Информатика опережающих данных
https://doi.org/10.26794/3030-7097-2026-2-2-63-71
Аннотация
В статье предлагается решение проблемы социоэкономического синтеза больших опережающих данных с помощью информатики. Размерность экономических процессов сближается с размерностью социальных процессов, что составляет новизну объекта исследования опережающих данных. По-новому стоит вопрос о предмете исследования — на стыке эконометрики и социологии в информатике, а также о трансформации методов социально-экономического анализа, поиска, обработки и аналитического представления больших опережающих данных. Рассмотрены социоэкономические аспекты актуализации опережающих данных, а также информатика как платформа трансформации эконометрических методов для синтеза больших опережающих данных. В выводах формулируется положение о выдвижении технологии больших опережающих данных на авансцену экономики и управления; представлены принципиальные методологические и организационно-технические мероприятия по внедрению технологии опережающих данных в новые, более высокие хозяйственные уклады.
Об авторах
И. Ю. Варьяш
Научно-исследовательский финансовый институт
Россия
Россия
Игорь Юрьевич Варьяш — доктор экономических наук, руководитель Аналитического центра финансовых исследований
Москва
Т. Ф. Бурова
Научно-исследовательский финансовый институт
Россия
Россия
Татьяна Федоровна Бурова — научный сотрудник Аналитического центра финансовых исследований
Москва
Д. B. Климанов
Научно-исследовательский финансовый институт;
Московский университет «Синергия»
Россия
Россия
Даниил Викторович Климонов — аналитик Аналитического центра финансовых исследований Научно-исследовательского финансового института; аспирант, Московский университет «Синергия»
Москва
Список литературы
1. Варьяш И. Ю. Контроллинг экономических ожиданий. Монография. М.: Финуниверситет; 2012. URL: https://www.elibrary.ru/qvimen
2. Варьяш И.Ю., Бурова Т.Ф., Панасенко К.К. Исследование моделей опережающих индикаторов условий финансирования. Кронос. Экономические науки. 2019;1(15):100-114. URL: https://www.elibrary.ru/njzzlv
3. Варьяш И. Ю., Зубец А. Н. Оценка опережающих индикаторов экономической деятельности в Российской Федерации по методологии ОЭСР. Вопросы статистики. 2016;11:31-36. URL: https://www.elibrary.ru/xddrpx
4. Варьяш И.Ю., Логвинов С.А., Ильинский А.И., Донцова О.И. и др. Макропланирование экономического развития. Динамическая модель опережающих индикаторов. Монография. Николаев: Издательство Ирины Гудым; 2014. URL: https://www.elibrary.ru/vqrkdh
5. Чесноков С. В. Детерминационный анализ социально-экономических данных. М.: Наука; 1982. URL: https://djvu.online/file/6OBkODV25zaPa?ysclid=mnx91ke2lv459588904
6. Колмогоров А. Н. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука; 1986. URL: https://reallib.org/reader?file=507152&ysclid=mnx8nshb7u686557531
7. Колмогоров А. Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных. Доклады АН СССР. 1956;108:179-182. URL: https://bigenc.ru/b/o-predstavlenii-nepreryvny-5e6285?ysclid=mnx8qub38c697393602
8. Жуков Д.С., Лямин С.К. Варианты использования методов фрактальной геометрии в социальных и политических исследованиях. Internum. 2010;2:17-35. URL: https://www.elibrary.ru/nccxnl
9. Варьяш И.Ю. Исследование реальных фракталов опережающих индикаторов. Цифровые решения и технологии искусственного интеллекта. 2026;2(1):73-82. URL: https://doi.org/10.26794/3030-7097-2026-2-173-82
10. Толстен В.Ш. О некоторых параллелях процессов формирования и организации внутренней структуры искусственных и естественных языков. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия: Естественно-математические и технические науки. 2007;4:52-55. URL: https://www.elibrary.ru/kbxddj
Рецензия
Для цитирования:
Варьяш И.Ю., Бурова Т.Ф., Климанов Д.B. Информатика опережающих данных. Цифровые решения и технологии искусственного интеллекта. 2026;2(2):63-71. https://doi.org/10.26794/3030-7097-2026-2-2-63-71
For citation:
Vajas I.Yu., Burova T.F., Klimonov D.V. Advanced Data Informatics. Digital Solutions and Artificial Intelligence Technologies. 2026;2(2):63-71. (In Russ.) https://doi.org/10.26794/3030-7097-2026-2-2-63-71
Просмотров:
55
JATS XML
Послать статью по эл. почте 