Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
35 results
Search Results
Item Trends in the development of open government data in European countries in 2022-2024(LLC "FINTECHALLIANCE", 2025) Mohylna, K.O.; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Bhola, K.У роботі досліджено тенденції розвитку відкритості урядових даних у країнах Європи у 2022-2024 роках на основі даних звіту Open Data Maturity Report. Актуальність дослідження зумовлена зростанням ролі відкритих даних у забезпеченні прозорості державного управління, підтримці цифрової трансформації та формуванні інноваційних екосистем. Метою дослідження є класифікація європейських країн за динамікою розвитку відкритості урядових даних, а також виявлення ключових розбіжностей у цифровій зрілості. У дослідженні застосовано метод кластеризації часових рядів (Time Series K-Means) до нормалізованих індикаторів цифрової зрілості країн за період 2022–2024 років. У результаті сформовано три типові траєкторії розвитку відкритості урядових даних: країни з посереднім стартовим рівнем, але динамічним зростанням; держави-лідери з високими та стабільними показниками відкритості й країни з найнижчим рівнем цифрової відкритості та нестабільною динамікою змін. Аналіз середніх значень показників за кластерами показав, що ключовими відмінностями між групами є вплив відкритих даних на соціально-економічні процеси та відповідність технічним стандартам, водночас спостерігається тенденція до зменшення розриву між країнами в царині політичного управління відкритими даними. Основні висновки дослідження полягають у виявленні структурних нерівностей між країнами Європи щодо розвитку політик відкритих даних, а також у підтвердженні спільних векторів цифрової трансформації. Отримані результати можуть бути використані для порівняльного аналізу цифрової політики країн, удосконалення національних стратегій відкритих даних і оцінки ефективності цифрових реформ. Перспективними напрямами подальших досліджень є глибший аналіз впливу відкритих даних на публічне управління, розвиток економіки та соціальну довіру, а також міжрегіональне порівняння досвіду реалізації політик відкритості.Item Description of new financial fraud and money laundering schemes during the war in Ukraine(ТОВ «ФІНТЕХАЛЬЯНС», 2024) Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Kochneva, V.; Буряк, Анна Володимирівна; Buriak, Anna Volodymyrivna; Петрушенко, Ярослав Ігорович; Petrushenko, Yaroslav Ihorovych; Yegorova, Yu.У статті досліджено появу та розвиток нових схем фінансового шахрайства й відмивання грошей в Україні під час війни. Дослідження використовує такі методи аналізу, як систематичний огляд новин, наукової літератури та загальнодоступних даних. Отримані дані свідчать про значне зростання фінансових шахрайств після початку повномасштабного вторгнення в Україні, що пов'язано з економічною нестабільністю, емоційною вразливістю та надмірною довірою до благодійних ініціатив. Ключові шахрайські схеми класифіковані та аналізовані зокрема як волонтерські шахрайства, фейкові інвестиційні проєкти, шахрайства з благодійними організаціями, шахрайства з продажами, а також банківські шахрайства та шахрайства з картками. Крім того, у дослідженні розглянуті нові шахрайські напрями, такі як орієнтація на державні програми підтримки населення, видавання себе за представників соціальних служб і використання психологічного стану жертв. Дослідження підкреслює те, як шахраї швидко пристосовуються до нових обставин воєнного часу, створюючи все більш продумані схеми шахрайств, спрямовані на вразливі категорії населення. Крім того, у статті надано практичні рекомендації щодо запобігання фінансовим шахрайствам, виявлення їх та боротьби з ними в умовах війни. Вони включають підвищення обізнаності громадськості, посилення заходів кібербезпеки, удосконалення законодавчої бази та сприяння міжнародній співпраці для вирішення проблеми глобальності фінансових злочинів. Дослідження підкреслює необхідність об'єднання зусиль державних структур, правоохоронних органів і фінансових установа для боротьби із загрозою фінансового шахрайства та відмивання грошей.Item Modeling the impact of innovation on business(Науково-освітній інноваційний центр суспільних трансформацій, 2024) Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Самойлікова, Анастасiя Вiкторiвна; Samoilikova, Anastasiia Viktorivna; Rykova, K.К.