В данной работе рассматривается сравнение двух методов оценки коэффициентов AR, MA в составе ARIMA-моделей: метода Юла-Уокера и метода наименьших квадратов (МНК) через сингулярное разложение (SVD). Исследование проведено на реальных данных. Оценены точность прогнозов и вычислительная эффективность методов в среде 1С. Результаты показывают, что после проведения стационаризации временных рядов метод Юла-Уокера обеспечивает точность прогнозов, сравнимую с МНК (не хуже в 55% случаев)

В работе рассмотрены наиболее перспективные модели ИИ-агентов с эмоциональной компонентой, а также предложен новый подход к моделированию эмоций у интеллектуальных агентов. В работе описна модель и предложены примеры для оценки её работоспособности. Основным приложением данных изысканий нам видится моделирование различных стратегий и ситуаций взаимодействий в коллективе с учетом командной цели, личных целей участников и отношений между ними.

В докладе рассматривается задача сравнения качества регрессионных моделей дожития по вневыборочным данным. На примере построения прогнозной модели времени досрочного расторжения договоров ипотечного страхования сравниваются подход на основе вневыборочной функциюи правдоподобия, и подход, опирающийся на сочетание коэффициента Харрелла и остатков Кокса-Снелл. Обсуждаются преимущества и недостатки двух подходов.

В работе рассматривается случай с расширенной SCARDO-моделью, одним типом агентов и одним типом ботов, а также двухэлементной азбукой мнений. В качестве параметров управления выбираются вероятности взаимодействия агентов, отвечающие алгоритмам персонализации. Оптимальное управление находится с помощью разностной схемы, применяемой к основному уравнению системы, и принципа максимума Понтрягина. Полученный результат математически подтверждает оптимальность поведения текущих крупных СМИ.

Изучаются симметричные равновесные стратегии игроков, обращающих запросы в очередь M/M/1 (классификация Кенделла) в случаях отсутствия и присутствия знаний об времени обработки заявки. Получено и параметрически проанализировано аналитическое решение в случае среднего поля, то есть в случае информированности игроков о распределении времени обработки прочих агентов. Теоретические результаты подтверждены численным моделированием.

Работа посвящена анализу взаимосвязи между хешрейтом и ценой биткоина, целью которого является выявление фундаментальных факторов стоимости и прогнозирование цены криптовалюты. С помощью модели VECM установлена долгосрочная коинтеграция (на уровене значимости <1%) и выявлено влияние лагов (1 и 16 месяцев), проводится сравнение с регрессионными моделями машинного обучения (RandomForest, XGBoost и др.) в точности и интерпретируемости прогнозов.

В работе исследовались факторы микроструктуры рынка, их влияние на котировоки акций. Была создана собственная "статистическая модель поверхности вероятности", на основе которой был построен алгоритм маркет-мейкинга. Был проведен полный бектестинг и оптимизация параметров алгоритма маркет-мейкинга на исторических данных за 11 месяцев. 

В данной работе рассматривается влияние факторов рынка, таких как цена и волатильность, на предсказание объемов торговли. Дополнительно исследовано влияние фильтрации входных данных на результаты, а также создана методика увеличения точности моделей при помощи предугадывания ошибки на следующем шаге.

Целью работы является построение агентной модели для получения сценариев работы системы быстрой доставки товаров из магазина на дом. С помощью модели изучено несколько сценариев работы системы. Получены графики операционной эффективности системы в каждом сценарии. Модель и программный код могут быть переиспользованы для произвольного района, города и страны, информация о которых имеется на сервисе OpenStreetMap.

В результате исследования были получены модели оценки справедливой стоимости м² прямым (с помощью нейросети) и косвенным (с помощью модели доходности) методами. Было произведено сравнение с позиции интерпретируемости и качества оценки и предложены соответствующие рекомендации по использованию.

Эффективность управления концентрированной ликвидностью в автоматических маркет-мейкерах зависит от правильного выбора диапазонов и стратегий управления, однако существующие методы не предоставляют точного решения для преобразования одной позиции в другую. В данной работе предлагается математическое исследование возможности модификации позиций ликвидности в Uniswap v3 с помощью последовательности операций удаления, обмена и вложения, реализованной в виде смарт-контракта.

В данной работе (i) построена открытая база данных онлайн-цен, которая содержит цены из более чем 200 онлайн-магазинов, а также собраны качественные характеристики отдельных товаров и услуг; (ii) на основе данных по онлайн-ценам и с помощью гедонистических регрессий оценены эффекты качества в субиндексе потребительских цен на примере смартфона; (iii) оценены эффекты недоучета эффектов качества в российском индексе потребительских цен.

В работе исследуется процесс формирования направленной сети в модели, предложенной Балом и Гоялом, где агенты действуют независимо и жадно, или проявляют инертность. Основное внимание уделяется изучению промежуточных состояний сети по прошествию достаточно длительного времени с начала игры и влиянию инерции на формирование графа. В частности изучается зависимость среднего количества ребер и вид распределения ребер графа в зависимости от инерции.

