Інтелектуальні засоби поквартального оцінювання економічної ефективності й цільової структури експорту у 2017–2018 рр. на прикладі Київщини
Керуючись даними 2017–2018 рр., визначено єдиний кластер виробничих лідерів Київщини. Кластер охоплює більше половини районів області. Райони області не потребують генерації первинних даних. Після генерації обчислювальних даних знайдено оцінки параметрів функцій Кобба-Дугласа. Досяжний експорт облас...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2018 |
| Main Authors: | , , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162450 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Інтелектуальні засоби поквартального оцінювання економічної ефективності й цільової структури експорту у 2017–2018 рр. на прикладі Київщини / П.С. Кнопов, В.М. Горбачук, В.С. Кирилюк, К.Л. Атоєв, М.С. Дунаєвський, А.А. Сирку // Штучний інтелект. — 2018. — № 3 (81). — С. 111-125. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Керуючись даними 2017–2018 рр., визначено єдиний кластер виробничих лідерів Київщини. Кластер охоплює більше половини районів області. Райони області не потребують генерації первинних даних. Після генерації обчислювальних даних знайдено оцінки параметрів функцій Кобба-Дугласа. Досяжний експорт області на 52% перевищує спостережуваний.
The single cluster consisting of production leaders of Kyivshchyna is determined on the 2017–2018 data. The cluster covers more than a half of region districts. The region districts do not need raw data generation. The estimates of parameters for Cobb–Douglas production functions are found upon computational data generation. The attainable export of region exceeds the observed one by 52%.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |