
Магістерська дисертація: 160 с., 21 табл., 60 рис., 2 додатки, 21 джерело. Актуальність теми: дане дослідження є актуальним, бо, нажаль, війна є частиною нашого життя останні 10 років. Розуміти економічну ситуацію в таких умовах є вкрай важливо. Об’єкт дослідження: математичні об’єкти, які описують поведінку суспільних процесів що відбуваються, зокрема в ході військових конфліктів та бойових дій. Предмет дослідження: вплив військових дій на динаміку економічних процесів, макроекономічних показників та інших аспектів суспільного життя країни, що перебуває у стані військового конфлікту. Мета дослідження: побудова моделей суспільних процесів для аналізу впливу війни на динаміку розвитку економіки та економічних показників України. Постановка задачі: Основною поставленою задачею було прогнозування рівня внутрішнього валового продукту України у випадку, якби повномасштабного вторгнення у 2022 році не відбулось, та якби у 2014 році не почалася війна проти України, та дослідити падіння рівню цього економічного показника відносно наявних реальних даних. За допомогою системи EViews для вхідних даних, які є даними макроекономічних показників України, такі як внутрішній валовий продукт, індекс споживчих цін, бюджетні надходження, та інші, було побудовано ряд авторегресійних моделей. Також, за допомогою середовища Google Collab на мові програмування Python, було побудовано ряд рекурентних нейронних мереж.
регресійні моделі, gross domestic product, макроекономічні процеси, рекурентні нейронні мережі, прогнозування, regression models, macroeconomic processes, recurrent neural networks, forecasting, війна, war, внутрішній валовий продукт
регресійні моделі, gross domestic product, макроекономічні процеси, рекурентні нейронні мережі, прогнозування, regression models, macroeconomic processes, recurrent neural networks, forecasting, війна, war, внутрішній валовий продукт
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
