Періодичні видання СумДУ
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/69
Browse
6 results
Search Results
Item Міжкраїновий прогноз ефективності енергетичних систем(Сумський державний університет, 2022) Чигрин, Олена Юріївна; Чигрин, Елена Юрьевна; Chygryn, Olena Yuriivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кочережченко, Р.Д.На сьогодні автоматизований аналіз даних є продуктивним, потужним інструментом для прийняття важливих рішень щодо вдосконалення підходів оцінювання ефективності бізнесу, є основою та підґрунтям для формування думки про стан підприємства, країни, її економіки та майже будь-якої системи, ключові детермінанти котрої можна представити у вигляді кількісних та якісних даних. Разом з тим в умовах постійного росту кількості інформації в онлайн середовищі, багато класичних методів опинились під питанням ефективності для використання великих даних та нечітких груп даних таких, як відео, звук, фото та інші. Тому для оптимального вирішення завдань, що можуть дати певні гарантії для якості моделі, можна обрати більш новітній інструментарій та методи, що використовують інструменти нейромережевого моделювання та автоматизації цих процесів. Питання ефективності використання електроенергії завжди стояло константою як для України, так і світу. Метою статті є розроблення моделі для прогнозу ефективності енергетичних систем 122 країн світу (країн Європейського союзу, Північної та Південної Америки, Африки, Азії, країн з високим рівнем доходу, країн з рівнем доходу нижче середнього, країн з низьким рівнем доходу), що ґрунтується на основі значень часового ряду «чистий імпорт електроенергії як частка попиту» за період з 2000 року по 2021 рік. У статі даний детальний опис та інструкції для відтворення моделі, пояснення для глибокого розуміння результату роботи моделі, також наведено детальний опис дослідження якості моделі, метрик, що можуть допомогти в аналізі якості моделі. Проведена робота надає приклад в форматі фото кодів, які було використано для роботи с даними, реалізації метрик, створення моделі. Для реалізації моделі були використані інструменти та інфраструктура мови програмування Python, що дозволило створити модель без занурення в інженерні деталі побудови подібних моделей. В результаті дослідження було отримано модель, яка в середньому дає похибку в 6.9 відсотка, що є адекватним результатом для прогнозних моделей. В результаті було визначено, що модель може бути базисом для інших прогнозних моделей, це дає основу для побудови прогнозного дослідження.Item Теоретичний аналіз змісту індикаторів здоров’я(Сумський державний університет, 2022) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Дрозд, Сергій Анатолійович; Дрозд, Сергей Анатольевич; Drozd, Serhii AnatoliiovychСтаття присвячена визначенню концептуальної основи складових здоров’я та огляду можливих причин смертності. Аспекти здоров’я мають важливий характер для людини в сучасному розумінні. Визначення складових частин дасть змогу більш точно описати кожну підсистему, що робить внесок в категорію здоров’я. Розвиток економіки можливий лише за підтримки працездатного людського капіталу. Для бурливого розвитку економічного сектору потрібний гарній стан людського капіталу, саме рівень здоров’я створює зв’язок між темпами зростання економічного сектора та утриманням людського капіталу на високому рівні. Такий процес можливо організувати лише за допомогою розуміння змісту факторів, які здійснюють внесок у підтримку здоров’я населення кожної країни світу. Підсистеми здоров’я мають високу ступінь взаємозв’язку між собою. Збій в нормальній роботі хоча б в одній підсистемі веде до краху всього здоров’я людини. Кожна така людина створює додатковий натиск на людський капітал, тим самим сповільнює розвиток економічної системи. Визначення впливаючих факторів в підсистемах здоров’я таких, як фізична, соціальна, духовна, економічна, екологічна, психічна є важливим кроком для продуктивного розвитку економічного сектору. В статі проведено аналітичну роботу з пошуку та визначення компонентів підсистем здоров’я, описано можливий вплив на категорію здоров’я, проведено аналіз причин смертності в Україні за 2020 рік. Методика, що використана при розробці статті – це бібліографічний аналіз, логіко-змістовне узагальнення підкатегорій здоров’я, когнітивне моделювання. Результатами дослідження став детальний опис таких підкатегорій здоров’я, як фізичних, соціальних, медичних, психічних, економічних, душевних, екологічних, харчових. Цей опис можливо використати для поглибленого вивчення питань здоров’я в кожній окремій підсистемі здоров’я. Саме розподіл категорії здоров’я є важливим етапом в розвитку охорони здоров’я. Використання цих даних допоможе науково-дослідним та медичним установам вивчати питання здоров’я більш точно та використовувати людські ресурси раціонально. Аналіз причин смертності дозволив зробити висновки про потенційні можливості її зменшення та розроблення заходів, спрямованих на подовження здорового життя населення України.Item Компаративний аналіз наглядово-регуляторного забезпечення процедур фінансового моніторингу та кібербезпеки(Сумський державний університет, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Горай, Д.