Notice bibliographique
Résumé
Relevance of the research. Economic, financial, commercial and other relations are becoming faster in the global world. Business, trade relations with foreign investors, the optimal implementation of international relations in micro (company) and macro (country) level are important for producers and entrepreneurs. So it is relevant to carry out the scientific research in order to find out the optimal allocation of the world export according to volume of desired overall world export by using the mathematical modelling. Although the method of mathematical modelling is used in scientific research (e. g. Stonkienė, 2013; Radziukynas, Nemura, 2007.), no study was found where mathematical modelling would be used by the linear programming method and identifying the optimal export allocation, taking into account the conditions. So, this article complements a variety of research. The problem of the research: what is the optimal allocation of the world export between 11 countries when the volume of desired overall world export is minimum, medium or maximum? The object of the research is the allocation of the world export. The aim of the research is to identify the he optimal allocation of the world export between 11 countries (EU 28, Russia, Canada, the United States, Mexico, Brazil, China (except Hong Kong), Japan, South Korea, India, and Singapore) in 3 cases when the volume of desired overall world export is: 1) minimum; 2) medium; 3) maximum. The tasks of the research: 1.To present the methodology of the research. 2.To identify the he optimal allocation of the world export between 11 countries in 3 cases according to the volume of desired overall world export. 3.To summarize the main points of the allocation of the optimal world export and to submit recommendations. The research was carried out by using methods of case, comparative analysis and mathematical modelling applying the linear programming method. Eurostat statistical data of 2011–2015 were used for the mathematical modelling. Outcomes and conclusions. It was found out that EU 28, China and the United States are the same dominant countries in all three cases by the aspect of the world export volume. Moreover, the least volume of the world export is in India and Brazil. On the other hand, the differences between dominant countries which should have the biggest part of world export were found. China should have the biggest part of world export when the volume of desired overall world export is minimum and maximum. EU 28 should have the biggest part of world export when the volume of desired overall world export is medium.Keywords: international trade, export, mathematical modelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».