Роль теории вероятностей и математической статистики в образовании экономистов, менеджеров, маркетологов

Subject Terms: теория вероятностей, экономический анализ, математическая статистика, математическая подготовка экономистов, теория вероятностей в экономике, вероятностное моделирование

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/69608

Учет различных литотипов (фаций) при геологическом моделировании. Вероятностное моделирование фаций в межскважинном пространстве

Authors: Пидзамкив, Е. В., Залялетдинова, М. А., Кротов, А. А.

Contributors: Матвеев, Иван Васильевич

Subject Terms: литотипы, фации, геологическое моделирование, вероятностное моделирование, межскважинное пространство, геостатистика, неопределенности

File Description: application/pdf

Relation: Проблемы геологии и освоения недр : труды XXV Международного симпозиума имени академика М. А. Усова студентов и молодых учёных, посвященного 120-летию горногеологического образования в Сибири, 125-летию со дня основания Томского политехнического университета, Томск, 5-9 апреля 2021 г. Т. 1. — Томск, 2021; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/68743

Availability: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/68743

Учет различных литотипов (фаций) при геологическом моделировании. Вероятностное моделирование фаций в межскважинном пространстве

Contributors: Матвеев, Иван Васильевич

Subject Terms: фации, литотипы, межскважинное пространство, вероятностное моделирование, геостатистика, геологическое моделирование, неопределенности

File Description: application/pdf

Access URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/68743

Stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the Northern Sea Route ; Стохастическое моделирование полей сплочённости ледяного покрова для оценки условий плавания по трассе Северного морского пути

Authors: R. May I., R. Guzenko B., O. Tarovik V., A. Topaj G., A. Yulin V., Р. Май И., Р. Гузенко Б., О. Таровик В., А. Топаж Г., А. Юлин В.

Contributors: The study is supported by the Russian Science Foundation (Project № 17-79-20162)., Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 17-79-20162).

Source: Ice and Snow; Том 62, № 1 (2022); 125-140 ; Лёд и Снег; Том 62, № 1 (2022); 125-140 ; 2412-3765 ; 2076-6734

Subject Terms: ice concentration, sea ice generator, stochastic modeling, ice conditions, Markov chain, Arctic navigation, вероятностное моделирование, сплочённость льда, стохастический генератор ледяного покрова, ледовые условия, цепь Маркова, навигация в Арктике

