Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://repo.snau.edu.ua/xmlui/handle/123456789/12275| Назва: | Сучасні економетричні підходи машинного навчання у моделюванні факторів впливу на видатки місцевих бюджетів |
| Інші назви: | Modern econometric approaches of machine learning in the simulation of factors influencing local budget expenditures |
| Автори: | Пугач, Юрій Васильович Puhach, Yurii Vasylovych |
| Ключові слова: | видатки місцевих бюджетів фінансова децентралізація економетрика еxpenditures of local budgets financial decentralization econometrics |
| Дата публікації: | 2023 |
| Бібліографічний опис: | Пугач Ю. В. Сучасні економетричні підходи машинного навчання у моделюванні факторів впливу на видатки місцевих бюджетів [Електронний ресурс] / Ю. В. Пугач // Актуальні проблеми економіки. – 2023. – № 3 (261). – С. 67-74. – Режим доступу : https://doi.org/10.32752/1993-6788-2023-1-261-67-74. – Заголовок з екрану. |
| Короткий огляд (реферат): | У статті запропоновано розширити підходи щодо процесів планування та бюджетування. Використано технології машинного навчання на основі алгоритму розумного градієнтного бустингу дерев рішень (XGBoost Tree). Надійні оцінки видатків забезпечили зв’язок між різними соціально-економічними характеристиками регіонів та дали змогу спрогнозувати рівень впливу факторів на витрати місцевих бюджетів. |
| Опис: | The article proposes to expand approaches to planning and budgeting processes. Machine learning technologies were used based on the intelligent gradient boosting algorithm of decision trees (XGBoost Tree). Reliable estimates of expenditures provided a connection between different socio-economic characteristics of regions and made it possible to predict the level of influence of factors on the expenditures of local budgets. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://repo.snau.edu.ua:8080/xmlui/handle/123456789/12275 |
| Розташовується у зібраннях: | Статті, тези доповідей |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 2.pdf | 1,81 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.