Інтелектуалізована система вибору S-моделей зростання економіки

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛопатін, Олексій Костянтинович
dc.contributor.authorКузьмінчук, Анатолій Володимирович
dc.date.accessioned2024-02-12T14:45:29Z
dc.date.available2024-02-12T14:45:29Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація містить 130 с., 25 табл., 38 рис., 1 додаток, 21 джерело. Актуальність теми: дане дослідження є актуальним, адже економічне зростання є важливою характеристкою економічних процесів і можливість прогнозування цієї характеристики, дозволяє спростити аналітичну роботу та отримати більш якісні результати. Об’єкт дослідження: математичні об’єкти, а саме двохфакторні агреговані S-криві економічного зростання. Предмет дослідження: прогнозування двохфакторних агрегованих S-кривих економічного зростання. Мета дослідження: створення інтелектуальної системии підтримки прийняття рішень (ІСППР) для допомоги в прогнозуванні двохфакторних агрегованих S-кривих економічного зростання. Постановка задачі: основною поставленою задачею було створення ІСППР, яка дозволить з певною точністю моделювати двохфакторні агреговані S-криві економічного зростання за наданим набором даних. За допомогою мови програмування Python та графічного інструменту PyQt було створенно ІСППР, яка на наборі вхідних даних економічної складової, дозволяє виконати прогнозування за допомогою S-кривих економічного зростання.
dc.description.abstractotherThe master`s thesis contains 130 p., 25 tabl., 38 fig., 1 appendix, 21 ref. Relevance of the topic: This research is relevant due to the fact that economic growth is a crucial characteristic of economic processes, and the ability to forecast this characteristic simplifies analytical work and yields more qualitative results. Object of research: Mathematical objects, specifically S-curves of economic growth. Subject of research: Forecasting S-curves of economic growth. The purpose of the research: Development of an Integrated System for Predicting S-curves of economic growth DSS to aid in forecasting. Statement of the problem: The main task was to create a DSS that would accurately model S-curves of economic growth based on a given dataset. We use the Python programming language and the graphical tool PyQt, thus the DSS was developed. This system, utilizing the input data of the economic component, allows for forecasting through S-curves of economic growth.
dc.format.extent130 с.
dc.identifier.citationКузьмінчук, А. В. Інтелектуалізована система вибору S-моделей зростання економіки : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Кузьмінчук Анатолій Володимирович. - Київ, 2024. - 130 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64470
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjects-подібна виробнича функція
dc.subjectсукупна факторна продуктивність
dc.subjectефективність інвестицій
dc.subjectпринцип чарльза р. гультена (charles r. hulten)
dc.subjectфактор продуктивності
dc.subjectфактор нагромадження капіталу
dc.subjects-shaped production function
dc.subjectaggregate factor productivity
dc.subjectinvestment efficiency
dc.subjectcharles r. hulten's principle
dc.subjectproductivity factor
dc.subjectcapital accumulation factor
dc.subject.udc004.942+001.5
dc.titleІнтелектуалізована система вибору S-моделей зростання економіки
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kuzminchuk_magistr.pdf
Розмір:
2.79 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи