Научный архив: статьи

В статье рассматриваются и анализируются проблемы и динамика роста экономики в 2024 году под воздействием внешних и внутренних факторов и условий, динамики величины ключевой ставки и инфляции, пути сокращения волатильности российского рубля. Проанализированы введенные с 13 июня 2024 года новые правила расчета официального курса российского рубля к доллару и евро на основе данных кредитных организаций по результатам межбанковских конверсионных операций на внебиржевом валютном рынке и измененная в самом конце декабря 2024 года система расчета курса валют на основании объединенных данных биржевых и внебиржевых сегментов рынка для обеспечения более репрезентативного курса российского рубля. Приведены предложения и рекомендации для осуществления успешного функционирования экономики страны в условиях геополитической напряженности и санкционных ограничений.

В центре исследования – дисфункции региональных экономических систем депрессивного типа, обусловленные их природой. Выявлены особенности проявления указанных дисфункций, определены основные пути их нормализации при осуществлении модернизации на региональном уровне

В данной статье рассматривается применение машинного обучения в национальной экономике. Описываются основные концепции и методы машинного обучения, включая контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Анализируются ключевые направления использования этой технологии в экономике, такие как прогнозирование рыночных тенденций, управление финансовыми рисками и анализ экономических данных. Особое внимание уделяется преимуществам машинного обучения, включая повышение эффективности принятия решений, автоматизацию процессов и обработку больших объемов данных. Вместе с тем рассматриваются проблемы внедрения данной технологии, такие как потребность в качественных данных, правовые и этические аспекты, а также нехватка квалифицированных специалистов. В статье предлагаются рекомендации по развитию инфраструктуры машинного обучения, инвестициям в иссчледования и подготовке кадров, что может способствовать экономическому росту и повышению конкурентоспособности страны.

Материалы и методы: В данной работе использовались различные методы и подходы к изучению машинного обучения в сфере национальной экономики. Основные методы включают анализ научной литературы, статистический анализ данных, моделирование с использованием алгоритмов машинного обучения, а также практическую реализацию экономических моделей с применением языков программирования Python и библиотек машинного обучения. Для анализа экономических данных были выбраны методы линейной регрессии, деревьев решений и нейронных сетей, так как они позволяют эффективно прогнозировать изменения ключевых макроэкономических показателей, таких как ВВП, инфляция, курс валют и уровень безработицы. В качестве инструментов использовались библиотеки Pandas, NumPy, Scikitlearn и Matplotlib, позволяющие обрабатывать, анализировать и визуализировать данные. Исследование основано на данных официальных статистических агентств и финансовых учреждений, включая исторические данные о макроэкономических показателях, рыночных тенденциях и финансовых рисках. Для обработки данных использовались методы очистки, нормализации и преобразования данных, что позволило повысить точность моделей. Практическая часть исследования включала разработку алгоритмов машинного обучения для прогнозирования экономических показателей. Модель линейной регрессии использовалась для предсказания роста ВВП, а более сложные модели, такие как случайные леса и градиентный бустинг, применялись для анализа более сложных взаимосвязей в экономике. Таким образом, использование современных методов машинного обучения в экономике позволяет получать точные прогнозы, выявлять закономерности в экономических данных и принимать стратегические решения на основе объективного анализа.

Заключение: Применение методов машинного обучения в национальной экономике открывает значительный потенциал для улучшения экономического анализа и принятия решений. С помощью современных алгоритмов и инструментов, таких как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, можно эффективно моделировать и прогнозировать ключевые макроэкономические показатели, включая рост ВВП, инфляцию и финансовые риски. Эти методы позволяют более детально и точно понимать экономические тренды и взаимосвязи, что приводит к более обоснованным стратегическим решениям со стороны правительств, бизнеса и финансовых учреждений. Используя такие современные технологии, как Python, Pandas, NumPy и Scikit-learn, исследование продемонстрировало возможность обработки и анализа больших объемов экономических данных с высокой точностью. Машинное обучение предоставляет ценный инструмент для прогнозирования экономических показателей, управления рисками и оптимизации распределения ресурсов. Однако эффективность этих моделей зависит от качества используемых данных, и существуют проблемы, связанные с полнотой данных, интерпретируемостью моделей и вычислительными ресурсами. В заключение, машинное обучение является мощным инструментом для улучшения экономического прогнозирования и управления рисками. Для успешной интеграции этих технологий в национальные экономические системы страны должны инвестировать в исследования, улучшать цифровую инфраструктуру и разрабатывать образовательные программы для подготовки квалифицированных специалистов. Правильное внедрение машинного обучения может способствовать быстрому экономическому росту, более эффективному принятию решений и усилению конкурентоспособности на мировой арене.

