Вісник Сумського державного університету. Економіка (2009-2024)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/193
Browse
2 results
Search Results
Item Моделювання впливу тіньової економіки на макроекономічні показники України(Сумський державний університет, 2022) Каща, Марія Олексіївна; Каща, Мария Алексеевна; Kashcha, Mariia Oleksiivna; Ревенко, А.ВПредставлена робота узагальнює аргументи та контраргументи в межах наукової дискусії з питання побудови моделей впливу тіньової економіки на макроекономічні показники країни. Рівень тіньової економіки негативно позначається на макроекономічних показниках України. Тіньова економіка – це приховувана та/або не приховувана економічна діяльність, мета якої полягає в умисному чи вимушеному отриманні надприбутків внаслідок неконтрольованих соціально-економічних відносин. Основною метою проведеного дослідження є виявлення впливу тіньової економіки на макроекономічні показники країни. Систематизація літературних джерел та підходів до вирішення проблеми пошуку зв’язку між рівнем тіньової економіки та макроекономічними показниками засвідчила, що дана проблема є досить актуальною серед науковців усього світу і потребує подальшого опрацювання. Дослідження здійснено в наступній логічній послідовності: 1) ознайомлення з основними поняттями дослідження та аналіз літературних джерел; 2)формування вхідного масиву даних для подальшого дослідження; 3) перевірка даних на аномальність; 4) розрахунок інтегрального показника; 5) перевірка даних на стаціонарність; 6) перевірка на мультиколінеарність; 7) проведення кореляційно-регресійного аналізу. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи кореляційно-регресійного аналізу, застосування критерію Ірвіна для виявлення аномальних рівнів, методу Фостера-Стьюдента для дослідження стаціонарності часових рядів та алгоритму Феррара-Глобера для виявлення мультиколінеарності у вхідному масиві. Періодом дослідження обрано 2010-2021 роки. Об’єктом дослідження обрано Україну. В науковій роботі представлено результати емпіричного аналізу моделей впливу макроекономічних показників на рівень тіньової економіки України, який засвідчив, що даний влив існує та має досить сильний характер. За результатами дослідження були сформульовані висновки про сильний вплив макроекономічних показників на рівень тіньової економіки України, теоретично доведено, що рівень тіньової економіки України більш ніж на 90% описується обраним набором макроекономічних показників.Item Реакція населення Європи на процес вакцинації проти COVID-19 з використанням кластерного аналізу(Сумський державний університет, 2021) Каща, Марія Олексіївна; Каща, Мария Алексеевна; Kashcha, Mariia Oleksiivna; Чугаєва, О.В.; Грек, К.А.В роботі наведено результати наукових досліджень з питання впливу превентивних заходів, а саме імунізації населення, щодо розповсюдження вірусу Covid-19. Основною метою проведеного дослідження є проведення кластерного аналізу країн Європи для аналізу стану захворюваності населення країни, кількості летальних випадків та випадків повного одужання, в залежності від кількості вакцинованого населення. Систематизація літературних джерел та підходів до вирішення проблеми встановлення довіри населення до вакцинації та теоретичного доведення ефективності щеплень від хвороб, для яких це можливо, засвідчила, що дане питання було актуальним раніше, та нового піку зацікавленості зазнало у 2021 році. Актуальність вирішення даної наукової проблеми полягає в тому, що пандемія Covid-19 вже другий рік не збавляє обертів й уносить життя великої кількості людей у всьому світі. До дієвих способів зупинити її можна віднести: дотримання соціальної дистанції, використання засобів індивідуального захисту. Але їх недостатньо, тому масова вакцинація населення є необхідною превентивною мірою. Дослідження питання об’єднання країн у групи в залежності від швидкості резільєнтності до вірусу та кількості вакцинованого населення здійснено в статті в наступній логічній послідовності: 1) збір та обробка статистичних даних; 2) перетворення абсолютних показників у відносні, в залежності від кількості населення в країні; 3) проведення нормалізації даних; 4) застосування кластерного аналізу. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи обробки статистичних даних, метод k-середніх кластерного аналізу, метод Харрінгтона для нормалізації даних. Об’єктом дослідження обрані просторові показники вразливості країн Європи до Covid-19. Дослідження емпірично підтверджує та теоретично доводить, що пандемія Covid-19 розвивається диференційовано, так само диференційовано проводиться і політика вакцинації у досліджуваних країнах. В результаті кластерного аналізу виділена група країн (Австрія, Бельгія, Німеччина, Гренландія, Греція, Данія, Ірландія, Ісландія, Іспанія, Італія, Ліхтенштейн, Люксембург, Мальта, Монако, Нідерланди, Португалія, Франція, Швейцарія, Швеція), яка повинна стати взірцем для інших, адже їм притаманний високий рівень вакцинованого населення та порівняно низькі темпи зростання інфікованого населення на рівні з відносно низьким рівнем смертності.