File Description: application/pdf

Relation: https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/955/605; Richardson C.W. Stochastic simulation of daily precipitation, temperature and solar radiation // Water Resources Research. 1981. № 17. P. 182–190. doi:10.1029/WR017i001p00182.; Гельфан А.Н., Морейдо В.М. Динамико-стохастическое моделирование формирования снежного покрова на Европейской территории России // Лёд и Снег. 2014. № 2 (126). C. 44–52.; Laslett D., Creagh C., Jennings P. A method for generating synthetic hourly solar radiation data for any location in the south west of Western Australia, in a world wide web page // Renewable Energy. 2014. V. 68. P. 87–102. doi:10.1016/j.renene.2014.01.015.; Peleg N., Fatichi S., Paschalis A., Molnar P., Burlando P. An advanced stochastic weather generator for simulating 2-D high resolution climate variables // Journ. of Advances in Modeling Earth Systems. 2017. V. 9. P. 1–33. doi:10.1002/2016MS000854.; Youngman B.D., Stephenson D.B. A geostatistical extreme-value framework for fast simulation of natural hazard events // Proc. of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Science. 2016. № 472 (2189). 20150855. doi:10.1098/rspa.2015.0855.; Schlabing D. Frassl M.A., Eder M.M., Rinke K., Bardossy A. Use of a weather generator for simulating climate change effects on ecosystems: A case study on Lake Constance // Environmental Modelling & Software. 2014. V. 61. P. 326–338. http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.06.028.; Dubrovsky M., Buchtele J., Zalud Z. High-frequency and low-frequency variability in stochastic daily weather generator and its effect on agricultural and hydrologic modelling // Climatic Change. 2004. V. 63 (1–2). P. 145–179. doi:10.1023/B:CLIM.0000018504.99914.60.; Keller D.E., Fischer A.M., Liniger M.A., Appernzeller C., Knutti R. Testing a weather generator for downscaling climate change projections over Switzerland // Intern. Journ. of Climatology. 2016. V. 37 (2). P. 928–942. doi:10.1002/joc.4750.; Ailliot P., Allard D., Monbet V., Naveau P. Stochastic weather generators: an overview of weather type models // Journ. de la Société Française de Statistique. 2015. V. 156 (1). P. 101–113.; Май Р.И., Таровик О.В., Топаж А.Г. Моделирование морской погоды как входного сигнала имитационных моделей транспортных и экологических систем в арктическом регионе // Проблемы экологического мониторинга и моделирование экосистем. 2018. Т. XXIX. № 3. C. 20–38. doi:10.21513/0207-2564-2018-3-20-38.; Semenov M.A., Brooks R.J. Spatial interpolation of the LARS-WG stochastic weather generator in Great Britain // Climate Research. 1999. V. 11. P. 137–148. doi:10.3354/cr011137.; Iwanski S., Kuchar L. Spatial generation of daily meteorological data // Acta Scientiarum Polonorum – Formatio Circumiectus. 2003. V. 2 (1). P. 113–121.; Khalili M., Brissette F., Leconte R. Stochastic multi-site generation of daily weather data // Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2009. V. 23. № 6. P. 837–849. doi:10.1007/s00477-008-0275-x.; Bergström M., Erikstad S.O., Ehlers S. A simulationbased probabilistic design method for arctic sea transport systems // Journ. of Marine Science and Appli cation. 2016. № 15. Р. 349–369. doi:10.1007/s11804-016-1379-1.; Третьяков В.Ю., Фролов С.В., Сарафанов М.И. Результаты компьютерного моделирования вероятности аварийных ситуаций из-за сжатий судов дрейфующими льдами на участке Северного морского пути // Российская Арктика. 2019. № 5. С. 4–11. doi:10.24411/2658-4255-2019-10051.; Topaj A., Tarovik O., Bakharev A.A. Modification of ship routing algorithms for the case of navigation in ice // Proc. of the 25th Intern. Conf. on Port and Ocean Engineering under Arctic Conditions (POAC-2019), Delft, The Netherlands. June 9–13. 2019. 12 p.; May R.I., Fedyakov V.E., Frolov S.V.,Tarovik O.V., Topaj A.G. Method for finding the optimal ship route in ice based on vector geo-algorithms // Intern. Journ. of Offshore and Polar Engineering. 2020. № 30 (1). Р. 78–85.; Lavergne T., Tonboe R., Lavelle J., Eastwood S. Algorithm Theoretical Basis Document for the OSI SAFGlobal Sea Ice Concentration Climate Data Record.OSI-450, OSI-430-b. Version 1.2. EUMETSAT Ocean and Sea Ice SAF High Latitude Processing Centre. 2019. 33 p.; Трапезников Ю.А., Чепурина М.А. Вероятностная модель ледовитости арктических морей // Вероятностный анализ и моделирование океанологических процессов. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. C. 39–42.; Wilks D. Multisite generalization of a daily stochastic precipitation generation model // Journ. of Hydrology. 1998. № 210 (1). P. 178–191. doi:10.1016/S0022-1694(98)00186-3.; Пригарин С.М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей. Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2005. 259 с.; DolloffJ., Doucette P. The Sequential Generation of Gaussian Random Fields for Applications in the Geospatial Sciences // ISPRS. Intern. Journ. of Geo-Information. 2014. V. 3. P. 817–852. doi:10.3390/ijgi3020817.; Schlather M., Malinowski A., Menck P.J., Oesting M., Strokorb K. Analysis, simulation and prediction of multivariate random fields with package RandomFields // Journ. of Statistical Software. 2015. V. 63. № 8. P. 1–25. doi:10.18637/jss.v063.i08.; Правила классификации и постройки морских судов. Ч. I. Классификация. СПб.: Российский морской регистр судоходства, 2017. 60 с.

