Чернівецька ОУНБ ім. М. Івасюка

Головна

Спрощенний режим

Опис

Бази даних

Картотека аналітичного опису періодичних видань- результати пошуку

Вид пошуку

Генеральний каталог ЧОУНБ

Картотека аналітичного опису періодичних видань

Бібліотека М.М.Фатова

Бібліотека О.М.Масана

Бібліотека О.С.Романця

Бібліотека Т.В.Покотило

Бібліотека В.І.Михайловсього

Шевченко Т. Г.

Хотинська бібліотека

Нотна бібліотека Й.М.Ельгісера

Бібліотека Д.М.Гнатюка

Бібліотека В.Д.Бялика

Бібліотека Т.П.Смолдиревої

Бібліотека І.Г.Чеховського

Бібліотека Я.Д.Кіршенблата

Зона пошуку

Формат представлення знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені документи за:
автором	назвою	роком видання	типом документа

Пошуковий запит: <.>S=Податкові надходження -- Прогнозування<.>

Загальна кількість знайдених документів : 2
Показані документи с 1 за 2

    Ковтунович , Н. Л..
    Особливості прогнозування податкових надходжень (по основних платежах) [Текст] / Н. Л. Ковтунович , Н. П. Рибачок // Економіка. Фінанси. Право. - 2010. - № 11. - С. 19-22. - Бібліогр.: 7 назв.
Рубрики: Податкові надходження--Прогнозування
   Податки в Україні--Прогнозування надходжень
Кл.слова (ненормовані):
ПДВ -- акцизний збір -- податок на прибуток підприємств -- податок з доходів фізичних осіб
Анотація: У статті розглянуто можливість застосуванняі інструментарію штучних нейронних мереж для прогнозування податкових надходжень (податку на прибуток, податку на додану вартість , акцизного збору та податку з доходів фізичних осіб)

Дод.точки доступу:
Рибачок, Н. П.
Є примірники у відділах:
(21.12.2007р. - Б.ц.) (вільний)

Знайти схожі

Мокляк, М. В.
Просторовий підхід у прогнозуванні податкових надходжень [Текст] / М. В. Мокляк, П. С. Чернов, А. М. Вдовиченко, А. І. Зубрицький // Економіка і прогнозування. - 2015. - № 2. - С. 7-20. - Бібліогр. в кінці ст.
Рубрики: Податкові надходження--Прогнозування
Анотація: Статтю присвячено проблемі прогнозування податкових надходжень. Автори демонструють можливість прогнозувати не тільки у форматі часових рядів, але й динамічних та просторових панельних регресій. Зокрема, продемонстровано, що врахування просторових лагів привносить у статистичні моделі інформацію, необхідну для точності прогнозування. Особливо актуальним це є для випадків, коли довжина часових рядів для кожного з об'єктів прогнозування обмежена.

Дод.точки доступу:
Чернов, П. С.; Вдовиченко, А. М.; Зубрицький, А. І.

Знайти схожі

© Міжнародна Асоціація користувачів і розробників електронних бібліотек і нових інформаційних технологій
(Асоціація ЕБНІТ)