<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Международный агрокультурный журнал</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="online">2588-0209</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">101624</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.55186/2588-0209-2025-8-2--</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Agricultural economics and policies</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>AGRICULTURAL ECONOMICS AND POLICIES</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Agricultural economics and policies</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">APPLICATION OF NEURAL NETWORK CLUSTER ANALYSIS METHODS IN ECONOMICS</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ НЕЙРОСЕТЕВОГО КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ЭКОНОМИКЕ</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Анциферова</surname>
       <given-names>О. Ю.</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Anciferova</surname>
       <given-names>O. Yu.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>anciferova-olga-7@mail.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Колотова</surname>
       <given-names>А. С.</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Kolotova</surname>
       <given-names>A. S.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>aleks.kolotova@yandex.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">ФГБОУ ВО «Мичуринский государственный аграрный университет»</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education &quot;Michurinsk State Agrarian University&quot;</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">ФГБОУ ВО «Мичуринский государственный аграрный университет»</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education &quot;Michurinsk State Agrarian University&quot;</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2025-04-25T00:00:00+03:00">
    <day>25</day>
    <month>04</month>
    <year>2025</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2025-04-25T00:00:00+03:00">
    <day>25</day>
    <month>04</month>
    <year>2025</year>
   </pub-date>
   <volume>8</volume>
   <issue>2</issue>
   <fpage>515</fpage>
   <lpage>528</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2025-04-06T00:00:00+03:00">
     <day>06</day>
     <month>04</month>
     <year>2025</year>
    </date>
    <date date-type="accepted" iso-8601-date="2025-04-15T00:00:00+03:00">
     <day>15</day>
     <month>04</month>
     <year>2025</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://qje.su/en/nauka/article/101624/view">https://qje.su/en/nauka/article/101624/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Цель исследования – проанализировать имеющиеся методы для оценки ресурсов в экономике и выделить наиболее перспективные. Особое внимание&amp;nbsp; в работе уделяется вопросам обработки больших объемов информации, автоматизации кластеризации и интерпретации полученных результатов. Научная новизна: авторами проведен анализ преимущества и недостатков применения математических методов в экономическом анализе. В результате был выделен метод нейростетевого кластерного анализа, обладающий наибольшими преимуществами для экономического анализа. Приводятся примеры использования нейросетевых методов в задачах финансового анализа, оценки рисков. Результаты работы демонстрируют эффективность нейросетевых подходов по сравнению с традиционными статистическими методами. В статье обсуждаются перспективы дальнейшего использования нейросетевого кластерного анализа в экономической сфере. Авторы приходят к мнению, что использование математических методов в экономическом анализе дает возможность значительно расширить инструментарий для проведения исследований.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>The purpose of the study is to analyze the available methods for assessing resources in the economy and identify the most promising ones. Particular attention is paid to the processing of large amounts of information, automation of clustering and interpretation of the results obtained. Scientific novelty: the authors analyzed the advantages and disadvantages of using mathematical methods in economic analysis. As a result, the method of neural network cluster analysis was identified, which has the greatest advantages for economic analysis. Examples of the use of neural network methods in the tasks of financial analysis and risk assessment are given. The results of the work demonstrate the effectiveness of neural network approaches in comparison with traditional statistical methods. The article discusses the prospects for the further use of neural network cluster analysis in the economic sphere. The authors come to the conclusion that the use of mathematical methods in economic analysis provides an opportunity to significantly expand the toolkit for conducting research.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>нейросетевой кластерный анализ</kwd>
    <kwd>оценка ресурсов</kwd>
    <kwd>экономический анализ</kwd>
    <kwd>кластерный анализ в экономике</kwd>
    <kwd>математико-экономические методы</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>.</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list/>
 </back>
</article>
