Особливості розвитку системи аграрного маркетингу із застосуванням інформаційних технологій

Forecasting prices for agricultural products is a complex, end-to-end and dynamic task of agricultural marketing. With constant development and changes in data sources, data types, data quality, data processing methods, model building methods, and model evaluation methods, agricultural price forecasting methods will also be updated and improved. An overview of the use of digital technologies is proposed, leading to profound changes in the functioning of economic factors, including in the agro-industrial complex. The article shows that the digital transformation (digitalization) of the agro-industrial market will lead to a change in the sectoral structure of the agro-industrial complex due to the replacement of traditional industries with new ones based on forecasts obtained using artificial intelligence systems. The paper provides an overview of specialized applied software products that are available on the Internet and are used to analyze financial data. An overview of modern information technologies, which allow convenient processing, systematization and visualization of data, as well as forecasting the movement of asset prices, was carried out. Scientific abstraction, analysis and synthesis methods, quantitative and qualitative assessment methods, which were used to determine the content of marketing concepts and its features in the activities of agro-industrial enterprises, as well as the method of source analysis served as the scientific and theoretical basis for deepening the research. When selecting sources for analysis, a search was made in open databases available in the global information network Internet, on the basis of which neural network training was carried out. The main functionalities of the created system are described, including a visual comparison of historical data, price movement forecasting using machine learning, and recommendations on the optimal content of the investment portfolio. The results obtained in the work substantiate the following basic propositions: - digitalization leads not only to technological, but also to organizational transformations in the agro-industrial complex; - the result of digital transformation will be a profound change in the model of the organization of the agro-industrial complex and its role in the national economy; - agribusiness needs to take measures to support the digital transformation of the agro-industrial market and the adaptation of the agro-industrial complex to the new digital system.Прогнозування цін на сільськогосподарську продукцію є комплексним, наскрізним і динамічним завданням аграрного маркетингу. З постійним розвитком і змінами джерел даних, типів даних, якості даних, методів обробки даних, методів побудови моделей і методів оцінки моделей, методи прогнозування цін на сільськогосподарську продукцію також будуть оновлені та покращені. Запропоновано огляд застосування цифрових технологій, що призводять до глибокої зміни моделей функціонування економічних чинників, у тому числі і в агропромисловому комплексі. У статті показано, що цифрова трансформація (діджиталізація) агропромислового ринку призведе до зміни галузевої структури агропромислового комплексу через заміщення традиційних галузей новими, що обґрунтовані отриманими із застосуванням систем штучного інтелекту прогнозами. У роботі проведено огляд спеціалізованих прикладних програмних продуктів, які доступні в мережі Інтернет і використовуються для аналізу фінансових даних. Здійснено огляд сучасних інформаційних технологій, які дозволяють зручно обробляти, систематизувати та візуалізовувати дані, а також прогнозувати рух цін активів. Науково-теоретичною основою для поглиблення досліджень послужили методи наукової абстракції, аналізу та синтезу, методи кількісної та якісної оцінки, за допомогою яких було визначено зміст понять маркетингу та його особливості у діяльності агропромислових підприємств, а також метод аналізу джерел. При відборі джерел для аналізу здійснено пошук по доступних у глобальній інформаційній мережі Інтернет відкритих базах даних, на основі яких проведено навчання нейронної мережі. Описано основні функціональні можливості створеної системи, серед яких візуальне порівняння історичних даних, прогнозування руху цін з використанням машинного навчання та рекомендації щодо оптимального вмісту інвестиційного портфеля. Проведений приклад аналізу демонструє, як отримана інформація допоможе знизити ризики та підвищити ефективність прийняття рішень, при оптимізації та управлінні активами агропромислового ринку. Результати, отримані в роботі обґрунтовують такі основні положення: діджиталізація веде не лише до технологічних, а й до організаційних перетворень в агропромисловому комплексі; результатом цифрової трансформації стане глибока зміна моделі організації агропромислового комплексу та її ролі у національній економіці; агробізнесу необхідні вживати заходів щодо підтримки цифрової трансформації агропромислового ринку та адаптації агропромислового комплексу до нового цифрового укладу

Інформаційна система аналізу для сегментації портфеля цінних паперів продуктового ринку