Availability: https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/955
https://doi.org/10.31857/S2076673422010121

Ймовірнісне моделювання операційних ризиків ; Вероятностное моделирование операционных рисков ; Probabilistic modelling of operational risks

Authors: Левенчук, Л. Б., Гуськова, В. Г., Бідюк, П. І.

Subject Terms: операційний ризик, ймовірнісне моделювання, баєсова методологія, експертні оцінки, актуарні процеси, операционные риски, вероятностное моделирование, байесовская методология, экспертные оценки, актуарные процессы, operational risks, probabilistic modelling, Bayesian methodology, expert estimates, actuarial processes, 519.711.3

File Description: Pp. 26-37; application/pdf

Relation: Наукові вісті КПІ: міжнародний науково-технічний журнал, № 3(133); Левенчук, Л. Б. Ймовірнісне моделювання операційних ризиків / Л. Б. Левенчук, В. Г. Гуськова, П. І. Бідюк // Наукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал. – 2021. – № 3(133). – С. 26–37. – Бібліогр.: 16 назв.; https://ela.kpi.ua/handle/123456789/59073; https://doi.org/10.20535/kpisn.2021.3.251681; orcid:0000-0002-8600-0890; orcid:0000-0001-7637-201X; orcid:0000-0002-7421-3565

Availability: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/59073
https://doi.org/10.20535/kpisn.2021.3.251681

PROBABILISTIC MODELLING OF OPERATIONAL RISKS

Source: Наукові вісті КПІ; № 3 (2021); 26-37
KPI Science News; No. 3 (2021); 26-37
Научные вести КПИ; № 3 (2021); 26-37

Subject Terms: операционные риски, операційний ризик, баєсова методологія, expert estimates, actuarial processes, ймовірнісне моделювання, Bayesian methodology, байесовская методология, экспертные оценки, актуарные процессы, актуарні процеси, probabilistic modelling, експертні оцінки, вероятностное моделирование, operational risks

File Description: application/pdf

Access URL: http://scinews.kpi.ua/article/view/251681

Ймовірнісне моделювання операційних ризиків

Contributors: ELAKPI

Subject Terms: операционные риски, операційний ризик, баєсова методологія, expert estimates, actuarial processes, ймовірнісне моделювання, Bayesian methodology, байесовская методология, экспертные оценки, актуарные процессы, актуарні процеси, probabilistic modelling, експертні оцінки, вероятностное моделирование, operational risks

File Description: application/pdf

Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/59073

Прогнозирование и управление экономической безопасностью организации, осуществляющей внешнеторговую деятельность, на основе вероятностного моделирования ; Prognozirovanie i upravlenie ekonomicheskoi bezopasnost'iu organizatsii, osushchestvliaiushchei vneshnetorgovuiu deiatel'nost', na osnove veroiatnostnogo modelirovaniia

Authors: Мартьянова Ольга Владиславовна, Ol'ga V. Mart'ianova

Source: Forecasting and management of economic security of the organization carrying out foreign trade activity on the basis of probabilistic modeling; ; Прогнозирование и управление экономической безопасностью организации, осуществляющей внешнеторговую деятельность, на основе вероятностного моделирования

Subject Terms: экономическая безопасность, внешнеторговая деятельность, прогнозирование экономической безопасности организации, управление экономической безопасностью организации, вероятностное моделирование

File Description: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-6043214-8-5; https://phsreda.com/e-articles/91/Action91-33203.pdf; https://phsreda.com/files/Books/606ee58c034c6.jpeg?req=33203; https://phsreda.com/article/33203/discussion_platform

Availability: https://phsreda.com/article/33203/discussion_platform
https://phsreda.com/files/Books/606ee58c034c6.jpeg?req=33203
https://doi.org/10.31483/r-33203

Учет дисперсного состава вдыхаемой фракции и закономерностей аккумуляции аэрозоля в различных отделах дыхательного тракта при расчете доз внутреннего облучения

