Ф.И.О.
Жмурко Даниил Юрьевич
Ученая степень
—
Ученое звание
—
Почетное звание
—
Организация, должность
• Кубанский государственный аграрный университет
ассистент
Научные интересы
материально-финансовые потоки, логистика
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 27 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Краткое описание
В статье рассматриваются такие категории, как предметная (предметно-целевая) деятельность или границы адаптивного управления интегрированных сегментов сахарного подкомплекса, особенности и специфические черты адаптивного управления при-сущие только им. Раскрывается понятие бенчмаркинга, обосновывается необходимость его проведения сложными адаптивными системами сахарного сектора экономики страны
-
Краткое описание
В статье рассмотрены краткие теоретические сведения вейвлет-преобразования, представлены методы идентификации нелинейных нестационарных систем с использованием кратномасштабного вейвлет-преобразования. В последнее время широко используются методы обработки данных, основанные на вейвлет-преобразованиях. Они обладают существенными преимуществами по сравнению с преобразованием Фурье, потому что вейвлет-перобразование позволяет судить не только о частотном спектре сигнала, но и о том, в какой момент времени появилась та или иная гармоника. С их помощью можно легко анализировать прерывистые сигналы либо сигналы с мощными всплесками. Кроме того, вейвлеты позволяют анализировать данные согласно масштабу, на одном из заданных уровней (мелком или крупном). Уникальные свойства вейвлетов позволяют сконструировать базис, в котором представление данных будет выражаться всего несколькими ненулевыми коэффициентами. Это свойство делает вейвлеты полезным инструментом для упаковки данных. Мелкие коэффициенты разложения могут не приниматься во внимание как, не имеющие значительного влияния на качество упакованных данных. Вейвлеты нашли широкое применение в цифровой обработке сигналов и анализе данных. Существует два класса вейвлет-преобразований: непрерывные и дискретные. В статье представлено дискретное вейвлет-преобразование с выводом получающегося распределения на 3D-график. Приведен алгоритм и результаты преобразования временных рядов показателей деятельности интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса АПК. В исследовании применены методы нейросетевого моделирования для повышения точности при прогнозировании высокочастотных колебаний. Предложен метод определения циклических закономерностей на основе коэффициентов вейвлет-преобразования
-
Краткое описание
В статье рассмотрены краткие теоретические сведения вейвлет-преобразования, представлены методы идентификации нелинейных нестационарных систем с использованием кратномасштабного вейвлет-преобразования. В последнее время широко используются методы обработки данных, основанные на вейвлет-преобразованиях. Они обладают существенными преимуществами по сравнению с преобразованием Фурье, потому что вейвлет-перобразование позволяет судить не только о частотном спектре сигнала, но и о том, в какой момент времени появилась та или иная гармоника. С их помощью можно легко анализировать прерывистые сигналы либо сигналы с мощными всплесками. Кроме того, вейвлеты позволяют анализировать данные согласно масштабу, на одном из заданных уровней (мелком или крупном). Уникальные свойства вейвлетов позволяют сконструировать базис, в котором представление данных будет выражаться всего несколькими ненулевыми коэффициентами. Это свойство делает вейвлеты полезным инструментом для упаковки данных. Мелкие коэффициенты разложения могут не приниматься во внимание как, не имеющие значительного влияния на качество упакованных данных. Вейвлеты нашли широкое применение в цифровой обработке сигналов и анализе данных. Существует два класса вейвлет-преобразований: непрерывные и дискретные. В статье представлено дискретное вейвлет-преобразование с выводом получающегося распределения на 3D-график. Приведен алгоритм и результаты преобразования временных рядов показателей деятельности интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса АПК. В исследовании применены методы нейросетевого моделирования для повышения точности при прогнозировании высокочастотных колебаний. Предложен метод определения циклических закономерностей на основе коэффициентов вейвлет-преобразования