Стаття присвячена аналізу впливу інновацій на бізнес в умовах цифровізації та автоматизації бізнес-процесів. Метою дослідження є моделювання впливу розвитку інновацій (оцінюється як кількість патентних заявок у сфері цифрових технологій) на розвиток бізнесу (як валовий національний дохід). Для досягнення мети здійснюється ряд завдань: формування вибірки країн і бази даних за обраними індикаторами, нормалізація даних, регресійний аналіз, сплайн-моделювання, перевірка статистичної значущості побудованих моделей, їх порівняння та обрання найбільш оптимальної. Сформована вибірка базується на даних Світового банку та Європейського патентного відомства для 92 країн світу щодо величин валового національного доходу та кількості патентних заявок у сфері цифрових технологій. Узагальнені дані нормалізуються за допомогою модифікованої логістичної функції. У межах регресійного аналізу будуються моделі парної регресії та поліноміальної регресії з використанням програмного забезпечення Statgraphics 19. Моделювання MAR Spline здійснюється за допомогою програмного забезпечення Salford Predictive Modeler 8.0. Для перевірки статистичної значущості використовуються статистичні критерії Дарбіна-Ватсона, Стьюдента, Фішера та ін. Результати дослідження засвідчують важливість інноваційної діяльності для бізнес-розвитку та економічного зростання, що підтверджується змодельованим і оціненим позитивним складним зв’язком. Високе значення коефіцієнта детермінації у моделі лінійної регресії демонструє сильну залежність та значний вплив патентних заявок на валовий національний дохід. Поліноміальна регресія п'ятого порядку адекватніше описує складні зв'язки між змінними. Якість прогнозу, розрахованого за сплайновою моделлю, підтверджено значенням середньої абсолютної похибки, яке наближене до нуля. Прогнозні значення підвищені до 5 ступеня. Відповідно збільшення можливостей для подачі та отримання патентів сприятиме більшому зростанню ВНД. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для широкого кола стейкхолдерів (урядові та бізнес структури, громадські організації, освітні та наукові установи) та є основою для подальших наукових досліджень у цій сфері.Item Algorithms for procedural generation of game content using graphs(Видавничий дім «Гельветика», 2024) Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Kocherezhenko, R.D.; Гриценко, Костянтин Григорович; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Яценко, Валерій Валерійович; Yatsenko, Valerii Valeriiovych; Єфіменко, Аліна Юріївна; Yefimenko, Alina YuriivnaРозробка унікальних ігрових середовищ з використанням алгоритмів на основі графових структур даних та процедурної генерації контенту дозволяє суттєво скоротити витрати при одночасному підви-щенні загальної продуктивності команди та усуненні ризику стагнації процесу розробки. Метою роботи є аналіз, розробка та візуалізація роботи алгоритмів процедурної генерації контенту, а також вивчення перспектив їх подальшого використання у практичній розробці ігрових проектів. Наукова новизна полягає у використанні графів для процедурної генерації ігрового контенту. Ця тема була обрана у зв’язку з тим, що створення ігрового оточення може бути однією з основних і найбільш ресурсоємних витрат у процесі виробництва гри. Процедурна генерація контенту може зменшити ці витрати та пришвидшити процес розробки. Практично неможливо підрахувати, яку конкретно частину продуктивності команди та бізнес-вигоди приносить процедурна генерація, оскільки більшість інновацій у цій сфері є комерційною таємницею ігрових студій, однак це говорить лише про можливості та переваги, які несе в собі цей підхід. Методологія базується на мові програмування The Python як основному інструменті для вивчення алгоритмів, який використовувався для розробки алгоритмів, створення візуалізацій та прикладів веб-серверів для обробки даних, згенерованих графами. Висновок: під час розробки були вивчені відмінності та спільні риси в деталях реалізації алгоритмів, а також результати генерації контенту. Також було продемонстровано відмінності у згенерованих графах. На прикладах веб-серверів проілюстровано потенціал подальшого практичного застосування розроблених алгоритмів. Результати дослідження можуть бути використані розробниками ігрових середовищ та дослідниками алгоритмів для підвищення ефективності виробничих процесів. Ключові слова: процедурна генерація, розробка ігор, ефективність розробки, оптимізація розробки.Item The Price and Market Prospects for the Ethereum Cryptocurrency Development(Academic Research and Publishing UG, 2024) Kuzior, A.; Krawczyk, D.; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Mohylna, K.This article provides an in-depth analysis of the price dynamics and market prospects of Ethereum, the second-largest cryptocurrency by market capitalization. As blockchain technology and cryptocurrencies increasingly integrate into global financial systems, understanding the factors influencing Ethereum’s price becomes crucial for investors, developers, and researchers. The study uses daily price and volume data from an extensive