Главная  Журналы  Национальные интересы: приоритеты и безопасность  6(411) - 2022 июнь

Энтропийный метод анализа данных для процедуры определения степени влияния факторов на устойчивое развитие предприятий минерально-сырьевого комплекса

Получена: 28.02.2022

Получена в доработанном виде: 18.04.2022

Одобрена: 10.05.2022

Доступна онлайн: 15.06.2022

Рубрика: УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ

Коды JEL: O13, Q52

Страницы: 1188–1200

https://doi.org/10.24891/ni.18.6.1188

Предмет. Устойчивое развитие минерально-сырьевого комплекса Российской Федерации.
Цели. Выбор метода оценки влияния различных факторов на экономические показатели предприятий минерально-сырьевого комплекса.
Методология. Применены методы математического анализа.
Результаты. Установлено, что метод энтропийного веса позволяет объективно взвешивать различные факторы, влияющие на результативный признак.
Выводы. Метод энтропийного веса оптимален для оценки экономической эффективности разработки месторождений полезных ископаемых.

Ключевые слова: минерально-сырьевые ресурсы, эконометрические модели, экономическая эффективность, нормализация необработанных данных

Список литературы:

1. Козырев А.Н. Экономика интеллектуальной собственности: измерения, мифология, математические модели // Вестник Российской академии наук. 2015. Т. 85. № 9. С. 776–784. URL: Link
2. Смирнов С.Н., Полиматиди И.В. Гарантированный детерминистский подход к маржированию на срочном рынке // Экономика и математические методы. 2021. Т. 57. № 2. С. 96–105. URL: Link
3. Мясоедов А.И. Применение математических методов в экономике: специфика, проблемы, перспективы // Beneficium. 2020. № 3. С. 35–47. URL: Link.35-47
4. Белых В.В. Математическая модель выручки предприятия в условиях неопределенности спроса // Экономика и математические методы. 2020. Т. 56. № 1. С. 100–113. URL: Link
5. Блум Н. Изменчивость уровня неопределенности в экономике // Вопросы экономики. 2016. № 4. С. 30–55. URL: Link
6. Субботин А.В. Моделирование волатильности: от условной гетероскедастичности к каскадам на множественных горизонтах // Прикладная эконометрика. 2009. № 3. С. 94–138. URL: Link
7. Птускин А.С. Энтропийный метод анализа данных для процедуры определения наилучших доступных технологий // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2018. Т. 11. № 3. С. 203–212. URL: Link
8. Петров А.А., Поспелов И.Г. Математические модели экономики России // Вестник Российской академии наук. 2009. Т. 79. № 6. С. 492–506. URL: Link
9. Айвазян С.А., Березняцкий А.Н., Бродский Б.Е. Макроэкономическое моделирование российской экономики // Прикладная эконометрика. 2017. № 3. С. 5–27. URL: Link
10. Иващенко С.М. Экономическая политика России: модель с дискреционной политикой или с инструментальными правилами // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2018. Т. 34. Вып. 1. С. 149–172. URL: Link
11. Yan Deng, Guiwu Su, Na Gao, Lei Sun. Investigation and Analysis of the Importance Awareness of the Factors Affecting the Earthquake Emergency and Rescue in Different Areas: A Case Study of Yunnan and Jiangsu Provinces. International Journal of Disaster Risk Reduction, 2017, vol. 25, pp. 163–172. URL: Link
12. Farrell M.J. The Measurement of Productive Efficiency. Journal of Royal Statistical Society. Series A: General, 1957, vol. 120, no. 3, pp. 253–290. URL: Link
13. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research, 1978, vol. 2, iss. 6, pp. 429–444. URL: Link90138-8

Посмотреть другие статьи номера »