Source: Вестник Университета гражданской защиты МЧС Беларуси, Vol 1, Iss 3, Pp 291-298 (2017)

Subject Terms: респираторный тракт человека, HD49-49.5, ингаляционная доза, распределение размеров частиц аэрозоля, 05 social sciences, вероятностное моделирование, Crisis management. Emergency management. Inflation, 0509 other social sciences, 0505 law

Access URL: https://journals.ucp.by/index.php/jcp/article/download/80/34
https://doaj.org/article/0871addb1336494eac17fc59598e1631

Роль теории вероятностей и математической статистики в образовании экономистов, менеджеров, маркетологов

Authors: Калиновская, Елена Валентиновна, Бочило, Наталья Владимировна, Ловенецкая, Елена Ивановна

Subject Terms: теория вероятностей, математическая статистика, вероятностное моделирование, теория вероятностей в экономике, экономический анализ, математическая подготовка экономистов

File Description: application/pdf

Relation: https://elib.belstu.by/handle/123456789/69608; 519.2

Availability: https://elib.belstu.by/handle/123456789/69608

POSSIBILITIES OF THE LONG-RANGE INFLOW FORECAST TO THE BUREYSKAYA RESERVOIR

Authors: Boris I.Gartsman, Oleg V. Sokolov, Sergei Yu. Lupakov

Source: Гидросфера: Опасные процессы и явления, Vol 1, Iss 3 (2019)
Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; Volume 1 Issue 3: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; 426-449
Гидросфера. Опасные процессы и явления; Том 1 Выпуск 3: Гидросфера. Опасные процессы и явления; 426-449

Subject Terms: Geography (General), Бурея, analog method, динамико-стохастическое моделирование, многомерное вероятностное моделирование, GC1-1581, multidimensional stochastic modeling, Bureya, Oceanography, аналоговый метод, 6. Clean water, прогноз притока, inflow forecast, dynamic–stochastic modeling, 13. Climate action, precipitation forecast, G1-922, прогноз осадков

Access URL: https://doaj.org/article/1b8102db03e34b4482ebdba3cf44e452
http://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/33
http://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/33
https://doaj.org/article/1b8102db03e34b4482ebdba3cf44e452

POSSIBILITIES OF THE LONG-RANGE INFLOW FORECAST TO THE BUREYSKAYA RESERVOIR ; ВОЗМОЖНОСТИ ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА ПРИТОКА ВОДЫ В БУРЕЙСКОЕ ВОДОХРАНИЛИЩЕ

Authors: Б.И. Гарцман, О.В. Соколов, С.Ю. Лупаков

Source: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; Vol. 1 No. 3: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; 426-449 ; Гидросфера. Опасные процессы и явления; Том 1 № 3: Гидросфера. Опасные процессы и явления; 426-449 ; 2686-8385 ; 2686-7877

Subject Terms: dynamic–stochastic modeling, multidimensional stochastic modeling, analog method, Bureya, precipitation forecast, inflow forecast, динамико-стохастическое моделирование, многомерное вероятностное моделирование, аналоговый метод, Бурея, прогноз осадков, прогноз притока

Subject Geographic: Russian Federation, Российская Федерация

Relation: https://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/33/24

Availability: https://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/33

ОЦЕНКА РИСКОВ ПРИРОДНЫХ И ТЕХНОГЕННЫХ УГРОЗ УСТОЙЧИВОСТИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ, ЭКОЛОГИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: RISK ASSESSMENT OF NATURAL AND TECHNOGENIC THREATS TO RESILIENCE OF ENERGY, ECOLOGY AND SOCIAL SYSTEMS BASED ON INTELLIGENT INFORMATION TECHNOLOGIES

Source: Информационные и математические технологии в науке и управлении.

Subject Terms: интеллектуальные информационные технологии, природные и техногенные угрозы, оценка рисков, когнитивное и вероятностное моделирование, Устойчивость энергетических и социальных систем

Вероятностно-алгебраическое моделирование как средство оценки надёжности при проектировании электроэнергетических систем

Authors: Бужан, М.А., Жердецкий, Ю.В., Сукач, Е.И.

