Научный архив: статьи

Разработан эвристический метод выявления инвесторов, которые внезапно распродают значимые доли рискованных активов, то есть впадают в панику. Исследование показывает, что паника чаще возникает при больших рыночных колебаниях. Панические продажи неэффективны на растущем рынке, но могут служить механизмом ограничения потерь на стремительно падающих рынках. Машинное обучение может определить риски панической распродажи активов на бирже инвесторами в ближайшем будущем, учитывая демографию, историю финансового портфеля и текущие рыночные условия. Было обнаружено, что домохозяйства совершают панические продажи во время резких экономических спадов. Такой феномен назван «истерия». Панические продажи и истерия предсказуемы и отличаются от таких поведенческих моделей, как чрезмерная торговля или эффект диспозиции. Основным результатом исследования является точное предсказание поведения панически настроенных инвесторов - инвесторы держат убыточные и прибыльные позиции; панические продажи дают небольшую отрицательную доходность и случаются редко по сравнению с активными трейдерами, но резко возрастают в кризисы, связанные с рыночной конъюнктурой.

Цель. Настоящая работа посвящена рассмотрению вопросов построения интеллектуальной системы анализа и классификации генераторов псевдослучайных чисел (ГПСЧ), объединяющей возможности машинного обучения и направленного перебора для решения задачи определения типа источника случайной последовательности чисел. Основное внимание уделяется выявлению слабостей некриптографических ГПСЧ, которые могут быть предсказуемыми, что несет риски для их использования в области информационной безопасности.

Методы. В ходе исследования использовались методы машинного обучения, в частности нейронные сети, корреляционный анализ и статистические тесты NIST. Разработанные модели обучались на больших выборках выходных последовательностей ГПСЧ, что позволило оценить предсказуемость ГПСЧ и возможность восстановления внутренних состояний. Структура нейронных сетей выбиралась с учетом результатов работы процедур оптимизации значений гиперпараметров нейронных сетей. Показано влияние размера выборки на получаемые результаты.

Результаты. Анализ и классификация ГПСЧ включает несколько этапов: вычисление автокорреляционной функции выходных последовательностей и их спектр, выполнение статистических тестов, разработанных лабораторией NIST; классификация ГПСЧ на основе анализа выходных последовательностей; выявление особенностей внутренней структуры ГПСЧ или его внутренних состояний; прогнозирование значений на выходе. Для алгоритма Xorshift128 нейронная сеть показала высокую точность восстановления выходных значений, подтверждая его уязвимость. Анализ алгоритма Mersenne Twister выявил определенные закономерности, но потребовал более сложных архитектур для полной реконструкции последовательностей. Для алгоритма «стоп-пошел» удалось выявить закономерности построения структуры с использованием алгоритмов машинного обучения, но решить задачу прогнозирования значения на выходе ГПСЧ только по предыдущим значениям выходной последовательности без знания внутренних состояний с высокой точностью не удалось. Линейный конгруэнтный генератор и генератор Геффе удается классифицировать и прогнозировать с использованием алгоритмов направленного перебора. Объединенные в систему модели классифицируют ГПСЧ по их характеристикам и прогнозируют их дальнейшие выходные значения. Анализ полученных результатов подтверждает значимость выбора не только структуры ГПСЧ, но и числовых параметров и задействованных в вычислениях битов внутри чисел.

Заключение. Проведенное исследование подтверждает эффективность сочетания методов машинного обучения и направленного перебора при анализе и классификации ГПСЧ. Полученные результаты позволяют рекомендовать разработанную систему для использования в практических задачах оценки безопасности ГПСЧ. Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением множества анализируемых ГПСЧ и рассмотрением других типов нейронных сетей для повышения качества и производительности моделей.

На основе анализа анимационного сериала «Ну, погоди!» (1969–1993 гг., реж. В. Котёночкин и В. Тарасов, студия «Союзмультфильм») выделены принципы интеграции музыкальных цитат в медиатекст через технику коллажа. Предложена классификация музыкального материала на основе точного цитирования инструментальных и вокальных произведений и введения аранжированных цитат. Исследование взаимосвязи между музыкальным оформлением и визуальными элементами в анимации дает возможность по-новому рассмотреть применение техники коллажа в художественной практике