С.Шляхи покращення процедур фінансового моніторингу, організацій кібербезпеки за умов переходу економіки держави на цифровий формат, розвитку процесів інноваційної цифровізації, рівня інформаційної обізнаності суспільства є постійно актуальною задачею сьогодення. За відсутності загального консенсусу щодо застосування конкретних міжнародно-правових норм у сфері кібербезпеки окремі держави в односторонньому порядку визначають свої національні позиції. Тому важливим є питання визначення особливостей кожної системи для безпечної та коректної організації взаємо корисної співпраці, з одного боку, та покращення власних практик та процедур протидії відмиванню кримінальних доходів, отримання якісно нових знань щодо найменших проявів ризиків та їх упередження, застосування відповідних превентивних заходів ще на стадії зародження, з іншого боку. В статті проведено компаративний аналіз правого забезпечення кіберзахисту та кібербезпеки фінансової системи та інформаційно-комунікаційних технологій Німеччини, Польщі, України, Сполучених Штатів Америки, Швейцарії, Європейського Союзу. Узагальнюючий алгоритм фінансового моніторингу розглянуто в розрізі країн-членів Євросоюзу, що ґрунтується на діючих положеннях Директиви 2018/843/EU Європейського Парламенту та Ради Європейського про запобігання використанню фінансової системи з метою відмивання коштів та фінансування тероризму. Основними положеннями, на яких ґрунтується алгоритм Єврокомісії є: відкритий доступ до реєстрів бенефіциарних власників компаній, що посилює прозорість аналізованої інформації про фінансові транзакції; прозорість інформації про трасти і подібних до них структур; розширення кола зобов’язаних суб’єктів (постачальників електронних гаманців та платформи обміну віртуальних валют), посилення можливостей компетентних органів фінансової розвідки країн Євросоюзу в частині запиту, отримання і використання інформації від зобов’язаних суб’єктів; дотримання критеріїв перевірки фінансових операцій, що здійснюються із залученням країн, які мають високий ступінь ризику.Item Вплив кібершахрайств на фінансову систему на прикладі країн Євросоюзу(Сумський державний університет, 2021) Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Габенко, М.М.Експоненційне зростання кількості кібершахрайств у фінансовій сфері та їх інтелектуалізація призводить до масштабних негативних наслідків як фінансового (втрата коштів фінансовими установами та їх клієнтами, банкрутство фінансових установ, недоотримання податкових надходжень до бюджету), так і суспільного характеру (крадіжка персональних даних споживачів фінансових послуг, зниження рівня ділової репутації фінансових установ, втрати довіри населення до фінансового сектору). Кібербезпека посідає перше місце у списку пріоритетів Європейської Комісії: довіра та безпека є основою Стратегії єдиного цифрового ринку, тоді як боротьба з кіберзлочинністю є одним із трьох основних напрямків Європейської програми безпеки. У дослідженні використано методи систематизації, порівняння, структурного аналізу, логічного узагальнення, бібліометричного аналізу (за допомогою VOSviewer 1.6.15) та методи вертикального, горизонтального та трендового аналізу набору даних для оцінки динаміки та тенденцій кіберзлочинності в фінансовій системи крахн Європейського Союзу. Для визначення найбільш релевантних публікацій з цього питання автори провели бібліометричний аналіз наукових робіт, проіндексованих базою даних Scopus з 2015 по 2021 рік. За результатами дослідження встановлено необхідність виокремлення 6 кластерів за результатами наукових досліджень, автори з яких представлені з 34 країн. У статті проаналізовано динаміку та тенденції кіберзлочинності у фінансовому секторі Європейського Союзу. У статті проаналізовано заходи з кібербезпеки, які здійснюються органами державної безпеки, служб фінансового моніторингу, Генерального директорату з інформатики. Авторами статті доведено, що розвиток цифрових технологій призводить до збільшення масштабів кіберзагроз, які вимагають оперативного та своєчасного виявлення, оцінки та розробки відповідних заходів для їх запобігання або мінімізації можливих наслідків. Практична цінність дослідження полягає у використанні напрацювань органами державного регулювання, нагляду та контролю при розробці системи протидії інформаційним ризикам, що загрожують суспільним інтересам.Item Контент-аналіз нормативно-довідкової інформації при організації баз даних внутрішнього фінансового моніторингу економічних агентів(Сумський державний університет, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana Vitaliivna; Діденко, Ірина Вікторівна; Диденко, Ирина Викторовна; Didenko, Iryna ViktorivnaДвигуном розвитку економіки є розвиток цифрових даних. Дані – це новий економічний ресурс XXI століття. Епоха великих даних вимагає