Browse
Recent Submissions
Item Прогнозування врожайності зернових та олійних культур на основі агротехнічних та кліматичних показників(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-19) Степаненко, Юлія Олександрівна; Stepanenko, Yuliia; Осипова, Ольга ІгорівнаРобота присвячена прогнозуванню врожайності зернових і олійних культур на основі агротехнічних та кліматичних показників із застосуванням машинного навчання. Проаналізовано вплив ключових факторів, реалізовано моделі лінійної регресії, дерев рішень, випадкового лісу та градієнтного підсилення. Результати дослідження можуть бути застосовані для підвищення ефективності управління аграрними ресурсами. The work focuses on forecasting the yield of grain and oilseed crops based on agronomic and climatic indicators using machine learning. The impact of key factors was analyzed, and models such as linear regression, decision trees, random forest, and gradient boosting were implemented. The research results can be applied to improve the efficiency of agricultural resource management.Item Статистичний аналіз зовнішньої торгівлі товарами та послугами України з країнами ЄС(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-20) Синюк, Ростислав Валерійович; Syniuk, Rostyslav; Мазур, Маргарита ВікторівнаРобота присвячена статистичному аналізу зовнішньої торгівлі України з країнами ЄС. У роботі досліджуються обсяги, структура та динаміка експорту та імпорту товарів і послуг, визначаються основні тенденції та фактори, що впливають на двосторонні економічні відносини. Аналізуються зміни в торгових потоках, а також перспективи розвитку економічної співпраці між Україною та Європейським Союзом в сучасних умовах. The work is devoted to the statistical analysis of Ukraine’s foreign trade with EU countries. The volume, structure and dynamics of export and import of goods and services are investigated in the work, the main trends and factors affecting bilateral economic relations are determined. Changes in trade flows are analyzed, as well as prospects for the development of economic cooperation between Ukraine and the European Union in modern conditions.Item Оцінювання фінансового стану міжнародної корпорації в умовах війни в Україні(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-20) Онуфрієва, Єлизавета Володимирівна; Onufriieva, Yelyzaveta; Піскунова, Олена ВалеріївнаКваліфікаційна магістерська робота присвячена оцінці фінансового стану міжнародних корпорацій під час війни в Україні, на прикладі компанії Henkel. У роботі аналізуються виклики, з якими стикаються міжнародні корпорації в умовах нестабільного зовнішнього середовища, зокрема під час глобальних криз, таких як війна та економічна нестабільність. Інтегруються теоретичні та практичні підходи для оцінки фінансової стійкості, прогнозування ризиків банкрутства за допомогою дискримінантних моделей і розробки комплексної системи фінансового аналізу.Завдання роботи включають дослідження впливу війни на фінансові показники, огляд методик оцінки фінансового стану, а також застосування інноваційних підходів для адаптації традиційних моделей до сучасних економічних умов. У роботі акцентується увага на використанні горизонтального, вертикального, коефіцієнтного та трендового аналізів, а також моделей, таких як Z-рахунок Альтмана, для оцінки стабільності корпорацій та управління ризиками у кризових умовах. Отримані результати спрямовані на покращення процесу прийняття управлінських рішень завдяки наданню адаптивних стратегій для фінансового планування та підвищення стійкості компаній. Рекомендації можуть бути використані міжнародними корпораціями для подолання динамічних глобальних викликів, що робить це дослідження актуальним і практично значущим для бізнесу, який функціонує в умовах нестабільності. This master’s thesis focuses on assessing the financial condition of international corporations during the war in Ukraine, using Henkel as a case study. The thesis analyzes the challenges international corporations face in unstable external environments, particularly during global crises like wars and economic instability. It integrates theoretical and practical approaches to evaluate financial stability, predict bankruptcy risks using discriminant models, and propose a comprehensive framework for financial analysis.The objectives include exploring the war’s impact on financial indicators, reviewing methodologies for financial assessment, and applying innovative approaches to adapt traditional models to current economic uncertainties. The thesis highlights the use of horizontal, vertical, ratio, and trend analyses, along with models like Altman’s Z-score, to evaluate corporate stability and risk management in crisis