dataset spanning from 2016 to 2023, focusing on the year 2022 to analyze trends and relationships between Ethereum’s price, market volume, and time. Employing correlation and regression analyses, the study aims to identify key patterns, with a focus on understanding how these variables interact within the volatile cryptocurrency market. The methodology centres on refining the data to ensure accuracy and integrity, including the removal of outliers and verification of variable distributions. Correlation analysis was conducted to explore the relationships between price, volume, and time. Regression analysis further assessed the impact of volume and temporal factors on Ethereum’s price, using heteroskedasticity-consistent standard errors to address market volatility. The model’s robustness was validated through statistical significance tests, and visualizations were used to present data trends and relationships effectively. The findings reveal that Ethereum experienced substantial volatility in 2022, characterized by a general downward price trend. The study identified a weak inverse correlation between price and trading volume, suggesting that periods of higher trading activity often coincide with lower prices, possibly reflecting market corrections or sell-offs. The regression analysis indicated that time is a significant factor in Ethereum’s price dynamics, with a strong positive correlation between the observation order and price, highlighting a clear downward trend over the year. The model demonstrated a high explanatory power, with an Adjusted R-squared of 83.94%, indicating that the selected variables effectively capture the variance in price. The discussion places these findings within the broader context of market developments, including technological shifts like Ethereum 2.0, regulatory changes, and macroeconomic factors that shaped the price movements. The inverse relationship between volume and price underscores the impact of trading behaviour on market sentiment, while the downward temporal trend aligns with the overall market downturn seen in 2022. Despite short-term negative trends, the analysis underscores Ethereum’s long-term potential, given its leading role in decentralized finance, non-fungible tokens, and blockchain innovation. This research remains highly relevant as it addresses the interplay of technical, market, and macroeconomic factors in shaping Ethereum’s price and market prospects, providing a framework for understanding its future trajectory within the evolving cryptocurrency landscape.Item The interconnection of the country's cyber security and innovation potential during innovation transfer and implementation(Товариство з обмеженою відповідальністю «ФІНТЕХАЛЬЯНС», 2024) Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Slavhorodska, K.; Самойлікова, Анастасiя Вiкторiвна; Samoilikova, Anastasiia Viktorivna; Майборода, Тетяна Миколаївна; Mayboroda, Tetyana; Артюхов, Артем Євгенович; Artiukhov, Artem YevhenovychThe article is devoted to the investigation of the relationship between innovation and cyber security in the context of forecasting and reducing risks related to cyber security during the implementation of innovations. The purpose of the study is to confirm and model the interconnection between the levels of innovation development and cyber security of the country. The work describes the concept of innovation risk and the importance of cyber security in the modern world as one of the important factors in overcoming innovation risks. The current state of cyber security was analysed based on various indices, and the impact of cyber threats on innovation processes was investigated based on a sample from 26 countries of the world. This made it possible to identify leaders and outsiders in this field, as well as trends in the development of cyber security in dynamics. It is well-founded that cyber security is a key factor for the development and implementation of innovations. To confirm the existing relationship between cyber security and innovation, the multiple correlation coefficient was calculated, and an econometric model was built using the built-in functions of MS Excel (the estimation of the model parameters was carried out using the method of least squares using the built-in "Data Analysis" package of the MS spreadsheet editor Excel for a multivariable linear model). The significance of the model was confirmed by the coefficient of determination, Fisher's test, and the level of significance of the p-value. The results of the study can be used to develop effective cyber defence strategies and contribute to the stable development of technologies in the face of growing cyber threats.Item Economic Determinants of Smart and Sustainable Urban Development: What Answers Does the Cities in Motion Index Give?