|
||||||
|
Журнал «Менеджмент и бизнес-администрирование»
№3 / 2023 Исследование аномалий в доходах федерального бюджетаСтерник С.Г., доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник ИНП РАН; профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления Финансового университета при Правительстве РФ; профессор Московского государственного строительного университета, Москва, Россия Аннотация. Исследования аномальных значений играют важную роль для понимания порождающих процессов и являются одними из ключевых в финансовом анализе и прогнозировании. Настоящая статья посвящена исследованию аномалий в доходах федерального бюджета. На основе статистических данных за период с 2008 по 2022 год выявлены аномальные значения доходов бюджета в различные периоды времени с использованием статистических моделей и методов машинного обучения, показаны их достоинства и недостатки. Приведены практические рекомендации по применению методов машинного обучения для выявления аномалий в сфере государственных финансов. Ключевые слова: аномалии, доходы федерального бюджета, статистические модели, искусственный интеллект, методы машинного обучения. Investigation of anomalies in federal budget revenues Sternik S.G., Doctor of Economics, Professor, Leading Researcher of the INP RAS; Professor of the Department of Corporate Finance and Corporate Governance of the Financial University under the Government of the Russian Federation; Professor of the Moscow State University of Civil Engineering, Moscow, Russia Abstract. Studies of abnormal values play an important role in understanding the generating processes and are one of the key ones in financial analysis and forecasting. This article is devoted to the study of anomalies in federal budget revenues. Based on statistical data for the period from 2008 to 2022, abnormal values of budget revenues in different time periods were revealed using statistical models and machine learning methods, their advantages and disadvantages are shown. Practical recommendations on the use of machine learning methods to identify anomalies in the field of public finance are given. Keywords: anomalies, federal budget revenues, statistical models, artificial intelligence, machine learning methods. DOI: 10.33983/2075-1826-2023-3-40-54 Библиографический список
|
||||||