Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
7 results
Search Results
Item Impact of digitalization and the COVID-19 pandemic on the AML scenario: Data mining analysis for good governance(Centre of Sociological Research in co-operation with University of Szczecin (Poland); Széchenyi István University (Hungary); Mykolas Romeris University (Lithuania); Dubcek University of Trencín, Faculty of Social and Economic Relations (Slovak Republic), 2021) Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Ziółko, A.; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Kapinos, A.; Гуменна, Юлiя Григорiвна; Гуменная, Юлия Григорьевна; Humenna, Yuliia HryhorivnaThe article deals with the impact of digitalization and COVID-19 on the choice of AML scenarios for reforming the system of tactical and strategic monitoring of transactions carried out by economic entities based on providing good governance. The study period is 2011-2020; the objects of the study are 140 countries. Calculations are performed using Data-Mining methods, such as AML scenarios based on the classification tree method (one-dimensional CART branching method) and clustering of countries according to relevant AML scenarios based on agglomerative methods. There are three stages of research. The first builds a comprehensive system of indicators which involves financial inclusion indicators of the population, the ranking of countries on the Basel AML Index, and effectiveness of the AML policy implementation at the country level. The second stage considers countries’ clustering according to the AML scenarios and formalizes the portraits of countries’ clusters. The third stage examines the impact of digitalization and COVID-19 on the choice of AML scenarios. According to the empirical results, rapid, moderately rapid, slow and neutral adaptability to external factors are formalized in the possible scenarios as a result of such effects. Moreover, the countries’ clustering proves that the money laundering risks relevant to the country lower and the implementation of the AML measures by the state grows more effective with higher financial inclusion for the population in the country. The study results can be helpful for authorized bodies in providing good governance while conducting financial monitoring and analysis of information on transactions carried out by economic entities.Item Structural Modelling of the Relationship Between the Vulnerability of Ukrainian Regions to COVID-19, Environmental Status and Factors of Readiness of the Medical System(2021) Каща, Марія Олексіївна; Каща, Мария Алексеевна; Kashcha, Mariia Oleksiivna; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Марченко, Р.В.Розподіл областей України на «червону», «помаранчеву», «жовту» та «зелену» зони є наслідками диференційованого регіонального впливу пандемії, викликаної вірусом COVID-19, проте причини такої різної вразливості досі не з’ясовані. Основною метою проведеного дослідження є побудова системи регресійних рівнянь, що містять неявні змінні, що є загальними характеристиками галузей та допомагають проаналізувати взаємозв’язки у складній системі. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали: огляд сучасних наукових тенденцій за допомогою VOSViewerv.1.6.10, метод головних компонент, який дає змогу відібрати найбільш вагомі чинники та моделювання структурними рівняннями, що відображають взаємозв’язок між трьома сферами діяльності. Об’єктом дослідження обрані 25 регіонів України, оскільки саме вони мають різні рівні вразливості від пандемії та можуть стати зразком для дослідження регіональної диференціації будь-якої країни. У статті представлено результати емпіричного аналізу дослідження структури трьох сфер діяльності країни. Здійснено моделювання структурними рівняннями щодо встановлення взаємозв’язку між чинниками вразливості регіонів України від пандемії COVID-19, екологічним станом і станом готовності медичної системи. Теоретично обґрунтовано, що між досліджуваними сферами: екологічна, медична та епідеміологічна існує прямий зв'язок, та погіршення в одній галузі призводить до погіршення в іншій. Отримані результати доводять, що впливати на диференційований перебіг пандемії можна, але не постфактум. Послідовне збільшення фінансування з державного бюджету сфери охорони здоров’я матиме більший ефект, при достатньому фінансовому забезпеченні охорони навколишнього середовища. До вибору державних стратегій необхідно підходити комплексно, адже вузьке реформування системи, наприклад медичної, не дасть максимального ефекту, без інноваційної політики у сфері екології.Item Why do regions differ in vulnerability to сovid-19? Spatial nonlinear