(Academic Research and Publishing UG, 2024) Mańka-Szulik, M.; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Mogilina, A.Мета статті - визначити, які складові сталого та розумного розвитку міських територій є найбільш важливими для економіки міста. Для цього застосовано регресійний, кластерний та дискримінантний аналіз з використанням даних рейтингових позицій 180 міст світу за індексом Cities in Motion Index (CIMI) та його складових за 2022 рік. Для розрахунків використано програмні пакети Stata та Statgraphics 19. Статистичну значущість вхідних даних підтверджено за допомогою методів описової статистики, а нормальність розподілу даних визначено за критерієм Шапіро-Уілка. Проведено регресійний аналіз (на основі методу найменших квадратів) впливу інтегрального значення СІМІ та його складових (Людський капітал, Соціальна згуртованість, Навколишнє середовище, Врядування, Міське планування, Міжнародний профіль, Технології, Мобільність і транспорт) на його першу складову - Економіку. Він свідчить, що лише чотири індикатори мають статистично значущий вплив: "Міста в русі", "Навколишнє середовище", "Міське планування" та "Міжнародний профіль". Множинна регресія, побудована з використанням процедури суворого відбору, підтверджує ці висновки, а дискримінантний аналіз доводить, що коефіцієнти рівняння регресії використовуються для прогнозування змінної "Економіка". Аналіз кореляційних матриць Спірмена та Кендалла свідчить про тісний зв'язок між показниками "Економіка", "Людський капітал", "Управління" та "Міста в русі"; пряму залежність між "Міста в русі" та такими показниками, як "Технології", "Міське планування" та "Міжнародний профіль"; середній прямий зв'язок між "Економікою", "Соціальною згуртованістю" та "Мобільністю і транспортом". Кластерний аналіз з використанням методу k-середніх у програмному середовищі R Studio дозволив виокремити вісім кластерів міст відповідно до їх рейтингових позицій за різними параметрами індексу CIMI (їх кількість розраховано за формулою Стерджесса, а оптимальність їх кількості підтверджено схемою агломерації за методом Уорда). Для міст першого кластеру (17 міст, 9,44% від загальної кількості проаналізованих, переважно світові столиці) найбільший вплив на компонент "Економіка" має "Міста в русі", менший - "Мобільність і транспорт"; для міст другого кластеру (23 міста, 12. 78%, переважно великі міста США та Китаю) найбільший вплив має "Технології"; для міст третього кластеру (35 міст, 19,44%, переважно потужні регіональні центри) - "Міста в русі", "Міжнародний профіль", "Мобільність і транспорт", "Соціальна згуртованість" та "Міське планування"; для четвертого (9 міст, 5%) та п'ятого кластерів (6 міст, 3. 33%) регресії не є значущими, тому ці кластери потребують подальшого вивчення для кожного міста окремо; для міст шостого кластеру (33 міста, 18, 33%, переважно розвинені європейські міста) найбільш важливими є "Міста в русі", "Навколишнє середовище", "Управління", "Мобільність і транспорт", "Соціальна згуртованість" та "Міське планування"; для міст сьомого кластеру (10 міст, 5. 56%) - "Людський капітал", "Соціальна згуртованість" та "Технології"; для міст восьмого кластеру (47 міст, 26,11%, переважно міста, що стикаються з економічними перешкодами для свого розвитку) - "Міста в русі", "Навколишнє середовище", "Технології" та "Міське планування". Дискримінантний аналіз показує, що найбільший вплив на розподіл кластерів на групи має індикатор "Навколишнє середовище".Item Reserves to prevent wage delays: a Monte Carlo simulation(FINTECHALIANS LLC, 2024) Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Krawczyk, D.; Дрозд, Сергій Анатолійович; Drozd, Serhii Anatoliiovych; Khan, B.; Kostyshina, T. A.; Kubaščíková, Z.Зарплата як джерело покриття базових потреб багатьох домогосподарств у значній мірі визначає продуктивність роботи працівника, робочий ентузіазм і творчу активність. Якщо працівник не задоволений рівнем оплати праці або мають місце затримки виплати заробітної плати, то зростає недовіра до роботодавця, імовірність страйків, ризик втрати досвідчених та висококваліфікованих працівників, страждає репутація роботодавця, що може призвести до значних економічних втрат для підприємства. У дослідженні за допомогою методу імітаційного моделювання Монте-Карло визначено, у яких обсягах мають бути сформовані резерви суб’єктів господарювання, що представляють різні напрями економічної діяльності, для того щоб запобігти можливому накопиченню заборгованості на оплату праці працівників. Імітаційне моделювання здійснене для таких напрямів економічної діяльності як: інформація та телекомунікації; фінансова й страхова