Список публикаций по ключевому слову: «»
Экономика
Лобкова Елена Валерьевна , канд. экон. наук , доцент
Институт экономики, государственного управления и финансов ФГБОУ ВО «Сибирский федеральный университет» , Красноярский край
«Оценка эффективности реализации госпрограммы «Развитие информационного общества»»
Исследование предполагает проведение оценки эффективности реализации государственной программы «Развитие информационного общества» за 2020 год. Актуальность исследования заключается в том, что эффективность госпрограмм напрямую влияет на качество жизни населения регионов. Целью исследования является оценка уровня реализации госпрограммы «Развитие информационного общества» за 2020 год. Поставлены следующие задачи исследования: оценить достижение целевых показателей госпрограммы «Развитие информационного общества» за 2020 год; оценить достижение показателей результативности госпрограммы «Развитие информационного общества» за 2020 год и каждой из подпрограмм. Практическая значимость исследования заключается в разработке подхода к выявлению слабых мест госпрограммы «Развитие информационного общества» в целях повышения эффективности работы ведомств и улучшения качества жизни населения.
ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет» , Санкт-Петербург г
«Комплаенс-контроль в условиях санкций и пандемии как метод обеспечения экономической безопасности»
На современном этапе развития новых технологий и разработки специализированного программного обеспечения автор-разработчик встречается с большим количеством трудностей, связанных с защитой интеллектуальной собственности. В статье рассматривается сам процесс секвенирования, как его видит разработчик ПО, трудности, возникающие перед ним, поднимаются вопросы планирования и меры воздействия разработчика по защите интеллектуальной собственности. Особое внимание уделено процессу обработки результатов и баз данных. Выдвинуто предположение что планирование может использоваться как инструмент защиты программного обеспечения и даны рекомендации будущим разработчикам, как использовать данный инструмент для защиты своих интеллектуальных прав собственности.
Усков Владислав Владимирович , канд. экон. наук , доцент
ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет» , Санкт-Петербург г
«Изменение политики кадровой безопасности на предприятии в условиях пандемии COVID-19»
Кадровая политика не является частью или чем-то большим за пределами системы экономической безопасности государства, государственного управления и национальной безопасности. Понятие «кадровая политика» подразумевает то, что связано с общим управлением, стратегией развития всей системы человеческих ресурсов государства, а также с культурой организации этой системы как социально-управленческого института и процесса по своей сути для решения как текущих, так и стратегических задач. В период неопределенности и высокой тревожности важно не только то, что компания делает, но и то, как она это делает. Распространение коронавирусной инфекции COVID-19 стало неожиданностью для всего мира, что вызвало значительную неопределенность в отношении будущего и ряд проблем, требующих тщательного решения.
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет» , Пензенская обл
Тагирова Анися Авхатовна , заместитель главного бухгалтера
ГБУ ЦРИ «Бутово» , Москва г
«Современные проблемы финансово-хозяйственной деятельности учреждения»
Институт магистратуры ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» , Санкт-Петербург г
«Оценка и анализ риска банкротства с использованием Decision Tree модели машинного обучения»
Эффективное и заблаговременное прогнозирование банкротства компаний имеет важно значение для всех участников рынка. По мере развития информационного общества традиционные методы выявления банкротства становятся менее эффективными и более трудозатратными. Поэтому сочетание традиционных методов с современными моделями искусственного интеллекта может быть эффективно применено в современных экономических условиях. Основная цель данной статьи – оценить риск банкротства с помощью дерева решений, сравнить различные модели машинного обучения, определить наилучшую модель и соответствующий набор переменных для прогнозирования банкротства компаний.