Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Найдено в других БД:

Период.издания науч.абонемента (2)

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=наукастинг<.>)

Общее количество найденных документов : 12
Показаны документы с 1 по 12

Яковлева, К.
Оценка экономической активности на основе текстового анализа [Текст] / К. Яковлева // Деньги и кредит. - 2018. - Т. 77, № 4. - С. 26-41. - Библиогр.: с. 40-41 (21 назв.) . - ISSN 0130-3090

УДК

^a330.4

ББК 65в631
Рубрики: Экономика
Математическая экономика. Эконометрика--Россия
Кл.слова (ненормированные):
Google Trends (интернет-ресурс) -- Internet -- Интернет -- блоги -- высокочастотные индикаторы -- интернет-ресурсы -- краткосрочное прогнозирование -- машинное обучение -- наукастинг -- новостной индекс -- прогнозные модели -- сайты интернет-магазинов -- сайты по поиску работы -- сентимент-анализ -- социальные сети -- текстовая информация -- текстовой анализ -- текущая экономическая ситуация -- тематическое моделирование -- экономическая политика
Аннотация: Работа посвящена описанию методики расчета высокочастотного индикатора, отражающего динамику экономической активности в России. В качестве исходных данных используются новостные статьи, взятые из интернет-ресурсов. Анализ новостных статей производится методами текстового анализа и машинного обучения, которые разработаны сравнительно недавно, однако довольно быстро получили широкое распространение в научных работах, в том числе экономических.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Куровский, Глеб Станиславович (экономист).
Использование текстовой информации для прогнозирования в макроэкономике [Текст] / Г. С. Куровский // Вестник Московского университета. Сер. 6, Экономика. - 2019. - № 6. - С. 39-58 : рис., табл. - Библиогр.: с. 53-54. - Примечания в сносках. - Прил. 1.: с. 55-58

УДК

^a330.1

ББК 65.01
Рубрики: Экономика
Общая экономическая теория
Кл.слова (ненормированные):
интернет-запросы -- моделирование безработицы -- наукастинг -- поисковые запросы -- поисковые системы -- прогнозирование (экономика)
Аннотация: В работе показано, как текстовая информация может использоваться для прогнозирования в макроэкономике. Рассматривается частный случай прогнозирования - наукастинг, или прогнозирование настоящего на примере безработицы. Суть наукастинга заключается в том, что прогноз строится на период, который уже прошел, но по которому еще не вышли статистические данные. В качестве текстовой информации выступают интернет-запросы.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Майорова, К.
Наукастинг темпов роста стоимостных объемов экспорта и импорта России по товарным группам [Текст] / К. Майорова, Н. Фокин // Деньги и кредит. - 2021. - Т. 80, № 3. - С. 34-48

УДК

^a330.101.541

ББК 65.012.3
Рубрики: Экономика
Макроэкономика--Российская Федерация--Россия
Кл.слова (ненормированные):
внешняя торговля -- долларовые стоимостные объемы -- импорт -- машинное обучение -- модели машинного обучения -- наукастинг темпов роста -- объемы импорта -- объемы экспорта -- российский импорт -- российский экспорт -- стоимостные объемы импорта -- стоимостные объемы экспорта -- темпы роста -- товарные группы -- эконометрика -- экспорт
Аннотация: В работе рассматривается ряд моделей машинного обучения и эконометрики применительно к наукастингу (оценке на текущий период) большого набора данных о долларовых стоимостных объемах российского экспорта и импорта по товарным группам.

