Сотрудники | Архив | Институт | Подразделения | Проекты | Журналы | Конференции |
Скрыть пустые строки (4 из 5) | Скрыть 2022 год (3 из 5) | Скрыть 2023 год (2 из 5) |
№ | 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 | 2023 | Влияние перехода к политике таргетирования инфляции на регионы России // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. – 2023. – № 4 (76). – Номер статьи: 7630. ВАК. – URL: Электронный ресурс (Web) (Дата публикации: 07.12.2023). |
Шевелева О., Шевелев А.№ 121040100283-2 | A:2 | O:1 | V=1 |
| |||||||
2 | 2023 | Корректное сравнение предиктивных свойств моделей машинного обучения на примере прогнозирования инфляции в Сибири // Деньги и кредит. – 2023. – Т 82, № 1. – С. 87-103. RSCI, ВАК. – URL: Электронный ресурс (pdf) (Дата обращения: 29.05.2023). |
Семитуркин О., Шевелев А.A:2 | O:0 | V=1 | R=3 | ||||||||
Доклады международных и особо значимых конференций | ||||||||||||||
3 | 2022 | 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). |
Shevelev A., Buzanov G.A:2 | O:0 | C2=0.5 | |||||||||
Прочие публикации, не учитываемые в эффективном контракте | ||||||||||||||
4 | 2022 | 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). |
Шевелев А., Бузанов Г.A:2 | O:0 | ||||||||||
5 | 2022 | 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). |
Семитуркин О., Шевелев А.A:2 | O:0 |