| dc.contributor.author | Стержанов, М. В. | ru |
| dc.contributor.author | Григорьев А. А. | ru |
| dc.contributor.author | Шимбалев, А. А. | |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2026-02-06T05:58:47Z | |
| dc.date.available | 2026-02-06T05:58:47Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Стержанов, М. В. Экономическое моделирование промышленного роста с использованием искусственного интеллекта: прогнозирование, оптимизация и устойчивость = Economic modeling of industrial growth using artificial intelligence: forecasting, optimization and sustainability / М. В. Стержанов, А. А. Григорьев, А. А. Шимбалев // Материалы 2-ой Международной научно-технической конференции «Инженерная экономика», 20-21 ноября 2025 = Materials of 2nd International Scientific and Technical Conference «Engineering Economics», November 20-21 2025 / Белорусский национальный технический университет, Машиностроительный факультет ; редкол.: К. В. Якушенко (пред.), А. В. Арабей, С. Н. Ковшар [и др.] ; сост. К. Н. Шкаровская. – Минск : БНТУ, 2025. – С. 587-593. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/163678 | |
| dc.description.abstract | В статье рассматриваются современные подходы к экономическому моделированию промышленного роста с применением методов искусственного интеллекта. Проведён обзор зарубежных исследований, показывающих влияние ИИ на производительность, устойчивость и точность прогнозов в экономике. Обоснована необходимость интеграции ИИ-моделей в промышленную экономику для обеспечения технологического и экономического суверенитета. Предложена методология гибридного моделирования, сочетающего эконометрические и ИИ-подходы. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Экономическое моделирование промышленного роста с использованием искусственного интеллекта: прогнозирование, оптимизация и устойчивость | ru |
| dc.title.alternative | Economic modeling of industrial growth using artificial intelligence: forecasting, optimization and sustainability | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | The article examines modern approaches to economic modeling of industrial growth using artificial intelligence methods. Foreign studies show AI’s impact on productivity, forecasting accuracy, and system resilience. The necessity of integrating AI into industrial development models to ensure technological and economic sovereignty is justified. Methodological principles of hybrid modeling combining econometric and AI techniques are proposed. | ru |
