title: Modelling of multidimensional dynamic process with probabilistic classification of the current state
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Замураев Константин Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Zamuraev Konstantin Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Прохоренко Филипп Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Prohorenko Filipp Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Прасолов Александр Витальевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Prasolov Aleksandr Vitalevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:24:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:24:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040326
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26358
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе был построен математический алгоритм, который позволяет лицу, принимающему решение в перераспределении инвестиций между экономическими отраслями региона, выбрать оптимальную стратегию их разделения. Объектом исследования являлась экономика Санкт-Петербурга. Были взяты данные по 10 показателям, характеризующим социально-экономическое развитие города за 2000-2018 года. 
  В диссертации была проведена предварительная обработка данных для дальнейшей правильной интерпретации результатов, были найдены причинные связи между показателями с помощью теста Грэнджера. С помощью моделей множественной регрессии была дана количественная оценка того, как увеличится благосостояние отрасли после перераспределения инвестиций. Также, в работе рассмотрен пример, который показывает  корректное выполнение шагов созданного алгоритма. Алгоритм написан на языке программирования Python.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, I constructed a mathematical algorithm that allows the decision-maker who redistribute the investments between the economic sectors of the region to choose the optimal strategy for their partition. In this paper, I considered the economic of Saint-Petersburg. Data were taken on 10 indicators characterizing the socio-economic development of the city for 2000-2018. In the dissertation, I did data preprocessing for further correct interpretation of the results. Furthermore, I found causal relationships between the indicators using the Granger test. Using multiple regression models, I gave a quantitative assessment of how the welfare  of the industry would increase after the redistribution of investments. Besides, I present an example which shows the correct execution of the steps of the created algorithm. The algorithm was written on programming language -  Python.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление регионом
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: принятие решений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование сложной системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: modeling of complex systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: decision making
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: region control
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data science
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: programming
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: python
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modelling of multidimensional dynamic process with probabilistic classification of the current state
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование многомерного динамического процесса с вероятностной классификацией текущего состояния
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Dissertacia_Prohorenko.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26358/1/Dissertacia_Prohorenko.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,8 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukov.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26358/2/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukov.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 15,05 kB