Научный архив: статьи

Статья посвящена исследованию влияния международных санкций на экономику России. Авторы анализируют ключевые изменения в экономической политике, адаптацию различных секторов экономики к новым условиям, а также последствия санкций для внешней торговли, финансовой системы и инвестиционного климата. На основе статистических данных бухгалтерского баланса России и экономических моделей делаются выводы о текущем состоянии экономики России и перспективах ее развития в условиях продолжающегося санкционного давления.

Современные организации сталкиваются с необходимостью оперативного анализа больших объемов данных для принятия управленческих решений. Традиционные методы экономического анализа, основанные на статистике и эконометрике, зачастую не справляются с нелинейными зависимостями и быстро меняющимися рыночными условиями. Искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение (ML) и глубокие нейросети (DL), позволяет значительно повысить точность оценки экономических процессов и прогнозировать их развитие.

В данной статье анализируются возможности применения методов ИИ для оценки экономического состояния организаций в различных отраслях. Рассмотрены ключевые алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг) и нейросетевые модели (LSTM, трансформеры, GNN), а также их практическое использование в прогнозировании банкротств, кредитных рисков, спроса и мошенничества. Приведены реальные кейсы внедрения ИИ в российских компаниях (Сбербанк, X5 Group, РЖД, ФНС) и за рубежом (J. P. Morgan, IBM, BlackRock).