The investment market is a complex competitive environment where speed and accuracy of decision-making play a crucial role. Understanding sentiment and asset behavior is key to forecasting and successful investment portfolio management. The results of information analysis confirm the hypothesis of the effectiveness of food market assets, and this in turn proves the possibility of increasing the portfolio's profitability by including food sector assets in it. Creation of an information analysis system for the purpose of segmentation of the contained portfolio is an urgent task, which will allow obtaining real and objective information about the potential risk and profitability of various assets. The paper provides an overview of specialized applied software products that are available on the Internet and are used to analyze financial data. An overview of modern information technologies, which allow convenient processing, visualization of data and forecasting of asset price movements, was carried out. An alternative version of the own information system of analysis is proposed, which focuses on the assets of the food sector. The main task of the created information system is to provide convenient tools for market data analysis, visualization and forecasting of price movements. The main functionalities of the created system are described, including a visual comparison of historical data, price movement forecasting using machine learning, and recommendations on the optimal content of the investment portfolio. The conducted example of the analysis demonstrates how the received information will help to reduce risks and increase the efficiency of decision-making, when managing a portfolio that contains assets of the food sector. The results of the work show that in the case of a small set of assets and, accordingly, restrictions on the diversification of capital investments, the use of such information systems in the field of food products is effective and profitable. The presented technique also demonstrates that an investor, even with non-professional knowledge in the field of programming and information and communication technologies, can effectively use them to create specialized systems for data analysis, visualization and forecasting.Ринок інвестицій є складним конкурентним середовищем, де швидкість і точність прийняття рішень грають вирішальну роль. Розуміння настроїв та поведінки активів є ключем до прогнозування та успішного управління інвестиційним портфелем. Результати інформаційного аналізу підтверджують гіпотезу ефективності активів продовольчого ринку, а це в свою чергу доводить можливість підвищення дохідності портфеля за допомогою включення у нього активів продовольчого сектору. Створення інформаційної системи аналізу з метою проведення сегментації містимого портфеля є актуальним завданням, яке дозволить отримувати реальну та об’єктивну інформацію про потенційний ризик та дохідність різних активів. В роботі проведено огляд спеціалізованих прикладних програмних продуктів, які доступні в мережі Інтернет і використовуються для аналізу фінансових даних. Здійснено огляд сучасних інформаційних технологій, які дозволяють зручно обробляти, візуалізовувати дані та прогнозувати рух цін активу. Запропоновано альтернативну версію власної інформаційної системи аналізу, яка зосереджена на активи продуктового сектору. Основним завданням створеної інформаційної системи є надання зручних інструментів аналізу ринкових даних, візуалізації та прогнозування руху цін. Описано основні функціональні можливості створеної системи, серед яких візуальне порівняння історичних даних, прогнозування руху цін з використанням машинного навчання та рекомендації щодо оптимального вмісту інвестиційного портфеля. Проведений приклад аналізу демонструє, як отримана інформація допоможе знизити ризики та підвищити ефективність прийняття рішень, при управлінні портфелем, який містить активи продуктового сектору. Результати роботи показують, що у випадку наявності незначного набору активів і відповідно обмеження на диверсифікацію капіталовкладень, застосування подібних інформаційних систем у сфері продуктів харчування є ефективним та прибутковим. Також представлена методика демонструє, що інвестор, володіючи навіть не професійними знаннями в області програмування та інформаційно-комунікаційних технологій, може ефективно застосовувати їх для створення спеціалізованих систем при аналізі, візуалізації та прогнозуванні даних

Evolution of the spin dynamics in the van der Waals system M2M_{\text{2}}P2_{\text{2}}S6_{\text{6}} (M2\boldsymbol{M}_{\text{2}} = Mn2_{\text{2}}, MnNi, Ni2_{\text{2}}) series probed by electron spin resonance spectroscopy

In this work we report a detailed ESR spectroscopic study of the single-crystalline samples of the van der Waals compounds $M_{\text{2}}$P$_{\text{2}}$S$_{\text{6}}$ ($M_{\text{2}}$ = Mn$_{\text{2}}$, MnNi, Ni$_{\text{2}}$), performed at an excitation frequency of 9.56 GHz, in a broad range of temperatures above the magnetic order, and at different orientations of the magnetic field with respect to the sample. Analyzing temperature and angular dependences of the resonance field and of the linewidth of the Mn$_2$P$_2$S$_6$ compound we have observed a significant change of the spin dynamics from the dominance of the 3D-like fluctuations close to the magnetic order to a relative increase of the 2D-like spin fluctuations at higher temperatures. Such a behavior, which is opposite to the development of the low-D signatures in the previously studied Cr$_{\text{2}}$Ge$_{\text{2}}$Te$_{\text{6}}$ compound, can be explained by the difference in the type of magnetic order in Mn$_2$P$_2$S$_6$ and Cr$_{\text{2}}$Ge$_{\text{2}}$Te$_{\text{6}}$. On the other hand, MnNiP$_2$S$_6$ compound exhibits angular dependences of the linewidth typical for the system with 3D-like spin correlations in the whole measurement temperature range, however the 2D-like correlations can be seen in the temperature dependences of the resonance field and the linewidth. Ni$_2$P$_2$S$_6$, in turn, does not show any 2D signatures. This suggests that varying the Ni content in (Mn$_{1-x}$Ni$_x$)$_2$P$_2$S$_6$ one can control the exchange interaction, possibly also in the third dimension

Magnetic anisotropy and low-energy spin dynamics in the van der Waals compounds Mn2_{2}P2_{2}S6_{6} and MnNiP2_{2}S6_{6}