Постановка задачи (актуальность работы). Актуальность исследования определяется необходимостью учета влияния внешних факторов среды на устойчивость промышленного предприятия, выявления новых факторов, а также заключается в необходимости определении локальных и интегральных показателей устойчивости производственной инфраструктуры, как ключевого системообразующего элемента предприятия. Целью работы является улучшение качества оценки устойчивости производственной инфраструктуры при поздействии на нее негативных внешних факторов среды. Используемые методы. Терия оценки устойчивого развития и разработки показателей мониторинга устойчивого развития, управления качеством, методы бережливого производства. Гипотеза исследования: улучшение качества оценивания устойчивости производственной инфраструктуры при поздействии на нее негативных внешних факторов среды достигается: на основе классификации и ранжирования внешних факторов среды; применением разработанной методики оценки устойчивости производственной инфраструктуры промышленного предприятия. В ходе работы были получены следующие научные результаты: выявлены внешние факторы среды производственной инфраструктуры: техногенная устойчивость, определяющая стойкость производственной инфраструктуры помышленнного предприятия к негативным воздействиям внешних факторов среды техно-генного характера; фактор инновационный, показывающий как внедрение инновационных технологий в концепции «Индустрия 4.0» и «Smart Manufacturing» влияют на повышение (снижение) устойчивости производственной инфраструктуры; методика оценки устойчивости производственной инфраструктуры для обеспечения качества процессов повышения устойчивости промышленного предприятия, разработанная на основе классификации и ранжирования внешних факторов среды

Цель работы заключается в исследовании проблем регионального развития в России в период кризиса, а также в разработке и апробации методики диагностики проблем экономической безопасности регионов. Авторами был проведен теоретический обзор, касающийся диагностики социально-экономического развития регионов России на основе оценки уровня экономической безопасности, рассмотрены наиболее интересные методики, предложенные отечественными учеными. Авторами предложен собственный метод проведения диагностики экономической безопасности региона, основанный на индексном подходе. Выделены три группы индикаторов: экономические, социальные и индикаторы качества жизни населения. Данные индикаторы получили оценку в виде индивидуальных индексов и были объединены в сводный индекс уровня экономической безопасности. Кроме этого, авторы предложили объединить регионы в кластеры на основании полученных значений индексов. Данная методика была апробирована на регионах России за период 2016–2021 гг. По итогам анализа были выделены кластеры с низким экономическим индексом, включающие в себя 11 регионов. На повышение уровня экономической безопасности на данных территориях необходимо обратить внимание в первую очередь. Также была выделена целевая группа регионов с наиболее высокими значениями индексов.

Понятие «решение» в современной жизни весьма многозначно. В статье рассмотрены основные требовании, предъявляемые к решениям, в частности всесторонняя обоснованность, своевременность, полнота содержания, согласованность. Решение должно разрабатываться и приниматься с учетом объективных возможностей организации, ее потенциала.

Статья посвящена проблеме терминологической неопределенности и отсутствия единой классификации криптовалют и цифровых активов в современном российском законодательстве. Несмотря на принятие Федерального закона от 31.07.2020 № 259-ФЗ «О цифровых финансовых активах, цифровой валюте и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации», в правоприменительной практике остается множество спорных вопросов относительно правового статуса криптовалют и их места в финансовой системе. В статье проанализированы существующие подходы к определению цифровых активов в российских и международных нормативных актах, а также в научной литературе. Отмечено разнообразие классификаций и функциональных характеристик, присущих различным видам криптовалют и токенов. Выявлены ключевые противоречия между децентрализованной природой криптовалют и попытками государственного регулирования. Сформулированы авторские определения цифровой валюты, криптоактива и криптовалюты, учитывающие технологические, экономические и правовые аспекты. Предложены рекомендации по совершенствованию законодательства и выработке согласованных стандартов в сфере цифровых финансовых активов. Авторы подчеркивают необходимость достижения баланса интересов государства, бизнеса и общества для успешного развития цифровой экономики в России.

Охарактеризованы сообщества кустарниковых ив (Salix pulchra, S. alaxensis, S. krylovii, S. saxatilis, S. lanata), изученные в Олюторском и Пенжинском районах Корякского округа Камчатского края. Разработана экологофитоценотическая классификация кустарниковых сообществ, отнесенных к 5 формациям — Saliceta pulchrae, Saliceta alaxensis, Saliceta krylovii, Saliceta saxatilis, Saliceta lanatae, объединяющим ивняки севера Корякского округа, Камчатки, Южной Чукотки, Северного и Западного Приохотья, Магаданской обл. и северной Якутии. Выделены 21 ассоциация, 13 групп ассоциаций. Приведена геоботаническая характеристика сообществ, местообитаний и почв. Выполнено сравнение выделенных классификационных единиц с синтаксонами флористической классификации сообществ кустарниковых ив, описанными в литературе.