conditions.The findings aim to enhance managerial decision-making by providing adaptable strategies for financial planning and stability reinforcement. Recommendations are intended for use by multinational corporations to navigate dynamic global challenges, making the research relevant and practically significant for businesses operating in volatile environments.Item Data-Driven підхід в обґрунтуванні вибору об’єктів приватного житлового інвестування(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-20) Овчинников, Ярослав Сергійович; Ovchynnykov, Yaroslav; Катуніна, Ольга СергіївнаПроблема ефективного інвестування у приватний житловий сектор є актуальною, оскільки вибір об’єктів для інвестицій вимагає глибокого аналізу та урахування багатьох факторів. Застосування Data-Driven підходу та математичного моделювання може значно підвищити якість прийняття рішень, знизити ризики та забезпечити систематичність інвестиційного процесу. Метою роботи є розробка моделей машинного та глибокого навчання для аналізу та прогнозування ціни на житлові об’єкти з урахування дата орієнтованого підходу при виборі об’єктів для інвестування. Об'єктом дослідження роботи є вибір об’єктів приватного житлового інвестування. Предметом дослідження є методи машинного та глибокого навчання для прогнозування ціни об’єктів нерухомості та вибору об’єктів приватного житлового інвестування. The problem of effective investment in the private housing sector is relevant, as the selection of investment objects requires indepth analysis and consideration of many factors. The use of a Data-Driven approach and mathematical modeling can significantly improve the quality of decision-making, reduce risks, and ensure the systematic nature of the investment process. The aim of the study is to develop machine and deep learning models for analyzing and forecasting the price of residential real estate, taking into account the date-oriented approach when selecting objects for investment. The object of research is the selection of private residential investment objects. The subject of the study is machine and deep learning methods for predicting the price of real estate and selecting private residential investment objects.Item Вплив людського капіталу на рівень фінансової стійкості зведених бюджетів районів та областей України(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-19) Ткачук, Віталій Володимирович; Tkachuk, Vitalii; Осипова, Ольга ІгорівнаДослідження присвячене аналізу впливу людського капіталу на фінансову стійкість зведених бюджетів областей та районів України. Об’єктом дослідження є фінансова стійкість зведених бюджетів в областях та в районах України, а предметом – моделі та методи оцінювання впливу людського капіталу на рівень фінансової стійкості місцевих бюджетів. Метою дослідження є адаптація методології Світового Банку щодо оцінювання людського капіталу регіонів України та моделювання впливу людського капіталу на рівень фінансової стійкості зведених бюджетів областей та районів України. У ході дослідження було проведено збір соціально-економічних даних, розроблено Індекс Регіонального Людського Капіталу та виконано регресійний аналіз. Результати роботи надають нові методичні підходи для оцінки ефективності фінансової підтримки регіонів та практичні рекомендації для органів влади. The study analyzes the impact of human capital on the financial stability of consolidated budgets of regions and districts of Ukraine. The object of the study is the financial sustainability of consolidated budgets in the regions and districts of Ukraine, and the subject is models and methods for assessing the impact of human capital on the level of financial sustainability of local budgets. The purpose of the study is to adapt the World Bank’s methodology for assessing human capital in the regions of Ukraine and to model the impact of human capital on the level of financial sustainability of consolidated budgets of regions and districts of Ukraine. In the course of the study, socio-economic data were collected, the Regional Human Capital Index was developed, and regression analysis was performed. The results provide new methodological approaches for assessing the effectiveness of financial support to the regions and practical recommendations for the authorities.Item Підвищення ефективності програм лояльності на основі сегментації клієнтів(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-19) Настаулова, Ольга Володимирівна; Nastaulova, Olha; Осипова, Ольга ІгорівнаРобота присвячена дослідженню впливу сегментації клієнтів на підвищення ефективності програм лояльності. У дослідженні використовуються сучасні методи кластерного аналізу, зокрема метод k-середніх, DBSCAN