Sirvi Kuupäev , alustades "2025-04-16" järgi

Filtreeri tulemusi aasta või kuu järgi

Nüüd näidatakse 1 - 2 2

Forecasting business cycles and financial crises with machine learning
(Tartu Ülikooli Kirjastus, 2025-04-16) Alfieri, Luca; Masso, Jaan, juhendaja; Uusküla, Lenno, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond
Doktoritöö uurib masinõppe meetodite rakendamist makromajanduslike näitajate prognoosimises, keskendudes äristsüklite ja süsteemsete finantskriiside ennustamisele. Uuring ühendab kaks perspektiivi – andmepõhise meetodi, mis kasutab suurt hulka muutujaid mittelineaarsete mustrite tabamiseks majandusnäitajates, ning teooriapõhise lähenemise, mis valib muutujaid mudelitesse makroökonoomika teoreetiliste põhimõtete alusel, – kombineerides teooriapõhist muutujate valikut puhtalt andmetest tuvastatud ulatusliku ennustajate (nt kriisieelsete märkide) kogumiga. Uurimus rõhutab tasakaalustamata andmete käsitlemise, asjakohaste tunnuste valiku ja mittelineaarsuste arvessevõtmise tähtsust masinõppe mudelite rakendamisel. Tulemused viitavad sellele, et võimendamis-meetodid võivad suurte andmekogumite puhul olla tõhusad, kuid need nõuavad hoolikat ettevalmistust, eriti kui andmete maht on piiratud. Doktoritöö toob esile ka ajalooliste andmete põhjal kriiside ennustamise keerukuse ning rõhutab vajadust edasiste uuringute järele mudelite optimeerimise vallas. Doktoritöö demonstreerib, kuidas masinõpe saab täiustada makromajanduslike näitajate prognoosimist, ühendades kaasaegseid masinõppetehnikaid traditsiooniliste ökonomeetriliste lähenemistega. Samuti rõhutatakse töös andmete ja kasutatavate meetodite kriitiliselt hindamise tähtsust tagamaks, et masinõppemudelid täiendaksid, mitte ei asendaks traditsioonilisi ökonomeetrilisi meetodeid. Kuigi suurandmete valdkonna areng on suurendanud masinõppe atraktiivsust, ei ole mõistlik sellele pimesi toetuda ega traditsioonilisi meetodeid kõrvale heita. Selle asemel annavad masinõppemudelid parimaid tulemusi traditsiooniliste ökonomeetriliste tehnikatega kombineerituna. Mõlemal on ühised statistilised alused, mistõttu on paljud uued meetodid traditsioonilistega lähemalt seotud kui esialgu tunduda võib.
Before civilization a non-evolutionist history of community-making in Southwest Asia
(Tartu Ülikooli Kirjastus, 2025-04-16) Barcina Pérez, Cristina; Annus, Amar, juhendaja; Sazonov, Vladimir, juhendaja; Tartu Ülikool. Humanitaarteaduste ja kunstide valdkond
See doktoriväitekiri on kriitiline uurimistöö eelarvamuste kohta, millele toetutakse elitaarsust, ebavõrdsust, keerukust ja muid lähedasi teemasid käsitlevates teooriates ning narratiivides, mis mõjutavad Edela-Aasia ning Mesopotaamia tsivilisatsiooni eelajaloo mõistmise mudeleid. Tegemist on diakroonilise analüüsiga, mis keskendub paikse eluviisi (e kogukonna loomise) tekkimisele alates selle algusest. Põllumajandust, karjakasvatust, keraamikat, metallurgiat ja kirjasüsteemi käsitletakse kui ühiselu kogemuse tagajärgi, millega kaasnesid katsetamine, kohanemine ning samuti valikud. Koostöö, ränne ja valikuline edasikandumine ehk matkimine on kogu analüüsi kestel tähtsad tegurid ning kehtivaks kuulutatakse elukorralduse heterarhiline mudel esimeste ühiselu vormide puhul, mida tavapäraselt uuritakse protourbanismi katusmõiste all. Töö käsitleb kriitiliselt Uruki fenomeni. Doktoriöös väidetakse, et paljud Uruki ajastu nn kolooniad peavad olema asutatud Susiana linnadest lahkunud inimeste poolt.