Обобщены материалы по антропогенной растительности Байкальской Сибири на основе новых данных и ранее опубликованной информации. Антропогенная растительность региона представлена 7 классами, 8 порядками, 10 союзами, 28 ассоциациями и 11 сообществами. В качестве новых для науки описывается 1 порядок, 2 союза, 8 ассоциаций. В составе класса Epilobietea angustifolii и порядка Arctio lappae–Artemisietalia vulgaris установлен новый союз Arctio tomentosi–Urticion cannabinae Chepinoga et Arepieva all. nov., включающий 3 ассоциации и объединяющий рудеральные сообщества нитро- и мезофильных видов Байкальской Сибири. В составе класса Robinietea установлены новый порядок Hippophaetalia rhamnoidis Chepinoga et Arepieva ord. nov. и союз Poo angustifoliae–Hippophaeion rhamnoidis Chepinoga et Arepieva all. nov. с одной ассоциацией. Данные синтаксоны объединяют сообщества с доминированием Hippophaё rhamnoides, формирующиеся на дренированных почвах и субстратах в антропогенных и сильно нарушенных естественных местообитаниях. В классе Artemisietea vulgaris описано 4 новые ассоциации.

Минерально-сырьевой комплекс играет особую роль в развитии экономики России. Значительного внимания заслуживают инвестиционные проекты, способствующие повышению эффективности предприятий данного комплекса. При этом зачастую осуществлению объективных инвестиционных расчетов мешает недооценка специалистами важности ставки дисконтирования. Статья посвящена выявлению особенностей определения ставки дисконтирования для оценки эффективности инвестиционных проектов предприятий минерально-сырьевого комплекса и разработке методического инструментария расчетов. Методологической базой выступили положения неоклассической теории инвестиций. В рамках кабинетного исследования использованы методы анализа, синтеза и индукции. Информационной базой выступили данные по доходности предприятий минерально-сырьевого комплекса РФ за 2012–2022 гг. В рамках исследования сформировано авторское определение понятия «ставка дисконтирования», обеспечивающее объективность ее расчета. Она охарактеризована как барьерная процентная ставка, отражающая динамический характер процесса получения доходов от инвестиций и соответствующая условиям минимальной нормы прибыли, отсутствия прямого отношения к доходности оцениваемого актива или инвестиций, наличия альтернативных вариантов инвестиций, типичной мотивации инвестора по получению дохода. Определены также особенности минерально-сырьевого комплекса с точки зрения специфики оценки эффективности инвестиционных проектов, позволившие уточнить разработанное определение ставки дисконтирования. Предложены к использованию понятия «экзогенная ставка дисконтирования» и «эндогенная ставка дисконтирования», отличия между которыми определяются направленностью проектов во внешнюю или внутреннюю среду предприятия, а также разработаны методические подходы для их расчета в рамках проектов предприятий-недропользователей. Научная значимость исследования определяется расширением теоретических представлений в области инвестиционной оценки, а также получением методического инструментария, обеспечивающего более точные расчеты эффективности проектов, реализуемых в сфере недропользования

В статье рассматриваются различные классификации стратегий в системе стратегического управления с акцентом на применение в сельскохозяйственном производстве. Анализируются подходы известных исследователей, которые предлагают многоуровневую и многофакторную структуру стратегий, включающую корпоративные, конкурентные и функциональные уровни. В статье особое внимание уделяется специфике аграрного сектора, учитывающей природные условия и сезонность. Представлены классификации стратегий по различным признакам: уровню, направлению, срокам, типу ресурсов и целям, а также с учетом современных экономических, технологических и инновационных возможностей (инновационность, диверсификация, географический охват и степень интеграции). Подчеркивается необходимость комплексного анализа внутренней и внешней среды предприятия для выбора оптимальных стратегий с учетом отраслевой специфики и финансовой устойчивости. Сделан вывод, что предложенные классификации способствуют формированию системного подхода к стратегическому планированию в сельском хозяйстве и повышению эффективности управления аграрными предприятиями в условиях динамично меняющейся экономической среды.

В статье рассматриваются методы улучшения показателей качества моделей машинного обучения, применяемых в финансовом секторе. В связи с тем, что наборы данных, на которых обучаются модели, обладают несбалансированностью классов, предлагается использовать модели, направленные на снижение дисбаланса. В исследовании были проведены эксперименты с применением 9 методов учета несбалансированности классов к трем наборам данных по розничному кредитованию. В качестве базовой использовалась модель градиентного бустинга CatboostClassifier, не учитывающая дисбаланс классов. Проведенные эксперименты показали, что применение метода RandomOverSampler дает существенный прирост показателей качества классификации по сравнению с базовой моделью. Результаты свидетельствуют о перспективности дальнейших исследований методов учета дисбаланса классов при изучении финансовых данных, а также о целесообразности применения рассмотренных методов на практике.