Періодичні видання СумДУ
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/69
Browse
2 results
Search Results
Item Efficiency of Healthcare Expenditure in the Pre-Pandemic and Pandemic Periods(Sumy State University, 2023) Височина, Аліна Володимирівна; Высочина, Алина Владимировна; Vysochyna, Alina Volodymyrivna; Квілінський, Олексій Станіславович; Квилинский, Алексей Станиславович; Kwilinski, AleksyVia bibliometric analysis, the research identifies the contextual vectors of the healthcare financial provision effectiveness. Moreover, we broaden the empirical substantiation of panel data regression modelling for 34 European countries. In particular, we define performance of public (budgetary) and private financing to reduce the mortality rate and raise life expectancy in pre-pandemic and pandemic periods. The systematization of existing literature sources and approaches to solving the problem is implemented by means of bibliometric and monographic analysis. Consequently, there are 6 contextual clusters of scientific research on determining the healthcare financial provision effectiveness in the modern science. Within the analysed works, researchers mainly study general prerequisites of the healthcare financial provision effectiveness. The optimal cost formation of medical services for diagnosing and treating diseases is reproduced as well. The issue urgency consists in analysing the efficient patterns of spending various funds to decrease the mortality rate and increase life expectancy in the pre-pandemic and pandemic periods. Subsequently, we detect some general parameters of healthcare resistance to counter shocks similar to the COVID-19 pandemic. In this paper, we show statistical analysis of mortality indexes (total and COVID-19). Among 34 European countries, the highest and lowest efficiency levels were identified within these parameters. The study empirical block constructs 8 regression models on panel data. They differ in dependent (mortality rate or life expectancy) or independent variables (block 1: current and capital healthcare expenditures in GDP; block 2: current healthcare expenditures), and modelling period (pre-pandemic – 2000-2019, pandemic– 2020-2022 or the current period). The modelling results represent financial drivers and change inhibitors of the mortality rate and life expectancy during the pandemic and pre-pandemic periods. Therefore, we established the most effective groups of healthcare expenditures, which is based on the country epidemiological situation. The obtained results can be useful for scientists, representatives of state and local authorities.Item Innovation Technology and Cyber Frauds Risks of Neobanks: Gravity Model Analysis(Sumy State University, 2021) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Ostrovska, N.; Kashiyeva, F.; Квілінський, Олексій Станіславович; Квилинский, Алексей Станиславович; Kwilinski, AleksyУ статті представлено результати дослідження факторів, які описують ефективність та потенціал інноваційних технологій сфери необанкінгу на прикладі 90 країн світу. Метою дослідження є визначення рівня ризику використання інноваційних технологій сфери необанкінгу для відмивання кримінальних доходів. У роботі проаналізовано доцільність використання чотирьох факторів, які складаються з 13 індикаторів цифрової еволюції. Першим фактором є «умови постачання», який складається із трьох індикаторів, а саме: інфраструктура доступу, інфраструктура транзакцій та інфраструктура реалізації. Зазначені індикатори дозволяють оцінити в балах рівень розвитку цифрової та фізичної інфраструктури для забезпечення якісного функціонування цифрової економіки. Другий фактор «умови попиту» складається з чотирьох індикаторів: рівень якості людського потенціалу, рівень поглинання пристроїв, рівень широкосмугового цифрового зв’язку, поглинання цифрових платежів. Ці індикатори свідчать про бажання та здатність споживачів долучитись до цифрової економіки, а також їх володіння інструментами та навичками, необхідними для підключення до цифрової системи. Третій фактор «інституційне середовище» сформований із трьох індикаторів: інституційна ефективність та довіра, установи та бізнес-середовище, установи та цифрова екосистема. Ці показники дозволяють проаналізувати підтримку країнами норм законодавства в розрізі цифрових технологій, а саме: інвестування в цифровізацію економіки; регулювання якості та доступу до цифрових даних за допомогою нормативних актів. Четвертий фактор «інновації та зміни» складається з трьох індикаторів, які характеризують стан ключових інноваційних економічних системних входів (талантів та капіталу), процесів (співпраці між університетами та промисловістю) та результатів (нових масштабних цифрових продуктів та послуг). У ході дослідження авторами згруповано зазначені вище індикатори в узагальнювальний показник, який характеризує ступінь ризику використання послуг необанків економічними агентами чи фізичними особами з метою легалізації кримінальних доходів. Для досягнення поставленої мети, дослідження проведено у декілька етапів. На першому етапі обґрунтовано статистичну значущість та можливість використання досліджуваних показників; здійснено процедуру логарифмічної нормалізації. Авторами застосовано інструментарій описової статистики пакету Statgaphics Centurion для оцінки параметрів нормалізації. На другому етапі дослідження здійснено згортку індикаторів за допомогою середньої геометричної зваженої, яка характеризує середні темпи динаміки. На третьому етапі за допомогою методів гравітаційного моделювання було розраховано значення інтегральної рейтингової оцінки щодо ступеня ризику використання інноваційних технологій, послуг та сервісів необанкінгу для відмивання кримінальних коштів. За отриманими результатами встановлено, що 12,22% досліджуваних країн мають високий ступінь ризику; 25,56% – середній; для 25,56% країн ризик є нижче середнього рівня; для 36,66% країн рівень ризику майже відсутній.