Идентификация эконометрических моделей симультанных уравнений и систем управления на основе машинного обучения

Список литературы

1. 1. Salam R., Basuki P. Simultaneous Equation: The Case of Inflation & Rupiah Exchange Rate in Indonesia 2001–2022 // International journal of multidisciplinary research and analysis. 2023. Vol. 6. No. 12. P. 5531–5538. DOI 10.47191/ijmra/v6-i12–12
2. 2. Warrener C., Silva F., Guimaraes L. Financial system and economic development: a study for emerging countries through a system of simultaneous equations // Internext. 2023. Vol. 18. No. 3. DOI 10.18568/internext.v18i3.741. EDN STSVXR
3. 3. Yilanci V., Cutcu I., Araci S. The causality relationship between trade andenvironment in G7 countries: evidence from dynamic symmetric and asymmetric bootstrappanel causality tests // Mathematics. 2022. Vol. 10. No. 15. DOI 10.3390/math10152553. EDN WPWQOJ
4. 4. Liu Y., Jin M., Zhao S., Qi G. How do volatile and non-volatile energy factors affect energy OFDI? evidence from simultaneous equation model // Front. Energy Res. 2024. Vol. 11. No. 1302374. P. 627–637. DOI 10.3389/fenrg.2023.1302374. EDN FAPUEY
5. 5. Kheireddine H., Lacombe I., Jarboui A. The moderating effect of environmental performance on the relationship between sustainability assurance quality and firm value: a simultaneous equations approach // Benchmarking An International Journal. 2024. DOI 10.1108/BIJ-06–2022–0389. EDN CZEMHC
6. 6. Garba M., Akanni S., Banjoko A., Oladele T. The nexus between foreign aid and foreign direct investment in Nigeria: simultaneous equations approach // Malaysian Journal of Computing. 2023. Vol. 8. No. 2. P. 1620–1638. DOI 10.24191/mjoc.v8i2.16635
7. 7. Egger P., Prucha I. Refined GMM estimators for simultaneous equations models with network interactions // Empirical Economics. 2023. Vol. 64. No. 6. P. 2535–2542. DOI 10.1007/s00181–023–02408–8. EDN CKSOBA
8. 8. Hadjiantoni S., Kontoghiorghes E. A recursive three-stage least squares method for large-scale systems of simultaneous equations // Linear Algebra and its Applications. 2018. Vol. 536. P. 210–227. DOI 10.1016/j.laa.2017.08.019
9. 9. Hernandez-Sanjaime R., Gonzalez M., Lopez-Espın J. Multilevel simultaneous equation model: A novel specification and estimation approach // Journal of Computational and Applied Mathematics. 2020. Vol. 366. No. 112378. DOI 10.1016/j.cam.2019.112378. EDN VDJEXY
10. 10. Bukhtoyarov V.V., Tynchenko V.S., Nelyub V.A., Masich I.S., Borodulin A.S., Gantimurov A.P. A Study on a Probabilistic Method for Designing Artificial Neural Networks for the Formation of Intelligent Technology Assemblies with High Variability // Electronics (Switzerland). 2023. Vol. 12. No. 1. P. 215. DOI 10.3390/electronics12010215. EDN XTUCKB
11. 11. Минитаева А.М. Обзор методов вычисления коэффициентов авторегрессии для автокорреляционных нелинейных нестационарных процессов / А.М. Минитаева, И.О. Михнюк // Информационно-технологический вестник. – 2024. – №4 (42). – С. 30–41. – EDN BDUUJG.
12. 12. Minitaeva A.M. Unbiased Estimation Method for Coefficients of Simultaneous Equations with Stochasticity of Exogenous Variables, Proceedings of the 2024 6th International Conference on Big-data Service and Intelligent Computation BDSIC 2024, May 29–31, 2024, Hong Kong, Hong Kong. ACM, New York, NY, USA, 9 Pages. 2024, DOI 10.1145/3686540.3686554
13. 13. Minitaeva A. Analysis of the Multi-Criteria Decision-Making Problem Under Conditions of Heterogeneous Interval Uncertainty, Proceedings – 2022 4th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2022, 2022, DOI 10.1109/SUMMA57301.2022.9974092
14. 14. Mikhailov V.G., Mezhennaya N.M., Volgin, A.V. On the asymptotic normality conditions for the number of repetitions in a stationary random sequence // Discrete Mathematics and Applications. 2022. Vol. 32. No. 6. P. 397–407. DOI 10.1515/dma-2022-0034. EDN SGIHQC
15. 15. Fetisov D.A. On Linearization of Single-Input Nonlinear Control Systems Based on Time Scaling and a One-Fold Prolongation // Differential Equations. 2023. Vol. 59. No. 1. P. 103–118. DOI 10.1134/s0012266123010081. EDN CJYLFJ
16. 16. Chetverikov V.N. Orbital decompositions and integrable pseudosymmetries of control systems // Automatica. 2022. Vol. 139. DOI 10.1016/j.automatica.2022.110189. EDN NYVULO
17. 17. Минитаева А.М. Системный анализ и разработка методики моделирования нелинейных нестационарных процессов в системе поддержки принятия решений / А.М. Минитаева, С.В. Шайтура // Информационно-технологический вестник. – 2023. – №3 (37). – С. 54–64. – EDN ACWQAM.
18. 18. Минитаева А.М. Новый оператор тензорного произведения и анализ нелинейных систем с полиномиальными функциями пространства состояний / А.М. Минитаева // Информационно-технологический вестник. – 2024. – №3 (41). – С. 3–14. – EDN AAECDU.
19. 19. Stepanova M., Eremin O., Proletarsky A. Self-regulation Management in IoT Infrastructure Using Machine Learning // Lecture Notes in Electrical Engineering. 2022. Vol. 832. P. 3–15. DOI 10.1007/978-981-16-8248-3_1. EDN HKBJPZ
20. 20. Шайхутдинов А.А. Применение методов имитационного моделирования в спиральном жизненном цикле программных продуктов для улучшения продуктовых метрик на примере онлайн сервиса подбора репетиторов / А.А. Шайхутдинов // Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных: Сборник статей II Всероссийской научной конференции: в 5 томах (Москва, 27–28 апреля 2023 г.). – М.: КДУ, Добросвет, 2023. – С. 237–244. – EDN UQQTNL.
21. 21. Шайхутдинов А.А. Расширенные комплексные матрица метрического тензора и пространство Минковского для систем любой природы / А.А. Шайхутдинов // Информационно-технологический вестник. – 2024. – №4 (42). – С. 42–65. – EDN EQBRHJ.
22. 22. Шайхутдинов А.А. Методы и аспекты прогнозного моделирования нелинейных нестационарных процессов / А.А. Шайхутдинов // Информационно-технологический вестник. – 2024. – Т. 40. №2. – С. 66–76. EDN THMLET.