Моделювання кластерної структури регіонів єс та її динаміки під впливом міграції на основі методів машинного навчання

dc.contributor.advisorМатвійчук, Андрій Вікторович
dc.contributor.authorСкісов, Вадим
dc.contributor.authorSkisov, Vadym
dc.date.accessioned2026-10-05T07:35:01Z
dc.date.available2026-10-05T07:35:01Z
dc.date.issued2026-06-23
dc.description.abstractМетою 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.
dc.identifier.urihttps://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/56707
dc.language.isouk
dc.publisherКиївський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
dc.subjectкластеризація
dc.subjectрегіони ЄС
dc.subjectміграційний шок
dc.subjectкарти Кохонена (SOM)
dc.subjectметод головних компонент (PCA)
dc.subjectградієнтний бустинг (XGBoost)
dc.subjectclustering
dc.subjectEU regions
dc.subjectmigration shock
dc.subjectKohonen maps (SOM)
dc.subjectprincipal component analysis (PCA)
dc.subjectgradient boosting (XGBoost)
dc.titleМоделювання кластерної структури регіонів єс та її динаміки під впливом міграції на основі методів машинного навчання
dc.title.alternativeModeling the cluster structure of eu regions and its dynamics under the influence of migration based on machine learning methods
dc.typeOther
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Skisov_Vadym_051_26.pdf
Size:
3.19 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Collections