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评估特征在政府合同执行情况分析中的重要性的方法

Nikitin Petr Vladimirovich

ORCID: 0000-0001-8866-5610

博士学位 教育学

数据分析与机器学习系副教授

125993, Russia, Moscow, Leningradsky Prospekt, 49, office building 2

pvnikitin@fa.ru
Dolgov Vitalii Igorevich

博士学位 物理和数学

俄罗斯联邦政府下属金融大学数据分析与机器学习系副教授

125319, Russia, Moscow, Leningradsky Prospekt str., 49

vidolgov@fa.ru
Gorokhova Rimma Ivanovna

博士学位 教育学

联邦国家教育预算高等教育机构"俄罗斯联邦政府下的金融大学"数据分析和机器学习系副教授

125167, Russia, Moscow, Leningradsky Prospekt, 49

rigorokhova@fa.ru
Korovin Dmitrii Igorevich

博士 经济学

俄罗斯联邦政府下属金融大学数据分析与机器学习系教授

125319, Russia, Moscow, Leningradsky Prospekt str., 49

dikorovin@fa.ru
Bakhtina Elena Yur'evna

博士学位 物理和数学

莫斯科汽车与道路工程国立技术大学副教授

125319, Russia, Moscow, Leningradsky Prospekt, 46

elbakh@gmail.com

DOI:

10.7256/2454-0668.2023.4.44013

EDN:

WKMAFQ

评审日期

13-09-2023


出版日期

16-10-2023


注解: 文章的研究主题是履行政府合同的风险评估。 研究的对象是分析和评估政府合同执行情况的过程。 该研究旨在开发一种方法,确定影响不履行政府合同风险的标志的重要性和意义。 采用了研究方法:数据分析,检测各种标志与不履行政府合同风险之间的联系和依赖关系;统计分析,评估每个标志对不履行合同风险的影响,并按重要性程度对其进行排序;机器学习,预测不履行政府合同的风险;专家评估,考虑上下文因素和特征及其对特征重要性的影响。 这项研究的主要结论是所提出的方法,利用各种来源的数据,包括统一信息系统公共采购登记册、无良供应商登记册和星火信息系统,评估标志在分析政府合同执行情况方面的重要性。 作者设法实现预测的高精度(超过97%),并分析最重要和最显着的特征。 科学新颖之处在于,所获得的结果使得能够识别和分析来自三个信息系统的影响不履行政府合同风险的因素。 因此,这项研究在其领域是有价值和重要的,这有助于制定更有效的风险管理方法,提高政府合同执行的有效性。 所获得的结果使我们能够确定对不履行合同风险影响最大的因素,这使得该研究在这一领域具有价值和重要性。


出版日期:

政府合约, 合约执行, 人工智能, 机器学习, 标志的重要性, 分类, 风险评估, 特征分析, 支持向量的方法, SHAP方法