якісного рівня їх організації, представлення для логічного розуміння та інтерпретації запитів за певними критеріями фільтрації, постійного оновлення та актуальності даних, моніторингу використання, захисту від несанкціонованого втручання. Особливо гострим є захист даних економічних агентів. Розвиток цифрової економіки має й негативні наслідки з позиції сприяння розвитку різноманітних, витончених шахрайських махінацій, схем відмивання кримінальних коштів, крадіжки даних як певних осіб, громадян так і даних державного призначення, що може призвести до глобальних політико-економічних конфліктів та суперечок. Тому надзвичайно важливим та актуальним є питання якісної організації, комплексного проектування та розроблення бази даних, що забезпечує всебічний моніторинг економічними агентами фінансових транзакцій на внутрішньому рівні. В статті розроблено схему баз даних економічних агентів, котрі ґрунтуються на внутрішній та зовнішній нормативно-довідковій інформації для здійснення фінансового моніторингу. Таблиці баз даних на основі нормативно-довідкової інформації з використанням ентра джерел охоплюють анкету фінансового моніторингу клієнта, ризикових клієнтів в системі економічного агента, клієнтів, по яким наявні Ухвали суду, фінансові операції яких можуть містити ознаки ризикових, ПЕПклієнтів економічного агента, клієнтів, по яким наявна частка державної власності, заборонені галузі, довідники (коду виду фінансових транзакцій, коду ознаки фінансових транзакцій обов’язкового фінансового моніторингу, коду ознаки фінансових транзакцій внутрішнього фінансового моніторингу, коду документу, що засвідчує особу, коду виду суб’єкта первинного фінансового моніторингу, коду виду повідомлення, коду юридичного статусу учасника транзакції, коду типу особи, що пов’язана з фінансовою транзакцією, коду наявності дозволу на подання відомостей, коду ознаки реалізації фінансової транзакції, кодів областей України, критеріїв ризику), клієнтів з FATCA-статусом. Для формування баз даних фінансового моніторингу економічними агентами на підґрунті зовнішньої (екстра) нормативно-довідкової розроблено таблиці, що містять інформацію про: відомості Єдиного державного реєстру юридичних осіб, фізичних осіб-підприємців та громадських формувань, Державної служби фінансового моніторингу України осіб, пов’язаних з тероризмом та міжнародними санкціями, публічних діячів та членів їх сімей, санкційний список Ради національної безпеки і оборони України, санкційний список Міністерства економічного розвитку і торгівлі України, санкційний список США, санкційні списки ЄС, санкційні списки всього світу, списки ризикових країн, інформацію з Першого всеукраїнського бюро кредитних історій, інформація з Міжнародного бюро кредитних історій, перелік товарів подвійного використання, перелік осіб з часткою державної власності, AntiFraud HUB – відомості про шахраїв, реєстр банкрутів, реєстр боржників, реєстр судових рішень, база недійсних документів, особи, які переховуються від органів влади, реєстр платників єдиного податку, реєстри обтяжень рухомого та нерухомого майна, дані по цінним паперам, реєстр щодо люстрації, реєстр арбітражних керуючих,корупційний реєстр бази українських організацій, інформація щодо іноземних компаній.Item Розроблення моделі бізнес-процесу автоматизованого моніторингу фінансових операцій банком для протидії легалізації кримінальних доходів(Сумський державний університет, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr SerhiiovychРеабілітація банківського сектору безпосередньо залежить від загального рівня довіри до них, через фінансові та нефінансові аспекти. Проте за останні 5 років значно розширилася кількість та типологія шахрайських дій, що наразі включають крадіжку персональних даних та встановлення контролю за рахунками жертв, кібератаки, шахрайство з безкартковими операціями та схеми з авторизацією пушплатежів. Системи управління ризиками шахрайства нового покоління повинні бути спроможні працювати в умовах постійної цифрової трансформації, виявляти нові, досі невідомі ризики шахрайських дій, використовувати переваги технологій та зменшувати витрати на забезпечення дотримання законодавства. У статті розроблено загальну архітектуру автоматизованої інформаційної системи фінансового моніторингу, що складається з 4 рівнів: внутрішній фінансовий моніторинг економічних агентів (рівень 1), банківський фінансовим моніторингом (Клієнт-банк – рівень 2), державний фінансовим моніторингом (рівень 3), правоохоронні й розвідувальні органи ( рівень 4). Крім того, розроблено модель із застосуванням програмного продукту Bizagi Studio та сучасної нотації BPMN 2.0 автоматизованого моніторингу бізнеспроцесу фінансових операцій через систему "Клієнт-Банк", що розкриває мету та тематику дослідження. Релевантні критерії перевірки змісту фінансових операцій складають 10 факторів, що є уніфікованими для різних економічних агентів та 13 перевірочних критеріїв, реалізованих безпосередньо на другому рівні перевірки у системі "Клієнт-Банк".