modeling of social and economic patterns(Economics and sociology, 2020) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Чигрин, Олена Юріївна; Чигрин, Елена Юрьевна; Chygryn, Olena Yuriivna; Vojtovič, Sergej; Snieška, VytautasCertain groups of determinants (economic, environmental, social, healthcare) with the highest vulnerability identify the reasons for regional differentiation in morbidity and mortality from COVID-19. This defines the necessity to find appropriate combinations of factors characterizing the vulnerability of a region. The methodology and tools to explain the regional specifics of population vulnerability to COVID-19 are investigated through a systematic consideration of many public health factors, environmental, social and economic specific nature of regions. The aim of the article is to study the reasons for regional differentiation of population vulnerability (morbidity and mortality rates) from COVID-19. The authors investigate a nonlinear spatial model in which the stepwise algorithm of individual factor variables is added/removed from the model specifications step by step by the Aitken method depending on their correlation with morbidity and mortality from COVID-19 in the region. The Farrar-Glober method is used to eliminate the multicollinearity of factors, the Spearman test is used to detect the heteroskedastic effect, and the Darbin-Watson test is used to check the presence of autocorrelation between the residues. As a result, the specification of the model with the highest adequacy in terms of p-value and t-statistics is formed. Relevant socioecological-economic vulnerability indices of regions to mortality and morbidity from COVID-19 are identified. The obtained results allow making adjustments in the state and regional programs concerning the mobilization of economic and healthcare systems.Item Why do regions differ in vulnerability to СOVID-19? Spatial nonlinear modeling of social and economic patterns(Centre of Sociological Research, 2020) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Чигрин, Олена Юріївна; Чигрин, Елена Юрьевна; Chygryn, Olena Yuriivna; Vojtovič, S.; Snieška, V.Certain groups of determinants (economic, environmental, social, healthcare) with the highest vulnerability identify the reasons for regional differentiation in morbidity and mortality from COVID19. This defines the necessity to find appropriate combinations of factors characterizing the vulnerability of a region. The methodology and tools to explain the regional specifics of population vulnerability to COVID19 are investigated through a systematic consideration of many public health factors, environmental, social and economic specific nature of regions. The aim of the article is to study the reasons for regional differentiation of population vulnerability (morbidity and mortality rates) from COVID-19. The authors investigate a nonlinear spatial model in which the stepwise algorithm of individual factor variables is added/removed from the model specifications step by step by the Aitken method depending on their correlation with morbidity and mortality from COVID-19 in the region. The FarrarGlober method is used to eliminate the multicollinearity of factors, the Spearman test is used to detect the heteroskedastic effect, and the Darbin-Watson test is used to check the presence of autocorrelation between the residues. As a result, the specification of the model with the highest adequacy in terms of p-value and tstatistics is formed. Relevant socioecological-economic vulnerability indices of regions to mortality and morbidity from COVID-19 are identified. The obtained results allow making adjustments in the state and regional programs concerning the mobilization of economic and healthcare systems.Item Healthcare financing and budgeting: the regional policy priorities in response to COVID-19(Banking University, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Каща, Марія Олексіївна; Каща, Мария Алексеевна; Kashcha, Mariia Oleksiivna; Швіндіна, Ганна Олександрівна; Швиндина, Анна Александровна; Shvindina, Hanna Oleksandrivna; Hakimova, Y.; Tagiyeva, N.; Shyian, O.This paper summarizes the arguments and counter-arguments in the scholarly debates on transformations in healthcare budgeting that should consider the differentiated regional vulnerability in responding to the pandemic. The primary purpose of the study is to identify priorities for local health development programs. The urgency of solving this problem is that the pandemic has revealed the unprecedented unpreparedness of the health care system to respond effectively to challenges; also, hidden problems accumulated