АНАЛІЗ НАУКОВО-МЕТОДИЧНИХ ПІДХОДІВ ДО ДОСЛІДЖЕННЯ ВЗАЄМОЗВ’ЯЗКІВ МІЖ ДІДЖИТАЛІЗАЦІЄЮ, СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНОЮ СФЕРОЮ ТА БЕЗПЕКОЮ
Анотація
Запровадження цифрових технологій у соціально-економічній сфері має як свої відчутні переваги, так і значні недоліки, зокрема виникають безпекові питання захисту даних користувачів. Традиційні економетричні підходи роками показували свою ефективність, проте в сучасних реаліях вони починають поступатись новітнім методам, які покладаються на використання штучного інтелекту, машинного навчання, аналізу великих даних, тощо. Дана тема є актуальною на сьогоднішній день та розглядається багатьма вітчизняними, та зарубіжними дослідниками. Науковці намагаються актуалізувати традиційні економетричні методи аби вони були більш ефективними для розрахунку прогнозів в умовах цифрової епохи. Метою даної статті є проведення аналізу переваг та недоліків науково-методичних підходів, які можуть бути використані для дослідження взаємозв’язків між діджиталізацією та сферами, на які вона має безпосередній вплив. Даний аналіз проведено шляхом збору даних про можливості традиційних та сучасних економетричних моделей, наведено приклади моделей, виділені їхні слабкі та сильні сторони, окреслені можливості актуалізації класичних моделей у сучасних умовах цифрової економіки. Отримані результати показують, що у кожної моделі є свої сильні та слабкі сторони, і для ефективної роботи з ними необхідно знайти баланс між можливостями класичних та сучасних. Результати даного дослідження можуть бути використані дослідниками, які мають на меті дослідити взаємозв’язки між діджиталізацією, соціально-економічною сферою та безпекою.
Посилання
Zapata H. O., Mukhopadhyay S. A bibliometric analysis of machine learning econometrics in asset pricing. Journal of risk and financial management. 2022. Vol. 15. No. 11. P. 535. DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm15110535 (дата звернення: 15.03.2025).
Wang J., Xu T. Environmental impact of Information Communication Technology: a review of econometric assessment methods, influential mechanism, and influential direction. Environmental impact assessment review. 2021. Vol. 89. P. 106590. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2021.106590 (дата звернення:15.03.2025).
Wang L., Zhao L. Digital economy meets artificial intelligence: forecasting economic conditions based on big data analytics. Mobile information systems. 2022. Vol. 2022. P. 1–9. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/7014874 (дата звернення:15.03.2025).
Bello A. The impact of Big Data on economic forecasting and policy making. International journal of development and economic sustainability. 2022. Vol. 10, no. 6. P. 66–89. URL: https://eajournals.org/ijdes/vol10-issue-6-2022/the-impact-of-big-data-on-economic-forecasting-and-policy-making/ (дата звернення:15.03.2025).
Dong C., Gao J., Peng B. Varying-Coefficient panel data models with nonstationarity and partially observed factor structure. Journal of business & economic statistics. 2020. P. 1–12. DOI: https://doi.org/10.1080/07350015.2020.1721294 (дата звернення:15.03.2025).
Bertschinger N., Mozzhorin I. Bayesian estimation and likelihood-based comparison of agent-based volatility models. Journal of economic interaction and coordination. 2020. Vol. 16. P. 173-210. DOI: https://doi.org/10.1007/s11403-020-00289-z (дата звернення:15.03.2025).
Yao J. A fusion method integrated econometrics and deep learning to improve the interpretability of prediction: evidence from Chinese carbon emissions forecast based on OLS-CNN model. Computational economics. 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s10614-024-10793-0 (дата звернення:15.03.2025).
Tkachenko S. Prospects for the development of the digital economy in the global space. Economies' horizons. 2023. No. 2(24). P. 101–109. DOI: https://doi.org/10.31499/2616-5236.2(24).2023.281234 (дата звернення:15.03.2025).
Співак Д. Економіко-математичне моделювання впливу диджиталізації на фінансовий сектор економіки : Бакалаврська робота : 051. Суми, 2021. 35 с. URL: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/85086 (дата звернення: 15.03.2025).
Бегун С., Хомюк Н., Подзізей О. Економетричні методи та моделі в прийнятті управлінських рішень в умовах цифрової трансформації. Економіка та суспільство. 2024. № 66. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-66-16 (дата звернення: 15.03.2025).
Bondarchuk O. Development of the concept “digitalization” and its impact on different spheres of the economy. Scientific bulletin of Odessa national economic university. 2024. Vol. 7-8, no. 320-321. P. 31–40. DOI: https://doi.org/10.32680/2409-9260-2024-7-8-320-321-31-40 (дата звернення: 15.03.2025).
Khaustova V., Kriachko Y., Bondarenko D. Modeling the impact of digitalization factors on the economic development of countries around the world. The problems of economy. 2024. Vol. 2, no. 60. P. 61–73. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-0712-2024-2-61-73 (дата звернення: 15.03.2025).
