Математичне моделювання впливу цифрової трансформації на економічне зростання країни

Abstract

Актуальність теми зумовлена тим, що цифрова трансформація є ключовим чинником економічного розвитку, підвищуючи ефективність, продуктивність і якість життя. Відсутність комплексного підходу до оцінки її впливу ускладнює ефективне впровадження, тому дослідження з використанням математичних методів дозволяє визначити чинники, що сприяють сталому зростанню. Метою даної роботи є розробка та застосування математичних моделей для оцінки впливу цифрової трансформації на економічне зростання європейських країн, зокрема на ВВП на душу населення та очікувану тривалість життя. Об’єктом дослідження є процеси цифрової трансформації та їх вплив на економічний розвиток країн. Предметом дослідження є математичні методи та моделі для оцінки залежності між цифровими індикаторами (індекс DESI) та економічними показниками. Задачами дослідження є розроблення рекомендацій для підвищення ефективності цифрової трансформації з метою забезпечення економічного зростання. Методи дослідження: для аналізу панельних даних у роботі застосовано факторний аналіз, регресійний аналіз (OLS, Ridge, Lasso), методи машинного навчання (Random Forest, XGBoost, Support Vector Regression). Інформаційною базою кваліфікаційної магістерської роботи є статистичні дані міжнародних організацій, зокрема показники економічного розвитку (World Development Indicators) та показники індексу цифрової економіки і суспільства (DESI). Основний науковий результат кваліфікаційної магістерської роботи полягає у такому: при моделюванні впливів цифрових трансформацій на ВВП на душу населення найточніші результати показали моделі Lasso-регресії та Support Vector Regression; на очікувану тривалість життя – моделі Ridge-регресії та Support Vector Regression. Ці моделі дозволяють прогнозувати вплив цифрових трансформацій з мінімальними похибками Одержані результати можуть бути використані для вдосконалення цифрової політики, зокрема в частині розвитку інфраструктури, підвищення цифрової грамотності та підтримки інновацій.

The relevance of the topic is due to the fact that digital transformation is a key factor in economic development, increasing efficiency, productivity and quality of life. The lack of a comprehensive approach to assessing its impact complicates effective implementation, therefore, research using mathematical methods allows us to identify factors that contribute to sustainable growth. The purpose of this work is to develop and apply mathematical models to assess the impact of digital transformation on the economic growth of European countries, in particular on GDP per capita and life expectancy. The object of the research is the processes of digital transformation and their impact on the economic development of countries. The subject of the research is mathematical methods and models for assessing the dependence between digital indicators (DESI index) and economic indicators. The objectives of the research are to develop recommendations for increasing the effectiveness of digital transformation in order to ensure economic growth. Research methods: for the analysis of panel data, the work used factor analysis, regression analysis (OLS, Ridge, Lasso), machine learning methods (Random Forest, XGBoost, Support Vector Regression). The information base of the qualification master's thesis is statistical data from international organizations, in particular, indicators of economic development (World Development Indicators) and indicators of the Digital Economy and Society Index (DESI). The main scientific result of the qualification master's thesis is as follows: when modeling the impact of digital transformations on GDP per capita, the most accurate results were shown by the Lasso regression and Support Vector Regression models; on life expectancy - by the Ridge regression and Support Vector Regression models. These models allow predicting the impact of digital transformations with minimal errors. The results obtained can be used to improve digital policy, in particular in terms of infrastructure development, increasing digital literacy and supporting innovations.