Доп.точки доступа:
Фокин, Н.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Зубарев, Андрей Витальевич (старший научный сотрудник; кандидат экономических наук).
Наукастинг ВВП: динамическая факторная модель и официальные прогнозы [Текст] / А. В. Зубарев, К. С. Рыбак // Экономическое развитие России. - 2021. - Т. 28, № 12. - С. 34-40 : рис. - Библиогр.: с. 38-39 (28 назв.). - References: p. 39-40 (28 names) . - ISSN 2306-5001

УДК

^a31:33

ББК 65.051
Рубрики: Экономика
Экономическая статистика--Россия
Кл.слова (ненормированные):
виды прогнозирования -- динамическая факторная модель -- качество прогнозов -- макроэкономические показатели -- наукастинг ВВП -- официальные прогнозы -- прогнозирование -- сравнение прогнозов -- статистические данные -- факторные модели -- экономические показатели
Аннотация: В статье предложена стандартная динамическая факторная модель для наукастинга ВВП, ряд которого выходит в официальной статистике с существенной задержкой. Также показано, что построенный прогноз превосходит по качеству официальный прогноз Минэкономразвития России.

Доп.точки доступа:
Рыбак, Константин Сергеевич (младший научный сотрудник)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Зубарев, А.
Оценка влияния глобальных шоков на российскую экономику и наукастинг ВВП в рамках факторной модели [Текст] / А. Зубарев, Д. Ломоносов, К. Рыбак // Деньги и кредит. - 2022. - Т. 81, № 2. - С. 49-78. - Библиогр.: c. 71-75 . - ISSN 0130-3090

УДК

^a330.101.541

ББК 65.012.3
Рубрики: Экономика
Макроэкономика--Российская Федерация--Россия
Кл.слова (ненормированные):
ВВП -- внутренний валовой продукт -- глобальные шоки -- макроэкономические показатели -- макроэкономическое прогнозирование -- модели векторной авторегрессии -- наукастинг ВВП -- российская экономика -- сырьевые шоки -- факторные модели -- шоки предложения -- шоки спроса -- экономика России -- экономические шоки
Аннотация: Данное исследование посвящено оценке вкладов глобальных шоков спроса и предложения и глобальных сырьевых шоков в динамику российских макроэкономических показателей. Основным инструментом исследования является модель факторной векторной авторегрессии, позволяющая выделять глобальные факторы по широкому набору переменных.

Доп.точки доступа:
Ломоносов, Д.; Рыбак, К.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Жемков, М.
Оценка месячного индикатора ВВП методами темпорального дезагрегирования [Текст] / М. Жемков // Деньги и кредит. - 2022. - Т. 81, № 2. - С. 79-104. - Библиогр.: c. 98-101 . - ISSN 0130-3090

УДК

^a330.101.541

ББК 65.012.3
Рубрики: Экономика
Макроэкономика--Российская Федерация--Россия
Кл.слова (ненормированные):
ВВП -- внутренний валовой продукт -- индикаторы ВВП -- макроэкономическое прогнозирование -- методы темпорального дезагрегирования -- наукастинг ВВП -- статистическая информация -- темпоральное дезагрегирование -- эконометрический инструментарий -- экономическая активность
Аннотация: В исследовании представлены подходы к оценке ежемесячного индикатора внутреннего валового продукта на основе методов темпорального дезагрегирования. Данный подход опирается на эконометрический инструментарий и помогает сбалансированно оценить текущее состояние экономической активности на основе большого массива статистической информации. В работе представлены как описание наиболее современных методов дезагрегирования, так и их практическое применение на российских данных.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Гареев, Михаил Юрьевич.
Наукастинг: оценка изменения ключевых макроэкономических показателей с использованием методов машинного обучения [Текст] / М. Ю. Гареев, А. В. Полбин // Вопросы экономики. - 2022. - № 8. - С. 133-157. - Библиогр.: с. 155-157 (30 назв.). - Примеч. - Прил.

