Ключевое слово: «эконометрика»
Бурьянова Н. В., Зубарева С. С. Специфика потребительского поведения поколения Y в условиях глобализации // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2016. – Т. 26. – С. 226–230. – URL: http://e-koncept.ru/2016/46446.htm
ART 46446
Просмотров: 1977
В статье представляется анализ специфического экономического поведения определенной группы услуг (информационного контента) поколением «Y». Экономическое поведение является результатом и основой жизнедеятельности человека. Основываясь на собственном мировоззрении и условно личных представлениях, поколение, как сообщество, транслирует усвоенные навыки и привитые ценности посредством потребительского поведения. Актуальность статьи связана с обострением интереса к феномену экономического поведения поколения, отражению потребительской тенденции определенной общности людей.
Ключевые слова:
концепт, поколение, потребности населения, потребительская идентичность, потребительское мышление, эконометрика
Бочкарева Е. В. Методика исчисления самодетерминации преступности (на примере статистических показателей Российской Федерации) // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2019. – № 3 (март). – С. 133–140. – URL: http://e-koncept.ru/2019/193017.htm
ART 193017
DOI 10.24411/2304-120X-2019-13017
Просмотров: 2628
В работе впервые проводится расчет показателей самодетерминации преступности. Результатами исследования являются представленные эконометрические модели, описывающие изменение уровня преступности в зависимости от выявленных качественных факторов, пригодные для дальнейшего исследования и прогнозирования преступности на основе социально-экономических показателей.
Гурбанова О. Я. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2026. – . – URL: http://e-koncept.ru/2026/0.htm
В статье исследуются современные методологические подходы к прогнозированию ключевых макроэкономических переменных с использованием эконометрического инструментария. Автор проводит сравнительный анализ классических моделей временных рядов, систем векторной авторегрессии и современных методов, интегрирующих алгоритмы машинного обучения. Особое внимание уделяется проблеме стационарности данных и учету структурных сдвигов в динамических системах. В работе обосновывается необходимость перехода к гибридным моделям для повышения точности прогнозов в условиях глобальной экономической неопределенности. Сделан вывод о том, что выбор конкретного метода должен определяться не только качеством статистической базы, но и спецификой исследуемого экономического ландшафта.
Н. В. Бурьянова