http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/11807 Sun, 19 Apr 2026 18:26:00 GMT 2026-04-19T18:26:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/bitstream/id/126473/ http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/11807 http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/12009 Quantification of key developmental risks in Africa Bakhtina, V.; Zgurovsky, M. Current research identifies six key developmental risks for Africa: (a) vulnerability of infrastructure, (b) health, (c) education, (d) political and security risk, (e) vulnerability to natural disasters and (f) limitation of access to drinking water and sanitary facilities. Key risks are combined to an integrated risk measure and their impact on 42. African countries is analyzed. Six countries most susceptible to the indicated set of risks are isolated.; Визначено шість основних ризиків сталого розвитку Африки: 1) інфраструктура, 2) охорона здоров’я, 3) освіта, 4) політика та держбезпека, 5) природні катаклізми, 6) обмежений доступ до питної води і санітарних засобів. Ці ризики об’єднано поняття єдиного інтегрального ризику. Проаналізовано їх вплив на розвиток 42 країн Африки. Виокремлено шість країн, найбільш вразливих до дії цього набору ризиків.; Выделены шесть основных рисков устойчивого развития Африки: 1) инфраструктура, 2) здравоохранение, 3) образование, 4) политика и госбезопасность, 5) природные катаклизмы, 6) ограниченный доступ к питьевой воде и санитарным средствам. Перечисленные риски объединены в понятие единого интегрального риска. Проанализировано их влияние на развитие 42 стран Африки. Выделены шесть стран, наиболее чувствительных к действию этого набора рисков. Tue, 01 Jan 2008 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/12009 2008-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/11997 Оцінка достовірності результатів аналізу перехресного впливу при розв’язанні задач технологічного передбачення Пилипенко, Д.Є. Досліджено дію якісних властивостей вхідних даних на результати використання методу аналізу перехресного впливу. Запропоновано методологію розрахунку коефіцієнта достовірності результатів його використання.; Исследовано воздействие свойств входных данных на результаты использования метода анализа перекрестного влияния. Предложена методология расчета коэффициента достоверности результатов его использования.; The influence the input information properties on the cross impact method results is analyzed and a methodology for calculation of the method validity coefficient is proposed. Tue, 01 Jan 2008 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/11997 2008-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/11996 Динамічна модель міжгалузевого балансу з урахуванням контролю над забрудненням без лагів Бойчук, М.В.; Шмуригіна, Н.М. Розглядається модель динамічного міжгалузевого балансу з урахуванням контролю над забрудненням. Проведено її дослідження, в результаті якого запропоновано алгоритми обчислення магістральних значень капіталу, інвестицій,невиробничого споживання, трудових ресурсів, валового випуску основної продукції та продукції допоміжного виробництва, кінцевої продукції, крайових керувань — значень інвестицій, а також точки перемикання керувань інвестиціями.; Рассматривается модель динамического межотраслевого баланса с учетом контроля над загрязнением. Проведено ее исследование, в результате которого предложены алгоритмы вычисления магистральных значений капитала, инвестиций,непроизводственного потребления, трудовых ресурсов, валового выпуска основной продукции и продукции вспомогательного производства, конечной продукции, краевых управлений — значений инвестиций, а также точки переключения управлений инвестициями.; A model of dynamic intersector balance taking into account control of contamination is considered. The investigation of it has resulted in offering algorithms of calculation of the main values of capital, investments, non productive consumption, labour resources, gross output of basic products and products of auxiliary production, eventual products, regional managements — values of investments, as well as points of switching of investment managements. Tue, 01 Jan 2008 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/11996 2008-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/11995 New approaches to regression in financial mathematics and life sciences by generalized additive models Taylan, P.; Weber, G.-W. This paper introduces into and improves the theoretical research done by the authors in the last two years in the applied area of GAMs (generalized additive models) which belong to the modern statistical learning, important in many areas of prediction, e.g., in financial mathematics and life sciences, e.g., computational biology and ecology. These models have the form ψ(x) = β0 + Σj=1^m fj(xj), where ψ are functions of the predictors, and they are fitted through local scoring algorithm using a scatterplot smoother as building blocks proposed by Hastie and Tibshirani (1987). Aerts, Claeskens and Wand (2002) studied penalized spline generalized additive models to derive some approximations. We present a mathematical modeling by splines based on a new clustering approach for the input data x, their density, and the variation of the output data y. We bounding (penalizing) second order terms (curvature) of the splines, we include a regularization of the inverse problem, contributing to a more robust approximation. In a first step, we present a refined modification and investigation of the backfitting algorithm previously applied to additive models. Then, by using the language of optimization theory, we initiate future research on solution methods with mathematical programming.; Описываются теоретические результаты, полученные авторами за последние два года в прикладной области GAM (обобщенных аддитивных моделей), которые принадлежат к статистическому обучению и важны во многих случаях получения предсказаний, например, в финансовой математике или в науках о жизни (например, в вычислительной биологии и экологии). Эти модели имеют вид ψ(x) = β0 + Σj=1^m fj(xj) где ψ — предсказывающие функции. Они фильтруются алгоритмами локального выигрыша с использованием рассеянного сглаживания, предложенного Hastie и Tibshirani (1987 г.). Aerts, Claeskеns і Wand (2002 г.) использовали сплайновые обобщенные аддитивные модели со штрафом, чтобы получить некоторые аппроксимации. Мы предлагаем математическое моделирование со сплайнами, основанное на новом кластерном подходе к входным данным х, их плотности и вариации выходных данных у. Ограничивая (штрафом) члены второго порядка (кривизну) сплайнов, включаем регуляризацию обратных задач, получая более грубую аппроксимацию. На первом этапе представляем улучшенную модификацию и исследуем алгоритм обратных шагов, который ранее применялся к аддитивным модулям. Затем с использованием языка теории оптимизации инициируем будущие исследования методов решения с использованием математического программирования.; Описано теоретичні результати, отримані авторами за останні два роки у прикладній області GAM (узагальнених адитивних моделей), що належать до статистичного навчання і важливі для багатьох випадків одержання прогнозу, наприклад, у фінансовій математиці або у науках про життя (наприклад, у обчислювальній біології та екології). Ці моделі мають вигляд ψ(x) = β0 + Σj=1^m fj(xj), де ψ — прогнозуючі функції. Вони фільтруються алгоритмами локального виграшу із використанням розсіяного згладжування, запропонованого Hastie і Tibshirani (1987 р.). Aerts, Claeskеns і Wand (2002 р.) використали сплайнові узагальнені адитивні моделі із штрафом, аби одержати деякі апроксимації. Ми пропонуємо математичне моделювання із сплайнами, яке базується на новому кластерному підході до вхідних даних х, їх густини та варіації вихідних даних у. Обмеживши (штрафом) члени другого порядку (кривизну) сплайнів, включаємо регуляризацію зворотних задач одержуючи більш грубу апроксимацію. На першому етапі пропонуємо покращену модифікацію і досліджуємо алгоритм зворотних кроків, який раніше застосовувався до адитивних модулей. Потім із використанням мови теорії оптимізації, ініціюємо майбутні дослідженя методів розв’язання із використанням математичного програмування. Tue, 01 Jan 2008 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/11995 2008-01-01T00:00:00Z