Соколова О.А., Сидоров М.А. (2022). О прогнозировании динамики показателей промышленного производства региона (на материалах Вологодской области) // Вопросы территориального развития. 2022. Т. 10. № 2. DOI: 10.15838/tdi.2022.2.62.2 URL: http://vtr.isert-ran.ru/article/29482
Аитова Ю.С., Орешников В.В. (2017). Использование методов экономико-математического моделирования при разработке прогноза развития муниципального образования // Вестник НГИЭИ. № 10 (77). С. 89–99.
Кашинцев Н.П. (2015). Нейросетевое моделирование регионального развития, как инструмент стратегического управления // Известия вузов. Сер.: Экономика, финансы и управление производством. № 2 (24). С. 141–152.
Кинякин В.Н., Милевская Ю.С. (2014). Некоторые предостережения по проверке качества модели регрессии с помощью коэффициента детерминации // Вестник Московского ун-та МВД России. № 8. С. 200–204.
Клименко А.И., Усенко Л.Н., Холодова М.А. (2022). Прогнозирование продовольственной безопасности региона в контексте экономической доступности продуктов питания // Мелиорация и гидротехника. Т. 12. № 1. С. 264–283. URL: https://doi.org/10.31774/2712-9357-2022-12-1-264-283
Лясковская Е.А. (2022). Экономическая устойчивость организации в цифровой экономике // Вестник Южно-Уральского гос. ун-та. Сер.: Экономика и менеджмент. Т. 16. № 1. С. 87–99. DOI: 10.14529/em220108
Марченко О.В., Бурдакова Г.И. (2019). Проблемы прогнозирования показателей социально-экономического развития муниципального образования // BENEFICIUM. № 3 (32). С. 52–66.
Носков С.И. (2022). Построение кусочно-линейной регрессии с интервальной неопределенностью в данных для зависимой переменной // Вестник кибернетики. № 2 (46). С. 61–65. DOI: 10.34822/1999-7604-2022-2-61-65
Носков С.И., Бычков Ю.А. (2022). Модификация непрерывной формы метода максимальной согласованности при построении линейной регрессии // Известия Тульского гос. ун-та. Технические науки. № 5. С. 88–94.
Орешников В.В., Аитова Ю.С. (2019). Применение методов экономико-математического моделирования при разработке стратегии развития муниципального образования // Вопросы территориального развития. № 3 (48). С. 1–13.
Рыбалкина З.М., Тусков А.А. (2018). Тенденции развития промышленности в РФ // Региональная экономика: теория и практика. Т. 16. № 8. С. 1563–1575. URL: https://doi.org/10.24891/re.16.8.1563
Трусова Н.С. (2013). Прогнозирование инвестиционной активности региона // Социально-экономические явления и процессы. № 12 (058). С. 119–124.
Труфанова Т.В., Нещеменко К.Д. (2019). Способы прогнозирования курса валют на основе моделей экспоненциального сглаживания и Хольта // Вестник АмГУ. № 87. С. 14–17.
Ускова Т.В. [и др.] (2013). Социально-экономические проблемы локальных территорий: монография. Вологда: ИСЭРТ РАН. 196 c.
Халява М.А., Ерыгин Ю.В. (2022). Моделирование влияния параметров кредитно-денежной политики на экономику региона // Социально-экономический и гуманитарный журнал Красноярского ГАУ. № 1. С. 59–72.
Яшин С.Н., Солдатова Ю.С. (2015). Анализ взаимосвязи устойчивости инновационного развития и экономического состояния на предприятиях металлургической отрасли // Вестник Нижегородского ун-та им. Н.И. Лобачевского. Сер.: Социальные науки. № 3 (39). С. 35–41.
Bom P.R.D., Rachinger H. (2019). A kinked meta-regression model for publication bias correction. Res. Synth. Methods., 10 (4), 497‒514.
Growiec J. (2018). Factor-specific technology choice. Journal of Мathematical Economics, 77, 1‒14.
Jadhav V., Reddy B.V. Gaddi G.M. (2017). Application of ARIMA model for forecasting agricultural prices. Journal of Agricultural Science and Technology, 19 (5), 981–992.
Liu S., Papageorgiou L.G. (2019). Optimal antibody purification strategies using data-driven models. Engineering, 5 (6), 1077‒1092.
Mo X., Li H., Zhang L., Qu Z. (2020). A novel air quality evaluation paradigm based on the fuzzy comprehensive theory. Appl. Sci., 10 (23), 8619.
Motorin V.A. (2015). Generalization of initial conditions in benchmarking of economic time-series by additive and proportional denton methods. Iranian Economic Review, 19 (3), 251–264.
Tomal J.H., Ciborowski J.J.H. (2020). Ecological models for estimating breakpoints and prediction intervals. Ecol. Evol., 10 (23), 13500‒13517.