В монографии представлены научно-исследовательские материалы известных и начинающих ученых, объединенные основной темой современного видения эффективного развития современной экономики. Монография может быть полезна для руководителей, экономистов, менеджеров, юристов и других работников предприятий и организаций, представителей органов государственной власти и местного самоуправления, преподавателей, аспирантов, магистрантов и студентов высших учебных заведений.
в главе предлагается метод анализа экономических систем, основанный на использовании модели симультанных уравнений и машинного обучения. Рассмотрена архитектура полносвязной нейронной сети, способная отражать структуру системы управления с дискретным временем и позволять идентифицировать систему симультанных уравнений. Предлагается метод обучения нейронной сети, который позволяет оценить коэффициенты системы симультанных уравнений. Представлен метод прогнозирования многомерного временного ряда на основе оцененных структурных параметров системы с использованием перцептрона.
the chapter proposes a method for analyzing economic systems based on the use of a model of simultaneous equations and machine learning. The architecture of a fully connected neural network capable of reflecting the structure of a discrete-time control system and allowing the identification of a system of simultaneous equations is considered. A method for training a neural network is proposed that allows estimating the coefficients of a set of simultaneous equations. A method for forecasting a multivariate time series based on the estimated structural parameters of the system using a perceptron is presented.