та GMM, які дозволяють виокремити різні групи клієнтів на основі їхньої поведінки та характеристик. Завдяки застосуванню цих методів можна виявити приховані закономірності в даних і згрупувати клієнтів за схожими ознаками. Результати дослідження дозволяють сформувати рекомендації щодо персоналізованих пропозицій для кожного сегмента клієнтів, що сприяє підвищенню їхньої лояльності, задоволеності та залученості. Запропоновані рішення допоможуть бізнесам оптимізувати програми лояльності та досягти більшої ефективності у взаємодії з клієнтами. The work is devoted to the study of the impact of customer segmentation on increasing the effectiveness of loyalty programs. The study uses modern cluster analysis methods, in particular the k-means method, DBSCAN and GMM, which allow to distinguish different groups of customers based on their behavior and characteristics. Thanks to the application of these methods, it is possible to identify hidden patterns in the data and group customers according to similar characteristics. The results of the study allow to form recommendations on personalized offers for each customer segment, which contributes to increasing their loyalty, satisfaction and engagement. The proposed solutions will help businesses optimize loyalty programs and achieve greater efficiency in interacting with customers.Item Інтеграція технологій великих даних у процеси управління бізнесом (на прикладі мережі супермаркетів Сільпо)(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-19) Мороз, Данило Вікторович; Moroz, Danylo; Юнькова, Олена ОлександрівнаКваліфікаційна магістерська робота присвячена інтеграції технологій великих даних у бізнес-процеси на прикладі мережі супермаркетів «Сільпо». Теоретичну частину присвячено аналізу поняття великих даних, їх історії та важливості для сучасного бізнесу. Описано, як великі дані стають ключовим інструментом у прийнятті стратегічних рішень, оптимізації операцій та покращенні взаємодії з клієнтами. Основна мета дослідження – оптимізація роботи з даними через впровадження сучасних інструментів, таких як Apache Spark, DBT, Apache Airflow та Power BI. Проаналізовано архітектуру даних, розроблено моделі обробки та побудовано дашборди для візуалізації ключових показників. The master’s thesis focuses on integration of big data technologies into business processes on the example of the Silpo supermarket chain. The theoretical part is devoted to the analysis of the concept of big data, its history and importance for modern business. The article describes how big data is becoming a key tool in making strategic decisions, optimizing operations, and improving customer experience. The main goal of the study is to optimize data work through the implementation of modern tools such as Apache Spark, DBT, Apache Airflow, and Power BI. The data architecture was analyzed, processing models were developed, and dashboards were built to visualize key indicators.Item Розробка персоналізованої рекомендаційної системи для стримінгових сервісів(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-19) Миколюк, Владислав Русланович; Mykolіuk, Vladyslav; Осипова, Ольга ІгорівнаРобота присвячена розробці персоналізованої рекомендаційної системи для стримінгових сервісів. Метою є створення алгоритму, який надає користувачам рекомендації фільмів та серіалів, основані на їхніх вподобаннях і взаємодії з контентом. Використовуються методи колаборативного та контентного фільтрування, а також алгоритми машинного навчання для підвищення точності прогнозів. Розроблена система покращує користувацький досвід, збільшує час взаємодії з платформою і оптимізує контент для кожного користувача. The work is devoted to the development of a personalized recommendation system for streaming services. The goal is to create an algorithm that provides users with recommendations for films and TV series based on their preferences and interaction with the content. Collaborative and content filtering methods are used, as well as machine learning algorithms to increase the accuracy of predictions. The developed system improves the user experience, increases the time of interaction with the platform and optimizes the content for each user.Item Оцінювання детермінант оплати праці методами Дата Сайнс(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-20) Коваленко, Анастасія Арсеніївна; Kovalenko, Anastasiia; Притоманова, Ольга МихайлівнаТема присвячена оцінюванню детермінант оплати праці. Визначення основних детермінант, що впливають на рівень оплати праці є важливим інструментом для розробки ефективних економічних стратегій та планування. У даній роботі досліджується методи та підходи до оцінки та аналізу детермінант