List of publications on a keyword: «курс валют»
Экономика
Yugra State University , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Kratkosrochnyi prognoz kursa dollara SShA»
В статье представлены результаты научного исследования по краткосрочному прогнозированию курса валют. В качестве валюты рассматривался доллар США. Под краткосрочным прогнозом понимается период в один месяц. Для прогнозирования использовались искусственные нейронные сети. Обучающая выборка формировалась методом скользящего окна. Алгоритм обратного распространения ошибки применялся для настройки весовых коэффициентов сети. Среднеквадратическая ошибка обучения нейронной сети составила 0.00002. Прогнозирование курса доллара осуществлялось с 1 мая 2019 года по 1 июня 2019 года.
Irina V. Gagai
FSBEI of HE "Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin" , Краснодарский край
«Problemy i perspektivy razvitiia valiutnogo rynka Rossii»
В статье рассмотрены основные теоретические и практические аспекты развития валютного рынка России. Представлены проблемные стороны и варианты перспективного развития валютного рынка.
Angelina V. Olenina
Olga V. Starova , candidate of economic sciences
Engineering and Building Institute of FSAEI of HE "Siberian Federal University" , Красноярский край
«Современные проблемы валютной политики Российской Федерации»
В данной статье рассмотрены основные проблемы валютной политики Российской Федерации. Основной упор авторами сделан на управлении международными резервами, валютное регулирование и валютный контроль, которые являются основными факторами развития российской экономики в целом.
Научная школа прогнозирования ФГБОУ ВО «ЮГУ»
Yugra State University , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Применение аппарата нейронных сетей в прогнозировании курса Венгерского форинта»
В данной статье рассматривается задача прогнозирования курса валют. В качестве инструмента прогнозирования используется аппарат нейронных сетей. Для численной апробации предложенного аппарата был взят курс Венгерского форинта.
Yugra State University , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Нейронные сети в прогнозировании валюты»
В статье рассматривается способ прогнозирования курса валют. Инструментом прогнозирования выступают искусственные нейронные сети. В качестве валюты для численной апробации предложенного подхода выбран Австралийский доллар.
Yugra State University , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Прогнозирование курса Белорусского рубля с помощью нейронных сетей»
В данной статье рассматривается метод прогнозирования курса валют с помощью искусственной нейронной сети. В качестве валюты был выбран Белорусский рубль.
Yugra State University , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Нейронные сети и прогнозирование курса валюты»
В статье рассматривается способ прогнозирования курса валют. Инструментом прогнозирования выступают искусственные нейронные сети. В качестве валюты для численной апробации предложенного подхода выбран доллар США (стоимость в рублях) как самая распространённая валюта в мире.
Yugra State University , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Нейросетевое прогнозирование на примере Армянского драма»
В данной статье рассматривается прогнозирование курса валют с использованием искусственных нейронных сетей. Для апробации подхода выбран Армянский драм.
Экономика
Anastasiia V. Saulova
MOU "Gimnaziia 3" , Татарстан Респ
«Валютные «войны» в экономике»
В настоящей статье раскрываются особенности проведения государствами своей валютной политики, цели и причины вовлечения стран в «валютные войны» и конкурентную борьбу. Авторами анализируются показатели импорта, экспорта, внешнеторгового сальдо, а также исследуется влияние курсов иностранных валют на эти показатели.
Экономика (экономическая теория, финансы, бухгалтерский учет, статистика и др.)
Olga P. Shakhbazova , doctor of biological sciences
FGBOU VO "Donskoi gosudarstvennyi agrarnyi universitet" , Ростовская обл
«Влияние цены на нефть и изменение курса валют»
Данная статья отражает результаты исследования зависимости между ценой на нефть и курсом валют за прошедший год посредством вычисления коэффициента корреляции. Полученные данные показывают сильную и обратную зависимость между обозначенными показателями, свидетельствующую об увеличении курса доллара при снижении цены на нефть.