Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48674
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorНевейков, А. С.-
dc.coverage.spatialМинск-
dc.date.accessioned2022-10-18T12:09:41Z-
dc.date.available2022-10-18T12:09:41Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationНевейков, А. С. Анализ и предсказание совокупного спроса и его составляющих методом комбинирования машинного обучения и традиционного анализа = Analysis and prediction of aggregate demand and its components by the method of combining machine learning and traditional analysis / Невейков А. С. // Проблемы экономики и информационных технологий : сборник тезисов и статей докладов 58-ой научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 18–22 апреля 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2022. – С. 182–184.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48674-
dc.description.abstractИсследован способ анализа и предсказание макроэкономических параметров с применением машинного обучения. Создана модель, предсказывающая поведение исследуемых метрик на примере совокупного спроса США и его составляющих с 1970 по 2020 годы. Оценено влияние исследуемых параметров на совокупный спрос и его составляющие.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectмашинное обучениеru_RU
dc.subjectматематическое моделированиеru_RU
dc.subjectсовокупный спросru_RU
dc.subjectaggregate demandru_RU
dc.subjectmathematical modelru_RU
dc.subjectmachine learningru_RU
dc.titleАнализ и предсказание совокупного спроса и его составляющих методом комбинирования машинного обучения и традиционного анализаru_RU
dc.title.alternativeAnalysis and prediction of aggregate demand and its components by the method of combining machine learning and traditional analysisru_RU
dc.typeArticleru_RU
local.description.annotationResearch method of analysis and forecasting of macroeconomic parameters using machine learning. A model has been created that predicts the behavior of key metrics based on cumulative US consumption and its impact from 1970 to 2020. The influence of factors on aggregate demand and its components is estimated.-
Appears in Collections:Проблемы экономики и информационных технологий : материалы 58-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2022)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Neveykov_Analiz.pdf492.59 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.