2023 рік

Permanent URI for this collection

Browse

Recent Submissions

Now showing 1 - 20 of 35
  • Item
    Аналіз макроекономічних показників України у довоєнний і воєнний періоди
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-20) Старченко, Анастасія Романівна; Starchenko, Anastasiia; Кмитюк, Тетяна Леонідівна
    Робота присвячена аналізу макроекономічних показників України у довоєнний та воєнний періоди. Мета дослідження полягає у аналізі та моделюванні макроекономічних показників, їх взаємозалежності та впливу один на одного. Об'єктом дослідження є макроекономічні показники України, а предметом - інструментарій економіко-математичного моделювання та аналізу макроекономічних показників. Отримані результати мають важливе значення як для теоретичного розвитку економічної науки, так і для практичного застосування в управлінні економічними процесами та прийнятті рішень на різних рівнях. Робота складається з 51 сторінки, включаючи 1 таблицю та 24 малюнка, які детально представляють результати аналізу та моделювання. The work is devoted to the analysis of macroeconomic indicators of Ukraine in the prewar and wartime periods. The purpose of the study is to analyze and model macroeconomic indicators, their interdependence and influence on each other. The object of the research is the macroeconomic indicators of Ukraine, and the subject is the toolkit of economic-mathematical modeling and analysis of macroeconomic indicators. The obtained results are important both for the theoretical development of economic science and for practical application in the management of economic processes and decision-making at various levels. The work consists of 51 pages, including 1 table and 24 figures, which present in detail the results of the analysis and modeling.
  • Item
    Оцінювання кредитних ризиків методами машинного навчання
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-19) Яценко, Ірина Вікторівна; Yatsenko, Iryna; Лук’янець, Тетяна Володимирівна
    Ця дипломна робота присвячена використанню методів машинного навчання для оцінювання кредитних ризиків. Кредитні ризики є важливою проблемою для фінансових установ, і правильна оцінка ризиків є критично важливою для забезпечення фінансової стабільності. У цій роботі розглядаються різні методи машинного навчання, які можуть бути застосовані для оцінювання кредитних ризиків. Проводиться також огляд літератури та аналіз попередніх досліджень в цій галузі. А також досліджуються основні фактори, що впливають на кредитний ризик, такі як фінансовий стан клієнта, кредитна історія та інші важливі параметри. Після аналізу методів машинного навчання, таких як логістична регресія, методу k-найближчих сусідів та метод опорних векторів, проводяться дослідження з використанням реальних наборів даних. Порівнюються результати і визначається, який метод є найбільш ефективним у визначенні кредитного ризику. У підсумку, у цій роботі досліджується і аналізується використання методів машинного навчання для оцінювання кредитних ризиків. Вона надає цінні висновки та рекомендації щодо використання певних методів та розуміння важливості професійних аспектів у цій сфері. This thesis focuses on the use of machine learning techniques for credit risk assessment. Credit risk is an important issue for financial institutions, and proper risk assessment is critical to ensuring financial stability. This paper discusses various machine learning techniques that can be applied to credit risk assessment. It also reviews the literature and analyzes previous research in this area. The paper also explores the main factors that influence credit risk, such as the customer's financial condition, credit history, and other important parameters. After analyzing machine learning methods such as logistic regression, k-nearest neighbors, and support vector machines, research is conducted using real data sets. The results are compared and it is determined which method is the most effective in determining credit risk. In summary, this paper explores and analyzes the use of machine learning methods for credit risk assessment. It provides valuable conclusions and recommendations on the use of certain methods and understanding the importance of professional aspects in this area.
