| 1 |
Enriching Artificial Intelligence Explanations with Knowledge Fragments
|
|
|
|
In: Future Internet; Volume 14; Issue 5; Pages: 134 (2022)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 2 |
Deep Learning XAI for Bus Passenger Forecasting: A Use Case in Spain
|
|
|
|
In: Mathematics; Volume 10; Issue 9; Pages: 1428 (2022)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 3 |
A Stacking Ensemble Deep Learning Model for Bitcoin Price Prediction Using Twitter Comments on Bitcoin
|
|
|
|
In: Mathematics; Volume 10; Issue 8; Pages: 1307 (2022)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 4 |
Management of reproduction of the livestock branch as the basis of its innovation-and-investment development ...
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 5 |
Adaptive Kompetenzen von Kindern mit Down-Syndrom – ein Follow-up über zehn Jahre ... : Adaptive competences of children with Down syndrome - a ten-year follow-up ...
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 6 |
Adaptive Kompetenzen von Kindern mit Down-Syndrom – ein Follow-up über zehn Jahre ; Adaptive competences of children with Down syndrome - a ten-year follow-up
|
|
|
|
In: Empirische Sonderpädagogik 13 (2021) 2, S. 100-109 (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 7 |
NEURAL NETWORK MODELS AND METHODS IN THE TASKS OF PERSONNEL DEVELOPMENT MANAGEMENT IN COMPANIES ...
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 8 |
Climate Risks and the Realized Volatility Oil and Gas Prices: Results of an Out-of-Sample Forecasting Experiment
|
|
|
|
In: Energies; Volume 14; Issue 23; Pages: 8085 (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 9 |
A Brief Taxonomy of Hybrid Intelligence
|
|
|
|
In: Forecasting ; Volume 3 ; Issue 3 ; Pages 39-643 (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 10 |
APPLICATION OF THE ECONOMETRIC APPROACH TO FORECASTING THE KEY INDICATORS IN RENTAL OPERATIONS ; ЗАСТОСУВАННЯ ЕКОНОМЕТРИЧНОГО ПІДХОДУ ДО ПРОГНОЗУВАННЯ КЛЮЧОВИХ ПОКАЗНИКІВ В ОРЕНДНИХ ОПЕРАЦІЯХ
|
|
|
|
In: The Economic Discourse; No. 3 (2020); 106-116 ; Економічний дискурс; № 3 (2020); 106-116 ; 2410-7476 ; 2410-0919 ; 10.36742/2410-0919-2020-3 (2021)
|
|
Abstract:
Introduction. Lease is considered one of the alternative forms of financing and a means of providing production and economic activities with the necessary assets. Leasing operations are relevant and cost-effective for small and medium-sized businesses, which do not always have enough resources to buy their own premises, equipment, etc. Leases have many characteristics and can be described using quantitative research methods. Methods. The practical application of scientific methods in our study is as follows: dialectical - to determine general approaches to research; monographic - in relation to the in-depth study of certain social phenomena; scientific knowledge - to determine a certain "perspective" of research as an assumption about the most relevant to the study of the selected problem characteristics of the object; abstract-logical - in order to return from the formulated scientific abstractions again to the study of the concrete and the formulation of the necessary conditions for its further existence and development in a logical sequence; scientific generalization - regarding the generalization of scientific facts and results based on the study, as well as methods of statistical processing of information, using methods of obtaining such quantities and qualitative characteristics, which are not directly in the economic information of the enterprise under study. Results. The article analyzes the influence of various factors on the amount of rent using correlation and regression analysis. The structure of leasing agreements and lease transactions in Ukraine by the volume of sold services is analyzed. Leasing operations in Ukraine by the volume of realized services in terms of real estate lease and the amount of rent in the studied lease agreements are considered. A linear model based on a spatial series of data is built, and its quality is checked. The initial model was modified taking into account the information about the statistical insignificance of individual variables. The forecast of the rent indicator is made taking into account the set factor indicators. Discussion. A promising area of further research is to improve the model by analyzing additional array of information (search for additional significant factors), as well as the use of econometric tools to analyze time series data in terms of lease and use them for short-term forecasting. ; Вступ. Оренда вважається однією із альтернативних форм фінансування та засобом забезпечення виробничо-господарської діяльності необхідними активами. Орендні операції є актуальними та економічно доцільними для представників малого та середнього бізнесу, які не завжди мають достатньо ресурсів для купівлі власного приміщення, обладнання тощо. Оренда має безліч характеристик та може бути описана за допомогою кількісних методів дослідження.