном  периоде.

Заключение:  Рассмотрена структура создания нечёткой модели  прогнозирования операционного   риска  для  выполнения симультанных оперативных вмешательств в зависимости от состояния  пациента на основе продукционных правил,  базу которых можно корректировать в режиме обучения экспертной системы.