оплати праці, такі як стаж, рівень освіти, вік, стать тощо, які можуть впливати на рівень заробітної плати. The topic is devoted to the assessment of wage determinants. Identification of the main determinants that affect the level of remuneration is an important tool for developing effective economic strategies and planning. This paper explores the methods and approaches to assessing and analyzing the determinants of wages, such as length of service, level of education, age, gender, etc., that may affect wages.Item Прогнозування цін на акції методами глибокого навчання(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-20) Зубова, Марина Сергіївна; Zubova, Maryna; Юнькова, Олена ОлександрівнаКваліфікаційна магістерська робота містить вступ, три розділи, висновки, перелік джерел посилання. У першому розділі розглядаються теоретичні аспекти прогнозування динаміки фінансових ринків, традиційні статистичні методи прогнозування, машинне глибоке навчання у фінансовому прогнозуванні та порівняльний аналіз методів прогнозування цін на фінансові активи. У другому розділі розглядається застосування глибокого навчання у фінансовому прогнозуванні включно з особливостями фінансових часових рядів, основними поняттями нейронних мереж та глибокого навчання, особливостями рекурентних нейронних мереж для прогнозування часових рядів та метриками оцінювання якості прогнозування. У третьому розділі наведена практична реалізація прогнозної моделі для цін на акції на основі глибокого навчання. The qualifying master’s thesis contains an introduction, three sections, conclusions, a list of reference sources. The qualification master’s thesis includes an introduction, three chapters, conclusions, and a list of references. The first chapter examines the theoretical aspects of forecasting financial market dynamics, traditional statistical forecasting methods, machine deep learning in financial forecasting, and a comparative analysis of methods for predicting financial asset prices. The second chapter explores the application of deep learning in financial forecasting, including the peculiarities of financial time series, fundamental concepts of neural networks and deep learning, the specific features of recurrent neural networks for time series forecasting, and metrics for evaluating forecasting quality. The third chapter presents the practical implementation of a predictive model for stock prices based on deep learning.Item Статистичний аналіз доходів та витрат населення України(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024) Піценко, Ірина Ігорівна; Pitsenko, Iryna; Ващаєв, Сергій СергійовичВ роботі використовувалися матеріали Державної служби статистики України, Міністерства фінансів України. При обробці статистичного матеріалу використовувались методи аналізу середніх величин, аналізу часових рядів, аналізу структури та структурних зрушень, графічний та табличний аналіз, методи багатофакторного дисперсійного аналізу без повторень.Item Моделювання динаміки споживання електроенергії в Україні(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024) Вікторова, Ярослава Сергіївна; Viktorova, Yaroslava; Катуніна, Ольга СергіївнаПід час дослідження було систематизовано сучасні підходи до математичного моделювання та прогнозування споживання електроенергії, проаналізовано їх недоліки та переваги. Застосовано методи експоненціального згладжування Holt-Winters, ARIMA/SARIMA та нейромережеві моделі LSTM для оцінки динаміки споживання електроенергії. Розроблено алгоритми для програмної реалізації запропонованих моделей, а коректність їх роботи перевірено на реальних статистичних даних енергетичного ринку України.Item Статистичний аналіз і прогнозування рівня безробіття в країнах ЄС(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-20) Верхогляд, Анна Сергіївна; Verkhohliad, Anna; Юнькова, Олена ОлександрівнаВ даній дипломній роботі проведено статистичного аналізу та прогнозування рівня безробіття в країнах Європейського Союзу на основі одновимірних та багатовимірних методів часових рядів. В першому розділі розглянуто теоретичні основи безробіття, а саме: розкрито поняття безробіття, його соціологічний, економічний і психологічний аспекти та визначено його типи, проаналізовано методологію визначення рівня безробіття в ЄС. У другому розділі обрано ключові економічні чинники для статистичного аналізу та прогнозування рівня безробіття в країнах ЄС, проведено статистичний аналіз даних, проаналізовано аномалії рівня безробіття в ЄС та проведено перевірку на стаціонарність даних. В третьому розділі побудовано моделі Хольта, ARIMA, VAR, ECM, зроблено прогноз на основі цих моделей та проаналізовано точність цих моделей. This thesis provides a