Моделювання впливу корупційних ризиків на сталий економічний розвиток України - Петриченко, Анна Ігорівна (My University, 2024)
Об’єкт дослідження: вплив корупційних ризиків на основні економічні показники пострадянських країн та окремо України. Мета дослідження: проаналізувати вплив корупційних ризиків на сталий економічний розвиток України та зробити висновки щодо стратегії боротьби з корупцією. Методи дослідження: комплексний методологічний підході, що поєднує кілька методів аналізу та моделювання (регресійний аналіз, кореляційний аналіз, економіко-математичне моделювання, машинне навчання). Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: в роботі застосоване комплексне дослідження, яке поєднує дві групи показників для оцінки впливу корупції на економічний розвиток країни, що дозволяє значно глибше зрозуміти взаємозв’язок цього явища з економікою. А використання різних методів і моделей (моделі регресії, лінійні моделі, моделі машинного навчання) для прогнозування ВВП та Державного боргу можна назвати новим підходом, що дозволяє знайти оптимальну, а отже і найбільш ефективну стратегію для прогнозування за заданих умов. Окрім цього дана робота розширює теоретичні знання про вплив корупції на економіку, додаючи нові емпіричні дані та моделі, які показують як можуть змінюватися економічні показники в залежності від корупційних. Практична цінність: результати, отримані в даній роботі можуть послугувати інструментом економічного планування та прогнозування, допомагаючи передбачити наслідки конкретних корупційних ризиків та вживати відповідні заходи, щоб запобігати ним. Окрім цього дослідження може бути використане при розробці стратегій боротьби з корупцією в Україні та покращенні економічного становища, а також бути корисним НАЗК.

The graduation research of student Petrychenko Anna deals with modeling the influence of corruption risks on the sustainable economic development of Ukraine. The work is interesting for application of a comprehensive study that combines two groups of indicators to assess the impact of corruption on the economic development of the country, which allows for a much deeper understanding of the relationship between corruption and the economy. And the use of various methods and models (regression models, linear models, machine learning models) for forecasting GDP and public debt can be called a new approach that allows you to find the optimal, and therefore the most effective strategy for forecasting under the given conditions. In addition, this work expands theoretical knowledge about the impact of corruption on the economy, adding new empirical data and models that show how economic indicators can change depending on corruption indicators. The practical value is that the results obtained in this work can serve as a tool for economic planning and forecasting, helping to predict the consequences of specific corruption risks and take appropriate measures to prevent them. In addition, this research can be used in the development of strategies to fight corruption in Ukraine and improve the economic situation, as well as be useful to the National Agency for the Prevention of Corruption in Ukraine.
Keywords: корупція; сталий економічний розвиток; прогнозування; корупційні показники; економічні показники; рівняння регресії; регресійні моделі; нейронна мережа; кореляційний аналіз; corruption; sustainable economic development; forecasting; corruption indicators; economic indicators; regression equations; regression models; neural network; correlation analysis