2020 рік

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/35445

Browse

Browsing 2020 рік by Author "Kaminsky, Oleg"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Аналіз достовірності інформації щодо пандемії COVID-19 в Україні (на прикладі світових агрегаторів даних)
    (ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2020) Камінський, Олег Євгенович; Kaminsky, Oleg; Каминский, Олег Евгеньевич; Поліїт, Д. Г.; Poliyit, D. G.
    Вплив пандемії COVID-19 на економічну діяльність в основному зумовлений зменшенням витрат для осіб з вищими доходами через проблеми зі здоров’ям, що, в свою чергу, впливає на підприємства, які обслуговують багатих, і в кінцевому рахунку зменшує рівень доходів і витрат низькооплачуваних працівників цих підприємств. Модель прогнозування підтверджених випадків захворювання на COVID-19 усе ще перебуває на стадії досліджень. Розуміючи тенденцію розвитку підтверджених випадків у регіоні, уряди країн намагаються контролювати пандемію, використовуючи відповідну політику. Однак загальноприйняті традиційні математичні методи та моделі прогнозування пандемій мають обмеження і не завжди дають точні оцінки. Слід зауважити, що аналіз достовірності даних щодо смертності від пандемії є досить нетривіальною задачею і складно впевнено визначити саму кількість жертв. Проте вірогідність цих показників може бути компенсовано, якщо проводити аналіз, порівнюючи дані «схожих» країн. Метою статті є представлення результатів аналізу вірогідності інформації щодо епідемії Сovid-19 на основі інформації світових онлайн-агрегаторів даних, його зв’язку з географічним положенням країн світу та кількістю їх населення. У даній роботі авторами запропоновано вдосконалений метод такого аналізу та відповідне програ- мне забезпечення. Результати аналізу показали, що найімовірніша кількість смертей від COVID-19 в Україні має бути на 25 % вище заявлених даних. Цей метод має кращий ефект пристосування для регіонів з великою базою населення, а ефект прогнозування є точнішим. Аналіз загальної смертності під час пандемії й зіставлення цих даних з середньою смертністю в інших країнах може служити точнішою, нехай і дещо попередньої, оцінкою реальної кількості жертв пандемії, та її впливу на економіку України. The impact of the COVID-19 pandemic on economic activity is mainly due to lower costs for higher-income people due to health problems, which in turn affects businesses that serve the rich and ultimately reduces the income and expenditure of low-paid workers. these enterprises. The model for predicting confirmed cases of COVID-19 is still under investigation. Recognizing the trend in confirmed cases in the region, governments are trying to control the pandemic using appropriate policies. However, generally accepted traditional mathematical methods and models for predicting pandemics are limited and do not always give accurate estimates. It should be noted that the analysis of the reliability of pandemic mortality data is a rather non-trivial task and it is difficult to determine the number of victims with confidence. However, the probability of these indicators can be offset by analyzing by comparing data from «similar» countries. The aim of the article is to present the results of the analysis of the reliability of information on the David-19 epidemic based on information from global online data aggregators, its relationship with the geographical location of countries and their population. In this paper, the authors propose an improved method of such analysis and appropriate software. The results of the analysis showed that the most probable number of deaths from COVID-19 in Ukraine should be 25% higher than the stated data. This method has a better adaptation effect for regions with a large population base, and the forecasting effect is more accurate. Analysis of overall mortality during a pandemic and comparison of these data with average mortality in other countries can serve as a more accurate, albeit somewhat preliminary, estimate of the actual number of pandemic victims and its impact on Ukraine’s economy.
  • Thumbnail Image
    Item
    Системний аналіз гедоністичних індексів цін для хмарних обчислень
    (ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2020) Ващаєв, Сергій Сергійович; Vashchaiev, Serhii; Ващаев, Сергей Сергеевич; Камінський, Олег Євгенович; Kaminsky, Oleg; Каминский, Олег Евгеньевич
    Вивчення хмарних сервісів як економічних явищ є актуальним, тому що вони є вагомим ресурсом підвищення ефективності роботи підприємств і організацій. Підприємствам доцільно розробляти економіко-математичні моделі для проведення оптимізації цін та обсягів продажу хмарних сервісів, зважаючи на додаткові обмеження, у тому числі на особливості бізнес-процесів самого підприємства та на специфіку конкретної галузі. Метою статті є системний аналіз проблем ціноутворення в парадигмі хмарних обчислень та визначення ключових характеристик для розрахунку гедоністичних індексів цін на хмарні сервіси. В статті для побудови гедоністичних індексів ціни екземплярів хмарних послуг були використані функціональні та нефункціональні атрибути ціни. Під час аналізу даних були розглянуті варіативні показники для хмарного постачальника. Отримані результати було використано для методів гедонічного ціноутворення, який передбачає виявлення залежності між ринковими цінами на хмарні продукти та їх об’єктивними характеристиками, що може бути виражено функцією. Важливість гедоністичного індексу цін полягає в тому, що він може бути використаний для визначення запропонованих цін на базі комбінації характеристик, які не були включені або були недоступні під час побудови самого індексу. Моделювання ціноутворення для хмарних послуг, за допомогою гедоністичного підходу, спроможне надавати корисну інформацію не тільки щодо цінової політики, але й щодо аспектів хмарного ринку, оскільки представлені результати також дозволяють проводити порівняльний аналіз різних хмарних провайдерів. Гедоністичні індекси цін є перспективним підходом, а використання нелінійних функціональних форм у формуванні гедоністичних індексів цін для підвищення точність індексу ціноутворення є об’єктом подальших досліджень. The study of cloud services as economic phenomena is relevant, since they are a significant resource for increasing the efficiency of enterprises and organizations. It is advisable for enterprises to develop economic and mathematical models for optimizing prices and sales of cloud services, taking into account additional restrictions, including the specifics of the business processes of the enterprise itself and the specifics of a particular industry. The aim of the article is to systematically analyze the pricing problems in the cloud computing paradigm and to determine the key characteristics for calculating hedonic price indices for cloud services. In this article, functional and nonfunctional price attributes were used to construct hedonic price indices for cloud service instances. When analyzing the data, we looked at the variable metrics for a cloud provider. The results were used for hedonic pricing methods, which involves identifying the relationship between market prices for cloud products and their objective characteristics, which can be expressed as a function. The importance of the hedonic price index is that it can be used to determine proposed prices based on a combination of characteristics that were not included or were not available in the construction of the index itself. Modeling pricing for cloud services, using a hedonic approach, can provide useful information not only on pricing policy, but also on aspects of the cloud market, since the results presented also allow comparative analysis of different cloud providers. Hedonic price indices are a promising approach, and the use of nonlinear functional forms in the formation of hedonic price indices to improve the accuracy of the pricing index is an object of further research.