УДК

^a330.101.541

ББК 65.012.3
Рубрики: Экономика
Макроэкономика, 2020 г.
Кл.слова (ненормированные):
COVID-19 -- большие данные -- бустинг -- макроэкономическое прогнозирование -- машинное обучение -- наукастинг -- пандемия коронавируса -- российская экономика -- случайный лес
Аннотация: Разработана методика наукастинга и краткосрочного прогнозирования квартальных изменений ключевых макроэкономических показателей - ВВП, потребления, инвестиций, показателей внешней торговли - с помощью методов машинного обучения: бустинга, эластичной сети и случайного леса. В рамках эксперимента в качестве предикторов использовались показатели фондового и денежного рынков, опросов, мировые цены на ресурсы, индексы цен и другие статистические показатели разной периодичности. Такой подход позволил детально рассмотреть изменение прогнозов по мере поступления новой информации в течение квартала. Для большинства показателей получено монотонное неухудшение качества прогнозов с ростом доступной информации. Методы машинного обучения продемонстрировали значительное превосходство в качестве предсказания по сравнению с наивным прогнозом. Рассмотренные методы в рамках псевдоэксперимента уже после десятой недели квартала идентифицировали сильное падение ВВП, потребления и других показателей в условиях развития пандемии COVID-19 во II и III кв. 2020 г.

Доп.точки доступа:
Полбин, Андрей Владимирович
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Сугаипов, Дени Ризванович (младший научный сотрудник).
Прогнозирование потребления на основе индекса потребительской уверенности в России [Текст] / Д. Р. Сугаипов // Вестник Московского университета. Сер. 6, Экономика. - 2022. - № 2. - С. 45-70 : рис., табл. - Библиогр.: с. 69-70. - Примечания в сносках

УДК

^a338.27

ББК 65.054.3
Рубрики: Экономика
Прогнозирование--Россия, 21 в. 1- я четверть
Кл.слова (ненормированные):
индекс потребительской уверенности -- наукастинг -- потребление -- потребление домашних хозяйств -- прогнозирование
Аннотация: Статья посвящена краткосрочному прогнозированию расходов на конечное потребление домашних хозяйств с помощью индекса потребительской уверенности в России. В работе проведен сравнительный анализ подходов к прогнозированию потребления с использованием опережающего индикатора в различных странах и построены наукасты потребления на квартальных данных за период с 2000 по 2021 г. Проведённые статистические тесты подтверждают, что включение в модель опережающего индикатора улучшает качество прогнозов.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Фокин, Никита Денисович (научный сотрудник).
Наукастинг и прогнозирование основных российских макроэкономических показателей с помощью MFBVAR-модели [Текст] = Nowcasting and Forecasting Key Russian Macroeconomic Variables With the MFBVAR Model / Н. Д. Фокин // Экономическая политика. - 2023. - Т. 18, № 3. - С. 110-135 : 3 рис., 3 табл. - Библиогр.: с. 134 (21 назв.). - 4 прил. . - ISSN 1994-5124

УДК

^a338.27

^a330.4

ББК 65.054.3 + 65в631
Рубрики: Экономика
Прогнозирование--Россия, 2000-2021 гг.
Математическая экономика. Эконометрика
Кл.слова (ненормированные):
ВВП -- валовой внутренний продукт -- импорт -- инвестиции -- качество наукастов -- модели данных смешанной частотности -- наукасты -- тестирование качества прогнозов -- эконометрические прогнозные модели -- экспорт
Аннотация: В работе тестируется качество наукастов и прогнозов российского ВВП и его компонентов (в постоянных и текущих ценах) с помощью модели байесовской векторной авторегрессии с данными смешанной частотности (MFBVAR), которая является одной из наиболее продвинутых прогнозных моделей временных рядов. Она позволяет работать с данными квартальной и месячной частоты в рамках единой VAR-модели месячной частоты в пространстве состояний и учитывать внутриквартальную динамику месячных показателей, что позволяет улучшать прогнозные свойства с поступлением новой месячной информации. Также эта модель является устойчивой к проблеме неровного (рваного) края, что особенно важно при прогнозировании в реальном времени. За счет байесовского подхода к оценке с априорным распределением типа Миннесота в модели может участвовать большое количество предикторов. В статье описываются три эксперимента по псевдовневыборочному наукастингу и прогнозированию. Эксперименты различаются разной доступностью месячных данных. Показано, что эта модель позволяет существенно и статистически значимо улучшить качество наукастов и прогнозы на несколько шагов вперед для ВВП, потребления и переменных внешней торговли, а также некоторых других показателей относительно наивного бенчмарка, модели ARIMA и модели BVAR на квартальных данных.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

10.