  • Item
    Вплив соціально-економічних факторів на злочинність в європейських країнах
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-21) Ярош, Олександра Ігорівна; Yarosh, Olexandra; Піскунова, Олена Валеріївна
    Метою кваліфікаційної роботи є аналіз впливу соціально-економічних факторів на злочинність в європейських країнах на підгрунті методів багатовимірної статистики. Для дослідження впливу соціально-економічних факторів на злочинність в європейських країнах розглянуто наукові праці вітчизняних та зарубіжних авторів присвячених даній тематиці. Для аналізу злочинності в європейських країнах застосовано методи кластерного аналізу за допомогою яких виявлено основні типи країн за структурою злочинності. Для виявлення факторів, що впливають на злочинність в європейських країнах було проведено регресійний аналіз. The purpose of the qualification work is to analyze the impact of socio-economic factors on crime in European countries based on multivariate statistics. To study the impact of socio-economic factors on crime in European countries, the scientific works of local and foreign authors on this topic were considered. To analyze crime in European countries, I use the methods of cluster analysis to identify the main types of countries by the structure of crime. To identify the factors influencing crime in European countries, a regression analysis was conducted.
  • Item
    Використання алгоритмів класифікації для моделювання кредитоспроможності позичальників банку
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-22) Шимонюк, Вадим Борисович; Shimoniuk, Vadym; Великоіваненко, Галина Іванівна
    В даній дипломній роботі об’єктом дослідження є кредитоспроможність позичальників банку. Метою роботи є моделювання кредитоспроможності позичальників банку із застосуванням алгоритмів класифікації та порівняння отриманих моделей за метриками якості. Теоретична значущість полягає у систематизації та формуванні основної інформації для розуміння процесу оцінювання кредитоспроможності позичальників банку. Дана робота буде цікава як тим, хто лише починає займатись задачею оцінювання кредитоспроможності, так і тим, хто вже має певний досвід. Незалежно від досвіду дана інформація відповідає на більшість базових питань, які можуть виникнути при вивченні даної теми. Робота має практичну значущість, оскільки сформований алгоритм можна використовувати для різних наборів даних та в різних установах (банки, кредитні спілки тощо). Статистичні розрахунки, аналіз та обробка даних, побудова класифікаторів були проведені в середовищі програмування за допомогою спеціалізованої мови програмування R. The work has practical significance, as the generated algorithm can be used for different data sets and in different institutions (banks, credit unions, etc.). Statistical calculations, analysis and processing of data, construction of classifiers were carried out in the programming environment using the specialized statistical programming language R. In this thesis, the object of research is the creditworthiness of bank borrowers. The purpose of the work is to model the creditworthiness of bank borrowers using classification algorithms and compare the obtained models according to quality metrics. The theoretical significance lies in the systematization and formation of basic information for understanding the process of assessing the creditworthiness of bank borrowers. This work will be interesting both to those who do not know anything about creditworthiness, and to those who already have some experience. Regardless of experience, this information answers most of the basic questions that may arise when studying this topic.
  • Item
    Дослідження інвестиційного клімату України
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-21) Шендрук, Ігор Ігорович; Shendruk, Ihor; Лук’янець, Тетяна Володимирівна
    Об’єктом дослідження є інвестиційний клімат України та його розвиток. Предметом дослідження є економіко-математичні методи та моделі прогнозування інвестиційного клімату України. Мета кваліфікаційної бакалаврської роботи – дослідження інвестиційного клімату в Україні, застосування математичних методів та моделей для його прогнозування. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання отриманих результатів дослідження для прийняття рішень щодо поліпшення інвестиційного клімату в Україні. The object of the study is the investment climate of Ukraine and its development. The subject of the research is economic and mathematical methods and models of forecasting the investment climate of Ukraine. The purpose of the qualifying bachelor thesis is to study the investment climate in Ukraine, the application of mathematical methods and models for its forecasting. The practical significance of the obtained results lies in the possibility of using the obtained research results to make decisions on improving the investment climate in Ukraine.
