This page has only limited features, please log in for full access.
The main goal of this study is to evaluate the impact of restrictive measures introduced in connection with COVID-19 on consumption in renewable energy markets. The study will be based on the hypothesis that similar changes in human behavior can be expected in the future with the further spread of COVID-19 and/or the introduction of additional quarantine measures around the world. The analysis also yielded additional results. The strongest reductions in energy generation occurred in countries with a high percentage (more than 80%) of urban population (Brazil, USA, the United Kingdom and Germany). This study uses two models created with the Keras Long Short-Term Memory (Keras LSTM) Model, and 76 and 10 parameters are involved. This article suggests that various restrictive strategies reduced the sustainable demand for renewable energy and led to a drop in economic growth, slowing the growth of COVID-19 infections in 2020. It is unknown to what extent the observed slowdown in the spread from March 2020 to September 2020 due to the policy’s impact and not the interaction between the virus and the external environment. All renewable energy producers decreased the volume of renewable energy market supply in 2020 (except China).
Miraj Bhuiyan; Jaehyung An; Alexey Mikhaylov; Nikita Moiseev; Mir Danish. Renewable Energy Deployment and COVID-19 Measures for Sustainable Development. Sustainability 2021, 13, 4418 .
AMA StyleMiraj Bhuiyan, Jaehyung An, Alexey Mikhaylov, Nikita Moiseev, Mir Danish. Renewable Energy Deployment and COVID-19 Measures for Sustainable Development. Sustainability. 2021; 13 (8):4418.
Chicago/Turabian StyleMiraj Bhuiyan; Jaehyung An; Alexey Mikhaylov; Nikita Moiseev; Mir Danish. 2021. "Renewable Energy Deployment and COVID-19 Measures for Sustainable Development." Sustainability 13, no. 8: 4418.
Igor Varyash; Alexey Mikhaylov; Nikita Moiseev; Kirill Aleshin. Triple bottom line and corporate social responsibility performance indicators for Russian companies. Entrepreneurship and Sustainability Issues 2020, 8, 313 -329.
AMA StyleIgor Varyash, Alexey Mikhaylov, Nikita Moiseev, Kirill Aleshin. Triple bottom line and corporate social responsibility performance indicators for Russian companies. Entrepreneurship and Sustainability Issues. 2020; 8 (1):313-329.
Chicago/Turabian StyleIgor Varyash; Alexey Mikhaylov; Nikita Moiseev; Kirill Aleshin. 2020. "Triple bottom line and corporate social responsibility performance indicators for Russian companies." Entrepreneurship and Sustainability Issues 8, no. 1: 313-329.
Nikita Moiseev; Alexey Mikhaylov; Igor Varyash; Abdul Saqib. Investigating the relation of GDP per capita and corruption index. Entrepreneurship and Sustainability Issues 2020, 8, 780 -794.
AMA StyleNikita Moiseev, Alexey Mikhaylov, Igor Varyash, Abdul Saqib. Investigating the relation of GDP per capita and corruption index. Entrepreneurship and Sustainability Issues. 2020; 8 (1):780-794.
Chicago/Turabian StyleNikita Moiseev; Alexey Mikhaylov; Igor Varyash; Abdul Saqib. 2020. "Investigating the relation of GDP per capita and corruption index." Entrepreneurship and Sustainability Issues 8, no. 1: 780-794.
Entrepreneurship and Sustainability Issues is a peer-reviewed journal which publishes original research papers and case studies
Alexey Mikhaylov; Nikita Moiseev; Kirill Aleshin; Thomas Burkhardt. Global climate change and greenhouse effect. Entrepreneurship and Sustainability Issues 2020, 7, 2897 -2913.
AMA StyleAlexey Mikhaylov, Nikita Moiseev, Kirill Aleshin, Thomas Burkhardt. Global climate change and greenhouse effect. Entrepreneurship and Sustainability Issues. 2020; 7 (4):2897-2913.
Chicago/Turabian StyleAlexey Mikhaylov; Nikita Moiseev; Kirill Aleshin; Thomas Burkhardt. 2020. "Global climate change and greenhouse effect." Entrepreneurship and Sustainability Issues 7, no. 4: 2897-2913.
Nikita Moiseev. ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО АВГУСТА 2020 ГОДА. ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО АВГУСТА 2020 ГОДА 2020, 1 .
AMA StyleNikita Moiseev. ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО АВГУСТА 2020 ГОДА. ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО АВГУСТА 2020 ГОДА. 2020; ():1.
