Цель исследования. В настоящей работе предлагается рассмотреть проблему отрицательности весовых коэффициентов при объединении прогнозов. Объединение прогнозов как метод уже давно зарекомендовал себя на практике в качестве хорошего способа повышения точности прогнозирования. Но в литературе вопросу отрицательности весов при объединении уделено мало внимания, хотя случаи получить такой вес на практике достаточно распространены. Не рассматриваются и не анализируются и причины, почему такое может произойти. Зачастую при получении весов меньше нуля такие весовые коэффициенты обнуляются, тем самым исключая из объединения и информацию, содержащуюся в частном методе прогнозирования, что может снизить точность объединенного прогноза. В связи с этим важно понять, почему при объединении прогнозов может получиться отрицательный вес и определить варианты, как избежать подобных ситуаций в объединении без потери в точности.

Материалы и методы. Предлагается рассмотреть различные подходы для исключения отрицательных весов при объединении прогнозов, в том числе усечение весовых коэффициентов или же наложение на них ограничений, рассматривается вариант последовательного объединения прогнозов.

Результаты. В результате получен исчерпывающий список причин, почему при объединении прогнозов можно получить отрицательные весовые коэффициенты, какие риски они несут и как избежать их возникновения.

Заключение. На основе полученных результатов можно сделать вывод, что сами отрицательные веса при объединении прогнозов могут являться триггерами для определения проблем при объединении. Но их сохранение опасно, так как они могут привести к неопределенным результатам прогнозирования и ухудшить точность полученного объединенного прогноза. Предлагаемые в работе методы позволяют обойти отрицательность весов без сильного ухудшения в точности прогнозирования.

В условиях изменения демографической структуры населения (старение населения) с целью определения спроса на товары и услуги и прогнозирования ключевых социально-экономических показателей, практический интерес для исследования представляют возрастные показатели потребления. Особенностью сбора информации по уровню потребления является проведение обследований по домохозяйству в целом, а не по конкретному члену домохозяйства. При этом, следует отметить, что на протяжении жизненного цикла человека уровень и структура потребления отличаются. Наибольший интерес со стороны исследователей вызывают способы оценки уровня потребления в разнопоколенных домохозяйствах. Современные тенденции развивающихся и развитых стран характеризуются уходом от многопоколенного проживания. Таким образом, практический интерес представляют оценки уровня потребления детьми в домохозяйствах с родителями.

Цель исследования. В настоящее время нет однозначных рекомендаций по способам оценки расчета потребления детьми в домохозяйствах. При этом, имеющиеся методы подвергались различной критике со стороны экономистов. Необходимо отметить, что большинство исследований по данной теме проводились в конце XX века. При этом, необходимо учитывать возможные межстрановые особенности финансирования потребления: доступность и развитость медицины, образования. Если в стране социальные услуги доступны и предоставляются за счет государства, то уровень потребления детьми будет меньше. В случае, если социальная сфера финансируется за счет домохозяйства, уровень потребления детьми в домохозяйствах будет выше. Таким образом, практический интерес представляет проведение оценки уровня потребления детьми в российский домохозяйствах.

Материалы и методы. На основе данных Обследования бюджетов домашних хозяйств (ОБДХ) за 2020 г., проводимых Росстатом, отбираются домохозяйства, состоящих из двух взрослых человек и двух взрослых человек с одним ребенком. С помощью классических методов статистического анализа проводится построение возрастных профилей потребления для каждой группы домохозяйств. На основе доли расходов на продукты питания в домохозяйстве и эффекте масштаба от их потребления, в работе проводится построение возрастных оценок перераспределения уровня потребления в зависимости от возраста детей. Кроме того, объем выборки позволяет проверить гипотезу о возрасте рождения ребенка и уровне его потребления.

Результаты. Проведенное исследование позволило оценить различия в уровне потребления детьми в зависимости от возраста рождения ребенка. Средний возраст рождения ребенка определяет его дальнейший уровень потребления на протяжении взросления. Наименьший уровень потребления отмечается у детей, которые рождены в возрасте родителей меньше 26 лет. Полученные коэффициенты перераспределения в возрастах до 15 лет получаются выше, чем в оценках, предложенных Р.Ли, Э. Мейсона, Дитона, что подтверждает возможные особенности потребления российских домохозяйств.

