Список публикаций по ключевому слову: «численность занятых»


Экономика

Дата публикации: 23.11.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Жаворонкова Наталья Сергеевна , канд. экон. наук , доцент
ФГБОУ ВО «Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина» , Липецкая обл

«Современное состояние регионального рынка труда»

Скачать статью

В статье раскрыты основные показатели функционирования рынка труда Липецкой области, выявлена динамика уровней занятости и безработицы. Рассмотрены мероприятия по повышению эффективности функционирования регионального рынка труда.

Дата публикации: 29.12.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Татьянкин Владислав Михайлович , студент, секретарь-администратор центра прогнозирования
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО

«Современный подход к прогнозированию спроса на трудовые ресурсы»

Скачать статью

Определение спроса на трудовые ресурсы в регионе является одной из ключевых задач при прогнозировании кадровой потребности. В настоящее время существует множество подходов к решению этой задачи. В статье представлен формализованный способ прогнозирования спроса на трудовые ресурсы с использованием аппарата искусственных нейронных сетей.

Научная школа прогнозирования ФГБОУ ВО «ЮГУ»

Дата публикации: 14.10.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Петроченко Владислав Юрьевич , студент
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО

«Применение методов прогнозирования для определения численности занятого населения Республики Бурятия»

Скачать статью

Данная статья посвящена описанию одного из методов прогнозирования с использованием нейронных сетей. Объектом исследования является численность занятого населения Республики Бурятия. Временной шаг прогнозирования составляет 5 лет.

Дата публикации: 14.10.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Якимчук Александр Васильевич , студент
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО

«Способ определения численности занятого населения на примере Иркутской области»

Скачать статью

В данной статье рассматривается задача по прогнозированию необходимого количества специалистов для удовлетворения потребностей рынка труда Иркутской области. Прогнозирование ведётся с использованием нейронных сетей. Интервал для прогнозирования составляет 5 лет.

Дата публикации: 13.10.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Щицелов Анатолий Вячеславович , студент
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО

«Прогнозирование численности занятого населения в Кемеровской области»

Скачать статью

В данной статье представлена задача по прогнозированию требуемого числа занятого населения по специальностям на период в 5 лет. Как инструмент для прогнозирования выступает нейронная сеть.

Дата публикации: 13.10.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Татьянкин Владислав Михайлович , студент, секретарь-администратор центра прогнозирования
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО

«Оценка численности занятого населения Алтайского края к 2019 году»

Скачать статью

В статье приводится способ прогнозирования численности занятого населения по видам экономической деятельности. В качестве инструмента прогнозирования выступают нейронные сети. В качестве начальных данных используется численность занятого населения по видам экономической деятельности Алтайского края с 2005 по 2014 годы.

Дата публикации: 13.10.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Татьянкин Владислав Михайлович , студент, секретарь-администратор центра прогнозирования
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО

«Прогнозирование численности занятых по видам экономической деятельности»

Скачать статью

В статье рассматривается задача по прогнозированию требуемой численности специалистов для удовлетворения потребностей рынка труда. Временной интервал прогнозирования составляет 5 лет. В качестве инструмента прогнозирования выступают нейронные сети.