Preview

Чебышевский сборник

Расширенный поиск

Оценка Индекса Инклюзивного Развития на Основе Нейросетевой Модели REL-PCANet

https://doi.org/10.22405/2226-8383-2020-21-2-190-206

Полный текст:

Аннотация

В 2018 году на Всемирном экономическом форуме в Давосе была представлена новая метрика экономической эффективности стран под названием Индекс инклюзивного развития (IDI), состоящий из 12 показателей. Новая метрика подразумевает, что странам может потребоваться проведение структурных реформ для улучшения как экономического роста, так и эффективности социальной инклюзивности. Именно поэтому важно, чтобы метод расчета IDI имел сильную статистическую и математическую основу для точности и прозрачности результатов и их дальнейшего использования в общественных целях.

В данной работе мы предлагаем новый подход к оценке IDI — нейросетевую модель REL-PCANet, которая основана на принципах RELARM и RankNet и объединяет элементы PCA, методы, применяемые в распознавании изображений и механизмах обучения ранжированию. Кроме того, мы определяем новый подход к оценке матрицы целевых вероятностей TRnet для отражения динамических изменений в инклюзивном развитии стран. Эмпирическое исследование показало, что REL-PCANet обеспечивает надежные оценки и результаты ранжирования, что позволяет рекомендовать ее для использования в практической деятельности.

Об авторах

Анвар Адхамович Ирматов
Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
Россия

кандидат физико-математических наук, доцент



Эльнура Анваровна Ирматова
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации
Россия
аспирант


Для цитирования:


Ирматов А.А., Ирматова Э.А. Оценка Индекса Инклюзивного Развития на Основе Нейросетевой Модели REL-PCANet. Чебышевский сборник. 2020;21(2):190-206. https://doi.org/10.22405/2226-8383-2020-21-2-190-206

For citation:


Irmatov A., Irmatova E. Estimation of the Inclusive Development Index Based on the REL-PCANet Neural Network Model. Chebyshevskii Sbornik. 2020;21(2):190-206. https://doi.org/10.22405/2226-8383-2020-21-2-190-206

Просмотров: 86


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2226-8383 (Print)