Методи. Практичне застосування у нашому дослідженні наукових методів полягає у наступному: діалектичний – щодо визначення загальних підходів до наукового дослідження; монографічний – стосовно глибокого вивчення окремих суспільних явищ; наукового пізнання – щодо визначення певного «ракурсу» дослідження як припущення про найсуттєвіші для вивчення обраної проблеми характеристики об’єкта; абстрактно-логічний – з метою повернутися від сформульованих наукових абстракцій знову до вивчення конкретного і формулювання необхідних умов його подальшого існування і розвитку у логічний послідовності; наукового узагальнення – відносно узагальнення наукових фактів і результатів, виходячи з проведеного дослідження, а також методи статистичної обробки інформації, з використанням прийомів одержання таких величин і якісних характеристик, яких немає безпосередньо в економічній інформації підприємства, що досліджується.Результати. У статті здійснено аналіз впливу різних факторів на розмір орендної плати за допомогою кореляційно-регресійного аналізу. Проаналізована структура договорів з лізингу та орендні операції в Україні за обсягом реаліазованих послуг. Розглянуто орендні операції в Україні за обсягом реаліазованих послуг в частині надання в оренду нерухомого майна та суму орендної плати в досліджуваних договорах оренди. Побудовано лінійну модель на основі просторового ряду даних, а також перевірено її якість. Здійснено модифікацію початкової моделі з урахуванням інформації про статистичну незначущість окремих змінних. Зроблено прогноз показника орендної плати з урахуванням заданих факторних показників.Перспективи. Перспективним напрямом подальших наукових досліджень є вдосконалення моделі шляхом аналізу додаткового масиву інформації (пошук додаткових значимих факторів), а також використання економетричного інструментарію до аналізу часових рядів даних у договорах оренди нерухомості та застосування їх для короткострокового прогнозування.
|
|
Keyword:
correlation and regression analysis; forecasting; lease (rent); leasing; model; rental; кореляційно-регресійний аналіз; лізинг; модель; оренда; орендна плата; прогнозування
|
|
URL: http://ed.pdatu.edu.ua/article/view/237698
|
|
BASE
|
|
Hide details
|
|
|
| 11 |
Exploring Grey Systems Theory-Based Methods and Applications in Sustainability Studies: A Systematic Review Approach
|
|
|
|
In: Sustainability ; Volume 12 ; Issue 11 (2020)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 12 |
Hybrid predictive decision-making approach to emission reduction policies for sustainable energy industry
|
|
|
|
In: Energies ; Volume 13 ; Issue 9 (2020)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 13 |
Forecasting Model for Stock Market Based on Probabilistic Linguistic Logical Relationship and Distance Measurement
|
|
|
|
In: Symmetry ; Volume 12 ; Issue 6 (2020)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 14 |
Assessing the quality of international trade and economic relations in the agricultural sector ; Оцінювання якості міжнародних торговельно-економічних відносин в аграрному секторі
|
|
|
|
In: Economies' Horizons; No. 1(12) (2020): Economies’ Horizons; 91-101 ; Економічні горизонти; № 1(12) (2020): Економічні горизонти; 91-101 ; 2616-5236 ; 2522-9273 (2020)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 15 |
The software part, the fundamental and organizational structure of the software and hardware complex to ensure the safety of hydraulic and hydropower structures under the construction
|
|
|
|
In: Structural Mechanics of Engineering Constructions and Buildings, Vol 16, Iss 6, Pp 465-471 (2020) (2020)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 18 |
INFREQUENT MASCULINE NAMES IN THE ODESSA REGION ; МАЛОУПОТРЕБИТЕЛЬНЫЕ МУЖСКИЕ ЛИЧНЫЕ ИМЕНА ЖИТЕЛЕЙ ОДЕССКОЙ ОБЛАСТИ ; МАЛОВЖИВАНІ ЧОЛОВІЧІ ОСОБОВІ ІМЕНА МЕШКАНЦІВ ОДЕЩИНИ
|
|
|
|
In: Opera in linguistica ukrainiana; Том 1, № 26 (2019); 200-206 ; Записки з українського мовознавства; Том 1, № 26 (2019); 200-206 ; 2415-7562 ; 2414-0627 (2019)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 19 |
Macro-econometric model for medium-term socio-economic development planning in Vietnam. Part 1: Structure of the model
|
|
Thanh, D. V.. - : Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, 2019. : Институт экономики Уральского отделения РАН, 2019
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 20 |
Integrating health, education and culture in predicting Pacific children's English receptive vocabulary at 6 years: A classification tree approach
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
|
|