statistical analysis and forecasting of the unemployment rate in the European Union countries based on univariate and multivariate time series methods. The first section examines the theoretical foundations of unemployment, namely: the concept of unemployment, its sociological, economic, and psychological aspects are revealed its types are identified, and the methodology for determining the unemployment rate in the EU is analyzed. In the second section, key economic factors are selected for statistical analysis and forecasting of the unemployment rate in the EU countries, statistical data analysis is conducted, anomalies of the unemployment rate in the EU are analyzed and data stationarity is checked. In the third section, Holt, ARIMA, VAR, and ECM models are constructed, a forecast is made based on these models, and the accuracy of these models is analyzed.Item Прогнозування схильності до інтернет залежності методами Data Science(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-19) Василенко, Денис Павлович; Vasylenko, Denys; Іщук, Ярослава ВолодимирівнаУ дослідженні розглянуто інтернет-залежність як сучасний поведінковий розлад, що впливає на психічне здоров’я та соціальну адаптацію, особливо серед дітей і підлітків. Метою роботи є розробка прогнозної моделі для виявлення схильності до інтернет-залежності за допомогою методів машинного навчання, таких як LightGBM, XGBoost і CatBoost. Застосовано сучасні методи обробки даних, включаючи автоенкодери та агрегацію часових рядів. Робота має теоретичне і практичне значення, спрямоване на профілактику та раннє виявлення залежності для покращення якості життя. The study examines internet addiction as a contemporary behavioral disorder affecting mental health and social adaptation, particularly among children and adolescents. The aim is to develop a predictive model to identify susceptibility to internet addiction using machine learning methods such as LightGBM, XGBoost, and CatBoost. Advanced data processing techniques, including autoencoders and time series aggregation, were utilized. The work holds theoretical and practical significance, focusing on prevention and early detection of addiction to improve quality of life.Item Моделювання характеристик розважального контенту за допомогою методів обробки природної мови (NLP)(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-19) Андрущенко, Аліна Віталіївна; Andrushchenko, Alina; Катуніна, Ольга СергіївнаКваліфікаційна магістерська робота присвячена моделюванню характеристик українського музичного продукту за допомогою методів обробки природної мови (NLP). У роботі використано тематичний аналіз текстів через Latent Dirichlet Allocation (LDA) та емоційний аналіз для виявлення впливу тематичного й емоційного забарвлення на комерційний успіх музичного продукту. Практична значущість дослідження полягає у підвищенні популярності української музики через оптимізацію рекомендацій на стримінгових платформах. The master’s thesis focuses on modeling the features of Ukrainian song content using natural language processing (NLP) methods. The study employs topic modeling through Latent Dirichlet Allocation (LDA) and emotional analysis to evaluate the impact of thematic and emotional tone on the commercial success of musical content. The practical significance lies in enhancing the visibility of Ukrainian music by improving recommendations on streaming platforms.Item Аналіз українського ринку нерухомості(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-02-19) Шавурська, Анастасія Миколаївна; Shavurska, Anastasiia; Ткач, Олег ВалентиновичОб’єктом дослідження є стан і функціонування ринку нерухомості. Предметом дослідження є моделі та методи аналізу формування ціни на нерухомість. Метою роботи є дослідження та аналіз українського ринку нерухомості з застосуванням специфічних методів аналізу тексту та моделювання вартості квартир на вторинному ринку нерухомості, використовуючи метод машинного навчання на основі дерев рішень (випадковий ліс та градієнтний бустинг). Для досягнення поставленої мети роботи застосовано методи аналізу та синтезу теоретичних аспектів функціонування ринку нерухомості. А також методи текстового аналізу такі як класифікація тексту, частота слів, оцінка тональності, та методи прогнозування вартості квартири, а саме Random Forest, GBM, а також метод об’єднання моделей Model Stacking. The object of the study is the state and functioning of the real estate market. The subject of research are models and methods of analysis of real estate price formation. The purpose of the work is to research and analyze the Ukrainian real estate market using specific methods of text analysis and modeling the cost of apartments