  • Item
    Оцінювання ефективності використання видатків бюджетів територіальних громад України
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-21) Ткачук, Віталій Володимирович; Tkachuk, Vitalii; Піскунова, Олена Валеріївна
    Дослідження має на меті вивчення ефективності використання видатків місцевих бюджетів у територіальних громадах. Були розглянуті різні аспекти оцінювання ефективності, включаючи визначення цілей та результатів, методів оцінювання, наявність та якість даних. Для оцінювання ефективності використання видатків проводилась попередня обробка даних, побудова похідних показників та аналіз ефективності місцевих бюджетів. Крім того, застосовувався кластерний аналіз для кластеризації бюджетів та виявлення проблемних аспектів. Отримані результати мають значення для практичного застосування, оскільки вони надають набір показників для оцінювання ефективності видатків місцевих бюджетів, розробляють практичні методи оцінювання та надають рекомендації для органів виконавчої влади. The research is aimed at studying the efficiency of using local budget expenditures in territorial communities. Various aspects of performance evaluation were considered, including the definition of goals and results, evaluation methods, availability and quality of data. To assess the effectiveness of expenditure use, data pre-processing, construction of derivative indicators and analysis of the effectiveness of local budgets were carried out. In addition, cluster analysis was used to cluster budgets and identify problematic aspects. The results obtained are of practical importance, as they provide a set of indicators for assessing the effectiveness of local budget expenditures, develop practical methods of evaluation and provide recommendations for executive authorities.
  • Item
    Моделювання динаміки обсягів продажів за допомогою інструментів машинного навчання
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-21) Струк, Олег Олександрович; Struk, Oleh; Катуніна, Ольга Сергіївна
  • Item
    Моделювання впливу забруднення навколишнього середовища на економіку країни
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-22) Стеценко, Юлія Анатоліївна; Stetsenko, Yuliia; Юнькова, Олена Олександрівна
    У роботі проведено дослідження впливу навколишнього середовища на розвиток економіки України. Досліджено альтернативні погляди вчених на економічну криву Кузнеця, які стали основою для розробки та побудови економетричних моделей. Для аналізу використано ВВП на душу населення як показник економічного розвитку та викиди CO2 як показник забруднення довкілля. Виявлено, що прямі іноземні інвестиції та витрати на охорону навколишнього середовища мають значний вплив на обсяги ВВП, тоді як зменшення викидів CO2 сприяє підвищенню економічного добробуту. Проведений економічний аналіз моделей та побудовані прогнози результативних показників свідчать про можливість використання цих моделей для аналізу взаємозалежності між економічними та екологічними показниками. The study investigates the impact of the environment on the economic development of Ukraine. Alternative perspectives of scholars on the environmental Kuznets curve were examined, which served as the basis for developing and constructing econometric models. GDP per capita was used as an indicator of economic development, while CO2 emissions were used as an indicator of environmental pollution for analysis. It was found that foreign direct investment and expenditures on environmental protection have a significant influence on GDP, while reducing CO2 emissions contributes to increased economic well-being. The conducted economic analysis of the models and the generated forecasts of performance indicators indicate the potential use of these models for analyzing the interdependence between economic and environmental indicators.
  • Item
    Аналіз та прогнозування стану ІТ-ринку України
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-21) Степаненко, Юлія Олександрівна; Stepanenko, Yuliia; Осипова, Ольга Ігорівна
    Робота присвячена комплексному аналізу стану ІТ-ринку України, оцінці потенціалу, визначенні перспектив та шляхів його розвитку. Також запропоновано моделі прогнозування заробітної плати на ІТ-ринку за допомогою методів машинного навчання та надано загальну оцінку та порівняння побудованих моделей прогнозування заробітної плати. The work is devoted to a comprehensive analysis of the state of the IT market of Ukraine, assessment of potential, determination of prospects and ways of its development. Salary forecasting models in the IT market using machine learning methods are also proposed, and a general assessment and comparison of the built forecasting models is provided.
  • Item
    Аналіз ефективності використання блокчейн-технологій в економіці
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-20) Стадній, Дар’я Олександрівна; Stadnii, Daria; Лук’янець, Тетяна Володимирівна
    Дане дослідження зосереджується на використанні технології блокчейн в економіці і має на меті виявити можливості та переваги її впровадження в різних галузях. З урахуванням сучасних економічних викликів та нестабільності світової економічної системи, блокчейн стає привабливим рішенням для компаній, організацій та державних структур. Дослідження охоплює аналіз основних аспектів блокчейн-технологій, їх можливостей у логістиці, фінансових та урядових послугах та медицині. Також досліджуються методи та моделі оцінювання криптовалют, вкладання коштів у ці цифрові активи з урахуванням прогнозу, а також переваги та недоліки впровадження блокчейн-технологій в Україні. This research focuses on the use of blockchain technology in the economy and aims to explore its potential and advantages for implementation in various industries. Considering the current economic challenges and instability in the global economic system, blockchain has become an attractive solution for companies, organizations, and government structures. The study encompasses an analysis of the key aspects of blockchain technology and its applications in logistics, financial and government services, and healthcare. It also investigates methods and models for evaluating cryptocurrencies, investing in these digital assets with consideration of forecasts, as well as the benefits and drawbacks of implementing blockchain technology in Ukraine.