Рассмотрен рискогенный потенциал изменений, происходящих в подсистемах современных общественных систем в их взаимодействии с природной и духовной средой. Использовано системное представление структуры общественных систем, разработанное Т. Парсонсом. Показаны риски, связанные с глобальными процессами, вступающими в противоречие со сложившимися подходами к организации материального производства и воспроизводства образцов культуры. Дан анализ рисков, связанных с несовпадением интересов групп социальной подсистемы, формируемых в процессе функционирования экономической подсистемы и подсистемы культуры. Раскрыты функции политической подсистемы по снижению остроты этих рисков, а также риски, возникающие в связи с неэффективным исполнением политической системой этих функций. Сформулированы выводы, основанные на анализе современных политических процессов стран России и Запада. Показано, что существуют объективные и субъективные факторы снижения эффективности выполнения подсистемами общества их основных функций, порождающие существенные риски его дестабилизации.

Проведенное исследование позволило обосновать в качестве передового инструмента для повышения эффективности, автоматизации и оптимизации деятельности бизнес-структур механизм интеграции бизнес-процессов через платформенные экосистемы. Разработан механизм интеграции бизнес-процессов, включающий выбор подхода к разработке и внедрению цифровых платформ, выстраивание этапов процесса интеграции, определение способов идентификации и учета рисков в реализации платформенных решений. Достоверность полученных результатов подтверждается успешной практикой использования платформенных экосистем в решении проблем интеграции бизнес-процессов в деятельности как крупного бизнеса, так и организаций среднего и малого предпринимательства.

Благодаря постоянному развитию рыночной экономической системы страны в последние годы в стране появляется все больше промышленных инвестиционных проектов. Однако в процессе промышленного инвестирования трудно избежать инвестиционных рисков. Особенно в последние годы колоссальные изменения в экономике и обществе страны привели к тому, что промышленные инвестиции стали подвергаться все более высоким рискам. Таким образом, в данной статье анализируются риски инвестиционных проектов в промышленной сфере, изучаются меры по управлению рисками для промышленных инвестиционных проектов и поощряется развитие промышленной отрасли страны.

Ежегодно у большинства членов Ассоциации самых красивых деревень и городков России наблюдается увеличение туристического потока. В целом ряде популярных у горожан и туристов сельских населенных пунктов возникает проблема джентрификации. Если в городах джентрификация имеет чаще положительное значение и под ней подразумевается реновация и оживление неблагополучных или разрушенных районов через физическое изменение среды, привлечение более состоятельных жителей и создание рабочих мест, то в сельской местности под ней чаще понимают процессы вытеснения местных жителей купившими недвижимость богатыми горожанами, возрастанием стоимости жизни и т. п. Ряд популярных членов Ассоциации уже стоят на пороге сверхтуризма или фиксируют чрезмерные турпотоки в сезонные пики и на известных событийных мероприятиях, что в ряде случаев приводит к конфликтным ситуациям между гостями и местными жителями. Данная ситуация свидетельствует о возникновении таких рисков, как сверхтуризм и туризмофобия у местного населения. Кроме того, многие участники Ассоциации находятся в местах компактного проживания многочисленных народов и этносов России, которые стремятся сохранить и развивать свои культуру, наследие, языки и традиции. Несмотря на большую привлекательность этнотуризма сегодня, при его организации может возникать целый ряд вызовов, ставящих аборигенное население в затруднительное положение: финансовую зависимость, утрату своего наследия. Эти и другие современные риски от развития туризма на сельских территориях побудили авторов к поиску направлений по их снижению, что было предпринято в рамках данного исследования.

