Search academic texts

Information × Registration Number 2125U002580, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title Economic growth of countries in the context of military operations popup.author Шапуров ОлександрГречаний ОлексійСтоєв ВолодимирКарпелянський АнатолійСосновська АлінаShapurov OlexandrHrechanyi OleksiiStoiev VolodymyrKarpelianskyi AnatoliiSosnovska Alina popup.publication 24-06-2025 popup.source_user Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара popup.source https://cims.fti.dp.ua/j/article/view/288 popup.publisher Oles Honchar Dnipro National University Description Мета. Метою дослідження є оцінка економічного зростання України, Сирії та Палестини в умовах воєнних конфліктів, порівняння моделей зростання (Солоу, MRW, Ромера, модель машинного навчання), визначення факторів відновлення та розробка рекомендацій до 2030 року. Дизайн / Метод / Підхід. Дослідження використовує порівняльний аналіз моделей зростання, модифікованих показником інтенсивності конфлікту, на основі панельних даних 1990–2023 років (World Bank, UNESCO, IndexMundi). Для прогнозів застосовано Random Forest, що враховує нелінійні зв’язки змінних (інвестиції, освіта, R&D, міжнародна допомога). Прогнози охоплюють три сценарії на 2025–2030 роки. Результати. Модель Ромера найточніша для України, прогнозуючи ВВП на душу населення 13 456 дол. США (оптимістичний сценарій, 2030). Для Сирії та Палестини – 1 183 та 3 012 дол. США. Random Forest передбачає 23 792 дол. США для України, 6 819 дол. США для Сирії, 5 764 дол. США для Палестини. Ключові фактори: міжнародна допомога (29,8%), інвестиції (24,6%), зменшення конфлікту (19,7%). Теоретичне значення. Дослідження адаптує моделі зростання до воєнних умов, підкреслюючи переваги ендогенних моделей і машинного навчання для аналізу складних економік. Практичне значення. Результати сприяють розробці стратегій відновлення, розподілу міжнародної допомоги та плануванню сталого розвитку в країнах, що постраждали від конфліктів. Оригінальність / Цінність. Унікальність полягає в адаптації моделей до умов війни, порівнянні їх ефективності та застосуванні Random Forest для прогнозування. Обмеження дослідження / Майбутні дослідження. Обмеження: мала вибірка (72 спостереження), брак даних, суб’єктивність припущень, неврахування зовнішніх шоків. Майбутні дослідження мають включити ширші дані, кліматичні та геополітичні фактори. Тип статті. Емпірична. PURL: https://purl.org/cims/4.288 popup.nrat_date 2025-09-22 Close