Ру
Регистрация Вход
  1. Главная
  2. Конференция
  3. Актуальные проблемы менеджмента, экономики и эконо...
  4. Применение расширенного класса моделей стохастичес...

Применение расширенного класса моделей стохастической границы для исследования динамики технической эффективности регионов РФ

Статья в сборнике трудов конференции
DOI: 10.31483/r-32903
Open Access
Международная научная конференция «Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности»
Creative commons logo
Опубликовано в:
Международная научная конференция «Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности»
Авторы:
Руденко В. А. 1 , Афанасьев М. Ю. 1
Рубрика:
Анализ и прогнозирование основных тенденций современной экономики на макро-, мезо- и микроуровне
Страницы:
65-68
Получена: 27.05.2019

Рейтинг:
Статья просмотрена:
3076 раз
Размещено в:
РИНЦ
1 ФГБУН «Центральный экономико-математический институт РАН»
Для цитирования:
Руденко В. А. Применение расширенного класса моделей стохастической границы для исследования динамики технической эффективности регионов РФ: сборник трудов конференции. / В. А. Руденко, М. Ю. Афанасьев // Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности : материалы Междунар. науч.-практ. конф. (Костанай, 27-29 мая 2019 г.) – Чебоксары: ИД «Среда», 2019. – С. 65-68. – ISBN 978-5-6042955-4-0. – DOI 10.31483/r-32903.

Аннотация

В данной работе представлены результаты применения расширенного класса моделей стохастической границы при анализе влияния основных факторов производства на уровень ВРП регионов РФ с развитыми обрабатывающими производствами. Представлены примеры, в которых следует отказаться от классической предпосылки о независимости компонент.

Благодарности

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №17–02–00272 А.

Список литературы

  1. 1. Айвазян С.А. Модели производственного потенциала и оценки технологической эффективности регионов РФ с учетом структуры производства / С.А. Айвазян, М.Ю. Афанасьев, А.В. Кудров // Экономика и математические методы. – 2016. – №1 (52). – С. 28–44.
  2. 2. Айвазян С.А. Исследование зависимости случайных составляющих остатков в модели стохастической границы / С.А. Айвазян, М.Ю. Афанасьев, В.А. Руденко // Прикладная эконометрика. – 2014. – №2(34). – С. 3–18.
  3. 3. Благовещенский Ю.Н. Основные элементы теории копул // Прикладная эконометрика. – 2012. – №2(26). – С. 113–130.
  4. 4. Rudenko V.A. Specification scheme of the stochastic production function for assessment of technical efficiency of the regions in the Russian Federation // Russian Journal of Mathematical Research. Series A, 2018, №4(1), Р. 38–47.
  5. 5. Rudenko V.A., Aivazyan S.A., Afanasyev M.Y. (2017) Specification of a stochastic production function model in the extended class of stochastic frontier models // Modeling of artificial Intelligence, Vol. 4, №1, pp. 21–28.

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.