Медведев А.П. Анализ финансового обеспечения сферы цифровых технологий регионов российской федерации на основе регрессионного моделирования // «Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами»: электрон. науч. журн. – 2026. – №1. – С.39-45. – Режим доступа: https://ismm.irgups.ru/toma/129-2026, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ.
В работе предложен метод оценки финансовой обеспеченности регионов России на основе регрессионного анализа. В качестве информационной базы использованы данные о финансировании сферы информационных технологий в регионах в разрезе площади территории и численности населения. Построена трёхфакторная линейная регрессионная модель, позволяющая выявить регионы с потенциально недостаточным уровнем финансовой поддержки ИТ-сферы. Показано, что в ряде субъектов Федерации наблюдается значительное отклонение фактического финансирования от расчётных значений, что, возможно, указывает на существующую неравномерность в распределении бюджетных средств и может служить сигналом для принятия соответствующих управленческих решений. Результаты исследования могут быть использованы для оптимизации бюджетного планирования и повышения эффективности региональной ИТ-политики.
- Sen A., Srivastava M. Regression analysis, 1990, 347 p.
- Kostic A., Maric B., Kustura M, Timotic V. Mathematical model for human resources planning in the production process // 32nd DAAAM international symposium on intelligent manufacturing and automation, 2021, pp. 4-9.
- Носков С.И., Медведев А.П. Реализация конкурса регрессионных моделей при оценке объема финансирования социального и пенсионного обеспечения // Инженерный вестник Дона, 2024, № 4. URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2024/9155.
- Носков С.И., Афонин М.В., Бычков Ю.А., Медведев А.П., Торопов В.Д. Нелинейная регрессионная модель функционирования горно-металлургической компании // Инженерный вестник Дона, 2024, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2024/9119.
- Draper N, Smith H. Applied regression analysis, 1981, 748 p.
- Носков С.И., Медведев А.П. Регрессионное моделирование штатной численности подразделений по защите информации // Инженерный вестник Дона, 2024, № 6. URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n6y2024/9283.
- Царегородцев Ю.Н., Ефремова Ю.Е. Экономико-математические методы и модели в управлении ресурсами организации // Симпозиум «Неделя горняка-2007», 2008, С. 240-242.
- Nassif A.B., Ho D., Carpetz L.F. Regression model for software effort estimation based on the use case point method // Conference: 2011 International Conference on Computer and Software Modeling, 2011, Vol.4, pp. 117-121.
- Ghobbar A.A., Friend C.H. Evaluation of forecasting methods for intermittent parts demand in the field of aviation: a predictive model // Computers & Operations Research Vol. 30, Iss. 14, 2003, pp. 2097-2114.
- Носков С.И. Минимизация средней и максимальной относительных ошибок аппроксимации регрессионной модели // Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 2023, № 1, С. 340-343.
- CNews: Рейтинг ИКТ-бюджетов регионов РФ 2025. URL: www.cnews.ru/tables/724830bbc86f65d320beb7bb31a1ed4f250a28c2.
- Носков С.И., Медведев А.П. Анализ укомплектованности подразделений по защите информации в субъектах Российской Федерации на основе регрессионного моделирования // Инженерный вестник Дона, 2024, № 12. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n12y2024/9716.
- Носков С.И., Шахуров А.Н. Максимизация числа допустимых ошибок аппроксимации при построении линейной регрессионной модели // Вестник Югорского государственного университета, 2024, Т.20, № 3, С. 57-62.
- White I.R. Simsum: Analyses of simulation studies including Monte Carlo error // The Stata Journal, 2010, Vol. 10, No. 3, pp. 369-385.
- Носков С.И., Медведев А.П., Середкин С.П. Сравнительный анализ производительности библиотек LPSolve, Microsoft Solver Foundation и Google OR-Tools на примере задачи линейно-булева программирования большой размерности // Инженерный вестник Дона, 2025, № 11. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n11y2025/10557.