Алгоритм построения нейросетевой многофакторной нелинейной модели прогноза наполнения бюджета

Бирюков А.Н.; Глущенко О.И.

Научные статьи \ Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки \ Экономические науки в целом. Политическая экономия \ Математическая экономика

Алгоритм построения нейросетевой многофакторной нелинейной модели прогноза наполнения бюджета

Бирюков А.Н. Глущенко О.И.

Журнал: Вестник Пермского университета. Серия: Экономика @economics-psu

Рубрика: Экономико-математическое моделирование

Статья в выпуске: 2 (9), 2011 года.

Бесплатный доступ

Разработана вероятностная модель оценки коэффициента риска выхода ошибки прогноза за назначенный уровень. Модель позволяет проводить интервальные совместные оценки доходной и расходной частей бюджета.

алгоритм \ лицо принимающее решение (лпр) \ муниципальное бюджетирование \ нейросетевая модель (нсм) \ модуль \ нейросетевая субмодель (нсмм) \ обобщенное перекрестное подтверждение (опп)

Похожие статьи в разделе Математическая экономика

Применение элементов теории погрешностей при оценке рисков управленческих решений в экономике

Половникова Е.С., Свердлов М.Ю., Свердлова Е.Г.

Методика оценки рисков расходов бюджетов на примере Нижегородской области

Богомолов Сергей Вячеславович, Попандопуло Илья Димитрисович

Прогнозы доходов государственного бюджета РФ

Рубинштейн Евгения Даниэльевна, Блинова Ольга Николаевна

Разработка метода повышения точности прогноза выброса вредных веществ автотранспортом карьера при формировании внутреннего отвала

Фролов Сергей Викторович

Планирование доходной части бюджета региона на основе эконометрических моделей прогнозирования

Уродовских В.Н., Кузнецова К.А.

Упрощенный алгоритм построения вероятностной модели оценки степени рисков инновационных проектов

Великоиваненко Владимир Ильич, Гусаков Николай Васильевич, Пантенков Дмитрий Геннадьевич, Соколов Виталий Михайлович

Короткий адрес: https://sciup.org/147201232

IDS: 147201232 | УДК: 330.45:519.853:336.148

Список литературы Алгоритм построения нейросетевой многофакторной нелинейной модели прогноза наполнения бюджета

Айвазян С.А., Мхиторян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: учебник для вузов. М.: Юнити, 1998. 1022 с.
Гатауллин Р.Ф., Горбатков С.А., Бирюков А.Н., Глущенко О.И. Моделирование бюджетных процессов на муниципальном уровне на основе нейросетей. Уфа: Изд-во Вост. ун-та, 2008. 216с.
Бирюков А.Н., Глущенко О.И., Горбатков С.А. Концептуальный базис построения нейросетевой модели муниципального бюджетирования//Информационные технологии. 2006. №6. С.52-56
Бублик Н.Д., Голичев И.И., Горбатков С.А., Смирнов А.В. Теоретические основы разработки технологии налогового контроля и управления. Уфа: Изд-во БашГУ, 2004. 336 с.
Букаев Г.И., Бублик Н.Д., Горбатков С.А., Саттаров Р.Р. Модернизация системы налогового контроля на основе нейросетевых информационных технологий. М.: Наука, 2001. 344с.
Галушкин А.И. Теория нейронных сетей: учеб. пособие для вузов/общ. ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР, 2000. Кн.1. 416 с.
Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе: учебник/под ред. В.В. Харитонова; Учеб.-аналит. ин-т МИФИ. М., 1998. 224с.
Управление риском: Риск, Устойчивое развитие. Синергетика. М.: Наука, 2000.
Хайкин А.А. Нейронные сети: полный курс/пер. с англ. 2-е изд. М.: Изд. дом «Вильямс», 2006. 1104с.

Еще