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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ilyas Idrisovich Ismagilov (Kazan Federal University) Ghena Alsaied (Kazan Federal University)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.19 No.4
발행연도
2020.12
수록면
896 - 900 (5page)
DOI
10.7232/iems.2020.19.4.896

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As a widely used method, regression analysis plays an increasingly important role in creating statistical models and making forecasts in the field of economics and finance. The use of traditional regression for modeling socio-economic processes is not sufficiently substantiated in some situations. Currently, a new direction is being actively developed, associated with fuzzy regression analysis and its application as an alternative to classical methods for modeling economic phenomena. Fuzzy regression methods are based on the theory of fuzzy sets. A number of methods and their modifications are proposed for constructing fuzzy regression models, but most of them use triangular fuzzy symmetric numbers. In this paper, we propose a new method for constructing linear fuzzy regression using trapezoidal fuzzy numbers. The method is based on dividing the sample using a regression model which is estimated by using the ordinary least squares. Two fuzzy regressions using triangular numbers are estimated from the formed samples, on the basis of which a fuzzy model with trapezoidal fuzzy numbers is constructed. Basing on the proposed method, a linear fuzzy model of the gross regional product as an indicator of the economic development of the Republic of Tatarstan of Russia is constructed depending on a number of factors. A comparative assessment of the quality of fuzzy regression models using triangular and trapezoidal numbers was performed.
#Regression Modeling #Regression Model #Fuzzy Linear Regression #Triangular Fuzzy Numbers #Trapezoidal Fuzzy Numbers #Ordinary Least Squares #Gross Regional Product

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. RESULTS AND DISCUSSION
4. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Alsaied, G. / 2019 / Modeling the gross regional product based on crisp and fuzzy regressions / Proceedings of the International Conference on Economy in a Changing World :235~238 google schola Biryukov, A. N. / 2015 / Multivariate fuzzy regression predictive model for an applied problem / Management of Economic Systems: Electronic Scientific Journal 2(22) google schola Charfeddine, S. / 2005 / Fuzzy-regression analysis using trapezoidal fuzzy numbers / Proceedings of the Joint 4th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology and the11th Rencontres Francophones sur la Logique Floue Applications, EUSFLAT Conf :1213~1218 google schola Chernov, V. G. / 2018 / Fuzzy Sets. Fundamentals of Theory and Application: Textbook / Publishing House of the Vladimir State University google schola Draper, N. / 1997 / Applied Regression Analysis / Wiley google schola

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