Chicago/Turabian StyleNikita Moiseev. 2020. "ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО АВГУСТА 2020 ГОДА." ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО АВГУСТА 2020 ГОДА , no. : 1.
Nikita Moiseev. ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО ФЕВРАЛЯ 2020 ГОДА. ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО ФЕВРАЛЯ 2020 ГОДА 2019, 1 .
AMA StyleNikita Moiseev. ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО ФЕВРАЛЯ 2020 ГОДА. ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО ФЕВРАЛЯ 2020 ГОДА. 2019; ():1.
Chicago/Turabian StyleNikita Moiseev. 2019. "ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО ФЕВРАЛЯ 2020 ГОДА." ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ ДО ФЕВРАЛЯ 2020 ГОДА , no. : 1.
The paper proposes a machine-learning approach to predict oil price. Market participants can forecast prices using such factors as: US key rate, US dollar index, S&P500 index, VIX index, US consumer price index. After analyzing the results and comparing the accuracy of the model first, we can conclude that oil prices in 2019-2022 will have a slight upward trend and will generally be stable. At the time of the fall in June 2012 the price of Brent fell to a minimum of 17 months. The reason for this was the weak demand for oil futures, which was caused by poor data on the state of the US labor market.Keywords: oil price shocks, economic growth, oil impact, factors, dollar index, inflation; key rate; volatility index; S&P500 index.JEL Classification: C51, C58, F31, G12, G15DOI: https://doi.org/10.32479/ijeep.7597
Jaehyung An; Alexey Mikhaylov; Nikita Moiseev. OIL PRICE PREDICTORS: MACHINE LEARNING APPROACH. International Journal of Energy Economics and Policy 2019, 9, 1 -6.
AMA StyleJaehyung An, Alexey Mikhaylov, Nikita Moiseev. OIL PRICE PREDICTORS: MACHINE LEARNING APPROACH. International Journal of Energy Economics and Policy. 2019; 9 (5):1-6.
Chicago/Turabian StyleJaehyung An; Alexey Mikhaylov; Nikita Moiseev. 2019. "OIL PRICE PREDICTORS: MACHINE LEARNING APPROACH." International Journal of Energy Economics and Policy 9, no. 5: 1-6.
Paper proposes the method of evaluating costs for bioenergy supply in Russia based on energy analysis. The main deterrent factor is not as much limited resources as the marginal cost of production biofuels and the possibility of using cost-effective ways reducing greenhouse gas emissions, including capturing and carbon storage, alternative forms of renewable energy and energy efficiency and energy savings. In this situation, the possibility of progressive development of the global market for biofuels can only be achieved by fundamental changes in the industry determined by the peculiarities of development scientific and technological progress. The authors also identifies a number of factors of technological, economic financial nature constraining the large-scale implementation of scientific technical advances in bioenergy. Comparing the innovation policy of various countries of the world, paper notes that industrialized countries have a high level of investment in R&D in the field of biofuel technologies. Keywords: Bioenergy, Alternative Energy Sources, Biofuel, Energy cost analysis, Bioenergy factorsJEL Classifications: C30, D12, Q41, Q48DOI: https://doi.org/10.32479/ijeep.8133
Jaehyung An; Alexey Mikhaylov; Evgeniy Lopatin; Nikita Moiseev; Ulf Henning Richter; Igor Varyash; Uyeh Daniel Dooyum; Artem Oganov; Rasmus Gjedssø Bertelsen. BIOENERGY POTENTIAL OF RUSSIA: METHOD OF EVALUATING COSTS. International Journal of Energy Economics and Policy 2019, 9, 244 -251.
AMA StyleJaehyung An, Alexey Mikhaylov, Evgeniy Lopatin, Nikita Moiseev, Ulf Henning Richter, Igor Varyash, Uyeh Daniel Dooyum, Artem Oganov, Rasmus Gjedssø Bertelsen. BIOENERGY POTENTIAL OF RUSSIA: METHOD OF EVALUATING COSTS. International Journal of Energy Economics and Policy. 2019; 9 (5):244-251.
Chicago/Turabian StyleJaehyung An; Alexey Mikhaylov; Evgeniy Lopatin; Nikita Moiseev; Ulf Henning Richter; Igor Varyash; Uyeh Daniel Dooyum; Artem Oganov; Rasmus Gjedssø Bertelsen. 2019. "BIOENERGY POTENTIAL OF RUSSIA: METHOD OF EVALUATING COSTS." International Journal of Energy Economics and Policy 9, no. 5: 244-251.
