Матеріали науково-практичних конференцій
Permanent URI for this community
Browse
Browsing Матеріали науково-практичних конференцій by Title
Now showing 1 - 14 of 14
Results Per Page
Sort Options
Item Application of the Polynomial Maximization Method for Estimating Nonlinear Regression Parameters with Non-Gaussian Asymmetric Errors(Springer Nature, 2024) Заболотній, Сергій Васильович; Zabolotnii, Serhii; Tkachenko, Oleksandr; Nowakowski, Waldemar; Warsza, Zygmunt LechIn the article, an alternative approach to estimating parameters in nonlinear regression models under asymmetric error distributions is examined. A novel approach for adaptive estimation is proposed, which is based on the use of second-order polynomial functions. This enables a straightforward implementation to account for deviations from Gaussian idealization in the form of moments up to the fourth order. It is demonstrated that the overall problem can algorithmically be reduced to the numerical solution of a system of nonlinear stochastic equations. Analytical expressions are obtained, which facilitate the estimation of parameters and the analysis of their asymptotic variance. Statistical modeling using the Monte Carlo method was conducted, and the results indicate that the accuracy of PMM2 estimates is comparable to SLS estimates and significantly so exceeds the accuracy of OLS estimates.Item Application of the Polynomial Maximization Method for Estimation Parameters in the Polynomial Regression with Non-Gaussian Advances in Intelligent Systems and Computing(Springer Nature, 2021) Zabolotnii, Serhii; Заболотній, Сергій Васильович; Tkachenko, Oleksandr; Ткаченко, Олександр Миколайович; Warsza, Zygmunt LechThis paper considers the application of the polynomial maximization method to find estimates of the parameters of polynomial regression. It is shown that this method can be effective for the case when the distribution of the random component of the regression models differs significantly from the Gaussian distribution. This approach is adaptive and is based on the analysis of higher-order statistics of regression residuals. Analytical expressions that allow finding estimates and analyzing their uncertainty are obtained. Cases of asymmetry and symmetry of the distribution of regression errors are considered. It is shown that the variance of estimates of the polynomial maximization method can be significantly less than the variance of the estimates of the least squares method, which is a special case. The increase in accuracy depends on the values of the cumulant coefficients of higher orders of random errors of the regression model. The results of statistical modeling by the Monte Carlo method confirm the effectiveness of the proposed approach.Item Application of the Polynomial Maximization Method for Estimation Parameters of Autoregressive Models with Asymmetric Innovations(Springer Nature, 2022) Zabolotnii, Serhii; Заболотній, Сергій Васильович; Tkachenko, Oleksandr; Warsza, Zygmunt LechThis paper considers the application of the Polynomial Maximization Method to find estimates of the parameters of autoregressive model with non-Gaussian innovation. This approach is adaptive and is based on the analysis of higher-order statistics. Analytical expressions that allow finding estimates and analyzing their uncertainty are obtained. Case of asymmetry of the distribution of autoregressive innovations is considered. It is shown that the variance of estimates of the Polynomial Maximization Method can be significantly less than the variance of the estimates of the linear approach (based on Yule-Walker equation or Ordinary Least Squares). The increase in accuracy depends on the values of the cumulant coefficients of higher orders of innovation residuals. The results of statistical modeling by the Monte Carlo method confirm the effectiveness of the proposed approach.Item Benefits of Human-Centered Digitalization in the Context of Ukrainian Labor Market(Publishing House "Baltija Publishing", 2024) Азьмук, Надія АнатоліївнаThe paper investigates changes in the resilience of Ukraine‘s labor market. The expediency of using digital technologies as a factor in strengthening the resilience of the social and labor sphere is substantiated. Changing the paradigm of digitalization on the basis of Industry 5.0 towards humancentered digitization is emphasized. The advantages of using humancentered digitalization to strengthen the resilience of social and labor spheres in the period of post-war recovery of Ukraine‘s national economy are determined.Item