title: Prediction of the unemployed number in the region: Development of criteria for the model
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Калугин Дмитрий Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Григорович Роман Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Grigorovich Roman
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Графеева Наталья Генриховна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grafeeva Natalia Genrikhovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 030749
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10735
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Безработица является важной проблемой в современном мире. Это также важный фактор, связанный с экономическим развитием общества. В данной работе рассмотрены различные модели для прогнозирования числа безработных. Сначала рассматриваются модели, основанные на сглаживании, затем авторегрессионные модели, и наконец модели, основанные на применении нейронных сетей, такие как: многослойный перцептрон и рекуррентная нейронная сеть. В результате было получено, что рекуррентные нейронные сети и модель авторегрессии-скользящего среднего достаточно точно прогнозируют число безработных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Unemployment is an important problem in the modern world. This is also an important factor associated with the economic development of society. In this paper, I consider various models for forecasting the number of unemployed. First, I consider models based on smoothing, then autoregressive models, and finally models based on neural networks, such as: a multilayer perceptron and a recurrent neural network. As a result, it was found that the recurrent neural networks and the autoregressive-moving average model quite accurately predict the number of unemployed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказательные модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: безработица
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: экономические показатели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: predictive models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: timeseries
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: unemployment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: economic indicators
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Prediction of the unemployed number in the region: Development of criteria for the model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Предсказание количества безработных в регионе: разработка критериев для модели
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma_fixed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10735/1/diploma_fixed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 248,69 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Grigorovich.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10735/2/reviewSV_Otzyv_Grigorovich.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,01 kB
resources.filename: reviewSV_stt01479_Kalugin_Dmitrij_Igorevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10735/3/reviewSV_stt01479_Kalugin_Dmitrij_Igorevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,16 kB