stbusСтратегии бизнесаBusiness Strategies2311-7184Real Economy Publishing House10.17747/2311-7184-2020-9-269-270stbus-679Research ArticleСтатьиВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СОВОКУПНОСТИ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В БИЗНЕС-СФЕРЕPOSSIBILITIES OF APPLYING A SET OF METHODS OF MATHEMATICAL STATISTICS AND INFORMATION TECHNOLOGIES IN THE BUSINESS SPHEREЛевшинМ. А.LevshinM. A.

Студент, Финансовый университет при Правительстве РФ. Научный руководитель: Липатов В.А., к.э.н., доцент кафедры «Бизнес-информатика», Финансовый университет при Правительстве РФ

ОбодовИ. А.ObodovI. A.

Студент, Финансовый университет при Правительстве РФ. Научный руководитель: Липатов В.А., к.э.н., доцент кафедры «Бизнес-информатика», Финансовый университет при Правительстве РФ

Финансовый университет при Правительстве РФRussian Federation20202210202089269270Copyright © Левшин М.А., Ободов И.А., 20202020Левшин М.А., Ободов И.А.Levshin M.A., Obodov I.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.strategybusiness.ru/jour/article/view/679

В работе проводится описание наилучшего использования синергии методов математической статистики и возможностей, предоставляемых информационными технологиями для развития бизнеса и значительного увеличения рентабельности основных активов средних и крупных компаний при высоком уровне конкуренции на занимаемом рынке.

The paper describes the best use of the synergy of mathematical statistics methods and the opportunities provided by information technologies for business development and a significant increase in the profitability of fixed assets of medium and large companies with a high level of competition in the occupied market.

бизнесинформационные технологииконкуренцияматематическая статистикамашинное обучениецифровизацияbusinesscompetitiondigitalizationinformation technologymachine learningmathematical statisticsReferencesОфициальный сайт конкурса от компании «Netflix». Режим доступа: http://www.netflixprize.comОфициальный сайт конкурса от компании «Netflix». Режим доступа: http://www.netflixprize.comВоронцов К.В. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин). Вики-ресурса www.MachineLearning.ru. Москва, 2018.Воронцов К.В. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин). Вики-ресурса www.MachineLearning.ru. Москва, 2018.Константин Тюрин, Милан Борковес, Денизан Арпаслан. Ex Post Price Impact Modeling: Challenges and Opportunities. 2017.Константин Тюрин, Милан Борковес, Денизан Арпаслан. Ex Post Price Impact Modeling: Challenges and Opportunities. 2017.Adriana M. Criscuolo And Henri Waelbroeck., Optimal Execution and Alpha Capture.Adriana M. Criscuolo And Henri Waelbroeck., Optimal Execution and Alpha Capture.Machine Learning Asset Allocation. 2019.Machine Learning Asset Allocation. 2019.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.