|
2-летний импакт-фактор Math-Net.Ru журнала «Теория вероятностей и ее применения», 2015 год
2-летний импакт-фактор Math-Net.Ru журнала за 2015 год — это количество ссылок
в 2015 г. на научные статьи журнала, опубликованные в 2013–2014 гг.,
деленное на общее число научных статей, опубликованных в журнале в этот период.
В приведенной ниже таблице приводится список цитирования в 2015 г.
научных статей журнала, опубликованных в 2013–2014 гг.
При подсчете учитываются все
цитирующие публикации, найденные нами из различных источников,
в первую очередь из списков литературы публикаций, представленных
на портале. Учитываются ссылки как на оригинальные, так и на
переводные версии статей.
При нахождении новых ссылок на журнал импакт-фактор Math–Net.Ru
может изменяться.
| Год |
2-летний импакт-фактор Math-Net.Ru |
Научных статей |
Цитирований |
Цитированных статей |
Самоцитирований журнала |
| 2015 |
0.677 |
93 |
63 |
26 |
6.3% |
|
|
|
| № |
Цитирующая статья |
|
Цитированная статья |
|
| 1. |
А. А. Боровков, А. А. Могульский, “Принципы больших уклонений для конечномерных распределений обобщенных процессов восстановления”, Сиб. матем. журн., 56:1 (2015), 36–64  |
→ |
Принципы больших уклонений для траекторий случайных блужданий. III А. А. Боровков, А. А. Могульский Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 37–52
|
| 2. |
А. А. Боровков, А. А. Могульский, “Принципы больших уклонений для траектории обобщенных процессов восстановления. I”, Теория вероятн. и ее примен., 60:2 (2015), 227–247  |
→ |
Принципы больших уклонений для траекторий случайных блужданий. III А. А. Боровков, А. А. Могульский Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 37–52
|
|
| 3. |
A. Sokol, N. R. Hansen, “Exponential martingales and changes of measure for counting processes”, Stoch. Anal. Appl., 33:5 (2015), 823–843  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 4. |
F. Biagini, S. Nedelcu, “The formation of financial bubbles in defaultable markets”, SIAM J. Financial Math., 6:1 (2015), 530–558  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 5. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 505  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 6. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 217  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 7. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 329  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 8. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 795  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 9. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 307  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 10. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 903  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 11. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 529  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 12. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 993  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 13. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 703  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 14. |
Anna Battauz, Marzia De Donno, Alessandro Sbuelz, “Kim and Omberg Revisited: The Duality Approach”, Journal of Probability and Statistics, 2015 (2015), 1  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 15. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 961  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 16. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 125  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 17. |
Andrew Papanicolaou, “Analysis of VIX Markets with a Time-Spread Portfolio”, SSRN Journal, 2015  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 18. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 851  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 19. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 973  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
| 20. |
Antonio F. Gualtierotti, Detection of Random Signals in Dependent Gaussian Noise, 2015, 433  |
→ |
Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80
|
|
|
|
| Период индексации: |
1956–2026 |
| Публикаций: |
5509 |
| Научных статей: |
4736 |
| Авторов: |
2477 |
| Ссылок на журнал: |
59843 |
| Цитированных статей: |
3878 |
 |
Импакт-фактор Web of Science |
|
за 2025 год:
0.500 |
|
за 2024 год:
0.600 |
|
за 2023 год:
0.500 |
|
за 2022 год:
0.600 |
|
за 2021 год:
0.560 |
|
за 2020 год:
0.773 |
|
за 2019 год:
0.485 |
|
за 2018 год:
0.591 |
|
за 2017 год:
0.378 |
|
за 2016 год:
0.479 |
|
за 2015 год:
0.408 |
|
за 2014 год:
0.520 |
|
за 2013 год:
0.355 |
|
за 2012 год:
0.417 |
|
за 2011 год:
0.395 |
|
за 2010 год:
0.318 |
|
за 2009 год:
0.827 |
|
за 2008 год:
0.698 |
|
за 2007 год:
0.267 |
|
за 2006 год:
0.299 |
|
за 2005 год:
0.279 |
|
за 2004 год:
0.280 |
|
за 2003 год:
0.223 |
 |
Индексы Scopus |
|
2025 |
CiteScore |
1.100 |
|
2025 |
SNIP |
0.598 |
|
2025 |
SJR |
0.344 |
|
2024 |
CiteScore |
0.900 |
|
2024 |
SNIP |
0.862 |
|
2024 |
SJR |
0.426 |
|
2023 |
CiteScore |
1.000 |
|
2023 |
SNIP |
0.675 |
|
2023 |
SJR |
0.315 |
|
2022 |
SJR |
0.373 |
|
2021 |
SJR |
0.224 |
|
2020 |
SJR |
0.458 |
|
2019 |
SJR |
0.479 |
|
2018 |
CiteScore |
0.480 |
|
2018 |
SJR |
0.464 |
|
2017 |
CiteScore |
0.350 |
|
2017 |
SNIP |
0.597 |
|
2017 |
SJR |
0.411 |
|
2016 |
CiteScore |
0.420 |
|
2016 |
SNIP |
0.941 |
|
2016 |
SJR |
0.422 |
|
2015 |
CiteScore |
0.280 |
|
2015 |
SNIP |
0.620 |
|
2015 |
IPP |
0.228 |
|
2015 |
SJR |
0.286 |
|
2014 |
CiteScore |
0.360 |
|
2014 |
SNIP |
0.765 |
|
2014 |
IPP |
0.357 |
|
2014 |
SJR |
0.334 |
|
2013 |
SNIP |
0.626 |
|
2013 |
IPP |
0.285 |
|
2013 |
SJR |
0.438 |
|
2012 |
SNIP |
0.611 |
|
2012 |
IPP |
0.329 |
|
2012 |
SJR |
0.381 |
|