93、数字化经济范式下的预算管理效能监测

数字化经济范式下的预算管理效能监测

1. 背景与目标

在当今时代,数字技术的发展为政府和市政财政带来了新的机遇。一方面,它能够实现数十年的预测;另一方面,也有助于做出即时的财务决策和调整。通过信息技术(IT)进行财务监测,可以随时了解俄罗斯联邦各主体和市政当局的财务状况,实时制定有效的管理决策,以落实俄罗斯联邦总统关于国家目标和战略任务的法令。利用国家综合信息系统“电子预算”开展财务监测,能够对各级政府的运营、投资和金融活动中的资金流动进行监控和调节,提高预算效率,改善地区居民的生活质量。

研究的目标是开发一套方法和实用手段,用于实施预算执行分析的财务监测,从而做出有效的管理决策。同时,要考虑到经济数字化的趋势,确保公民福祉的增长。研究对象是下诺夫哥罗德州的地方预算,研究主题则涵盖了预算管理效能监测的一系列理论和方法问题,以及这些问题对预算可持续性和预算风险的影响。

2. 预算执行风险的理解

预算执行风险可以通过主观概率评估来量化。具体而言,它是指与预期计划相比,最可能的最高和最低收入征收水平以及融资成本的预期值。最高值和最低值之间的范围越大,且获得这些值的概率相等时,预算执行风险就越高。回顾不同级别预算的收支执行情况,我们发现预算分配与实际值往往存在差异。例如,下诺夫哥罗德州2018年综合预算的计划收入为1883.048亿卢布,但实际收入达到了1954.129亿卢布,执行率为103.8%;综合预算支出为1862.032亿卢布,执行率为96.1%。

3. 地方预算监测的方法

3.1 监测步骤

为了对地方预算进行监测,我们可以按照以下步骤进行:
1. 基于“电子预算”国家综合信息系

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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