Заключение. В данной статье получены два ключевых вывода. Возраст рождения ребенка обуславливает его уровень дальнейшего потребления: рождение ребенка в возрасте до 24 свидетельствует о сравнительно низком уровне потребления на протяжении его взросления. Полученные оценки по уровню потребления детьми в зависимости от их возраста свидетельствуют о более высоком потреблении до 14 лет, чем в зарубежных методиках, что может объясняться социально-экономическими особенностями российских домохозяйств.

Рынок труда России и ее регионов функционирует в нестабильной социально-экономической ситуации, которая может способствовать возникновению гендерной диспропорции. Исследование гендерной асимметрии считается наиболее популярным направлением в периоды «экономических потрясений», поскольку подобного рода нестабильность усиливает неравенство мужчин и женщин в разных сферах жизнедеятельности. Состояние турбулентности, в котором находится рынок труда России в целом и каждого ее региона, способствует адаптации каждого его сегмента к новым формам работы. В данном исследовании рассматриваются результаты анализа структуры и тенденций в динамике индикаторов занятости и безработицы мужского и женского населения в Оренбургской области за 2016–2021 годы. Выбор периода времени обоснован неравномерным развитием, как мировой, так и российской экономики. Современные экономические реалии, в которых существует и развивается рынок труда как страны в целом, так и ее регионов, переживая ряд шоков, определяют научную новизну рассматриваемых вопросов.

Цель исследования. Основная идея проделанной работы состоит в возможности применения методов экономико-статистического анализа для изучения динамических различий в гендерных структурах по разным признакам, направлений развития, определяющих гендерную асимметрию на рынке труда Оренбуржья, и прогнозирования ее основных индикаторов на среднесрочную

перспективу.

Материалы и методы. Информационной базой исследования послужила статистическая информация Оренбургстата, характеризующая гендерную асимметрию на рынке труда Оренбургского региона. Для достижения поставленной цели был применен комплекс методов экономико-статистического анализа, включающий в себя расчет показателей структуры и структурных различий, динамики, выявления тенденций, прогнозирования, а также представление результатов исследования с помощью таблиц и рисунков.

Результаты. По итогам исследования был составлен среднестатистический портрет занятого и беззаботного по гендерному признаку. Выделены характеристики мужского и женского населения на рынке труда Оренбургской области в 2021 г. по сравнению с 2016 г. Исследование структурных различий проводилось по критерию В.М. Рябцева, в ходе которого было отмечено, что в структурах занятых мужчин и женщин существенных изменений не произошло. Существенным уровнем различий характеризуется возрастная структура безработных мужчин и женщин в 2021 г. по сравнению с 2016 г. а также структура безработных мужчин по уровню образования. Проведенное исследование позволило утверждать, что в динамике показателей, характеризующих гендерное неравенство на рынке труда Оренбуржья, наблюдаются нестабильные изменения. В ходе исследования была проверена гипотеза о наличии/отсутствии тенденций в рядах динамики индикаторов, характеризующих гендерную асимметрию на рынке труда региона. Для этой цели была использована одна из модификаций критерия серий. Предположение о том, что в рассматриваемых рядах динамики отсутствует тенденция, не нашло своего подтверждения, следовательно, тенденция существует. Принимая во внимание данное обстоятельство, были построены трендовые модели, среди которых по наилучшим статистическим характеристикам были выбраны полиномиальные модели второго порядка. С помощью выбранных полиномов второй степени было определено, что в динамике показателей занятости и безработицы мужского и женского населения преобладают нисходящие тенденции изменения. Далее были рассчитаны их перспективные индикаторы.

Заключение. Проведенное исследование позволило проанализировать основные векторы, складывающиеся в области занятости и безработицы на региональном рынке труда по гендерному признаку, и спрогнозировать их основные показатели на среднесрочную перспективу. В динамике численности как мужской, так и женской рабочей силы в Оренбургской области в перспективе будут наблюдаться нестабильные тенденции. Число занятых в экономике области женщин будет расти; численность безработных женщин – снижаться. В прогнозируемом периоде число занятых мужчин в экономике Оренбуржья будет изменяться под влиянием нисходящего тренда. Численность безработных мужчин в период с 2023 г. по 2025 г. будет иметь тенденцию к снижению.