Global digitalization in 10 charts. World Bank. URL: https://www.worldbank.org/en/news/immersive-story/2024/03/05/global-digitalization-in-10-charts (дата звернення: 16.03.2025).
Benefits of AI in data analytics. Devtodev. URL: https://www.devtodev.com/resources/articles/benefits-of-ai-in-data-analytics (дата звернення: 22.03.2025).
Test scores of AI systems on various capabilities relative to human performance. Our world in data. URL: https://ourworldindata.org/grapher/test-scores-ai-capabilities-relative-human-performance?tab=table&time=2006 (дата звернення: 22.03.2025).
Artificial intelligence in economic forecasting and analysis. Maseconomics. URL: https://maseconomics.com/artificial-intelligence-in-economic-forecasting-and-analysis/#elementor-toc__heading-anchor-8 (дата звернення: 22.03.2025).
Zapata, H. O., Mukhopadhyay S. (2022). A bibliometric analysis of machine learning econometrics in asset pricing. Journal of Risk and Financial Management, vol. 15(11), p. 535. DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm15110535.
Wang, J., Xu T. (2021). Environmental impact of Information Communication Technology: a review of econometric assessment methods, influential mechanism, and influential direction. Environmental impact assessment review, vol. 89, p. 106590. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2021.106590.
Wang L., Zhao L. (2022). Digital economy meets artificial intelligence: forecasting economic conditions based on big data analytics. Mobile information systems, vol. 2022, pp. 1–9. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/7014874.
Bello A. (2022). The impact of Big Data on economic forecasting and policy making. International journal of development and economic sustainability, vol. 10(6), pp. 66–89. Available at: https://eajournals.org/ijdes/vol10-issue-6-2022/the-impact-of-big-data-on-economic-forecasting-and-policy-making/ (accessed March 15, 2025).
Dong C., Gao J., Peng B. (2020). Varying-Coefficient panel data models with nonstationarity and partially observed factor structure. Journal of business & economic statistics, pp. 1–12. DOI: https://doi.org/10.1080/07350015.2020.1721294.
Bertschinger N., Mozzhorin I. (2020). Bayesian estimation and likelihood-based comparison of agent-based volatility models. Journal of economic interaction and coordination, vol. 16, pp. 173-210. DOI: https://doi.org/10.1007/s11403-020-00289-z.
Yao J. (2024). A fusion method integrated econometrics and deep learning to improve the interpretability of prediction: evidence from Chinese carbon emissions forecast based on OLS-CNN model. Computational economics. DOI: https://doi.org/10.1007/s10614-024-10793-0.
Tkachenko S. (2023). Prospects for the development of the digital economy in the global space. Economies' horizons, no. 2(24), pp. 101–109. DOI: https://doi.org/10.31499/2616-5236.2(24).2023.281234.
Spivak D. (2021). Ekonomiko-matematychne modeliuvannia vplyvu dydzhytalizatsii na finansovyi sektor ekonomiky [Economic and mathematical modeling of the impact of digitalization on the financial sector of the economy] (bachelor’s thesis), Sumy. Available at: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/85086 (accessed March 15, 2025).
Behun S., Khomiuk N., Podzizei O. (2024). Ekonometrychni metody ta modeli v pryiniatti upravlinskykh rishen v umovakh tsyfrovoi transformatsii [Econometric methods and models in management decision-making in the context of digital transformation]. Ekonomika ta suspilstvo – Economy and society, no. 66. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-66-16.
Bondarchuk O. (2024). Development of the concept “digitalization” and its impact on different spheres of the economy. Scientific bulletin of Odessa national economic university, vol. 7-8, no. 320-321, pp. 31–40. DOI: https://doi.org/10.32680/2409-9260-2024-7-8-320-321-31-40.
Khaustova V., Kriachko Y., Bondarenko D. (2024) Modeling the impact of digitalization factors on the economic development of countries around the world. The problems of economy, vol. 2, no. 60, pp. 61–73. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-0712-2024-2-61-73.
Global digitalization in 10 charts. World Bank. Available at: https://www.worldbank.org/en/news/immersive-story/2024/03/05/global-digitalization-in-10-charts (accessed March 16, 2025).
Benefits of AI in data analytics. Devtodev. Available at: https://www.devtodev.com/resources/articles/benefits-of-ai-in-data-analytics (accessed March 22, 2025).
Test scores of AI systems on various capabilities relative to human performance. Our world in data. Available at: https://ourworldindata.org/grapher/test-scores-ai-capabilities-relative-human-performance?tab=table&time=2006 (accessed March 23, 2025).
Artificial intelligence in economic forecasting and analysis. Maseconomics. Available at: https://maseconomics.com/artificial-intelligence-in-economic-forecasting-and-analysis/#elementor-toc__heading-anchor-8 (accessed March 23, 2025).