В данной статье изучены ожидания и риски цифровизации образовательного процесса по физической подготовке. В течение последних 10 лет цифровые технологии прочно вошли в ведомственную подготовку и даже на законодательном уровне получили статус инструмента, который может быть использован образовательным процессом. Также появляются системы электронного обучения, онлайн-курсы, возможности цифрового обучения в автономном режиме. В развитии цифрового образования наблюдается активная динамика. Цифровое образование в системе МВД России постепенно становится частью естественного процесса обучения. Однако его реализация не идеальна, и в процессе возникают проблемы, которые необходимо решать как можно скорее. Чтобы преподаватель смог ориентироваться в новом формате работы, необходимо подготовить его к новому типу подачи информации. А это требует разработки новой научной стратегии подготовки кадров в образовательных организациях. При этом рассматривается не только внедрение новых форм обучения, но и разработка методов и алгоритмов, по которым будет осуществляться профессиональная деятельность контингента обучающихся - сотрудников полиции. Необходимо разработать специальные методики подготовки квалифицированных кадров для системы МВД России, приобщить их к профессиональной деятельности. При этом преподаватель должен сохранять способность творчески подходить к процессу обучения, чтобы развиваться в рамках профессии. В любом образовательном процессе преподаватель играет первостепенную роль, так как именно он является проводником информации, которая становится понятной и доступной для обучающихся. Поэтому в цифровом процессе обучения важно правильно продумать стратегию образовательной организации, оказать преподавателю необходимую поддержку. Сделан вывод о том, что положительные результаты цифровизации могут быть достигнуты при наличии у преподавателей и обучающихся достаточной компьютерной грамотности, качественной разработке программного обеспечения и предоставлении образовательным организациям и обучающимся соответствующих технических средств, снижающих возможные риски.

В статье рассматривается ситуация, сложившаяся в экономике России в условиях введения санкций, обусловленная уходом иностранных компаний, утечкой мозгов и оттоком капитала, что в значительной степени снижает её конкурентоспособность, а значит и уровень финансовой и экономической безопасности государства. Это вызывает необходимость принятия эффективных рисков в целях обеспечения финансовой безопасности. Важная роль в этом процессе отводится Банку России. Описываются инструменты, позволяющие эффективно реализовать риски в сфере финансовой безопасности. Проведённый в статье анализ состояния финансовой сферы России основан на статистических данных Федеральной службы государственной статистики и Банка России. Анализ проводился с учетом особенностей российской национальной экономики. В результате исследования удалось описать факторы, оказывающие влияние на уровень финансовой и экономической безопасности государства и предложить направления, снижающие степень воздействия этих факторов на возникновение угроз

В статье рассматривается управление инновационным потенциалом организаций в условиях экономических санкций, подчеркивая его критическую важность российских компаний. Актуальность исследования обусловлена необходимостью адаптации бизнеса к новым экономическим условиям, технологической независимости и формированию конкурентоспособной продукции. В теоретическом анализе рассматриваются различные подходы к понятию «инновационный потенциал», его оценке, а также проведен обзор моделей управления инновационным потенциалом организации. В статье представлена модель оценки влияния экономических санкций на инновационный потенциал организации. Описывается алгоритм применения модели, включающий этапы оценки инновационного потенциала, анализа влияния санкций, выработки адаптационных мер и мониторинга результатов. Предложенная модель является комплексным инструментом для управления инновациями в условиях неопределенности, способствует эффективному реагированию на вызовы, связанные с санкциями, и повышает устойчивость и конкурентоспособность организаций. Предлагаемая модель может быть использована для проведения эмпирических исследований, оценки рисков, обоснования государственной поддержки инновационной деятельности, разработки политик инновационного развития и обоснования инвестиций в НИОКР.

В статье рассматриваются виды страхования наиболее распространенных предпринимательских рисков, позволяющих относительно безболезненно переносить возможный ущерб

В статье рассматривается управление рисками в качестве элемента при формировании стратегии инновационного развития наукоемких предприятий. Представлены различные варианты понятия «риски», дано их авторское определение. Предложено создание специального структурного подразделения по управлению рисками в качестве дополнения к формируемой стратегии инновационного развития. Разработана блок-схема прохождения согласования бизнес-процессов через данное структурное подразделение. Показано распределение ответственности каждого участвующего звена, задействованного в предлагаемой блок-схеме. Дано обоснование целесообразности включения управления рисками в стратегию инновационного развития в качестве одного из элементов