19 июня 2018 года 01:34 | последнее обновление произошло в 01:10 (МСК)
 
 
          18+
 
    

Эксперты назвали предполагаемого лидера в нефтевой гонке

 Эксперты назвали предполагаемого лидера в нефтевой гонке

08.03.2018 03:04   экономика бизнес

К 2023 году США станет крупнейшим поставщиком нефти на международном рынке. Так считают эксперты Международного энергетического агентства (МЭА).
По прогнозам экономистов, в Штатах добыча нефтепродуктов через пять лет достигнет 12,1 миллионов баррелей в день, что на 2 миллиона больше, чем на сегодняшний день. Таким образом, Соединенные Штаты Америки обойдут Россию по экспорту нефти, которая в настоящее время является самым крупным в мире производителем «черного золота».
Эксперты пояснили, что новые успехи американцев в нефтяном и газовом бизнесе напрямую связаны с высокой технологической развитостью страны и восстановлением цен на продукцию.
В МЭА отмечают, что с такими темпами, Вашингтон сможет исполнить свою мечту и полностью перестать быть зависимыми от импорта с Ближнего Востока, начав производить достаточное количество сырой нефти для удовлетворения внутреннего спроса.

www.mignews.com

 

КОММЕНТАРИИ

 

БИЗНЕС

В «Безек» выбрали нового генерального директора

18.06.2018 16:18
Новым генеральным директором израильского телекоммуникационного предприятия «Безек» был назначен Давид Мизрахи

Индия приняла вызов и вступает в торговую войну с США

17.06.2018 06:30
Индийцы повысили таможенный сбор примерно на три десятка товаров, которые ввозят из США

 

Минфин против льгот на экологически чистые автомобили

15.06.2018 10:37
По данным Министерства финансов, реформа снизила эффективный налог на покупку автомобилей с 72% до 60%.

Тедди Саги готов купить рынок в Тель-Авиве

14.06.2018 20:47
Израильский миллиардер обратил свое внимание на созданный шеф-поваром Михаль Ански и архитектором Роем Хемедом Шук Цафон

 

Встреча глав США и КНДР стоила Сингапуру $15 млн

14.06.2018 10:10
Сингапур — одна из немногих стран, у которой налажены отношения и с КНДР, и с США

Volkswagen выплатит Германии штраф €1 млрд

13.06.2018 21:52
Компания приняла обвинение в махинациях с показателями выбросов вредных веществ в атмосферу и согласилась со штрафом

 
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

Книга в тему

«Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования риска банкротств корпорац»
Горбатков С. А., Фархиева С. А. и др.

Монография посвящена общим принципам совершенствования нейросетевых методов моделирования диагностики и прогнозирования вероятности риска банкротств корпораций применительно к сложным условиям моделирования: неполноты, неточности и неопределённости в данных. Впервые рассмотрены вопросы байесовской регуляризации нейросетевых моделей в условиях отсутствия априорных сведений о виде закона распределения шумов в данных, оценки адекватности нейросетевых моделей на основе последовательного принципа Вальда, оптимального выбора системы показателей для спецификации нейросетевой модели, сокращения размерности факторного пространства, предобработки данных, агрегирования комплексных количественных и качественных показателей для их введения в нейросетевую модель с помощью нечетких методов. Разработан на основе системных методов кибернетики концептуальный базис нейросетевого моделирования, на основе которого предложено 6 оригинальных методов построения нейросетевых моделей банкротств и мониторинга финансового состояния корпораций в задачах обеспечения их экономической безопасности. Центральным методом из них является нейросетевой логистический динамический метод с непрерывным временем, позволяющий получать прогноз для любого момента времени в пределах действия кредитного договора. Теоретические положения подробно иллюстрируются на ряде прикладных задач. Материал книги на 90% оригинален и обобщает опыт многолетних исследований авторов по указанной проблематике. Монография предназначена для студентов, магистрантов и преподавателей широкого круга специальностей информационного и экономического профиля вузов, а также научных работников, проявляющих интерес к проблемам нейросетевого моделирования в сфере экономики в условиях высокой неопределенности.
 

Партнёры

Другие новости