Непараметрический метод построения экономических индексов позволяет проверять согласованность наблюдаемых статистических данных с математической моделью Парето. Метод применен на данных торговой статистики России за 2012-2024 гг для определения экономических агентов по региональному принципу. Были выделены 7 кластеров регионов по схожести структуры потребительского поведения. Изучена дифференциация выделенных групп регионов по расходам.

В настоящей работе осуществляется сравнение различных подходов на основе классических алгоритмов машинного и глубокого обучения, а также современных больших языковых моделей для задачи сентимент-анализа комментариев экономической тематики в социальной сети ВКонтакте. Наилучшие результаты демонстрирует тонко настроенный RuBERT, который превзошел не только классические модели машинного и глубокого обучения, но и версию большой языковой модели DeepSeek-R1. 

В рамках работы описывается влияние макроэкономических и демографических факторов на участие половозрастных групп населения в рабочей силе. На основе выделенных показателей строится и оценивается линейная модель с возможностью построения сценарного прогноза.

Метод двойного машинного обучения (ДМО), предложенный в работе Черножукова и др. в 2018 г., используется для оценки причинно-следственных эффектов и структурных параметров статистических моделей с использованием неэкспериментальных данных. В данной работе исследуется один из аспектов этого метода, который может приводить к нестабильности получаемых оценок.

В работе показана применимость алгоритма для анализа мнений агентов в рамках описания при помощи структур Крипке. Было произведено вычисление мощности множества мнений в зависимости от модальности формул, основываясь на описании мнений агентов при помощи структур Крипке для модели из 4 миров. 

Для соблюдения ограничений ОПЕК+ и накопления запасов на период ограничений или кризисных ситуаций может быть рассмотрено строительство нефтехранилищ, которые бы принимали на себя избытки нефти без необходимости сокращать добычу.

В работе предлагается создание модели нефтяного агрегатора, имитирующего работу крупного искусственного нефтехранилища, которое может накапливать избыточные объемы добычи.

В работе была разработана методика автоматизированной генерализации изображения способом изолиний геофизических полей с высокой вариацией градиента, моделируемые на триангуляционных сетках. Проведённые тесты на данных климатического моделирования показали возможность методики проводить автоматизированную генерализацию с возможностью контроля степени детальности и утрирования контуров, что позволяет получать достоверную информацию из изображений меньших масштабов.

Исследуется модель информационного разбиения, в которой центр (эксперт) сообщает агенту часть разбиения множества значений некоторой случайной величины (неизвестного параметра). Сформулировано условие согласованности, при котором эксперту выгодно сообщать достоверную информацию (часть разбиения, содержащую истинное значение параметра). Найдены все оптимальные согласованный разбиения множества значений параметра для некоторых начальных условий.

В работе рассмотрена задача выявления влияния факторов внешней
среды с возможностью определения их управляемости на рынке здравоохранения.В качестве технологий анализа был выбран
классический DEMATEL-анализ, проведенный на базе pyDEMATEL 0.1.6.

Моделирование экономической ситуации в регионах как источник информации для стратегического планирования коммерческой компании. Рассмотрена действующая модель оценки экономического потенциала рынков на основе макроэкономических показателей, доступных в открытых источниках. Выделены особенности и недостатки представленной модели. Обозначены перспективы использования рекуррентных нейронных сетей, которые позволяют повысить точность прогнозирования и повысить оперативность обновления данных.

Исследователи давно заметили, что число социальных контактов разной степени близости как в онлайновых социальных сетях, так и в оффлайновых, подчинено определённой закономерности (числа Данбара). В данной работе предлагается модель, объясняющая рассматриваемое социальное явление как результат стремления агентов оптимально распределить ограниченный социальный ресурс.

В данной работе мы на основани экспериментов с большими языковыми моделями изучаем, как наличие связей с различной валентностью в социальном окружении индивида влияет на изменение его мнений.

В данной работе предлагается практический подход моделирования рынка с сильными внешними эффектами. В качестве основы взята модель с социальным атрибутом, предложенная Э.Карни и Д.Левиным. Предлагается ее модификация, которая позволяет точнее моделировать внешние эффекты. Также рассматривается практический подход, включающий методы машинного обучения. На примере кофеен кампуса  моделируется рыночное равновесие, выводятся основные показатели модели для данного рынка.

В работе рассматриваются особенности этапов планирования расписания самолетов с учетом различных ограничений на использование флота. Предложена математическая модель на основе линейного программирования для назначения воздушных судов, максимизирующая число летных часов на цикл для самолетов с ограниченным ресурсом. Разработанный подход обеспечивает эффективную эксплуатацию флота с учетом всех необходимых ограничений, что имеет практическое значение для авиакомпаний.

В данной работе рассмотрен метод машинного обучения для получения решения задачи оптимального управления с нетривиальным ограничением на траекторию. Разработан модифицированный алгоритм метода обучения с подкреплением, который учитывает возможные состояния предполагаемых траекторий, ограниченных изначальным нетривиальным условием на траекторию. Предпринимается использование метода штрафных функций для внедрения в функцию потерь машинного обучения для поддержания агента в допустимом множестве.