We report the detailed high-field and high-frequency electron spin resonance (HF-ESR) spectroscopic study of the single-crystalline van der Waals compounds Mn$_{2}$P$_{2}$S$_{6}$ and MnNiP$_{2}$S$_{6}$. Analysis of magnetic excitations shows that in comparison to Mn$_{2}$P$_{2}$S$_{6}$ increasing the Ni content yields a larger magnon gap in the ordered state and a larger g-factor value and its anisotropy in the paramagnetic state. The studied compounds are found to be strongly anisotropic having each the unique ground state and type of magnetic order. Stronger deviation of the g-factor from the free electron value in the samples containing Ni suggests that the anisotropy of the exchange is an important contributor to the stabilization of a certain type of magnetic order with particular anisotropy. At temperatures above the magnetic order, we have analyzed the spin-spin correlations resulting in a development of slowly fluctuating short-range order. They are much stronger pronounced in MnNiP$_{2}$S$_{6}$ compared to Mn$_{2}$P$_{2}$S$_{6}$. The enhanced spin fluctuations in MnNiP$_{2}$S$_{6}$ are attributed to the competition of different types of magnetic order. Finally, the analysis of the temperature dependent critical behavior of the magnon gaps below the ordering temperature in Mn$_{2}$P$_{2}$S$_{6}$ suggests that the character of the spin wave excitations in this compound undergoes a field induced crossover from a 3D-like towards 2D XY regime

Reasons for facebook usage: data from 46 countries

info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Predictors of enhancing human physical attractiveness: Data from 93 countries

People across the world and throughout history have gone to great lengths to enhance their physical appearance. Evolutionary psychologists and ethologists have largely attempted to explain this phenomenon via mating preferences and strategies. Here, we test one of the most popular evolutionary hypotheses for beauty-enhancing behaviors, drawn from mating market and parasite stress perspectives, in a large cross-cultural sample. We also test hypotheses drawn from other influential and non-mutually exclusive theoretical frameworks, from biosocial role theory to a cultural media perspective. Survey data from 93,158 human participants across 93 countries provide evidence that behaviors such as applying makeup or using other cosmetics, hair grooming, clothing style, caring for body hygiene, and exercising or following a specific diet for the specific purpose of improving ones physical attractiveness, are universal. Indeed, 99% of participants reported spending >10 min a day performing beauty-enhancing behaviors. The results largely support evolutionary hypotheses: more time was spent enhancing beauty by women (almost 4 h a day, on average) than by men (3.6 h a day), by the youngest participants (and contrary to predictions, also the oldest), by those with a relatively more severe history of infectious diseases, and by participants currently dating compared to those in established relationships. The strongest predictor of attractiveness-enhancing behaviors was social media usage. Other predictors, in order of effect size, included adhering to traditional gender roles, residing in countries with less gender equality, considering oneself as highly attractive or, conversely, highly unattractive, TV watching time, higher socioeconomic status, right-wing political beliefs, a lower level of education, and personal individualistic attitudes. This study provides novel insight into universal beauty-enhancing behaviors by unifying evolutionary theory with several other complementary perspectives

Large magnetocaloric effect in the kagome ferromagnet Li9_9Cr3_3(P2_2O7_7)3_3(PO4_4)2_2

Single-crystal growth, magnetic properties, and magnetocaloric effect of the $S = 3/2$ kagome ferromagnet Li$_9$Cr$_3$(P$_2$O$_7$)$_3$(PO$_4$)$_2$ (trigonal, space group: $P\bar{3}c1$) are reported. Magnetization data suggest dominant ferromagnetic intra-plane coupling with a weak anisotropy and the onset of ferromagnetic ordering at $T_{\rm C} \simeq 2.6$ K. Microscopic analysis reveals a very small ratio of interlayer to intralayer ferromagnetic couplings ($J_{\perp}/J \simeq 0.02$). Electron spin resonance data suggest the presence of short-range correlations above $T_{\rm C}$ and confirms quasi-two-dimensional character of the spin system. A large magnetocaloric effect characterized by isothermal entropy change of $-\Delta S_{\rm m}\simeq 31$ J kg$^{-1}$ K$^{-1}$ and adiabatic temperature change of $-\Delta T_{\rm ad}\simeq 9$ K upon a field sweep of 7 T is observed around $T_{\rm C}$. This leads to a large relative cooling power of $RCP \simeq 284$ J kg$^{-1}$. The large magnetocaloric effect, together with negligible hysteresis render Li$_9$Cr$_3$(P$_2$O$_7$)$_3$(PO$_4$)$_2$ a promising material for magnetic refrigeration at low temperatures. The magnetocrystalline anisotropy constant $K \simeq -7.42 \times 10^4$ erg cm$^{-3}$ implies that the compound is an easy-plane type ferromagnet with the hard axis normal to the $ab$-plane, consistent with the magnetization data.Comment: 13 pages, 14 figure