on the secondary real estate market, using the method of machine learning based on decision trees (random forest and gradient boosting). Methods of analysis and synthesis of theoretical aspects of the functioning of the real estate market were applied to achieve the set goal of the work. As well as text analysis methods such as text classification, word frequency, tonality assessment, and methods of predicting the cost of an apartment, namely Random Forest, GBM, as well as the method of combining models, Model Stacking.Item Аналіз та прогнозування цін на нерухомість США(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-02-19) Поліщук, Ольга Вадимівна; Polishchuk, Olha; Іщук, Ярослава ВолодимирівнаДана магістерська робота присвячена аналізу факторів, що впливають на ціни нерухомості в США та прогнозуванню їх змін на наступний період. Робота включає аналіз сучасного ринку нерухомості, вивчення економічних та інших чинників, що впливають на ціни, розробку моделей для прогнозування цінових тенденцій, їх реалізацію та аналіз точності на основі реальних даних. Результати дослідження можуть бути корисними для іммігрантів, що планують переїхати в США, а також для професіоналів у галузі нерухомості та економіки. Робота базується на аналізі наукових праць і статистичних даних офіційних джерел. This master's thesis is dedicated to analyzing the factors influencing real estate prices in the USA and forecasting their changes for the upcoming period. The study involves examining the current real estate market, studying economic and other factors affecting prices, developing models for forecasting price trends, implementing them, and analyzing accuracy based on real data. The findings of this research can be valuable for immigrants planning to move to the USA, as well as professionals in the real estate and economics fields. The work is based on an analysis of scholarly works and statistical data from official sources.Item Оцінювання ризиків при диверсифікації діяльності підприємств в умовах воєнного стану(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-02-19) Нестерюк, Анастасія Олександрівна; Nesteriuk, Anastasiia; Бараник, Зоя ПавлівнаДослідження присвячено оцінюванню ризиків при диверсифікації діяльності підприємств в умовах воєнного стану. Автор розглядає теоретичні та практичні аспекти цієї стратегії, виявляє фактори ризику та пропонує оптимальні стратегії для зменшення впливу війни на підприємства та їх інвесторів. Дослідження сприяє розвитку теорії та практики диверсифікації в умовах нестабільності. The research is dedicated to assessing the risks of diversifying business activities during times of war. The author explores theoretical and practical aspects of this strategy, identifies factors of risk, and suggests optimal strategies to mitigate the impact of war on companies and their investors. The study contributes to the development of theory and practice in diversification under conditions of instability.Item Аналіз глобального індексу штучного інетелекту(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-02-19) Ведута, Павло Іванович; Veduta, Pavlo; Ткач, Олег ВалентиновичОбʼєктом дослідження кваліфікаційної магістерської роботи є моделі і методи аналізу індексу ШІ. Мета і завдання дослідження: розглянути дані, виконати кластеризацію країн, побудувати багатофакторну модель для аналізу індексу ШІ. The object of research of the qualifying master's thesis is models and methods of analysis of the AI index. The goal and task of the research: to review the data, perform clustering of countries, build a multifactorial model for the analysis of the AI index.Item Аналіз впливу цифрових технологій на фінансовий ринок: моделювання та прогнозування(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-02-19) Балаховцева, Олена Ігорівна; Balakhovtseva, Olena; Горна, Марина ОлексіївнаЗгідно сформульваних задач у роботі розглянуті основні концепції та теорії, що стосуються впливу цифрових технологій на еволюцію фінансового ринку, методологічні аспекти впровадження електронних інновацій у фінансовому секторі та здійснена реалізація поставлених завдань з використанням програмного комплексу Python та його функціоналу для моделювання та прогнозування цін на акції компаній Google та Apple. According to the formulated tasks, the main concepts and theories related to the influence of digital technologies on the evolution of the financial market, methodological aspects of the introduction of electronic innovations in the financial sector, and the implementation of the set tasks using the Python software complex and its functionality for modeling and forecasting the prices of company shares are considered. Google and Apple.