Subject Terms: электроэнергетическая система, надежность, графы, автоматизация расчета надежности, вероятностное моделирование

Relation: http://rour.neicon.ru:80/xmlui/bitstream/rour/204735/1/nora.pdf; 519.174; https://openrepository.ru/article?id=204735

Availability: https://openrepository.ru/article?id=204735

Методика расчёта эффективности организации транспортной системы, функционирующей в условиях воздействия случайных факторов

Authors: Сукач, Е.И., Жогаль, С.П., Деревянко, Д.В., Абрамов, Е.С.

Subject Terms: транспортная система, надежность, эффективность, графы, автоматизация расчета вероятностных характеристик, вероятностное моделирование

Relation: http://rour.neicon.ru:80/xmlui/bitstream/rour/204646/1/nora.pdf; https://openrepository.ru/article?id=204646

Availability: https://openrepository.ru/article?id=204646

Модель формирования функциональной поврежденности организма человека

Subject Terms: субъект анализа, vitatechnologies, simulation modeling, вероятностное моделирование, предиктивная оценка, probabilistic modeling, имитационное моделирование, vita-технологии, 3. Good health, subject of analysis, predictive assessment

MODELS OF COMPLEX CONSIDERATION OF UNCERTAINTY FACTORS IN INVESTMENT DECISION MAKING IN OIL AND GAS INDUSTRY ; МОДЕЛИ КОМПЛЕКСНОГО УЧЕТА ФАКТОРОВ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ПРИНЯТИИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

Authors: A. O. Kostylev, L. V. Skopina, А. О. Костылев, Л. В. Скопина

Source: Vestnik NSUEM; № 2 (2015); 214-230 ; Вестник НГУЭУ; № 2 (2015); 214-230 ; 2073-6495

Subject Terms: метод реальных опционов, factors of uncertainty in evaluation, DCF method, modeling with probability, decision tree, Monte Carlo method, real option method, факторы неопределенности при оценке, DCF метод, вероятностное моделирование, дерево решений, метод Монте-Карло

File Description: application/pdf

Relation: https://nsuem.elpub.ru/jour/article/view/497/417; Ампилов Ю.П., Герт А.А. Экономическая геология. М.: Геоинформмарк, 2006. 406 c.; Андреев А.Ф., Зубарева В.Д., Саркисов А.С. Методические аспекты оценки инвестиционных проектов в нефтяной и газовой промышленности. М.: Полиграф, 1996. 200 c.; Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика. М.: Дело, 2002. 888 c.; Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ. М.: ЮНИТИ, 1998. 202 c.; Герт А.А., Волкова К.Н., Немова О.Г., Супрунчик Н.А. Методика и практический опыт стоимостной оценки запасов и ресурсов нефти и газа. Новосибирск: Наука, 2007. 384 с.; Мазурина Е.В. Оценка стоимости ресурсов углеводородов в условиях высокой степени неопределенности // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2011. Т. 6, № 2. С. 7.; Мкртчян Г.М., Костылев А.О., Скопина Л.В. Эффект излишней самоуверенности менеджера как фактор неопределенности при оценке нефтегазовых инвестиционных проектов // Вестник НГУ: социально-экономические науки. 2013. Т. 13, вып. 3. С. 102–113.; Мкртчян Г.М., Морозов В.П., Скопина Л.В., Шубников Н.Е. Развитие доходных методов оценки эффективности разработки лицензионных участков с учетом неопределенности и рисков // Наука и образование. Якутск. 2012. № 3. С. 101–105.; Мкртчян Г.М., Рымаренко М.В., Скопина Л.В. Метод реальных опционов как эффективный инструмент экономической оценки запасов // Вестник НГУ. 2012. № 1. С. 69–81.; Назаров В.И., Калист Л.В. Риски в системе управленческих решений по выбору направлений и объектов освоения морских углеводородных ресурсов // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2007. Т. 2. С. 14.; Dixit Avinash K., Pindyck Robert S. Investment under uncertainty. Princeton University Press, 1994. 488 p.; Graham John R., Harvey Campbell R. The theory and practice of corporate finance: Evidence from the field // JFE, 2001. 54 p.; https://nsuem.elpub.ru/jour/article/view/497

