ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ НЕЙРОСЕТЕВОГО КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ЭКОНОМИКЕ
Рубрики: AGRICULTURAL ECONOMICS AND POLICIES
Авторы:
1.
ФГБОУ ВО «Мичуринский государственный аграрный университет»
2.
ФГБОУ ВО «Мичуринский государственный аграрный университет»
Тип:
Статья
Номер статьи:
Статус:
Опубликован
Получено:
06.04.2025
Одобрено:
15.04.2025
Опубликовано:
25.04.2025
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
нейросетевой кластерный анализ, оценка ресурсов, экономический анализ, кластерный анализ в экономике, математико-экономические методы
Аннотация (русский):
Цель исследования – проанализировать имеющиеся методы для оценки ресурсов в экономике и выделить наиболее перспективные. Особое внимание в работе уделяется вопросам обработки больших объемов информации, автоматизации кластеризации и интерпретации полученных результатов. Научная новизна: авторами проведен анализ преимущества и недостатков применения математических методов в экономическом анализе. В результате был выделен метод нейростетевого кластерного анализа, обладающий наибольшими преимуществами для экономического анализа. Приводятся примеры использования нейросетевых методов в задачах финансового анализа, оценки рисков. Результаты работы демонстрируют эффективность нейросетевых подходов по сравнению с традиционными статистическими методами. В статье обсуждаются перспективы дальнейшего использования нейросетевого кластерного анализа в экономической сфере. Авторы приходят к мнению, что использование математических методов в экономическом анализе дает возможность значительно расширить инструментарий для проведения исследований.
Цель исследования – проанализировать имеющиеся методы для оценки ресурсов в экономике и выделить наиболее перспективные. Особое внимание в работе уделяется вопросам обработки больших объемов информации, автоматизации кластеризации и интерпретации полученных результатов. Научная новизна: авторами проведен анализ преимущества и недостатков применения математических методов в экономическом анализе. В результате был выделен метод нейростетевого кластерного анализа, обладающий наибольшими преимуществами для экономического анализа. Приводятся примеры использования нейросетевых методов в задачах финансового анализа, оценки рисков. Результаты работы демонстрируют эффективность нейросетевых подходов по сравнению с традиционными статистическими методами. В статье обсуждаются перспективы дальнейшего использования нейросетевого кластерного анализа в экономической сфере. Авторы приходят к мнению, что использование математических методов в экономическом анализе дает возможность значительно расширить инструментарий для проведения исследований.
Ключевые слова:
нейросетевой кластерный анализ, оценка ресурсов, экономический анализ, кластерный анализ в экономике, математико-экономические методы
нейросетевой кластерный анализ, оценка ресурсов, экономический анализ, кластерный анализ в экономике, математико-экономические методы
