Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://dspace.mnau.edu.ua/jspui/handle/123456789/3999
Назва: Проблеми та перспективи використання data science у вітчизняних фінансово-економічних дослідженнях
Інші назви: Проблемы и перспективы использования data science в отечественных финансово-экономических исследованиях
Problems and prospects of using data science in domestic financial and economic researches
Автори: Полчанов, А. Ю.
Polchanov, A.
Полчанов, О. Ю.
Polchanov, O.
Ключові слова: data science
фінанси
кількісні підходи в економіці
финансы
количественные подходы в экономике
finance
quantitative approaches in economics
Дата публікації: 2018
Видавництво: Миколаївський національний аграрний університет
Бібліографічний опис: Полчанов А. Ю. Проблеми та перспективи використання data science у вітчизняних фінансово-економічних дослідженнях / А. Ю. Полчанов, О. Ю. Полчанов // Modern Economics. - 2018. - № 8. - С. 161-169.
Короткий огляд (реферат): Стаття присвячена вивченню проблем та перспектив використання data science у вітчизняних фінансово-економічних дослідженнях. Розвиток інформаційних технологій, динамічне зростання обсягів даних обумовлюють появу нового вектору у проведенні досліджень на перетині одразу кількох галузей наук. Результати аналізу останніх тенденцій у розвитку вітчизняної фінансової науки дали можливість стверджувати про посилення позицій кількісних підходів у вивченні фінансових процесів та явищ, а також перспективність використання data science у академічному середовищі. В статті визначено проблеми використання data science у вітчизняних фінансово-економічних дослідженнях, до числа яких віднесено надмірну математичну формалізацію взаємозв’язків між фінансовими показниками, ризик хибної специфікації економетричних моделей, відсутність чітких меж застосування виявлених закономірностей, а також дефіцит кваліфікованих кадрів для проведення міждисциплінарних досліджень. Для вирішення окремих з них надано відповідні рекомендації. Не залишилось поза увагою дослідження огляд програмного забезпечення, що використовується вітчизняними науковцями, з позиції їх зручності та функціональності.
Статья посвящена изучению проблем и перспектив использования data science в отечественных финансово-экономических исследованиях. Развитие информационных технологий, динамичный рост объемов данных обусловливают появление нового вектора в проведении исследований на пересечении сразу нескольких отраслей наук. Результаты анализа последних тенденций в развитии отечественной финансовой науки позволили утверждать об усилении позиций количественных подходов в изучении финансовых процессов и явлений, а также перспективность использования data science в академической среде. В статье определены проблемы использования data science в отечественных финансово-экономических исследованиях, к числу которых отнесено чрезмерную математическую формализацию взаимосвязей между финансовыми показателями, риск ложной спецификации эконометрических моделей, отсутствие четких границ применения выявленных закономерностей, а также дефицит квалифицированных кадров для проведения междисциплинарных исследований. Для решения некоторых из них даны соответствующие рекомендации. Не оставалось без внимания исследования обзор программного обеспечения, используемого отечественными учеными, с позиции их удобства и функциональности.
Introduction. Currently, domestic financial and economic studies have clearly traced the tendency to actively use of mathematical tools in response to the growth of amounts of data characterizing processes and phenomena in society, as well as the necessary for their analysis of the power of computer technology, which, in turn, requires knowledge of scientists not only in the subject field, but also in information technology. Given the particular relevance of using the possibilities of data science in the research of domestic scientists in accordance with global trends. Purpose. The purpose of the article is to determine the problems and prospects of using data science in domestic financial and economic research. Results. The article deals with the content of data science, its connection with programming, mathematics and statistics, as well as its distinction from traditional research. In addition, the problems of using data science in domestic financial and economic researches were identified, including the excessive mathematical formalization of the relationship between financial indicators, the risk of erroneous specification of econometric models, the absence of clear boundaries of the application of the revealed patterns and the area of responsibility for the results obtained, as well as insufficient level of qualification of scientists in interdisciplinary research. Appropriate recommendations have been made to address some of them. An overview of software used by domestic scientists, from the point of view of their convenience and functionality, is not left out of consideration. Conclusions. Prospects for the development of domestic financial science are inextricably linked with the level of professional training of scientists, especially young ones, and the system of stimulation of their activities. That is why the strategic priority in the conduct of financial and economic research should be the introduction of information technology in scientific activities, in accordance with the world trends, promotion of academic mobility, as well as the existence of appropriate material and technical base.
JEL Classification: C60; C80
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://dspace.mnau.edu.ua/jspui/handle/123456789/3999
Розташовується у зібраннях:Modern Economics. - 2018. - Вип. 8

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
polchanov.pdf489,7 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.