діяльність; операції з нерухомим майном, професійна, наукова й технічна діяльність; наукові дослідження та розробки; охорона здоров’я та надання соціальної допомоги. У процесі моделювання розглядаються модельні випадки, коли заборгованість із виплати зарплати становитиме 10%, 20%, 25%, 50%, 75%, 100% від загальної суми. Дослідження проведене на прикладі України на основі статистичних даних Національного банку України. Оскільки воєнні дії на території України суттєво вплинули на функціонування всіх галузей української економіки, горизонт дослідження обмежений довоєнним періодом: із лютого 2013 р. по лютий 2022 р. Аналіз засвідчив, що в Україні найбільші затримки виплат заробітної плати мають місце в галузях, що фінансуються з державного бюджету: професійна, наукова й технічна діяльність; наукові дослідження та розробки; охорона здоров’я та надання соціальної допомоги. Ця проблема особливо загострюється й унаслідок тотального дефіциту бюджету під час війни. Виходячи з цього, представлені в цій статті результати імітаційного моделювання для різних сценаріїв можуть бути використані при плануванні державного бюджету та формуванні державних резервів.Item Determinants of labor productivity in the USA(LLC “Consulting Publishing Company “Business Perspectives”, 2023) Kuzior, A.; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Дрозд, Сергій Анатолійович; Drozd, Serhii Anatoliiovych; Grytsyshen, D.; Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Vasylieva, Tetiana AnatoliivnaЦе дослідження має на меті перевірити, чи залежить продуктивність праці населення США безпосередньо від державного чи приватного страхування людей, рівня зайнятості, очікуваної тривалості життя, витрат на державну систему охорони здоров’я у відсотках від ВВП і витрат на державну систему охорони здоров’я в природні умови. Емпіричне тестування проводилось на статистичних даних США за 1987–2021 рр. з використанням регресійної моделі з підгонкою процедури зворотного покрокового відбору (у програмі Statgraphics) та багатовимірного сплайну адаптивної регресії MARS (з використанням програмного забезпечення Salford Predictive Modeler). Гіпотеза дослідження підтвердилася лише за двома показниками: очікуваною тривалістю життя та витратами на охорону здоров'я в натуральному вираженні. Їх вплив на продуктивність праці виявився прямо пропорційним. Як показник, витрати на державну систему охорони здоров'я мають більший вплив на зміну продуктивності (0,0058%), тоді як очікувана тривалість життя має менший вплив (0,0047%). Дослідження показало, що модель MARS забезпечує більш об’єктивні та точні результати порівняно з регресійною моделлю з процедурою підгонки – зворотним покроковим відбором. Цей висновок ґрунтується на порівнянні реальних даних, змодельованих обома методами. Дослідження довело, що продуктивність праці в США щорічно зростала з 1987 по 2021 рік (постійний член у рівнянні регресії моделі MARS становить +0,48428). Для розрахунку питомих значень продуктивності праці для кожного року розроблено модель залежно від оптимальних базових функцій (автоматично генерується моделлю MARS залежно від поточних значень очікуваної тривалості життя та витрат на охорону здоров’я в натуральному вираженні).Item Survival Analysis Methods for Assessing the Anti-Money Laundering System Effectiveness(Sofia Technical University, Sofia, Bulgaria, 2023) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Крухмаль, Олена Валентинівна; Крухмаль, Елена Валентиновна; Krukhmal, Olena Valentynivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Гордієнко, Віта Павлівна; Гордиенко, Вита Павловна; Hordiienko, Vita Pavlivna; Pasemko, G.; Taran, O.; Smigunova, O.V.У статті зібрано та систематизовано статистичну інформацію для оцінки ефективності системи протидії відмиванню доходів 25 банків з 12 країн. Ефективність системи протидії відмиванню доходів оцінювалася на основі застосування методу аналізу виживання шляхом побудови таблиць виживання для банків, які потрапили під санкції, визначення ймовірності прийняття рішення про необхідність застосування санкцій до банків, множинних оцінок Каплана-Мейєра, формалізації функція миттєвого ризику рівня небезпеки. Ефективність системи протидії відмиванню грошей порівнюється на основі аналізу виживання в групах банків по всьому світу. Відповідні фактори вплинули на оцінку ефективності системи протидії відмиванню доходів, одержаних злочинним шляхом, на основі застосування методу головних компонентів шляхом побудови осипної діаграми та визначення факторних навантажень показників бази статистичних вхідних даних у дослідженні. Побудовано пропорційну інтенсивність регресійної моделі Кокса залежності ефективності системи протидії відмиванню коштів від незалежних факторів.