РЕШЕНИЕ СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ PYTHON
Том 1 № 4 (2024), Статьи
Том 1 № 4 (2024)

РЕШЕНИЕ СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ PYTHON

Статьи
Опубликован 2024-06-06
  • Бунёдбек Анваржонов
Бунёдбек Анваржонов
pdf

Ключевые слова

экономические проблемы, Python, анализ данных, эконометрика, ВВП, Pandas, статистические модели, ARIMA, визуализация.

Аннотация

В этом исследовании рассматривается использование Python для решения сложных экономических задач с упором на анализ данных, эконометрическое моделирование и сценарии моделирования. Используя такие библиотеки, как Pandas, Statsmodels, Matplotlib и Seaborn, мы демонстрируем практическое применение в анализе ВВП, моделировании последствий политики и прогнозном моделировании.

pdf

Библиографические ссылки

McKinney, W. (2017). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O'Reilly Media, Inc.

VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O'Reilly Media, Inc.

Sheppard, K. Introductory Econometrics with Python.

Brownlee, J. (2017). "ARIMA Model - Complete Guide to Time Series Forecasting". Machine Learning Mastery.

Mallayev O., Anvarjonov B., Aziz M. Cache Problems in Parallel Computational Processes //Annals of the Romanian Society for Cell Biology. – 2021. – С. 8924-8934.

Bunyodbek A. Solving examples of the distance between two straight lines in Python //Innovations in exact science. – 2024. – Т. 1. – №. 3. – С. 1-7.