АНАЛИЗ ДИНАМИКИ СРЕДНЕМЕСЯЧНОЙ НОМИНАЛЬНОЙ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ В РЕГИОНАХ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ |
| 1 | |
| 2014 |
| научная статья | 331.215.44 | ||
| 316-320 | динамика среднемесячной номинальной начисленной заработной платы, регионы РФ, кластерный анализ, нейросетевое моделирование, самоорганизующиеся карты Кохонена, пакет Deductor, STATISTICA |
| Проведён анализ динамики среднемесячной номинальной заработной платы работников в регионах РФ по шести показателям методом К-средних с использованием системы STATISTICA |
 |
| 1 . Кузнецов Ю.А., Мичасова О.В. Человеческий капитал: формирование, измерение, вклад в экономический рост // Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 26 (191). С. 21-33. 2 . Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года (Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 17.11.2008 г. № 1662-р и от 08.08.2009 № 1121-р). 94 с. 3 . Балабанов А.С., Стронгина Н.Р. Анализ данных в экономических приложениях: Учебное пособие. Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2004. 135 с. 4 . Кузнецов Ю.А., Перова В.И. Кластерный анализ в экономических приложениях с применением ППП «STATISTICA»: Учебно-методическое пособие. Н. Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2009. 88 с. 5 . Перова В.И., Сиверухина А.С. Кластерный анализ уровня развития государств с применением информационных технологий // Актуальные проблемы социально-экономического развития и пути их решения: Материалы Первой региональной науч.-практ. конф. Дзержинск, 18 марта 2010 г. Н. Новгород: Изд-во НИСОЦ, 2010. С. 228-232. 6 . Перова В.И., Косницкая А.С. Анализ качества жизни населения стран мира с применением информационных технологий // Государственное регулирование экономики. Инновационный путь развития: Материалы Восьмой Международной науч.-практ. конф.: В 2 т. Том II. Н. Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2011. С. 327-331. 7 . Кузнецов Ю.А., Перова В.И. Использование нейросетевого моделирования в анализе деятельности крупнейших компаний Российской Федерации // Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 31 (196). С. 32-42. 8 . Кузнецов Ю.А., Перова В.И., Воробьева Е.В. Нейросетевое моделирование финансово-экономической деятельности крупнейших компаний Поволжья // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 35 (242). С. 25-36. 9 . Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-e издание: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. 1104 с. 10 . Перова В.И. Нейронные сети. Часть 1: Учебное пособие. Н. Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета, 2012. 155 с. 11 . Перова В.И. Нейронные сети. Часть 2: Учебное пособие. Н. Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета, 2012. 111 с. 12 . Перова В.И. Нейронные сети в экономических приложениях. Часть 1. Нейронные сети, обучаемые с учителем: Учебное пособие. Н. Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета, 2012. 130 с. 13 . Перова В.И. Нейронные сети в экономических приложениях. Часть 2. Нейронные сети, обучаемые без учителя: Учебное пособие. Н. Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета, 2012. 135 с. 14 . Дебок Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт: Пер. с англ. М.: Издательский дом «АЛЬПИНА», 2001. 317 с. 15 . Трифонов Ю.В., Вольффсен П., Салмин С.П. Информация: рынки, стимулы, модели: Монография. Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2000. 144 с. 16 . Трифонов Ю.В., Малыженков П.В., Ананьев Ф.Ю. Прогнозирование и планирование в экономических системах: Монография / Под ред. Ю.В. Трифонова. Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2004. 284 с. 17 . http://www.gks.ru (дата обращения: 04.04.2013). 18 . Технологии анализа данных. Deductor - аналитическая платформа. URL: http://www.basegroup.ru (дата обращения: 18.04.2013). |