Вісник Сумського державного університету. Економіка (2009-2024)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/193
Browse
Search Results
Item Аналіз та моделювання соціально-економічного розвитку країн з урахуванням рівня їх кібербезпеки(Сумський державний університет, 2022) Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Кочережченко, Р.Д.Статтю присвячено актуальній темі аналізу й моделювання соціально-економічного розвитку країн з урахуванням рівня їх кібербезпеки. Дана проблематика обумовлена зростанням рівня кіберзлочинів, які набувають глобальних масштабів та їх наслідки призводять до дестабілізації економічних, соціальних та політичних процесів у суспільстві. Дослідження проводилося на основі статистичних даних 141 країни світу за 2019 рік за допомогою мови програмування Python. Національний індекс кібербезпеки було обрано як індикатор, що характеризує рівень країн протидіяти різного роду кіберзагрозам. У якості показників соціально-економічного розвитку було обрано 11 макроекономічних індексів, які характеризують ВВП на душу населення, рівень інфляції, легкість ведення бізнесу, рівень безробіття, тощо. Методика дослідження проводилася у шість етапів. За результатами першого кроку було виявлено, що масив даних не містить пропущених значень, але за рядом показників, таких як рівень інфляції, рівень безробіття, витрати уряду на освіту, дохід за винятком грантів, експорт високих технологій, витрати на кінцеве споживання державного бюджету, ВВП, спостерігаються викиди. Головною причиною цього факту є існування значного розриву між рівнями соціально-економічного розвитку найменш розвинених та розвинених країн. Проведений кореляційний аналіз виявив існування помітної та високої кореляції між факторами: національний індекс кібербезпеки, загальна очікувана тривалість життя при народженні, легкість ведення бізнесу, ВВП на душу населення, наймані працівники та вразлива зайнятість. Їх було обрано для подальших розрахунків, оскільки інші соціально-економічні показники не мають кореляції із національним індексом кібербезпеки. На третьому етапі було використано метод головних компонент для усунення мультиколінеарності, що дозволило сформувати три статистично значущі компоненти. На четвертому етапі було проведено кластеризацію країн за методом k-means, в результаті чого було отримано 5 кластерів країн в залежності від рівня їх кібербезпеки та соціально-економічного розвитку. В результаті сешменти було сформовано країнами, які мають близькі значення, як національного індексу кібербезпеки, так й показників соціально-економічного розвитку. Проведення передискретизації даних на п’ятому етапі дозволило збалансувати спостереження в залежності від обраних класифікаційних груп-кластерів. На шостому етапі було побудовано класифікаційну модель дерева рішень, яка має високі показники загальної точності та для кожної класифікаційної групи, а також яку можна застосовувати для прогнозування ймовірних сегментів соціально-економічного розвитку країн з урахуванням рівня їх кібербезпеки.