Availability: https://nsuem.elpub.ru/jour/article/view/497

The Connection of Distribution of Envelope of Quasi-Harmonic Stochastic Process with Basic Two-Dimensional Distribution ; Связь распределения огибающей квазигармонического случайного процесса с порождающим двумерным распределением

Authors: V. A. Danilov, L. V. Danilova, В. А. Данилов, Л. В. Данилова

Source: Journal of the Russian Universities. Radioelectronics; № 4 (2016); 25-28 ; Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника; № 4 (2016); 25-28 ; 2658-4794 ; 1993-8985

Subject Terms: характеристическая функция, probabilistic modeling, basic distribution, characteristic function, вероятностное моделирование, порождающее распределение

File Description: application/pdf

Relation: https://re.eltech.ru/jour/article/view/116/120; Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982. 624 с.; Данилов В. А. Вероятностное моделирование стационарных случайных процессов с применением квазидетерминированного гармонического колебания // Радиотехника и электроника. 1992. Т. 37, № 2. С. 270-277.; Данилов В. А. Вероятностное моделирование негауссовских случайных процессов со спектром узкополосного типа // Радиотехника и электроника. 1996. Т. 41, № 8. С. 946-950.; Данилов В. А. Вероятностные характеристики модуля радиус-вектора точки с коррелированными негауссовскими компонентами // Радиотехника и электроника. 1991. Т. 36, № 11. С. 2120-2124.; Градштейн И. С., Рыжик И. М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. М.: Наука, 1971. 1108 с.; Mc Graw D.K., Wagner J. F. Elliptically Symmetric Distributions // IEEE Trans. on Inf. Tech. 1968. Vol. IT-14, № 1. P. 110-120.; https://re.eltech.ru/jour/article/view/116

Availability: https://re.eltech.ru/jour/article/view/116

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ИМИТАЦИОННОГО И ВЕРОЯТНОСТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ АВТОМАТОВ ПРИ СЛУЧАЙНЫХ ВХОДНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЯХ

Authors: ИВАННИКОВА Л.О., ЖУРАКОВСКИЙ В.Н.

Subject Terms: КОРРЕЛЯЦИЯ,ОБНАРУЖИТЕЛЬ,ИМИТАЦИОННОЕ И ВЕРОЯТНОСТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ,ПЕРЕХОДНЫЕ ПРОЦЕССЫ

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-imitatsionnogo-i-veroyatnostnogo-modelirovaniya-tsifrovyh-avtomatov-pri-sluchaynyh-vhodnyh-vozdeystviyah
http://cyberleninka.ru/article_covers/16860496.png

НОВЫЙ ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫХ АГЕНТОВ СФЕРЫ ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОГО ХОЗЯЙСТВА

Authors: T S Larina, T V Stebenyaeva, V V Yudinova

Subject Terms: 9. Industry and infrastructure, 8. Economic growth, 11. Sustainability, 1. No poverty, housing and communal services, жилищно-коммунальное хозяйство, вероятностное моделирование, probabilistic modeling, институциональные агенты, institutional agents, tools modeling, 12. Responsible consumption, инструментарий моделирования

Access URL: https://research-journal.org/en/economics-en/novyj-podxod-k-modelirovaniyu-vzaimodejstvij-institucionalnyx-agentov-sfery-zhilishhno-kommunalnogo-xozyajstva/
http://research-journal.org/economical/novyj-podxod-k-modelirovaniyu-vzaimodejstvij-institucionalnyx-agentov-sfery-zhilishhno-kommunalnogo-xozyajstva/
http://research-journal.org/wp-content/uploads/2017/01/01-1-55.pdf#page=71