Estimation of Linear Regression Parameters of Symmetric Non-Gaussian Errors by Polynomial Maximization Method(Springer Nature, 2019) Zabolotnii, Serhii; Заболотній, Сергій Васильович; Warsza, Zygmunt Lech; Tkachenko, Oleksandr; Ткаченко, Олександр МиколайовичIn this paper, a new way of estimation of single-factor linear regression parameters of symmetrically distributed non-Gaussian errors is proposed. This new approach is based on the Polynomial Maximization Method (PMM) and uses the description of random variables by higher order statistics (moments and cumulants). Analytic expressions that allow to find estimates and analyze their asymptotic accuracy are obtained for the degree of polynomial S = 3. It is shown that the variance of polynomial estimates can be less than the variance of estimates of the ordinary least squares’ method. The increase of accuracy depends on the values of cumulant coefficients of higher order of the random regression errors. The statistical modeling of the Monte Carlo method has been performed. The results confirm the effectiveness of the proposed approach.Item Estimation of Measurand Parameters for Data from Asymmetric Distributions by Polynomial Maximization Method(Springer Nature, 2018) Warsza, Zygmunt Lech; Zabolotnii, Serhii; Заболотній, Сергій ВасильовичIn this paper the non-conventional method for evaluating the standard uncertainty of the estimator of measurand value obtained from the non-Gaussian asymmetrically distributed sampled data with a priori partial description (known only few initial moments, unknown PDF distribution of population) is proposed. This method of statistical estimation is based on the apparatus of maximization the stochastic polynomials (PMM method proposed by Kunchenko) and uses the higher-order statistics (moment or cumulant description) of random variables. The analytical expressions for finding estimates and analyzing their accuracy to the degree of the polynomial s = 2 is given. It is shown that for the asymmetric PDF-s the uncertainty estimates for received polynomial are generally smaller than the uncertainty estimates obtained based on the mean (arithmetic average). Reducing the uncertainty of measurement depends on the skewness and kurtosis. On the basis of the Monte Carlo method statistical modelling is carried out, the results confirm the effectiveness of the proposed approach.Item Information technologies and management (April 25–26, 2024. Riga, the Republic of Latvia): International scientific conference(Publishing House "Baltija Publishing", 2024) Gopejenko, A.; Gruodis, Alytis; Poroshenko, Anton; Kovalenko, Andriy; Varadarajan, Aravindan; Gopejenko, Viktors; Ventura, Armando Jesus; Caeiro, José Jasnau; Kalnin, J. R.; Singh, Mahendra Pratap; Bahce, Mert; Tairov, Temur-Malik; Khamidullaev, Umarjon; Osipov, Andrii; Люта, Майя В'ячеславівна; Захарова, Марія В'ячеславівна; Малий, Антон Васильович; Хотунов, Владислав Ігорович; Заболотній, Сергій Васильович; Semenov, Daniil; Бреус, Роксолана Василівна; Kravchenko, Daria; Maksudov, Mashkhurbek; Abdusamiyev, Asadbek; Koka, Маxim; Yeshenkulov, Timur; Kim, Yekaterina; Pasko, Oleg; Nemchenko, Viktoriia; Liubimov, Oleksandr; Сухенко, Андрій Сергійович; Zatserklyany, Oleksandr; Марченко, Станіслав Віталійович; Shevchuk, Olha; Makarenko, Pavlo; Фальченко, Наталя Григорівна; Shpylovyi, Roman; Medolyz, Marharuta; Tsybrovskyi, Serhii; Anancenko, Aleksandrs; Oborenko, Zaiga; Bobokalo, Anastasiia; Кузнецова, Наталія Богданівна; Zubrytska, Anastasiia; Riashchenko, Victoriia; Олішевич, Аніта Михайлівна; Хлєбнікова, Наталія Борисівна; Golia, Artem; Djakona, Valentina; Полях, Сергій Сергійович; Shcherbatiuk, B.; Здір, Віктор Анатолійович; Shuduria, Diana; Дернова, Ірина Анатоліївна; Lohinova, Iryna; Celika, Marina; Tertyshna, Maryna; Zmicerevska, Diana; Азьмук, Надія Анатоліївна; Kozak, Olha; Vilenska, Paula; Kochmar, Serhii; Hrinchenko, Snizhana; Vietrova, Oleksandra; Криворучко, Михайло Юрійович; Gogole, Viktorija; Ткаченко, Алла Анатоліївна; Tulanboyev, Azizbek; Koryuhina, Catherine; Shamshina, Tatyana; Kuchkorova, Dilfuzakhon; Іванова, Ірина Вікторівна; Kateryna, Zaslavska; Salun, Maryna; Abdurakhmonov, Khamzakhoja; Sattarova, Khilola; Kuchkorova, Rushana; Вакуленко, Ольга Вікторівна; Куколь, Світлана Євгенівна; Залозна, Таміла Григорівна; Волощенко, Ольга Володимирівна; Касьян, Тетяна Костянтинівна; Боровик, Тетяна Михайлівна; Djakons, Romans; Богун, Максим Михайлович; Juraev, Abbos; Joshi, Amit; Mohanan, Abhijith; Varghese, Anwin; Abdumajidov, Bakhodir; Kuziev, Bekzod; Patel, Gaurang