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
-
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
-
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
-
Краткое описание
В статье рассмотрены вопросы влияния сезонной и событийной составляющих временного ряда для оценки прогнозных характеристик туристского потока пос. Домбай Карачаево-Черкесской Республики
-
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
-
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
-
Исследование тренд-сезонных процессов методами классической статистики
Краткое описаниеРабота посвящена исследованию методов многокритериальной оптимизации и классической статистики получения предпрогнозной информации для временных рядов, которые обладают долговременной памятью, в силу чего их уровни не удовлетворяют свойству независимости, и поэтому классические методы прогнозирования могут оказаться неадекватными. Разработанные методики получения предпрогнозной информации базируются на таких методах классической статистики, как математическая статистика, многокритериальная оптимизация, теория экстремальных значений. Эффективность предлагаемых подходов продемонстрирована на конкретных временных рядах 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
-
Краткое описание
Представленное исследование выполнялось с учетом того, что к настоящему времени отсутствуют сколько-нибудь завершенные теории прогнозирования временных рядов с памятью. Этот факт обуславливает актуальность и необходимость разработки новых математических методов и алгоритмов для выявления возможной потенциальной прогнозируемости рядов с памятью и построения адекватных прогнозных моделей. Классические методы прогнозирования экономических временных рядов базируются на математическом аппарате эконометрики. Это базирование осуществляется в предположении, что наблюдения, составляющие прогнозируемый временной ряд, являются независимыми, в силу чего выполняется необходимое подчинение нормальному закону. Последнее, однако, является скорее исключением, чем правилом для экономических временных рядов, которые обладают так называемой долговременной памятью. Инструментарием реализации методов нелинейной динамики послужили новые компьютерные технологии, сделавшие возможным исследование сложных явлений и процессов, образно говоря, на экране дисплея. Предложенный подход отличается от классических методов прогнозирования новой реализацией учета трендов (эволюция центров и размеров габаритных прямоугольников), а является новым инструментарием (фазовых портретов) для выявления циклической компоненты рассматриваемого временного ряда
-
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
-
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