ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (Департамент статистики и анализа данных, Международная лаборатория стохастического анализа и его приложений), Центральный экономико-математический институт Российской академии наук, Московская школа экономики МГУ им. М.В. Ломоносова, следуя установившейся в последние десятилетия традиции, проводят очередную XII Международную научную конференцию «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества». Эта конференция традиционно проводится один раз в четыре года, начиная с 1977 года. Четыре первые конференции проходили в Эстонии, потом – в Москве в МЭСИ, а c IX-й конференции – в Высшей школе экономики. Программный комитет традиционно возглавлял доктор физико-математических наук, профессор Айвазян Сергей Артемьевич. Регламент работы конференции предусматривает ежедневные пленарные заседания в первой половине дня, а секционные – во второй. Конференция будет проходить с 21 по 23 сентября 2022г. в г. Москве по адресу: Покровский бульвар, д. 11 Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». День заезда – 20 сентября, открытие и первое пленарное заседание – 21 сентября, закрытие конференции - 23 сентября, день отъезда – 24 сентября. Оргкомитет конференции приглашает Вас подать заявку на участие в конференции в виде тезисов Вашего доклада. На пленарных и секционных заседаниях планируется обсуждение докладов по следующим темам: 1. Теория и методология прикладного многомерного статистического анализа и эконометрического моделирования. 2. Применения многомерного статистического анализа и эконометрики: 2.1. В экономике, демографии, социально-экономических исследованиях, экологии и здравоохранении. 2.2. В финансах и актуарной деятельности. 2.3. В промышленности и управлении. 2.4. В измерении качества. 3. Теория, методология и практика построения статистических систем поддержки принятия решений (включая статистические программные продукты), примеры их использования. 4. Проблемы и методология преподавания прикладной статистики и эконометрики в Высшей школе. 5. Анализ больших массивов данных. 6. Динамические модели и случайные процессы