Divyakant; Scariya, Jomnumon Jose; Bhatti, Muhammad Noman Saif; Karimov, Nursulton; Nakrani, Parth Vimalbhai; Ashrafov, Riad; Jumanazarov, Samandar; Gopathi, Yogi Yashwanth; Varghese, Anwin; Ayazhan, Arailym; Amerkulova, Aray; Akhmetova, Alina; Balabek, Akerke; Muslimova, Raushan; Shokhaibai, Shugyla; Tursynkyzy, Aizhan; Zeinetula, Albina; Jafarov, Elvin; Akimov, Gleb; Kazina, Irina; Ahammed, Gulzar; Scariya, Jomnumon Jose; Jeevanlal, Nandalal; Singh, Maninder; Shetty, Nishanth Shekar; Mathew, Arun; Kamforina, Olga; Kopitovs, Rostislavs; Ordobaeva, Sapargul; Karajevs, Vsevolods; Kelsina, Dina; Kopitovs, Rostislavs; Jumanazarov, Samandar; Abdumajidov, Bakhodir; Juraev, Abbos; Indika, Shalitha; Pushpakumara, Dinesh; Dilshan, Tharaka; Kadirov, Abdumalik Matkarimovich; Sattorova, Hilola Burkhanovna; Komilov, Abbosjon Ismoiljon ugli; Lytvynenko, Alina; Lytvynenko, Olena; Buriak, Alona; Yankovskyy, Andriy; Каленюк, Ірина Сергіївна; Levchenko, Iryna; Kikste, Kaspars; Антонюк, Лариса Леонтіївна; Davydenko, Yehor; Umanskyi, Oleksandr; Грішнова, Олена Антонівна; Kondratiuk, Ivan; Bannikov, Petro; Gottmann, Wladimir; Volka, Angelina; Olimjonov, Azizbek; Sahin, Bahar; Drozd, Dariia; Zmicerevska, Diana; Doronina, Eleonora; Mironova, Julija; Кочума, Інна Юріївна; Usmonov, Jasur; Effenberk, Jeroným; Abdusamiyev, Asadbek; Mukhiddinov, Murodjon; Bakalo, N. V.; Пасєка, Станіслава Раймондівна; Nizamov, Umid; Makhovka, ViktоriiaMaterials of the 23rd annual International scientific conference «Information technologies and management», April 25–26, 2024. Riga, the Republic of Latvia. ISMA University of Applied Sciences.Item Polynomial Estimation of Linear Regression Parameters for the Asymmetric PDF of Errors(Springer Nature, 2018) Zabolotnii, Serhii; Заболотній, Сергій Васильович; Warsza, Zygmunt Lech; Tkachenko, Oleksandr; Ткаченко, Олександр МиколайовичThis paper presents a non-standard way of finding estimates of linear regression parameters for the case of asymmetrically distributed errors. This approach is based on the polynomial maximization method (PMM) and uses the moment and cumulant description of random variables. Analytic expressions are obtained that allow one to find estimates and analyze their accuracy for the degree of the polynomial S = 1 and S = 2. It is shown that the variance of polynomial estimates (for S = 2) in the general case is less than the variance of estimates of the ordinary least squares method, which is a particular case of the polynomial maximization method (for S = 1). The increase in accuracy depends on the values of cumulant coefficients of higher orders of random errors of regression. Statistical modeling (Monte Carlo & bootstrapping method) is performed, the results of which confirm the effectiveness of the proposed approach.Item Polynomial Maximization Method for Estimation Parameters of Asymmetric Non-Gaussian Moving Average Models(Springer Nature, 2023) Zabolotnii, Serhii; Заболотній, Сергій Васильович; Tkachenko, Oleksandr; Warsza, Zygmunt LechThis paper considers the application of the Polynomial Maximization Method to find estimates of the parameters Non-Gaussian Moving Average model. This approach is adaptive and is based on the analysis of higher-order statistics. Case of asymmetry of the distribution of Moving Average processes is considered. It is shown that the asymptotic variance of estimates of the Polynomial Maximization Method (2nd order) analytical expressions that allow finding estimates and analyzing their uncertainty are obtained. This approach can be significantly less than the variance of the classic estimates based on minimize Conditional Sum of Squares or Maximum Likelihood (in Gaussian case). The increase in accuracy depends on the values of the coefficient’s asymmetry and kurtosis of residuals. The results of statistical modeling by the Monte Carlo Method confirm the effectiveness of the proposed approach.Item The Academia of Applied Sciences: a Prospective Way for the Development of the Regional Higher Education System(Одеський національний університет імені І.