Математичне моделювання та прогнозування показників економічного стану населення в умовах глобальних демографічних трансформацій
Вантажиться...
Дата
2026
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота містить 100 с., 11 табл., 16 рис., 1 дод., 15 джерела.
Тема: Математичне моделювання та прогнозування показників економічного стану населення в умовах глобальних демографічних трансформацій. Об'єкт дослідження — соціально-економічні та демографічні процеси в п'яти європейських країнах (Україна, Польща, Німеччина, Італія, Іспанія) в умовах сучасних демографічних трансформацій за 2000–2024 роки. Предмет дослідження — математичні моделі та методи прогнозування індексу Джині на основі демографічних (частка населення 65+, коефіцієнт фертильності, чиста міграція) та макроекономічних (ВВП на душу населення, рівень безробіття, інфляція) чинників, реалізовані засобами регресійного аналізу, ансамблевого машинного навчання, моделей часових рядів і кластеризації. Мета роботи — розробити систему математичного моделювання та прогнозування індексу Джині для п'яти європейських країн, що поєднує множинну лінійну регресію, алгоритм Random Forest, модель ARIMA, кластеризацію K-Means та сценарний аналіз в єдиному аналітичному контурі системи підтримки прийняття рішень (DSS). Результат роботи — аналітична DSS-система, реалізована мовою Python, що автоматизує збір даних через World Bank API, формує багатовимірну матрицю показників (125 × 9), порівнює якість чотирьох прогнозних моделей за метриками MAE, RMSE, MAPE та R², будує середньостроковий прогноз індексу Джині для України методом ARIMA, виконує кластеризацію країн і генерує три сценарії розвитку (базовий, оптимістичний, песимістичний). Результати збережено у форматі CSV для подальшого використання в DSS. Програмний продукт розроблено із використанням мови програмування Python та бібліотек pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, matplotlib, seaborn, wbdata.
Опис
Ключові слова
математичне моделювання, соціально-економічна нерівність, прогнозування, індекс джині, демографічні трансформації, регресійний аналіз, random forest, arima, кластеризація k-means, сценарне моделювання, система підтримки прийняття рішень, world bank api, python, mathematical modelling, forecasting, socio-economic inequality, gini index, demographic transformations, regression analysis, k-means clustering, scenario modelling, decision support system
Бібліографічний опис
Коваленко, О. П. Математичне моделювання та прогнозування показників економічного стану населення в умовах глобальних
демографічних трансформацій : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Коваленко Олександра Павлівна. – Київ, 2026. – 109 с.