  • Item
    Аналіз впливу корупції на макроекономічну безпеку країни
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-19) Слободянюк, Анна В’ячеславівна; Slobodianiuk, Anna; Юнькова, Олена Олександрівна
    У цьому дослідженні аналізується вплив корупції на макроекономічну безпеку України і визначаються найголовніші фактори, що сприяють корупції. Автор використовує факторний і кластерний аналіз для порівняння України з європейськими країнами. Результати показують, що фінансові аспекти мають значний вплив на макроекономічну безпеку. Впровадження ефективного фінансового управління і боротьба з корупцією є необхідними для забезпечення стабільності економіки. Крім того, рівень корупції впливає на інвестиційну привабливість країни, тому зменшення корупції може сприяти залученню інвестицій і покращенню макроекономічної безпеки. Ці результати мають важливе значення для розробки політики та заходів, спрямованих на поліпшення економічної ситуації та залучення інвестицій до України. This study analyzes the impact of corruption on the macroeconomic security of Ukraine and identifies the key factors contributing to corruption. The author employs factor and cluster analysis to compare Ukraine with European countries. The results demonstrate that financial aspects significantly influence macroeconomic security. The implementation of effective financial management and the fight against corruption are essential for ensuring economic stability. Additionally, the level of corruption affects the investment attractiveness of the country, thus reducing corruption can facilitate investment attraction and enhance macroeconomic security. These findings hold significant importance for the development of policies and measures aimed at improving the economic situation and attracting investments to Ukraine.
  • Item
    Прогнозування котирування цінних паперів засобами машинного навчання
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-22) Семенюк, Катерина Станіславівна; Semeniuk, Kateryna; Іванов, Сергій Миколайович
    Розглянуто теоретичні основи цінних паперів, ризики інвестиційної діяльності та стратегії їх пом'якшення. Проведено аналіз поведінки акцій обраних компаній у часі та виявлені основні тенденції. Для аналізу сезонності, тренду та шуму в часових рядах застосовано метод декомпозиції STL. Прогнозування ціни відкриття акцій здійснено методами експоненціального згладжування. В процесі підбору найкращої моделі для прогнозування використані методи машинного навчання. The securities’ theoretical basis, risks of investment activities, and strategies for their mitigation were considered. An analysis of the selected companies shares’ behavior over time was carried out and the main trends were identified. To analyze seasonality, trend and noise in time series the STL decomposition method has been used. The prediction of shares’ opening price was carried out by exponential smoothing methods. Machine learning methods were used in the process of selecting the best forecasting model.
  • Item
    Аналіз ринку праці ІТ-спеціалістів
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-05) Подрига, Богдан Ігорович; Podryha, Bohdan; Юнькова, Олена Олександрівна
    Об'єктом дослідження даної роботи є ринок ІТ-послуг в Україні, а предметом дослідження є аналіз стану ринку праці ІТ-спеціалістів. Робота має на меті вивчення історії, структури та найбільших компаній на ІТ ринку, враховуючи вплив пандемії та війни. Також досліджуються проблеми та недоліки ринку ІТ в Україні. Для досягнення цієї мети використовуються математичні методи моделювання заробітної плати ІТ-спеціалістів, такі як лінійна регресія та кластерний аналіз. Результати дослідження дозволяють зробити висновки щодо стану ринку та впливу різних факторів на заробітну плату ІТ-спеціаліста. Робота є важливим внеском у розуміння ринку праці ІТ-спеціалістів в Україні та сприяє розвитку цієї галузі. The object of research of this work is the market of IT services in Ukraine, and the subject of research is the analysis of the state of the labor market of IT specialists. The work aims to study the history, structure and largest companies in the IT market, taking into account the impact of the pandemic and war. Problems and shortcomings of the IT market in Ukraine are also investigated. To achieve this goal, mathematical methods of modeling the salary of IT specialists, such as linear regression and cluster analysis, are used. The results of the study allow us to draw conclusions about the state of the market and the influence of various factors on the salary of an IT specialist. The work is an important contribution to the understanding of the labor market of IT specialists in Ukraine and contributes to the development of this industry.
