| Сотрудники | Архив | Институт | Подразделения | Проекты | Журналы | Конференции |
| Скрыть пустые строки (6 из 9) | Скрыть 2021 год (3 из 9) | Скрыть 2022 год (3 из 9) | Скрыть 2023 год (2 из 9) | Скрыть 2024 год (1 из 9) |
| № | Год | Выходные данные публикации | № базового проекта по госзаданию (источник финансирования) |
Число авторов | Число аффилиаций автора с организа- циями |
ВАК России | RSCI | Scopus квартиль {1;2;3;4;0} |
Web of Science Core Collection квартиль {1;2;3;4;0} |
Особо значимые конференции | Баллов эффективного контракта за публикацию |
|||
| A {1 .. } |
O {0;1 .. } |
V {1} |
R {3} |
Sq {8;6;4;3;2} |
Wq {12;9;5;3;2} |
Cq {1;1/2} |
Max(M,V,R,Sq,Wq) A*O |
|||||||
| Статьи в рецензируемых журналах | ||||||||||||||
| 1 | 2021 | Семитуркин О.Н., Шевелев А.А., Квактун М.И. Анализ факторов гетерогенности и оценка структурных уровней инфляции в регионах России. – DOI: 10.32609/0042-8736-2021-9-51-68 // Вопросы экономики. – 2021. – № 9. – С. 51-68. Scopus, WoS, RSCI, ВАК. |
№ 121040100283-2 | A:3 | O:2 | V=1 | R=3 | S2=6 | W0=2 |
| ||||
| 2 | 2023 | Шевелева О., Шевелев А. Влияние перехода к политике таргетирования инфляции на регионы России. – DOI: 10.24412/1999-2645-2023-476-30 // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. – 2023. – № 4 (76). – Номер статьи: 7630. ВАКк2. – URL: Электронный ресурс (Web) (Дата публикации: 07.12.2023). |
№ 121040100283-2 | A:2 | O:1 | V=1 |
| |||||||
| 3 | 2021 | Шевелев А., Квактун М., Вировец К. Влияние денежно-кредитной политики на инвестиции в регионах России. – DOI: 10.31477/rjmf.202104.31 // Деньги и кредит. – 2021. – Т. 80, № 4. – С. 31-49. RSCI, ВАК. – URL: Электронный ресурс (Web) (Дата обращения: 05.04.2022). – Для всех зарегистрированных пользователей Elibrary |
A:3 | O:0 | V=1 | R=3 | ||||||||
| 4 | 2023 | Семитуркин О., Шевелев А. Корректное сравнение предиктивных свойств моделей машинного обучения на примере прогнозирования инфляции в Сибири // Деньги и кредит. – 2023. – Т 82, № 1. – С. 87-103. RSCI, ВАКк1, Бс3. – URL: Электронный ресурс (pdf) (Дата обращения: 29.05.2023). |
A:2 | O:0 | V=1 | R=3 | ||||||||
| Доклады международных и особо значимых конференций | ||||||||||||||
| 5 | 2024 | Шевелева О.А., Шевелев А.А. Влияние перехода к политике таргетирования инфляции на регионы России // Актуальные вопросы экономики и социологии : сборник статей по материалам 20-ой Осенней конференции молодых ученых в новосибирском Академгородке / под ред. Ю.М. Слепенковой ; Ин-т экон. и организации пром. пр-ва СО РАН. – Новосибирск : Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2024. – С. 157-160. – URL: Электронный ресурс (pdf) (Дата обращения: 02.11.2024). |
№ 121040100283-2 | A:2 | O:2 | C2=0.5 |
| |||||||
| 6 | 2022 | Shevelev A., Buzanov G. Probability of Default Model with Transactional Data of Russian Companies // XXIII Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (XXIII ЯМНК). 5-22 апреля 2022 г. / НИУ Высшая школа экономики. – электрон. текст. данные. – Москва, 2022. – Сессия E-7-3. Финансовые риски и рейтинги. – [4 с.]. – URL: Электронный ресурс (Web) (Дата обращения: 29.05.2023). |
A:2 | O:0 | C2=0.5 | |||||||||
| Прочие публикации, не учитываемые в эффективном контракте | ||||||||||||||
| 7 | 2021 | Шевелев А., Квактун М., Вировец К. Влияние денежно-кредитной политики на инвестиции в регионах России / Центральный банк Российской Федерации. – Москва, 2021. – 25 с. – (Серия докладов об экономических исследованиях Банка России). – URL: Электронный ресурс (pdf) (Дата обращения: 29.05.2023). |
A:3 | O:0 | ||||||||||
| 8 | 2022 | Шевелев А., Бузанов Г. Модель вероятности дефолта с использованием транзакционных данных российских компаний = Probability of default model using transaction data of Russian companies / Центральный банк Российской Федерации. – Москва, 2022. – № 97, июнь. – 30 с. – (Серия докладов об экономических исследованиях Банка России). – URL: Электронный ресурс (pdf) (Дата обращения: 29.05.2023). |
A:2 | O:0 | ||||||||||
| 9 | 2022 | Семитуркин О., Шевелев А. Прогнозирование региональной инфляции с помощью методов машинного обучения на примере макрорегиона Сибирь = Forecasting Regional Inflation Rates Using Machine Learning Methods: The Case of Siberia Macroregion / Центральный банк Российской Федерации. – Москва, 2022. – № 91, март. – 18 с. – (Серия докладов об экономических исследованиях Банка России). – URL: Электронный ресурс (pdf) (Дата обращения: 29.05.2023). |
A:2 | O:0 | ||||||||||