На протяжении всего существования человечества вопросы обеспечения человека питанием имели ежедневную актуальность. С развитием государственности их формулировки менялись и с началом 21 века ставятся задачи по обеспечению населения продуктами питания собственного производства, по развитию воспроизводственного процесса в сельском хозяйстве, по достижению продовольственной самообеспеченности и независимости.

Цель исследования. Целью проводимого исследования является определение типа воспроизводственного процесса в сложившейся ситуации на рынке продукции растениеводства для оценки уровня продовольственной самообеспеченности населения Иркутской области данными продуктам и разработке рекомендаций по их развитию.

Материалы и методы. В работе применялись статистические методы: описательной статистики, сравнительный анализ, анализ динамических рядов, монографический и другие методы исследования. В ходе исследования используется нормативная, справочная и статистическая информация. Эмпирическую базу исследования составили данные федеральной службы государственной статистики, Минсельхоза Иркутской области, бухгалтерской отчетности сельскохозяйственных организаций, публикации в открытых источниках. Объектом исследования является предложение на рынке продукции растениеводства Иркутской области.

Результаты. Авторский подход в исследовании, воспроизводственного процесса и агропродовольственного рынка продукции растениеводства в Иркутской области, позволил всесторонне проанализировать и определить: тип воспроизводства продукции растениеводства, а именно зерна как расширенный, картофеля и овощей как суженный; основных производителей зерна – крестьянско-фермерские хозяйства, картофеля и овощей – хозяйства населения; уровень самообеспеченности региона продукцией растениеводства, а именно область самообеспечена зерном и картофелем; уровень продовольственной зависимости региона от ввоза и импорта, а именно область зависима от ввоза по овощам; выявить факторы, повлиявшие на формирование данных показателей (природно-климатические, инвестиционные, сокращения сельского населения, сложившееся пищевое поведение населения области и др.).

Заключение. Учитывая полученные результаты, экономическую нестабильность, высокую динамику изменения внешней среды предложены направления формирования и развития воспроизводства и агропродовольственного рынка продукции растениеводства в Иркутской области, а именно для развития зернового производства необходимо организовывать и развивать производства высокоэффективной техники и технологий для переработки; для развития картофелеводства необходимы значительные вложения в сельскохозяйственные организации и крестьянско-фермерские хозяйства для покупки техники для посадки, окучивания, уборки и т.д., строительство картофелехранилищ и др.; повышения уровня самообеспеченности овощами Иркутской области возможно за счет применения опыта соседних областей, совместной работы государства и сельскохозяйственных товаропроизводителей, выделение государственной поддержки и частных инвестиций.

Цель исследования – выделить ключевые аспекты, необходимые для формирования методологии проектирования систем управления торговыми операциями над криптовалютами. Методология проектиро

Цель исследования – выделить ключевые аспекты, необходимые для формирования методологии проектирования систем управления торговыми операциями над криптовалютами. Методология проектирования систем управления цифровыми активами определяет набор правил использования методов, моделей и алгоритмов, требуемых для построения систем, решающих комплексную проблему управления торговыми операциями над активами цифровой экономики. Для этого исследуются динамика и тренды ценообразования цифровых инвестиционно-финансовых активов для выявления особенностей и специфических закономерностей криптовалюты, учитывающих математическую модель эмиссии в условиях динамичного рынка криптоактивов, функционирующего непрерывно и формирующего цикличность и волновые структуры.

Материалы и методы. Объектом исследования является динамика стоимостных показателей рынка цифровых финансовых активов и цифровых валют. Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы для автоматизированного мониторинга и управления цифровыми финансовыми активами и криптовалютами. Методологическую базу исследования составляют технологии блокчейн, методы моделирования и математической статистики, методы искусственного интеллекта. Статистическая информационная база исследований сформирована на основе истории котировок стоимостных показателей компании Tradingview с международных торговых биржевых площадок цифровых валют, а также интеграторами рынков криптоактивов Coinmarketcap и Coingecko. Рассмотрены проблемы моделирования процессов в экономических системах, определена задача оптимального управления. Проводится критический анализ состояния в задачах экономического моделирования с учетом неопределенности, обусловленной социальными и психологическими причинами.

Результаты. В рамках предложенной методологии предлагается комплексное решение задачи управления цифровыми финансовыми активами и другими финансовыми инструментами, построенными на блокчейн-технологии. В качестве объекта управления предлагаемой методологии выступают цифровые валюты, исходная информация – вектор параметров, определяющих чувствительность системы к возмущающим воздействиям внешней среды и требования к ожидаемым результатам управления. В соответствии с научной новизной исследования и методологией формируется набор взаимосвязанных этапов исследования, состоящий из упорядоченного каскада методов, моделей и алгоритмов, которые осуществляют предварительный анализ, обработку и прогнозирование финансовых временных рядов стоимостных показателей.

Заключение. Новые блокчейн-технологии и появление Chat GPT (generative pre-trained transformer, генеративный предварительно обученный трансформер) бросает все новые вызовы обществу, которое надеется задействовать такие решения в том числе для задач экономики. С помощью безпрогнозных методов и искусственных нейронных сетей возможно проектировать программные системы, благодаря которым достигается повышение эффективности торговых операций при оптимальных рисках в автоматическом и автоматизированном режиме исполнения торговых поручений. Предложенная методология управления со вспомогательным интеллектуальным анализом временных рядов и применением комбинированного метода принятия решений, позволяет управлять портфелем нового класса актива цифровых валют, построенных на блокчейн-технологиях. Учитывая техническое сходство цифровых валют с цифровыми финансовыми активами, возможно использование методологии также и для создания систем управления ЦФА.

вания систем управления цифровыми активами определяет набор правил использования методов, моделей и алгоритмов, требуемых для построения систем, решающих комплексную проблему управления торговыми операциями над активами цифровой экономики. Для этого исследуются динамика и тренды ценообразования цифровых инвестиционно-финансовых активов для выявления особенностей и специфических закономерностей криптовалюты.

Материалы и методы. Объектом исследования является динамика стоимостных показателей рынка цифровых финансовых активов и цифровых валют. Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы для автоматизированного мониторинга и управления цифровыми финансовыми активами и криптовалютами. Рассмотрены проблемы моделирования процессов в экономических системах, определена задача оптимального управления. Проводится критический анализ состояния в задачах экономического моделирования с учетом неопределенности, обусловленной социальными и психологическими причинами.

Результаты. В рамках предложенной методологии предлагается комплексное решение задачи управления цифровыми финансовыми активами и другими финансовыми инструментами, построенными на блокчейн-технологии. В качестве объекта управления предлагаемой методологии выступают цифровые валюты, исходная информация – вектор параметров, определяющих чувствительность системы к возмущающим воздействиям внешней среды и требования к ожидаемым результатам управления. В соответствии с научной новизной исследования и методологией формируется набор взаимосвязанных этапов исследования, состоящий из каскада методов, моделей и алгоритмов, которые осуществляют предварительный анализ, обработку и прогнозирование финансовых временных рядов стоимостных показателей.

Заключение. С помощью безпрогнозных методов и искусственных нейронных сетей возможно проектировать программные системы, благодаря которым достигается повышение эффективности торговых операций при оптимальных рисках в автоматическом и автоматизированном режиме исполнения торговых поручений. Новые технологии и появление Chat GPT бросает все новые вызовы обществу, которое надеется задействовать такие решения в том числе и для задач прогнозирования экономики.

Цель исследования. Цель работы заключается в оценке эффективности использования расходов региональных бюджетов на примере бюджетов Нижегородской и Мурманской областей.

Материалы и методы. Задействованы общенаучные методы: анализ, синтез, обобщение, классификация; и конкретно-научные методы: анализ динамики, корреляционно-регрессионный анализ, нейросетевое моделирование. Информационная база исследования включает в себя показатели исполнения федерального бюджета РФ (сведения Федерального казначейства РФ) и бюджетов регионов, опубликованных в соответствующих законах регионов; статистические сведения, публикуемые Росстатом. Новизна подхода к исследованию заключается в сочетании традиционных и экономико-математических методов с использованием производственной функции Кобба-Дугласа. Данный факт предоставил возможность провести оценку влияния бюджетных расходов на отдельные факторы производства, определяющие объем производимого общественного продукта. В работе проведена сравнительная оценка эффективности бюджетного планирования, основанного на нормативном и программно-целевом методах.

