«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Перспективы применения искусственных нейронных сетей для решения экономических задач в рамках сорсинга

Купить электронную версию статьи

Журнал «Экономический анализ: теория и практика»
т. 18, вып. 8, август 2019

Получена: 12.02.2019

Получена в доработанном виде: 08.04.2019

Одобрена: 13.05.2019

Доступна онлайн: 30.08.2019

Рубрика: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Коды JEL: C45

Страницы: 1565–1580

https://doi.org/10.24891/ea.18.8.1565

Фархутдинов И.И. кандидат экономических наук, доцент кафедры бизнес-информатики и математических методов в экономике, Набережночелнинский институт (филиал Казанского федерального университета), Набережные Челны, Российская Федерация 
ilnour1986@inbox.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 3352-2380

Исавнин А.Г. доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой бизнес-информатики и математических методов в экономике, Набережночелнинский институт (филиал Казанского федерального университета), Набережные Челны, Российская Федерация 
isavnin@mail.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 5509-1687

Предмет. Повышение конкурентоспособности предприятия посредством применения моделей сорсинга.
Цели. Проверить применимость искусственных нейронных сетей для решения экономических задач в рамках сорсинга, в частности, для решения задачи make or buy.
Методология. Применены авторская матрица аутсорсинга и стандартная модель искусственного нейрона.
Результаты. Доказана применимость искусственных нейронных сетей для решения экономических задач в рамках сорсинга. Результаты исследования могут служить основой для формирования инструментов оценки целесообразности применения моделей сорсинга посредством построения искусственных нейронных сетей.
Выводы. Построение инструментов оценки целесообразности применения моделей сорсинга, основанных на искусственных нейронных сетях, является перспективным направлением развития теории моделирования использования ресурсов.

Ключевые слова: аутсорсинг, инсорсинг, задача make or buy, искусственные нейронные сети

Список литературы:

  1. Исавнин А.Г., Фархутдинов И.И. Особенности применения производственного аутсорсинга на российском автомобилестроительном предприятии. Saarbrücken, Germany, LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013, 188 p.
  2. Coase R.H. The Nature of the Firm. Economica, 1937, vol. 4, no. 16, pp. 386–405. URL: Link
  3. Farkhoutdinov I.I., Isavnin A.G. Justification of Expediency of Application of Industrial Cosourcing at Industrial Enterprises. International Business Management, 2016, vol. 10, iss. 19, pp. 4580–4587. URL: Link
  4. Курбанов А.Х. Методика оценки целесообразности использования аутсорсинга // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 1. URL: Link
  5. Моисеева Н.К., Малютина О.Н., Москвина И.А. Аутсорсинг в развитии делового партнерства. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. 240 с.
  6. Vitasek K., Ledyard M., Manrodt K. Vested Outsourcing: Five Rules That will Transform Outsourcing. New York, Palgrave Macmillan, 2013, 208 p.
  7. McIvor R., Humphreys P.K., Wall A.P., McKittrick A. A Study of Performance Measurement in the Outsourcing Decision. CIMA, Research Executive Summaries Series, 2009, vol. 4, iss. 3. URL: Link
  8. McCulloch W.S., Pitts W.H. A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943, vol. 5, pp. 115–133. URL: Link
  9. Rosenblatt F. Principle of Neurodynamics. Washington, Spartan Books, 1962.
  10. Hopfield J. Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities. PNAS, 1982, vol. 79, pp. 2554–2558. URL: Link
  11. Богославский С.Н. Область применения искусственных нейронных сетей и перспективы их развития // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2007. № 27(3). URL: Link
  12. Полупанов Д.В., Хайруллина Н.А. Интеллектуальное моделирование сегментации торговых центров на основе самоорганизующихся карт Кохонена // Науковедение. 2014. Вып. 1. URL: Link
  13. Писаренко И. Нейросетевые технологии в безопасности // Information Security. 2009. № 4. URL: Link
  14. Кондрашова А.С. Применение нейронных сетей для прогнозирования на финансовых рынках // Аллея науки. 2017. Т. 3. № 9. URL: Link
  15. Касторнова В.А., Можаева М.Г. Искусственные нейронные сети как современные средства информатизации // Информационная среда образования и науки. 2012. № 7. URL: Link
  16. Хрусталёв Е.Ю., Шрамко О.Г. Использование метода нейронных сетей для прогнозирования эффективности инвестиционных вложений // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. Вып. 8. С. 1438–1454. URL: Link
  17. Перова В.И., Зайцева К.В. Исследование динамики инновационной деятельности регионов России с применением нейросетевого моделирования // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. Вып. 5. С. 887–901. URL: Link
  18. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. 278 с.
  19. Widrow B., Hoff M. Adaptive Switching Circuits. In: 1960 IRE WESCON Convention Record, 1960, pp. 96–104. URL: Link
  20. Фирсова С.А. Инструменты оценки аутсорсинга непрофильных бизнес-функций. URL: Link
  21. Farkhoutdinov I.I., Isavnin A.G. Restructuring of Russian Enterprises on Basis of Industrial Outsourcing. Astra Salvensis, 2017, no. 2, pp. 331–338. URL: Link
  22. Farkhoutdinov I.I., Isavnin A.G. Sourcing's Maneuver as Tool for Effective Restructuring of Industrial Enterprise. International Journal of Engineering & Technology, 2018, vol. 7, no. 327, pp. 579–581. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 18, вып. 10, октябрь 2019

Другие номера журнала