  • Item
    Дослідження ринку житлової нерухомості методами машинного навчання
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-21) Овчинников, Ярослав Сергійович; Ovchynnykov, Yaroslav; Катуніна, Ольга Сергіївна
    Моделювання цін на житлову нерухомість є актуальною темою, оскільки в умовах сучасного стану економіки інвесторам потрібно розуміти скільки реально може коштувати певний житловий об’єкт нерухомості. В Україні ринок нерухомості є дуже динамічним та чутливим до змін, як в економіці, так і політиці. Через військові дії, котрі відбуваються в Україні, ринок нерухомості також залежить і від того, які новини суспільство отримує з фронту про перебіг військових дій. Метою виконання роботи є побудова та експериментальне використання моделей прогнозування ціни на житло в м.Києві за допомогою методів машинного навчання. Об’єктом дослідження є ціни на об'єкти житлової нерухомості. Предметом дослідження є математичні моделі та методи аналізу та прогнозування цін на житлову нерухомість на базі інструментів машинного навчання. Residential real estate price modeling is a relevant topic, as in the current state of the economy, investors need to understand how much a certain residential property can actually cost. In Ukraine, the real estate market is very dynamic and sensitive to changes in both the economy and politics. Due to the ongoing military operations in Ukraine, the real estate market also depends on the news society receives from the frontline about the course of hostilities. The purpose of this work is to build and experimentally use models for predicting housing prices in Kyiv using machine learning methods. The object of study is the prices of residential real estate. The subject of the study is mathematical models and methods for analyzing and forecasting residential real estate prices based on machine learning tools.
  • Item
    Аналіз основних тенденцій ринку праці в Україні
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023) Нікіфоренко, Анатолій Сергійович; Nikiforenko, Anatolii; Ващаєв, Сергій Сергійович
  • Item
    Аналіз та прогнозування стану рітейлу в Україні в умовах війни та пандемії
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-19) Настаулова, Ольга Володимирівна; Nastaulova, Olga; Осипова, Ольга Ігорівна
    Робота присвячена дослідженню стану рітейлу в Україні в умовах війни та пандемії COVID-19. Використовуючи кількісні методи, досліджується вплив війни та пандемічних обмежень на роздрібну торгівлю. Результати дослідження дозволять розробити рекомендації для рітейлових підприємств з метою адаптації до складних умов і розвитку стратегій для збереження та росту бізнесу. The work is devoted to researching the state of retail in Ukraine in the conditions of war and the COVID-19 pandemic. Using quantitative methods, the effects of war and pandemic restrictions on retail trade are examined. The results of the research will make it possible to develop recommendations for retail enterprises in order to adapt to difficult conditions and develop strategies for the preservation and growth of business.
  • Item
    Оцінювання надійності комерційних банків
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-19) Мороз, Вероніка Миколаївна; Moroz, Veronika; Ткач, Олег Валентинович
    У кваліфікаційній роботі досліджено надійність комерційних банків української банківської системи. Використовуючи економіко-математичне моделювання, проведено аналіз та оцінку надійності банків, побудовано кластерний аналіз банків України та прогнозовано надійність окремих банків. Результати роботи виявили фактори, що впливають на надійність банків, розроблено економетричні моделі та зроблено висновки та пропозиції для покращення функціонування банків. Робота має значення для банківського сектору, регуляторних органів та інших зацікавлених сторін для прийняття рішень, ризикового управління та стратегічного прогнозування. The research examines the reliability of commercial banks in the Ukrainian banking system. Through economic and mathematical modeling, the analysis and evaluation of bank reliability have been conducted, including cluster analysis of Ukrainian banks and the forecasting of individual bank reliability. The findings identified factors influencing bank reliability, developed econometric models, and provided conclusions and recommendations for improving bank performance. This study holds significance for the banking sector, regulatory bodies, and other stakeholders in making decisions, risk management, and strategic forecasting.