Рыбак, Константин Сергеевич (младший научный сотрудник).
Анализ влажности глобальных факторов для наукастинга ВВП [Текст] / К. С. Рыбак // Экономическое развитие России. - 2023. - Т. 30, № 12. - С. 18-23 : рис. - Библиогр.: с. 21-22 (30 назв.). - References: p. 22-23 (30 names) . - ISSN 2306-5001

УДК

^a338.27

ББК 65.054.3
Рубрики: Экономика
Прогнозирование--Россия
Кл.слова (ненормированные):
ВВП -- валовой внутренний продукт -- инфляция -- качество прогнозов -- макроэкономические показатели -- наукастинг -- прогнозирование -- факторные модели
Аннотация: В статье показано, что использование дополнительных внешних глобальных факторов в стандартной факторной модели для наукастинга приводит к значимому улучшению качества наукастов российского ВВП. В частности используются глобальный фактор инфляции и глобальный номинальный фактор, доступные для оценивания практически в режиме реального времени, что в итоге позволяет получать не только лучшие, но и более ранние наукасты.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

11.

Федюнина, Анна Андреевна.
Пандемия, санкции и беспокойство в регионах России: наукастинг ожиданий деловой активности [Текст] / А. А. Федюнина, М. А. Юревич, Н. А. Городный // Вопросы экономики. - 2024. - № 3. - С. 96-119. - Библиогр.: с. 113-119 (88 назв.)

УДК

^a657.6

ББК 65.053
Рубрики: Экономика
Экономический анализ--Россия
Кл.слова (ненормированные):
COVID-19 -- деловая активность -- наукастинг -- ожидания бизнеса -- пандемии -- потребительские ожидания -- российские регионы
Аннотация: В исследовании разработана методика наукастинга индекса деловых ожиданий, протестированная на данных по российской экономике в целом, а также по ее субъектам. В отличие от существующих работ, предлагается определять набор поисковых образов для наукастинга на основе байесовского усреднения и проводить агрегирование временных рядов по отдельным запросам. Построенные индексы продемонстрировали высокую степень адекватности и как инструмент отражения шоковых событий в экономической и политической жизни страны, и в качестве предиктора колебаний опросных индексов ожиданий. Применение методики позволило выявить факторы волатильности индексов деловых ожиданий в зависимости от уровня развития и отраслевой специализации субъектов РФ.

Доп.точки доступа:
Юревич, Максим Андреевич; Городный, Николай Антонович
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

12.

Макеева, Наталья Михайловна.
Наукастинг макроэкономических показателей экономики России в условиях неопределенности: помогает ли учет новостного фона? [Текст] / Н. М. Макеева, И. П. Станкевич, Н. С. Любайкин // Вопросы экономики. - 2024. - № 3. - С. 120-142. - Библиогр.: с. 139-142 (40 назв.)

УДК

^a657.6

ББК 65.053
Рубрики: Экономика
Экономический анализ--Россия, 2022 г.
Кл.слова (ненормированные):
ВВП -- анализ новостного фона -- валовой внутренний продукт -- краткосрочное прогнозирование -- наукастинг
Аннотация: Изучается возможность наукастинга (оценки текущего состояния) основных макроэкономических показателей России с использованием данных новостного фона: тематика и тональность (sentiment analysis) текстов новостей крупнейших российских Telegram-каналов с помощью нейронной сети BERT вместе со стандартным для задач наукастинга набором макроэкономических показателей. Рассматриваются MIDAS-модели, динамические факторные модели и векторные авторегрессии смешанной частоты. Точность моделей оценивается кросс-валидацией на периодах до и после II кв. 2022 г., значимость эффекта добавления новостных переменных оценивается при помощи теста Диболда-Мариано.

Доп.точки доступа:
Станкевич, Иван Павлович; Любайкин, Никита Сергеевич
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)