-
Краткое описание
Статья посвящена вопросам поиска и разработке новых моделей структурных сдвигов. Результаты таких исследований корректируют деятельность крупных сахарных интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса АПК. Рассматривается проблема формирования комплексной методики анализа структурных сдвигов в экономике АПК, обозначаются показатели и параметры макроэкономики сахарного подкомплекса, которые необходимо учитывать при оценке структурных изменений. Ставится задача разработки нового инструмента математической статистики, решающего круг задач по выявлению в нестационарных временных рядах (НВР) «начала» новых суперциклов (комплектов циклов). В экономике классическое решение этой проблемы находится в плоскости выявления нарушений равновесия в силу запоздалой реакции на произошедшие ранее технологические изменения, изменением условий внешней торговли, низкой мобильностью труда и капитала, а также всевозможными барьерами для свободной конкуренции. С нашей точки зрения, решение идеально соответствует обнаружению канального смещения и проверке динамического ряда на однородность, т. е. нахождению фазовых переходов. Структурный сдвиг в экономике можно рассматривать как качественное изменение в системе, состоящее в замене существовавших ранее связей между ее составными частями новыми. Такие сдвиги обусловлены неравномерностью развития различных элементов экономической системы, они свидетельствуют об изменении в потребностях субъектов хозяйственной жизни и размещении экономических ресурсов. Автор предлагает управляющий параметр анализа, в котором используются методы определения структурных изменений (тесты Петтитта, Буишанда и Александерссона). В статье рассматриваются структурные сдвиги в сахарной отрасли АПК. Анализируемый период составляет по разным категориям от 60 до 180 лет. Наличие структурных сдвигов исследовано по таким показателям, как величина посевных площадей, валового сбора, урожайности сахарной свеклы и производства сахара из сахарной свеклы и тростника. Исследованы теоретико-методологические подходы, рассмотрены существующие методы анализа структурных сдвигов в экономике и их воздействия на воспроизводственные процессы, дана их классификация. Определены основные проблемы повышения эффективности и качества трансформирующейся структуры экономики сахарного подкомплекса АПК. Показана динамика показателей структуры экономики сахарного подкомплекса России и других стран мира за разные периоды времени и ее влияния на сахарный подкомплекс АПК. Автором предложены алгоритм и адаптивные модели теста на однородность (модели структурного сдвига) для интегрированных производственных систем, деятельность которых сосредоточена на сахарном подкомплексе АПК. Данная методика апробирована автором применительно к экономическим системам (различного уровня) сахарного подкомплекса АПК – России, других стран и мира в целом. Наряду с этим автором предложено (разработан анализ иерархических структурных сдвигов) осуществлять идентификацию кластеров по каждой категории сахарного подкомплекса с привлечением математического аппарата в виде тестов на однородность. Обозначены показатели и параметры анализа структурного сдвига, основные причины этого явления. Результаты проведенных эмпирических исследований подтвердили возможность практического использования разработанного анализа
-
Анализ статистических нелинейностей в сахарной подотрасли АПК
Краткое описание
В данной статье предложена методика анализа статистических нелинейностей сахарной подотрасли. В результате её применения определена квазиоптимальная область деятельности сахарной подотрасли АПК, заключённая в пространстве пересечения кривых спроса, предложения и продаж и выявлена возможность использования методики в других отраслях народного хозяйства. .
-
Анализ эффективности размещения сахарных заводов в Краснодарском крае
Краткое описание
В данной статье раскрывается особенность размещение сахарных заводов в Крас-нодарском крае. Наглядно показывается сырьевая зона сахарного завода. С помощью расчёта определяется: потенциальная нагрузка, сырьевая зона, максимально возможная производительность и необходимая уборочная площадь на сутки для нормальной рабо-ты сахарного завода.
