List of publications on a keyword: «»


Экономика

Publication date: 27.11.2023
Evaluate the material Average score: 5 (Всего: 1)
Shirin A. Shermukhamedova
Maftuna K. Kuzieva
Tashkent Financial Institute , Uzbekistan

«Reforming the pension system due to changes in life expectancy»

Download an article

This article discusses the impact of demographic aging of the population in developed countries on their economies. The coefficients for assessing the financial condition of the pension system are given. The level of participation of the population in pension provision is considered to assess the effectiveness and sustainability of the pension system. The contributions to pension insurance in the system of compulsory state insurance are analyzed.

Publication date: 28.11.2023
Evaluate the material Average score: 0 (Всего: 0)
Olga L. Mololkina , candidate of geological and mineralogical sciences, associate professor
Kirill A. Iudin
GAPOU RS(Ia) "Iuzhno-Iakutskii tekhnologicheskii kolledzh" , Саха /Якутия/ Респ

«Raschet koeffitsienta tekuchesti kadrov dlia sostavleniia plana personala novogo proizvodstva»

Download an article

В статье речь идёт о том, что для составления плана производства необходимо провести качественный и количественный анализ планируемых показателей работников, в том числе рассчитать коэффициент текучести кадров. Необходимо провести анализ её причин с применением математических вычислений. Точные цифры помогут реорганизовать коллектив, пересмотреть бюджеты, закрепить слабые звенья предприятия, повысить его рейтинг. Профессиональный подход к кадровому процессу – основа процветания компании.

Publication date: 27.11.2023
Evaluate the material Average score: 0 (Всего: 0)
Pavel V. Malyzhenkov , candidate of economic sciences
FGAOU VO "Natsional'nyi issledovatel'skii universitet "Vysshaia shkola ekonomiki" , Нижегородская обл

«Business applications of machine learning in the retail sector within the «Industry 4.0» concept»

Download an article

The article states that in the landscape of contemporary business, marked by rapid technological advancements and evolving consumer expectations, the relevance of different aspects of business applications of the machine learning as one of the enabling technologies of «Industry 4.0» is paramount.