during the last decades, which increase the emerging risks. The study is carried out in the following logical sequence: 1) collection, processing, and analysis of statistical data; 2) conducting a cluster analysis for group regions by vulnerability to different classes of diseases; 3) conducting correlation and regression analysis to compare the effects of the COVID-19 pandemic (cases and deaths) and the state of the region; 4) selection of the most significant features of the vulnerability of the region; 5) designing the matrix of the choice of priorities for financing targeted programs in the field of health care. Methodological tools of the study were methods of correlation and regression analysis, cluster analysis, testing for autocorrelation by Darbin — Watson method, sigma limited parameterization to identify the most significant coefficients. The method is tested for 25 regions of Ukraine (including Kyiv), as they can serve as pilots for other regions with similar demographic and economic characteristics. The article presents the results of an empirical analysis of the readiness of regions for critical conditions, such as COVID-19. Identifying such readiness and appropriate distribution of regions by disease classes allows to make decisions in financing and budgeting and improve the quality of health care.Item Financial, economic, environmental and social determinants for Ukrainian regions differentiation by the vulnerability level to COVID-19(Фінансово-кредитна діяльність: проблеми теорії і практики, 2020) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Каща, Марія Олексіївна; Каща, Мария Алексеевна; Kashcha, Mariia OleksiivnaЯк свідчить перебіг пандемії COVID-19, регіони України суттєво відрізняються за рівнем вразливості населення до цієї інфекції. Причини регіональної диференціації захворюваності та смертності населення від COVID-19 ідентифікуються певними патернами (комбінаціями) факторів, які кумулятивно накопичуючись протягом тривалого періоду часу, сформували так звані «ретроспективних портретів вразливості регіону до COVID-19» для кожного регіону. Основною метою дослідження є визначення таких комбінацій фінансових, економічних, екологічних та соціальних факторів, які обумовили різну кількість летальних випадків та захворюваності серед населення різних регіонів України від COVID-19. Дослідження здійснено на основі побудованої просторової нелінійної моделі, в якій за ступінчастим алгоритмом окремі факторні змінні додавалися / вилучалися зі специфікацій моделі покроково методом Ейткена залежно від їх кореляції із показниками захворюваності та смертності від COVID-19 в регіоні, до тих пір, поки не була сформована специфікацію моделі з найвищим рівнем адекватності за p-значенням та t-статистикою. Для побудови індивідуальних «ретроспективних портретів вразливості регіону до COVID-19» для кожного регіону побудовані нелінійні багатофакторні регресійні рівняння залежності між результативною ознакою (рівень захворюваності та смертності населення регіону від COVID-19) від змінних – 23 індикаторів соціального, економічного, екологічного та фінансового розвитку кожного регіону України та міста Київ, сформовані кореляційні матриці та побудовано кореляційні плеяди. Перевірка на мутиколінеарність здійснена на основі кореляційної матриці з використанням алгоритму Фаррара-Глобера, перевірка залишків на наявність автокореляції здійснена методом Дарбіна-Уотсона, перевірка на гетероскедастичність здійснена за допомогою тесту рангової кореляції Спирмена. Результати емпіричного аналізу засвідчили, що на рівень захворюваності від COVID-19 та кількість смертельних випадків найбільше впливає показники міграційного руху, кількісний склад населення та екологічна ситуація в регіоні, але також суттєвим є індикатор готовності медичних закладів до якісного обслуговування хворих в період пандемії та динаміка доходів населення. Використання ретроспективних результатів дослідження можуть бути корисними при створенні дорожніх карт окремих регіонів, для подолання наслідків епідеміологічних впливів у майбутньому.Item Economic and mathematical modeling reasons for differentiated development of pandemic in ukraine(Sumy State University, 2020) Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Каща, Марія Олексіївна; Каща, Мария Алексеевна; Kashcha, Mariia Oleksiivna; Басанець, С.The question of the negative effects virus COVID-19 has changed the vector of scientific interests of many scientists. Economists' goal is a find quick way to overcome the economic crisis, by reason of total quarantine and search the cause-and-effect relationships between the different spread of the disease within country.