-
Краткое описание
В статье рассматриваются методы визуально-графического анализа (теханализа) и возможность их адаптации к условиям (показателям) сахарного подкомплекса АПК с позиции интегрированных производственных систем (ИПС). Необходимо отметить, что на сегодняшний день технический анализ очень популярен. Благодаря появлению мощных процессоров для компьютеров и недорогого программного обеспечения торговые аналитики получили доступ к инструментам технического анализа. Рассматриваемая тема становится всё более актуальной в связи с высокими темпами развития мирового экономического сообщества. Визуально-графический анализ (теханализ), а также его новейшие методики (индикаторы), приспособленные к современным экономическим условиям, являются своего рода первичной «калькой» для более сложных инструментов прогнозирования, без применения которых не обходится ни один аналитик. Отграничение статистики от математики в качестве самостоятельной единицы произошло после разработки и начала массового применения инструментов визуально-графического анализа (ВГА) в различных прикладных науках. Главной особенностью прогнозирования является решение задач, которые реализуются по алгоритму последовательной непараметрической модели. Это свидетельствует о повышении достоверности получаемой информации при прогнозировании показателей ИПС СП АПК. Для более общей (объективной) картины при прогнозировании деятельности ИПС СП необходимо применять данный анализ в сочетании с другими инструментами, такими, как анализ иерархических структурных сдвигов и корреляционно-спектральный анализ. Согласно прогнозам, полученным с помощью индикаторов ВГА, такие страны, как Бразилия и Индия со временем ждет «перегрев» экономики вследствие беспрецедентного роста объемов выращивания сахарного тростника и производства сахара-сырца. Однако не стоит рассматривать визуально-графический анализ как совершенный инструмент прогнозирования рыночных тенденций. Технический анализ следует воспринимать как инструмент анализа и прогнозирования, который использует в качестве основы краткосрочного прогнозирования (ориентира) для оперативного принятия решения руководителями, как крупных сахарных холдингов, так и Минсельхоза России
-
Краткое описание
В статье рассматриваются методы визуально-графического анализа (теханализа) и возможность их адаптации к условиям (показателям) сахарного подкомплекса АПК с позиции интегрированных производственных систем (ИПС). Необходимо отметить, что на сегодняшний день технический анализ очень популярен. Благодаря появлению мощных процессоров для компьютеров и недорогого программного обеспечения торговые аналитики получили доступ к инструментам технического анализа. Рассматриваемая тема становится всё более актуальной в связи с высокими темпами развития мирового экономического сообщества. Визуально-графический анализ (теханализ), а также его новейшие методики (индикаторы), приспособленные к современным экономическим условиям, являются своего рода первичной «калькой» для более сложных инструментов прогнозирования, без применения которых не обходится ни один аналитик. Отграничение статистики от математики в качестве самостоятельной единицы произошло после разработки и начала массового применения инструментов визуально-графического анализа (ВГА) в различных прикладных науках. Главной особенностью прогнозирования является решение задач, которые реализуются по алгоритму последовательной непараметрической модели. Это свидетельствует о повышении достоверности получаемой информации при прогнозировании показателей ИПС СП АПК. Для более общей (объективной) картины при прогнозировании деятельности ИПС СП необходимо применять данный анализ в сочетании с другими инструментами, такими, как анализ иерархических структурных сдвигов и корреляционно-спектральный анализ. Согласно прогнозам, полученным с помощью индикаторов ВГА, такие страны, как Бразилия и Индия со временем ждет «перегрев» экономики вследствие беспрецедентного роста объемов выращивания сахарного тростника и производства сахара-сырца. Однако не стоит рассматривать визуально-графический анализ как совершенный инструмент прогнозирования рыночных тенденций. Технический анализ следует воспринимать как инструмент анализа и прогнозирования, который использует в качестве основы краткосрочного прогнозирования (ориентира) для оперативного принятия решения руководителями, как крупных сахарных холдингов, так и Минсельхоза России
-
Краткое описание
В статье исследуются категории, принципы, закономерности, функции и методы адаптивного управления. Учитывается тот факт, что сама по себе адаптация – это модель поведения системы со сложной организацией в рыночных условиях, а адаптивное управление – механизм реализации данной модели поведения в реальных условиях. Проведено сравнение принципов адаптивного управления; построена классификация принципов, законов и методов адаптивного управления
-
Методика определения прибыли сахарного завода
Краткое описание
В статье представлена методика, позволяющая получить прогноз расчета чистой прибыли сахарного завода.
pdf 127.279kb
doc 127.279kb