І. Мечникова, 2022-12-09) Куклін, Олег Володимирович; Азьмук, Надія Анатоліївна; Дернова, Ірина АнатоліївнаПовномасштабна збройна агресія Росії проти України загострила раніше накопичені проблеми в освітній сфері та зумовила необхідність вибору оптимального шляху модернізації освітніх закладів в Україні в умовах війни та повоєнного відновлення економіки країни. Викладено тези доповіді на Всеукраїнській науково-практичній конференції «Економіка України під час війни: проблеми і перспективи відновлення», яка відбулася у м. Одеса 9 грудня 2022 року.Item Theoretical foundations of enterprise competitiveness(Publishing House "Baltija Publishing", 2024) Shuduria, Diana; Дернова, Ірина АнатоліївнаThe essence of the concept of "competitiveness" as an econo-mic category was considered, various approaches to the definition of this concept were analysed, and the company's competitiveness was analysed. Within the framework of this article, various scientific views regarding the definition of the essence of the concept of competitiveness are analyzed. It has been established that competitiveness is a key category used in the theory and practical aspects of economic research, and is a multifaceted con-cept. It is recommended to consider the competitiveness of the enterprise as a set of opportunities to effectively use its resource potential.Item Людиноцентрична цифровізація: український контекст використання ШІ(Видавництво Ліра-К, 2024-05-22) Азьмук, Надія АнатоліївнаМатеріали ІIІ Міжнародного форуму «Економіка. Фінанси. Бізнес. Управління. ВІД ВІДНОВЛЕННЯ ДО ЗРОСТАННЯ», що проходив 21-24 травня 2024 року на економічному факультеті Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Штучний інтелект – універсальний цифровий інструмент, що швидко інтегрується, як в повсякденне, так, і в професійне життя людини. Щорічне дослідження McKinsy (2023) засвідчує вибухове зростання генеративних інструментів штучного інтелекту та активне їх використання. Стрімкі темпи інтеграції ШІ в суспільство, економіку зумовлюють потребу у розробці політик та правил його використання на користь людині, тобто на людиноцентричних засадах.Item Проблеми та перспективи розвитку регіональних закладів вищої освіти в умовах децентралізації(ЧДБК, 2021-09) Куклін, Олег ВолодимировичАктивізація процесів децентралізації зумовлює зростання ролі закладів вищої освіти у розвитку регіональних економік, в першу чергу, як системи підготовки висококваліфікованих кадрів та платформи для організації і проведення інвестиційно привабливих інноваційних прикладних досліджень. Більшість державних університетів, які розташовані в обласних центрах, не встигають швидко реагувати на поточні перспективні запити регіонального ринку праці. Їх консерватизм, наявна система розподілу фінансів між закладами вищої освіти України та відсутність реальних партнерів із бізнес-структур призводить до поглиблення кризи адаптивності вищої освіти у нових соціально-економічних умовах. Реформування регіональної освіти з урахуванням досліджуваних тенденцій і процесів децентралізації передбачає кардинальні зміни форм організації та запровадження нових форм здобуття освіти. На часі створення власне регіонального закладу, який би забезпечував комплексне вирішення накопичення людського капіталу та підготовку кваліфікованих кадрів, які справді відповідали б потребам ринку праці.Item Соціальний захист населення в Україні в умовах воєнного та післявоєнного періоду(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Боровик, Тетяна Михайлівна; Дернова, Ірина АнатоліївнаСоціальна безпека України зіткнулася з негативним глобальним суспільним явищем – початок повномасштабного вторгнення росії, що завдало та продовжує завдавати непоправної шкоди державі – як наслідок, сотні тисяч людей втратили доходи, житло та не мають належних заощаджень. Зазначені виклики суспільства посилюють актуальність ролі соціального захисту населення шляхом державної підтримки українців. Наразі актуальними є питання соціального захисту населення в Україні в умовах воєнного та післявоєнного періоду. Війна завдала та продовжує завдавати непоправної шкоди соціальній безпеці України. Сучасні виклики та рух українського суспільства у європейський простір є основою та підґрунтям для удосконалення існуючої системи соціального захисту, яка має базуватися та здійснюватися на основі вироблення нових підходів та критеріїв до оцінювання існуючих соціальних програм з метою їх раціоналізації та консолідації з урахуванням наявних бюджетних ресурсів, що вимагає переходу до системи адресної соціальної допомоги, оптимізації переліку соціальних виплат, гнучкого співвідношення адресної та безадресної допомоги в окремих соціальних програмах тощо. Реформування і підсилення інституційного механізму соціального захисту населення є невідкладним завданням для забезпечення соціальної безпеки в умовах війни. Це вимагає ретельного аналізу проблем та розробки ефективних стратегій, спрямованих на забезпечення належного рівня соціального захисту та підтримки всіх верств населення що і буде напрямом подальшого наукового дослідження.