Результаты. Установлено, что использование бюджетных средств в Мурманской области более эффективное, чем в Нижегородской области. В данном регионе, начиная с 2019 г., снижен приоритет задачи развития программно-целевого метода бюджетного планирования, однако регион добился высокой эффективности использования бюджетных средств благодаря рациональному управлению бюджетным долгом. Бюджет Мурманской области характеризуется существенным снижением долговой нагрузки, благодаря чему снижается доля расходов по обслуживанию государственного долга, а показатель отношения размера государственного долга к расходам

бюджета региона по итогам 2021 г. приблизился к нулю. Моделирование показало, что значимое положительное влияние бюджетные расходы оказывают на рост фактора капитала. При этом на развитие фактора труда рост расходов бюджета оказывает в большей степени отрицательное влияние. Установлено, что при применении программно-целевого метода ряд программных расходов оказывает положительное влияние на рост рабочей силы в регионах, однако степень такого влияния незначительна.

Заключение. В процессе исследования авторы пришли к выводу, что эффективность использования бюджетных средств в Мурманской области выше, чем в Нижегородской области. Данное обстоятельство свидетельствует о большем влиянии на эффективность использования бюджетных средств фактора качества управления государственным долгом в сравнении с влиянием фактора применения программно-целевого метода бюджетного планирования. Результаты проведенного исследования могут быть полезны государственным органам, отвечающим за планирование и формирование бюджетов.

Цель исследования состоит в обосновании методических подходов для проведения статистического исследования структуры бюджетных инвестиций и их апробации на уровне субъектов Российской Федерации на основе оценки имеющихся в официальном статистическом и административном учете данных о показателях состава бюджетных инвестиций, проведении анализа научных работ, посвященных исследованию структуры инвестиций, выявлении и систематизации признаков градации бюджетных инвестиций для разработки и анализа их комплексной структуры. Сформированные методические предложения явились основой применения методов многомерного статистического анализа распределения субъектов Российской Федерации по показателям структуры бюджетных инвестиций для определения территориальных различий в реализации государственных программ инвестирования социально-экономического развития.

Материалы и методы. В исследовании использовались теоретические методы: анализ, синтез, сопоставление источников информации о бюджетных инвестициях, а также математико-статистические методы исследования: структурно-динамический анализ, дескриптивный статистический анализ, многомерная группировка, кластерный анализ.

Результаты. На основе анализа нормативно-правовой документации, научной литературы по теме исследования, авторских публикаций сформирована классификация показателей структуры бюджетных инвестиций. Проведен структурно-динамический анализ показателя «Инвестиции в основной капитал по источникам финансирования» (в общем объеме средств, в сопоставлении с бюджетными средствами, по уровням бюджетных расходов инвестиций в основной капитал: федеральный бюджет, средства из бюджета субъектов Российской Федерации, местного бюджета), за 2005-2009 гг. и 2013-2021гг. Выявлена вариативность доли расходов из федерального и регионального бюджетов, обусловленная реализацией мероприятий государственного регулирования в перераспределении инвестиционных ресурсов федерального и регионального уровней. С помощью методов дескриптивного статистического анализа, многомерной группировки, кластеризации представлен комплексный анализ статистического распределения показателей бюджетных инвестиций по регионам за период 2015-2021 гг., в результате чего выделены четыре кластера, дана оценка качественных различий структуры бюджетных инвестиций по выделенным кластерам.

Заключение. В данной работе предложен методический инструментарий полносистемного представления состава бюджетных инвестиций, обеспеченного возможностями официального статистического и административного учета. Позволяющий упорядочивать совокупность показателей структуры бюджетных инвестиций по территориальному делению, по источникам финансирования, по направлениям расходования. Практическая значимость исследования заключается в апробированной оценке статистического распределения показателей структуры бюджетных инвестиций по доле бюджетных инвестиций в общем объеме инвестиций в основной капитал (собственные и привлеченные средства), а также по уровням бюджета (федерального, регионального и местного уровней), выявленных пространственно-динамических изменениях по выделенным кластерным группам субъектов Российской Федерации. Полученные результаты могут быть применимы органами исполнительной власти и местного самоуправления при формировании и реализации бюджетов по направлениям расходования бюджетных инвестиций в целях повышения их социально-экономической результативности.