Моделювання кластерної структури регіонів єс та її динаміки під впливом міграції на основі методів машинного навчання
No Thumbnail Available
Date
2026-06-23
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
Abstract
Метою виконання кваліфікаційної роботи є прогнозування соціально-економічного розвитку регіонів Європейського Союзу в умовах вимушеної міграції з України на основі побудови та аналізу динаміки їхньої кластерної структури. Практична значущість отриманих результатів полягає в побудові стійкої п'ятикластерної типології регіонів ЄС, що деталізує просторову дивергенцію та виокремлює специфічні траєкторії розвитку. Кількісне оцінювання міграційного шоку 2022 року довело статистично значущий позитивний ефект вимушеної міграції на постіндустріальну трансформацію ринків праці приймаючих територій.
The purpose of the qualifying thesis is to forecast the socio-economic development of the European Union regions under the conditions of forced migration from Ukraine based on the construction and analysis of the dynamics of their cluster structure. The practical significance of the results lies in building a robust five-cluster typology of EU regions, detailing spatial divergence and highlighting specific development trajectories. Quantitative assessment of the 2022 migration shock proved a statistically significant positive effect of forced migration on the post-industrial transformation of the labor markets of the host territories.
Description
Keywords
кластеризація, регіони ЄС, міграційний шок, карти Кохонена (SOM), метод головних компонент (PCA), градієнтний бустинг (XGBoost), clustering, EU regions, migration shock, Kohonen maps (SOM), principal component analysis (PCA), gradient boosting (XGBoost)