Ф.И.О.
Кумратова Альфира Менлигуловна
Ученая степень
• кандидат экономических наук
Ученое звание
—
Почетное звание
—
Организация, должность
• Карачаево-Черкесская государственная технологическая академия
Доцент
Научные интересы
-
Адрес веб-сайта
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 16 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Устойчивость развития аграрного сектора: комплекс математических методов и моделей
Краткое описаниеПредлагаемые к использованию инструментальные и математические методы представляют собой принципиально новую базу для прогнозирования дискретных эволюционных процессов. Авторы представляют завершенную систему моделей и методов прогнозирования временных рядов с памятью
-
Точный прогноз как эффективный способ снижения экономического риска агропромышленного комплекса
Краткое описаниеВ статье рассматриваются вопросы путей снижения финансово-экономических и социальных рисков на базе точного прогноза. Исследуются значения природных временных рядов урожайности озимой пшеницы, минимальных зимних, зимне-весенних суточных температур. Особенностью временных рядов этого класса является неподчинение нормальному закону распределения, отсутствие видимого тренда
-
Краткое описание
В статье представлена прогнозная модель, базирующаяся на теории клеточных автоматов и математическом аппарате нечетких множеств. Продемонстрирована её работа на реальных данных временного ряда урожайностей сахарной свеклы по Мостовскому району Краснодарского края
-
Прогностическое исследование природно-экономического процесса
Краткое описаниеУвеличение объема обрабатываемых данных и бурное развитие мониторинга окружающей среды, моделирования, предвидения, анализа, визуализации, прогнозирования в современных условиях связано с последовательным ростом уровня их формализации. Базисом этому всему послужили требования существенно изменившейся стохастики природных и экономических процессов. В статье предлагается один из новых методов нелинейной динамики, а именно метод последовательного R/S-анализа. В статье авторами уделено методу фрактального анализа временных рядов. Основоположником фрактального анализа является британский гидролог Х.Е. Херст. Он показал, что природные и естественные явления, такие как стоки рек, осадки, температуры, солнечная активность следуют «смещенному случайному блужданию», т.е. тренду с шумом. Уровень шума и устойчивость тренда оцениваются изменением нормированного размаха уровней временного ряда по истечению времени, или, другими словами, насколько введенная им величина, называемая показателем Херста, превосходит значение 0,5. Для составления прогноза весьма существенную информацию носит циклическая компонента. Тем самым, возникает необходимость дальнейшего исследования природно-экономических процессов на базе новых математических моделей. Эти методы привносят в прогноз новые полезные методологические элементы, отсутствующие в непрерывной методологии, такие понятия, как: «цвет шума», персистентность и антиперсистентность рядов, показатель Херста, «долговременная память», R/S- траектории и траектории показателя Херста и пр
-
Краткое описание
В работе применялись методы системного анализа, монографический, структурно-логический, экономико-статистический, математический непрерывный и дискретный, расчётно-конструктивный, а также программный инструментарий линейных клеточных автоматов. Каждый из методов использовался, исходя из их функциональных возможностей, что обеспечивало достоверность выводов и научных положений. В настоящей работе предпринята попытка прогнозировать динамику поведения элементов финансового рынка, использовать на базе линейного клеточного автомата компьютерный инструментарий и методы нелинейной науки для адекватного численного отражения меры различных рисков, в первую очередь финансово-экономических рисков, а также показать мощь компьютерной графики системы компьютерной математики и линейных клеточных автоматов, подчеркнуть важную философскую роль визуализации. Авторами запрограммирована работа линейного клеточного автомата на базе программной платформы Python 2.7 в виде приложения. Программа проводит валидацию прогнозной модели на адекватность выбранной раскраски, находит ошибку прогноза, а также строит полигоны прогнозной модели и исходных данных на одном графике. Предлагаемое научное направление оказывается релевантным процессам в финансовых и экономических системах, привнося в обобщённый прогноз полезные инновационные элементы, отсутствующие в непрерывной классической методологии
-
Предпрогнозный фазовый анализ эволюционного развития элементов финансового рынка
Краткое описаниеРазвитие мониторинга динамики поведения элементов финансового рынка, визуализации, моделирования, анализа, прогнозирования в современных условиях связано с последовательным ростом уровня их формализации. Основу для этого процесса заложили требования существенно изменившейся в сторону возрастания стохастики, турбулентности, волатильности финансовых и экономических процессов. Особую актуальность в анализе поведения экономических временных рядов элементов финансового рынка теперь приобретает системная разработка комплекса разноплановых, взаимозависимых и взаимно дополняющих экономико-математических моделей. Модели связаны между собой, оперируют одним и тем же исходным материалом, а их подбор улучшил репрезентативность алгоритмов современным экономическим процессам финансового рынка, что важно для трансформационных (переходных) рыночных экономик. В статье показано, что предлагаемые к использованию инструментальные и математические методы представляют собой принципиально новую базу для прогнозирования дискретных эволюционных процессов
-
Методы классической статистики в исследовании степени «рисковости» тренд-сезонных процессов
Краткое описаниеРабота посвящена исследованию степени «рисковости» природных временных рядов, которым присущи тренд-сезонные свойства. Авторами проведен анализ, результатом которого являются следственные связи между метеоусловиями и динамикой поведения ежемесячных объемов стока горных рек
-
Краткое описание
В работе предлагается модификация и обучение клеточно-автоматной прогнозной модели. Автор представляет модифицированную систему моделей и методов прогнозирования временных рядов с памятью на базе теории нечетких множеств и линейных клеточных автоматов
-
Методы вейвлет-анализа как инструмент управления экономической безопасностью
Краткое описаниеВ условиях объективного существования риска и связанных с ним экономических, человеческих и др. потерь возникает потребность в определенном механизме, который позволил бы наилучшим образом спрогнозировать ущерб от чрезвычайной ситуации. Такими механизмами управление риском при чрезвычайных ситуациях являются мониторинг и прогнозирование. В данной исследовательской работе в качестве исследуемого сигнала использован временной ряд, содержащий в себе информацию о количестве пожаров по Карачаево-Черкесии за период с 1983-2014 гг. При решении задачи авторами применены инструменты вейвлетов по очистке данных от шумов, аномалий, которые обеспечили качество построения модели достоверного прогноза – возможного количества пожаров на один квартал вперед. Данный пример показал, что для построения этого прогноза нет необходимости в строгой математической спецификации модели, что особенно ценно при анализе слабоформализуемых процессов. Большинство задач в сфере чрезвычайных ситуаций относятся именно к этой категории процессов
-
Математические образы последовательных и параллельных экономических рисков
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПредлагается расширить классификацию рисков, вводя глобальный риск экономической системы, в которой отдельные этапы отягощены локальными рисками, имеющими произвольное направление. Последовательное или параллельное происхождение этих рисков моделируется диадическими цепочками векторов или четырёхмерными конгломератами кватернионов в пространствах Клиффорда. Многомерный риск стоит преобразовывать аналитически, рассчитывать количественно, строить геометрически векторными операциями в ансамбле с той экономической переменной, на часть стоимости которой действует риск и которая теряется или появляется после его проявления. Поэтому стоимость актива комплексно зависит как от стоимости «основы», отягощённой риском («обыкновенная стоимость»), так и от величины ухода составной части риска - «рискованной стоимости» - от нулевого значения. Теперь риск выступает как новая экономико-математическая категория. Через изучение рисков и через исследование их новых многомерных характеристик стоимости возможно проникновение в понимание механизмов действия экономических законов мира и России