докторант с 01.01.2008 по 01.01.2026
г. Москва и Московская область, Россия
Предмет. Разработка алгоритма исследования интереса инвесторов к сектору информационных технологий, выраженного в покупке акций, на примере событий на рынках РФ, ЕС и США в 2023 – 2026 годах. Цели. Совершенствование процедур систематизации и визуализации информации для доказательства актуальности проблем в привлечении долгосрочных финансовых инвестиций в сектор информационных технологий и необходимости обсуждения и междисциплинарного поиска решения этих проблем. Методология. для достижения цели в представленном исследовании используются общенаучные методы сравнения, сопоставления, системного анализа и специальный метод визуализации информации – метод многомерного шкалирования. Результаты. Разработан и продемонстрирован на практике алгоритм исследования интереса инвесторов к секторам экономики, выраженного в покупке акций, на примере рынка акций сектора информационных технологий в РФ, ЕС и США в 2023 – 2026 годах. Применение усовершенствованных процедур систематизации и визуализации финансовой информации позволило обратить внимание специалистов на проблему привлечения долгосрочных финансовых инвестиций в сектор информационных технологий и необходимость междисциплинарного поиска решения проблемы. Область применения. Результаты исследования могут быть использованы субъектами финансового рынка, а также научным сообществом для дальнейшего изучения и совершенствования механизмов повышения эффективности привлечения инвестиций в национальную экономику.
инвестиционный интерес, сектор информационных технологий, зарубежные рынки, фондовый индекс, прошлые данные, многомерное шкалирование
1. Финансовая платформа Investing.com – https://www.investing.com
2. Schiffman, S.S., Reynolds, M.L. & Young, F.W. (1981). Introduction to Multidimensional Scaling. New York: Academic Press. https://doi.org/10.1177/0146621683007000401
3. Multidimensional Scaling of Varietal Data in Sedimentary Provenance Analysis P. Vermeesch, A. G. Lipp, D. Hatzenbühler, L. Caracciolo, D. Chew Journal of Geophysical Research: Earth Surface (2022) Volume 128, Issue 3 https://doi.org/10.1029/2022JF006992
4. Ryke Nandini, Ambar Kusumandari, Totok Gunawan, Ronggo Sadono Multidimensional Scaling Approach to Evaluate the Level of Community Forestry Sustainability in Babak Watershed, Lombok Island, West Nusa Tenggara. Forum Geografi (2017) Vol 31, No 1 DOI:https://doi.org/10.23917/forgeo.v31i1.3371
5. Dorado-Morales, P., Vilanova, C., P. Garay, C. et al. Unveiling Bacterial Interactions through Multidimensional Scaling and Dynamics Modeling. Sci Rep 5, 18396 (2015). https://doi.org/10.1038/srep18396
6. Urpa, L.M., Anders, S. Focused multidimensional scaling: interactive visualization for exploration of high-dimensional data. BMC Bioinformatics 20, 221 (2019). https://doi.org/10.1186/s12859-019-2780-y
7. Klawonn, F., Lechner, W., & Grigull, L. (2013). Case-Centred Multidimensional Scaling for Classification Visualisation in Medical Diagnosis. Lecture Notes in Computer Science, 137–148. doihttps://doi.org/10.1007/978-3-642-37899-7_12
8. Tao, J., McClure, S.C., Zhang, X. et al. A scientific writing pedagogy and mixed methods assessment for engineering education using open-coding and multi-dimensional scaling. Int J Technol Des Educ 30, 413–426 (2020). https://doi.org/10.1007/s10798-019-09504-w
