|
|
|
|
Результаты поиска:
Управление Риском, №2 - 2012
Модели управления депозитным портфелем коммерческого банка
управление депозитным портфелем; банковские риски; сигнальная система; жизненный цикл депозита; частотная логика; логистическая регрессия; стохастические ветвящиеся процессы; дискретные Марковские процессы с доходностью
Models for commercial bank deposit portfolio management
deposit portfolio management; banking risks; signal system; deposit lifecycle; frequency logic; logistic regression; stochastic branching processes; Markov chains with revenues
НИКОЛАЕВА М. А., ЗОТОВА О. Ф., ШОЛОХОВА Н. В.
Страховое Дело, №9 - 2012
Новая система возмещения вреда в строительстве и страхование
инжинерные изыскания; проектная документация; регресс; застройщик
inzhinernye research; design documentation; regression; the developer
Рыжкин И. И.
Управление Риском, №3 - 2012
О динамическом линейном регрессионном анализе при моделировании и прогнозировании индекса S&P 500
многофакторная модель регрессии; индекс S&P 500; инвестиционный менеджмент; прогнозирование финансовых рынков
On dynamic linear regression analysis for modeling and forecasting of S&P 500 index
multi-factor regression model; S&P 500 index; investment management; forecasting of financial markets
Мельников А. , Чуян Р.
Управление Риском, №2013 - -1
Модели риска и прогнозирования банкротства предприятия
финансовое состояние; коэффициентный метод финансового анализа; риск банкротства; теория нечетких множеств; регрессионный анализ
Models of risk and corporate failure prediction
financial performance; coefficient method of financial analysis; risk of bankruptcy; fuzzy-set theory; regression analysis
Мицель А. А., Кабалин А. А.
Управление Риском, №1 - 2013
Модели риска и прогнозирования банкротства предприятия
финансовое состояние; коэффициентный метод финансового анализа; риск банкротства; теория нечетких множеств; регрессивный анализ
Models of risk and corporate failure prediction
financial performance; coefficient method of financial analysis; risk of bankruptcy; fuzzy-set theory; regression analysis
Мицель А. А., Кабалин А. А.
Управление Риском, №2 - 2013
Оценка рисков инновационного проекта
инновационный проект; методы оценивания рисков проекта; нечеткая логика; управление регрессии
Estimation Risks of Innovation Project
innovation project; methods of evaluation the project's risk; fuzzy logic; equation of regression
Кричевский М. Л., Козлова Ю. А.
Страховое Дело, №7 - 2014
Прогнозирование банкротства страховой компании
банкротство страховой компании; прогнозирование банкротства; регрессионный анализ; показатели финансового анализа страховой организации; модель Альтмана; маржа платежеспособности
Forecasting bankruptcy insurance company
bankruptcy of insurance companies; bankruptcy forecasting; regression analysis; indicators of financial analysis in insurance company; Altman’s model; solvency margin
Асабина С. Н., Клепец Е.
Страховое Право, №3 - 2014
Прогнозирование банкротства страховой компании
банкротство страховой компании; прогнозирование банкротства; регрессионный анализ; показатели финансового анализа страховой организации; модель Альтмана; маржа платежеспособности
Prediction of bankruptcy of the insurance company
bankruptcy of insurance companies; bankruptcy forecasting; regression analysis; indicators of financial analysis in insurance company; Altman’s model; solvency margin
Асабина С. Н., Клепец Е.
Управление Риском, №4 - 2014
Оценка экономической эффективности инвестиционного проекта в нефтегазовой отрасли
инвестиционный проект; собственная доходность; внутренняя норма доходности; регрессионный анализ; метод главных компонент; нефтегазовое месторождение; прогнозирование
Evaluation of economic efficiency investment project in oil and gas industry
investment project; yield private; internal rate of return; regression analysis; principal component; oil and gas field; prediction
Мицель А. А., Козловских С. В.
Управление Риском, №1 - 2015
Оценка привлекательности инновационных продуктов
привлекательность продуктов; нечеткая логика; уравнениe регрессии
Assessment the attractiveness of innovative products
attractiveness of products; fuzzy logic; regression equation
Кричевский М. Л., Козлова Ю. А.
Управление Риском, №3 - 2015
Экономико-математическая модель анализа финансового состояния предприятия на примере ОАО «Газпром»
экономико-математическая модель; финансовый анализ; финансовое состояние предприятия; факторный анализ; регрессионный анализ; метод нечетких множеств
Economic and mathematical model analysis of the financial condition of the company by the example of "Gazprom"
econometric models; financial analysis; financial state of enterprises; factor analysis; regression analysis; the method of fuzzy sets
Мицель А. А., Красненко Н. П., Скрипочникова И. И.
Управление Риском, №1 - 2016
Моделирование инвестиционных процессов: оценка распределенных лагов методом Драймза
модели инвестиционных процессов; полиномиально распределенные лаги; геометрически распределенные лаги; модель регрессии с ограничениями на параметры; свободный член в уравнении регрессии; несмещенная оценка
Modelling ofinvestment processes: Dhrymes’ method for estimating of distributed lags
model of investment processes; polynomial distributed lags; geometrically distributed lags; restricted regression; intercept; unbiased estimator
Бабешко Л. О.
Страховое Дело, №3 - 2017
Влияние макроэкономических показателей на размер страховой премии
страховая премия; эконометрическая модель; регрессионный анализ; страховой рынок
Influence macroeconomic indicators for the insurance premium
insurance premium; econometric model; regression analysis; insurance market
Ведмедь И. Ю., Воронцов Д. Н.
Страховое Дело, №10 - 2018
Оценка региональных рынков страхования и их влияние на российский страховой рынок
российские страховщики; региональное страхование; регрессионный анализ; валовой региональный продукт (ВРП)
Evaluation of Regional Insurance Markets and Their Impact on the Russian Insurance Market
Russian insurers; regional insurance; regression analysis; gross regional product (GRP)
Тарасова Ю. А., Восковская Е. С., Ярусова К. В.
Страховое Дело, №12 - 2023
Методика определения параметров, наибольшим образом влияющих на страховые риски в области информационных технологий
информационные технологии; информационная безопасность; кибератака; страховой риск; ущерб; андеррайтинг; регрессионный анализ; нечеткая логика; лингвистическая переменная.
Methodology for Determining the Parameters That Most Affect Insurance Risks in the Sphere of Information Technology
: information technology; information security; cyber-attack; insurance risk; damage; underwriting; regression analysis; fuzzy logic; linguistic variable.
Козлов А. Д., Нога Н. Л.
|
|
|