Nikita A. Moiseev; Aleksander S. Sorokin. Interval forecast for model averaging methods. Model Assisted Statistics and Applications 2018, 13, 161 -172.
AMA StyleNikita A. Moiseev, Aleksander S. Sorokin. Interval forecast for model averaging methods. Model Assisted Statistics and Applications. 2018; 13 (2):161-172.
Chicago/Turabian StyleNikita A. Moiseev; Aleksander S. Sorokin. 2018. "Interval forecast for model averaging methods." Model Assisted Statistics and Applications 13, no. 2: 161-172.
Nikita A. Moiseev. Forecasting time series of economic processes by model averaging across data frames of various lengths. Journal of Statistical Computation and Simulation 2017, 87, 3111 -3131.
AMA StyleNikita A. Moiseev. Forecasting time series of economic processes by model averaging across data frames of various lengths. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2017; 87 (16):3111-3131.
Chicago/Turabian StyleNikita A. Moiseev. 2017. "Forecasting time series of economic processes by model averaging across data frames of various lengths." Journal of Statistical Computation and Simulation 87, no. 16: 3111-3131.
This article presents an agent-based simulation model of a stock exchange functioning with consideration of its main mechanisms. By contrast with other similar models, this model considers a clearing price calculation by a turnover maximization. Given various types of agents’ behaviour patterns, set exogenously, we have explored the dynamics and characteristics of assets, capital and wealth distributions in time. We reveal what mechanisms drive asset price up or down and infer that static agents’ characteristics, whatever they are, quickly lead to a flat market. It is shown that independently of agents’ strategy wealth distribution becomes more and more positively skewed as time tends to infinity, to what we give a mathematical reasoning. Moreover, different behaviour patterns affect the speed of inequality growth, which is illustrated by Gini coefficient dynamics. We also analyze the revealed effects and give for them a mathematical explanation. JEL: C6, G1, I3, E3
Nikita A. Moiseev; Bulat A. Akhmadeev. Agent-based Simulation of Wealth, Capital and Asset Distribution on Stock Markets. Journal of Interdisciplinary Economics 2017, 29, 176 -196.
AMA StyleNikita A. Moiseev, Bulat A. Akhmadeev. Agent-based Simulation of Wealth, Capital and Asset Distribution on Stock Markets. Journal of Interdisciplinary Economics. 2017; 29 (2):176-196.
Chicago/Turabian StyleNikita A. Moiseev; Bulat A. Akhmadeev. 2017. "Agent-based Simulation of Wealth, Capital and Asset Distribution on Stock Markets." Journal of Interdisciplinary Economics 29, no. 2: 176-196.
The paper is devoted to a new randomization method that yields unbiased adjustments of p-values for linear regression model predictors by incorporating the number of potential explanatory variables, their variance–covariance matrix and its uncertainty, based on the number of observations. This adjustment helps control type I errors in scientific studies, significantly decreasing the number of publications that report false relations to be authentic ones. Comparative analysis with such existing methods as Bonferroni correction and Shehata and White adjustments explicitly shows their imperfections, especially in case when the number of observations and the number of potential explanatory variables are approximately equal. Proposed method is easy to program and can be integrated into any statistical software package.
Nikita A. Moiseev. p-Value adjustment to control type I errors in linear regression models. Journal of Statistical Computation and Simulation 2017, 87, 1701 -1711.
AMA StyleNikita A. Moiseev. p-Value adjustment to control type I errors in linear regression models. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2017; 87 (9):1701-1711.
Chicago/Turabian StyleNikita A. Moiseev. 2017. "p-Value adjustment to control type I errors in linear regression models." Journal of Statistical Computation and Simulation 87, no. 9: 1701-1711.
