Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U002580, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи Економічне зростання країн в умовах воєнних дій Автор Шапуров ОлександрГречаний ОлексійСтоєв ВолодимирКарпелянський АнатолійСосновська АлінаShapurov OlexandrHrechanyi OleksiiStoiev VolodymyrKarpelianskyi AnatoliiSosnovska Alina Дата публікації 24-06-2025 Постачальник інформації Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара Першоджерело https://cims.fti.dp.ua/j/article/view/288 Видання Oles Honchar Dnipro National University Опис 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 Додано в НРАТ 2025-09-22 Закрити