|
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)
МОДЕЛИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Применение методов машинного обучения для сравнения компаний Арктической зоны РФ по экономическим критериям в соответствии с рейтингом Полярного индекса
Л. Р. Борисоваab, А. В. Кузнецоваcd, Н. В. Сергееваd, О. В. Сенькоe a Финансовый университет при Правительстве РФ, Россия, 125993, Ленинградский просп., д. 49
b Московский физико-технический институт (государственный университет),
Россия, 141700, Московская обл., г. Долгопрудный, Институтский пер., д. 9
c Институт биохимической физики им. Н. М. Эмануэля, Россия, 119334, г. Москва, ул. Косыгина, д. 4
d ООО «Азфорус», Россия, 119334, г. Москва, ул. Косыгина, д. 4
e Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук,
Россия, 119333, г. Москва, ул. Вавилова, д. 44, кор. 2
Аннотация:
В работе проведен сравнительный анализ предприятий Арктической зоны Российской Федерации (АЗ РФ) по экономическим показателям в соответствии с рейтингом Полярного индекса. В исследование включены числовые данные 193 предприятий, находящихся в АЗ РФ. Применены методы машинного обучения, как стандартные, из открытых ресурсов, так и собственные оригинальные методы — метод оптимально достоверных разбиений (ОДР), метод статистически взвешенных синдромов (СВС). Проведено разбиение с указанием максимального значения функционала качества, в данном исследовании использовалось простейшее семейство разнообразных одномерных разбиений с одной-единственной граничной точкой, а также семейство различных двумерных разбиений с одной граничной точкой по каждой из двух объединяющих переменных. Перестановочные тесты позволяют не только оценивать достоверность данных выявленных закономерностей, но и исключать из множества выявленных закономерностей разбиения с избыточной сложностью.
Использование метода ОДР на одномерных показателях выявило закономерности, которые связывают номер класса с экономическими показателями. Также в приведенном исследовании представлены закономерности, которые выявлены в рамках простейшей одномерной модели с одной граничной точкой и со значимостью не хуже чем p < 0.001.
Для достоверной оценки подобной диагностической способности использовали так называемый метод скользящего контроля. В результате этих исследований был выделен целый набор методов, которые обладали достаточной эффективностью.
Коллективный метод по результатам нескольких методов машинного обучения показал высокую значимость экономических показателей для разделения предприятий в соответствии с рейтингом Полярного индекса.
Наше исследование доказало и показало, что те предприятия, которые вошли в топ рейтинга Полярного индекса, в целом распознаются по финансовым показателям среди всех компаний Арктической зоны. Вместе с тем представляется целесообразным включение в анализ также экологических и социальных факторов.
Ключевые слова:
методы машинного обучения, устойчивое развитие, Арктическая зона РФ, экономические критерии, Полярный индекс компаний.
Поступила в редакцию: 13.09.2019 Исправленный вариант: 01.11.2019 Принята в печать: 14.11.2019
Образец цитирования:
Л. Р. Борисова, А. В. Кузнецова, Н. В. Сергеева, О. В. Сенько, “Применение методов машинного обучения для сравнения компаний Арктической зоны РФ по экономическим критериям в соответствии с рейтингом Полярного индекса”, Компьютерные исследования и моделирование, 12:1 (2020), 201–215
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/crm780 https://www.mathnet.ru/rus/crm/v12/i1/p201
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 147 | PDF полного текста: | 31 | Список литературы: | 15 |
|