Данная научная работа посвящена новому численному методу, вычисляющему несмещенные оценки p-значений для предикторов линейных регрессионных моделей с учетом числа потенциальных объясняющих переменных, их дисперсионно-ковариационной матрицы и степени ее неопределенности, основанной на числе рассматриваемых наблюдений. Такая поправка помогает ограничивать число ошибок 1-ого рода в научных исследованиях, значительно понижая число публикаций, декларирующих ложные зависимости в качестве истинных. Сравнительный анализ с такими существующими методами как поправка Бонферрони и поправка Шехата и Уайта явным образом демонстрирует их недостатки, особенно в случае, когда число потенциальных предикторов сравнимо с числом наблюдений. Также в процессе проведения сравнительного анализа было показано, что когда дисперсионно-ковариационная матрица набора потенциальных предикторов является диагональной, т.е. данные независимы, предложенная простая поправка является лучшим и самым легким в реализации методом для получения несмещенных корректировок традиционных p-значений. Однако, в случае присутствия сильно коррелированных данных простая поправка переоценивает истинные p-значения, что может приводить к ошибкам 2-ого рода. Также было выявлено, что исправленные p-значения зависят от числа наблюдений, числа потенциальных объясняющих переменных и выборочной дисперсионно-ковариационной матрицы. Например, если имеется только две потенциальных объясняющих переменных, конкурирующие за одну позицию в регрессионной модели, тогда, если они слабо коррелированы, исправленное p-значение будет ниже, чем в случае когда число наблюдений меньше и наоборот; если данные сильно коррелированы, случай с большим числом наблюдений будет показывать более низкое исправленное p-значение. С увеличением корреляции все поправки независимо от числа наблюдений стремятся к исходному p-значению. Данный феномен легко объяснить: с приближением коэффициента корреляции к единице две переменных практически линейно зависят друг от друга и в случае, если одна из них является значимой, то и другая почти наверняка будет демонстрировать такую же значимость. С другой стороны, если выборочная дисперсионно-ковариационная матрица стремится к диагональной и число наблюдений стремится к бесконечности, то предложенный численный метод будет возвращать поправки, близкие к простой поправке. В случае, когда число наблюдений много больше числа потенциальных предикторов, тогда поправка Шехата и Уайта дают примерно одинаковые поправки с предложенным численным методом. Однако, в намного более распространенных случаях, когда число наблюдений сравнимо с числом потенциальных предикторов, существующие методы демонстрируют достаточно значительные неточности. Когда число потенциальных предикторов больше доступного числа наблюдений, представляется невозможным рассчитать истинные p-значения. Вследствие этого рекомендуется не рассматривать такие наборы данных при построении регрессионных моделей, поскольку только выполнение вышеупомянутого условия обеспечивает расчет несмещенных корректировок p-значения. Предлагаемый метод полностью алгоритмизирован и может быть внедрен в любой пакет статистического анализа данных.
Nikita A. Moiseev. Calculating the true level of predictors significance when carrying out the procedure of regression equation specification. Statistics and Economics 2017, 10 -20.
AMA StyleNikita A. Moiseev. Calculating the true level of predictors significance when carrying out the procedure of regression equation specification. Statistics and Economics. 2017; (3):10-20.
Chicago/Turabian StyleNikita A. Moiseev. 2017. "Calculating the true level of predictors significance when carrying out the procedure of regression equation specification." Statistics and Economics , no. 3: 10-20.
G.Y. Gagarina; Nikita Moiseev; A.V. Ryzhakova; G.V. Ryzhakov. Estimation and forecast îf regional competitiveness level. Economy of Region 2016, 1040 -1049.
AMA StyleG.Y. Gagarina, Nikita Moiseev, A.V. Ryzhakova, G.V. Ryzhakov. Estimation and forecast îf regional competitiveness level. Economy of Region. 2016; ():1040-1049.
Chicago/Turabian StyleG.Y. Gagarina; Nikita Moiseev; A.V. Ryzhakova; G.V. Ryzhakov. 2016. "Estimation and forecast îf regional competitiveness level." Economy of Region , no. : 1040-1049.
Nikita A. Moiseev. Linear model averaging by minimizing mean-squared forecast error unbiased estimator. Model Assisted Statistics and Applications 2016, 11, 325 -338.
AMA StyleNikita A. Moiseev. Linear model averaging by minimizing mean-squared forecast error unbiased estimator. Model Assisted Statistics and Applications. 2016; 11 (4):325-338.
Chicago/Turabian StyleNikita A. Moiseev. 2016. "Linear model averaging by minimizing mean-squared forecast error unbiased estimator." Model Assisted Statistics and Applications 11, no. 4: 325-338.
Vasiliy Aleksandrovich Zubakin; Oleg Anatolyevich Kosorukov; Nikita Aleksandrovich Moiseev. Improvement of Regression Forecasting Models. Modern Applied Science 2015, 9, 1 .
AMA StyleVasiliy Aleksandrovich Zubakin, Oleg Anatolyevich Kosorukov, Nikita Aleksandrovich Moiseev. Improvement of Regression Forecasting Models. Modern Applied Science. 2015; 9 (6):1.
Chicago/Turabian StyleVasiliy Aleksandrovich Zubakin; Oleg Anatolyevich Kosorukov; Nikita Aleksandrovich Moiseev. 2015. "Improvement of Regression Forecasting Models." Modern Applied Science 9, no. 6: 1.