Статьи, Журналы
Методы и модели оценки качества экономических данных в корпоративных системах
Шиман, П.П. Методы и модели оценки качества экономических данных в корпоративных системах / П. П. Шиман // Финансы и кредит. — Москва, 2026 — N 7. — С.150-166.
Шиман, П.П., (2026), "Методы и модели оценки качества экономических данных в корпоративных системах", Финансы и кредит, Москва, 2026, N 7, С.150-166.
Шиман П П. Методы и модели оценки качества экономических данных в корпоративных системах. Финансы и кредит. 2026; (N 7). С.150-166. DOI:DOI.
Выпуск
Финансы и кредит, 2026, N 7
Источник
Аннотация
Предмет. Методы и модели оценки качества экономических данных, формируемых, обрабатываемых и используемых в корпоративных информационных системах, включая подходы к формализации и количественной интерпретации характеристик качества данных, применяемых в аналитических расчетах и процессах принятия управленческих решений. Цели. Разработка универсального интегрального показателя качества экономических данных, обеспечивающего сопоставимую и интерпретируемую оценку качества данных, используемых для аналитических расчетов, прогнозирования и поддержки принятия управленческих решений в корпоративных информационных системах. Методология. Использован системный и метрический подходы, применяются методы аналитического обобщения, сравнительного анализа, а также формализации и нормирования метрических характеристик качества данных. Результаты. Определены и формализованы ключевые метрические характеристики качества экономических данных, включающие полноту, точность, своевременность и согласованность. Разработан интегральный индекс, позволяющий агрегировать указанные характеристики в единую количественную оценку с учетом их относительной значимости. Обоснован выбор среднегеометрического агрегирования, обеспечивающего чувствительность итогового показателя к снижению любой из характеристик и отражающего системный характер влияния ошибок качества. Область применения. Результаты могут быть применены в корпоративных информационных системах, системах бизнес-аналитики и поддержки принятия решений, финансовых и экономических информационных системах, а также системах мониторинга качества данных. Выводы. Использование интегрального индекса качества данных позволяет повысить обоснованность аналитических расчетов и управленческих решений за счет формализованной, сопоставимой и интерпретируемой оценки, а также создает основу для дальнейшего развития методов оценки и управления качеством данных в корпоративных системах.
-
УДК:330.43
-
DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Morozov, Y. Input – output network structure and shock propagation / Y. Morozov. — Moscow : Bank of Russia, june 2026. — 21 с.. — (Working Paper Series. # 169).
- 2. Эконометрика в MS Excel и Libre Calc / С. А. Зададаев, И. В. Орлова, В. П. Невежин [и др.]. — Москва : Центркаталог, 2022. — 286 с.. — (Вузовский учебник). — ISBN 978-5-903268-69-6.
- 3. Kolesnik, G.V. A dynamic model for optimizing decentralized project financing under uncertainty / G. V. Kolesnik, A. D. Slastnikov // Экономика и математические методы. — Москва, 2026С.115-128 — N 3. Том 62.
- 4. Малюгин, В. Модели по данным смешанной частоты и их применение для наукастинга и причинного анализа индексов цен / В. Малюгин // Банковский вестник. — Минск, 2025 — N 8. — С.22-36.
- 5. Смирнов, А.Д. Осцилляции макродинамики денег и долга / А. Д. Смирнов // Экономический журнал Высшей школы экономики. — Москва, 2025 — N 4. Том 29. — С.551-588.
- 6. Щепелева, М.А. Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса / М. А. Щепелева // Финансы : теория и практика. — Москва, 2025 — N 4. Том 29. — С.146-162.
- 7. Mills, T.C. The foundations of modern time series analysis / T. C. Mills. — Basingstoke : Palgrave Macmillan, 2011. — 461 p.. — (Palgrave advanced texts in econometrics series). — ISBN 978-0-230-29018-1.
- 8. Габов, М.А. Сравнительный анализ моделей прогнозирования региональной инфляции / М. А. Габов, Т. В. Букина, Д. В. Кашин // Журнал Новой экономической ассоциации. — Москва, 2025 — N 4. — С.87-117.
- 9. Методы оптимальных решений / Самарский государственный экономический университет. — Москва : КноРус, 2022. — 298 с.. — (Бакалавриат). — ISBN 978-5-406-09775-5.
- 10. Джункеев, У. MOSES: макроэкономическое прогнозирование на основе синтеза моделей и текстовой информации / У. Джункеев // Деньги и кредит. — Москва, 2025 — N 4. Том 84. — С.63-84.
Отзывы читателей
0