  • Item
    Прогнозування розвитку електронної торгівлі в Україні
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-20) Мисько, Данііл Сергійович; Mysko, Daniil; Катуніна, Ольга Сергіївна
    В епоху розвитку цифрових технологій впровадження систем електронної торгівлі має тенденцію до стрімкого зростання та збільшення впливу на сфери суспільного життя. Глобалізація процесів електронної торгівлі та визначення її перспективного розвитку у майбутньому створює відповідні умови, що обумовлюють необхідність здійснення аналізу сучасних форм ведення електронної комерції. Метою виконання даної роботи є побудова та експериментальне використання моделей прогнозування розвитку електронної торгівлі в Україні за допомогою методів інтелектуального аналізу даних та математичного моделювання. Об’єктом дослідження є електронна торгівля як складова інформаційно-мережевої економіки. Предметом дослідження є математичні моделі та методи аналізу та прогнозування обсягів електронної торгівлі в економіці країни під впливом низки факторів економічного середовища. In the era of digital technology advancement, the implementation of e-commerce systems tends to experience rapid growth and have an increasing impact on various aspects of societal life. The globalization of e-commerce processes and the determination of its future prospects create the necessary conditions for conducting an analysis of contemporary forms of conducting electronic commerce. The objective of this study is to build and experimentally utilize forecasting models for the development of e-commerce in Ukraine using data analysis and mathematical modeling methods. The research object is e-commerce as a component of the information-network economy. The research subject includes mathematical models and methods for analyzing and forecasting the volumes of e-commerce in the country under the influence of various factors in the economic environment.
  • Item
    Методи прогнозування курсу криптовалют
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-19) Миколюк, Владислав Русланович; Mykoliuk, Vladyslav; Скіцько, Володимир Іванович
    Робота присвячена проблематиці прогнозування курсу криптовалют та розглядаються різні методи та моделі для розв’язання цієї задачі. Дослідження включає аналіз та порівняння різних методів прогнозування, таких як часові ряди, машинне навчання, нейронні мережі, а також їхню ефективність та точність прогнозування курсу криптовалют на основі реальних даних. The work is dedicated to the problem of forecasting the exchange rate of cryptocurrencies and various methods and models for solving this problem are considered. The study includes an analysis and comparison of different forecasting methods such as time series, machine learning, neural networks, and their effectiveness and accuracy in predicting the exchange rate of cryptocurrencies based on real data.
  • Item
    Економетричний аналіз факторів, що впливають на вартість житлової нерухомості
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-20) Майборода, Максим Геннадійович; Maiboroda, Maksym; Притоманова, Ольга Михайлівна
    Підвищення ефективності функціонування ринку житлової нерухомості є важливим завданням економіки, оскільки воно вимагає великих фінансових, матеріальних та людських ресурсів. Тому важливо забезпечувати більшу цінність для клієнтів і залишатися гнучкими, незважаючи на глобальні виклики чи тиск ринку. Метою роботи є визначення факторів, які впливають на вартість житлової нерухомості, шляхом застосування методів економетричного моделювання та отримання кількісної оцінки цього впливу. Об’єктом дослідження є ринок житлової нерухомості та процеси формування цін на житло. Предметом дослідження є математичні методі і моделі для виявлення факторів, що впливають на ціну житлової нерухомості. Increasing the efficiency of the residential real estate market is an important task of the economy, as it requires large financial, material and human resources. It is therefore important to deliver greater value to customers and remain flexible despite global challenges or market pressures. The purpose of the work is to determine the factors that affect the value of residential real estate by applying the methods of econometric modeling and obtaining a quantitative assessment of this impact. The object of the study is the residential real estate market and the processes of formation of housing prices. The subject of the research is mathematical methods and models for identifying factors affecting the price of residential real estate.