Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48674
Title: Анализ и предсказание совокупного спроса и его составляющих методом комбинирования машинного обучения и традиционного анализа
Other Titles: Analysis and prediction of aggregate demand and its components by the method of combining machine learning and traditional analysis
Authors: Невейков, А. С.
Keywords: материалы конференций;машинное обучение;математическое моделирование;совокупный спрос;aggregate demand;mathematical model;machine learning
Issue Date: 2022
Publisher: БГУИР
Citation: Невейков, 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.
Abstract: Исследован 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.
Alternative abstract: Research 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.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48674
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 full item record


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