Пошуковий запит: (<.>A=Койбічук В$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 31
Представлено документи з 1 до 20
|
| |
1. |
Малярець Л. М. Регресійні моделі без вільного члена [Електронний ресурс] / Л. М. Малярець, В. В. Койбічук // Бізнес Інформ. - 2012. - № 4. - С. 21-25. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/binf_2012_4_8
|
2. |
Малярець Л. М. Розроблення узагальнюючого показника конкуренто-спроможності банків на підґрунті нечітких множин [Електронний ресурс] / Л. М. Малярець, В. В. Койбічук // Вісник соціально-економічних досліджень. - 2014. - Вип. 1. - С. 110-117. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vsed_2014_1_19
|
3. |
Малярець Л. М. Розроблення нечіткої багатофакторної лінійної регресійної моделі в управлінні конкурентоспроможністю банку [Електронний ресурс] / Л. М. Малярець, В. В. Койбічук // Вісник Хмельницького національного університету. Економічні науки. - 2014. - № 4(1). - С. 123-131. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_ekon_2014_4(1)__24
|
4. |
Койбічук В. В. Формування ознакового простору моделі конкурентоспроможності банку [Електронний ресурс] / В. В. Койбічук // Вісник Хмельницького національного університету. Економічні науки. - 2013. - № 4(1). - С. 173-179. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_ekon_2013_4(1)__32
|
5. |
Койбічук В. Обґрунтування вибору методів та моделей для оцінювання конкурентоспроможності банку [Електронний ресурс] / В. Койбічук // Економічний аналіз. - 2012. - Т. 11(1). - С. 366-373. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ecan_2012_11(1)__82
|
6. |
Койбічук В. В. Порівняльний аналіз конкурентоспроможності банків на основі чітких та нечітких лінійних регресійних багатофакторних моделей [Електронний ресурс] / В. В. Койбічук // Актуальні проблеми економіки. - 2016. - № 10. - С. 425-433. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ape_2016_10_46 Розглянуто особливості побудови чітких і нечітких лінійних регресійних багатофакторних моделей конкурентоспроможності банків. Обгрунтовано доцільність використання у процесі побудови таких моделей підходу, заснованого на критерії мінімізації нечіткості. Побудовані рівняння нечіткої регресії надають можливість обчислювати достовірні інтервали змін значень результативних ознак конкурентоспроможності банків за різних умов їх визначеності.
|
7. |
Койбічук В. В. Методичний підхід до проведення аналізу конкурентоспроможності банку на основі інструментів описового моделювання [Електронний ресурс] / В. В. Койбічук // Економіка і управління. - 2014. - № 3. - С. 18-24. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/econupr_2014_3_5
|
8. |
Койбічук В. В. Формування основ бізнесу в контексті вивчення дисципліни "економіко-математичні методи" [Електронний ресурс] / В. В. Койбічук // Причорноморські економічні студії. - 2017. - Вип. 13(2). - С. 202-205. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/bses_2017_13(2)__41
|
9. |
Кузьменко О. В. Економетричне моделювання впливу релевантних показників гендерної політики на ефективність діяльності банківської системи [Електронний ресурс] / О. В. Кузьменко, В. В. Койбічук // Кибернетика и системный анализ. - 2018. - Т. 54, № 5. - С. 3-12. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2018_54_5_3 Проаналізовано ефективність банківської системи за умов гендерної політики. Побудову узагальнювального показника ефективності банківської системи здійснено з використанням відносної нормалізації та функції бажаності Харрінгтона. Вплив показників гендерної політики на ефективність банківської системи визначено за допомогою інструментарію кореляційно-регресійного та факторного аналізу.
|
10. |
Олефіренко М. І. Дослідження впливу економічного розвитку країни на її інформаційний менеджмент [Електронний ресурс] / М. І. Олефіренко, І. В. Халімончук, В. В. Койбічук // Причорноморські економічні студії. - 2017. - Вип. 22. - С. 41-45. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/bses_2017_22_10
|
11. |
Койбічук В. В. Особливості застосування криптографічних алгоритмів під час передачі цифрових грошей за технологіями блокчейн [Електронний ресурс] / В. В. Койбічук // Причорноморські економічні студії. - 2020. - Вип. 49. - С. 201-204. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/bses_2020_49_35
|
12. |
Савченко Т. Г. Оцінка ризиків використання банківських груп у тіньових операціях [Електронний ресурс] / Т. Г. Савченко, В. В. Койбічук, А. О. Бойко, М. Г. Мінченко // Фінансово-кредитна діяльність: проблеми теорії та практики. - 2020. - № 4. - С. 37–43. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Fkd_2020_4_6 Наведено результати аналізу показників, які характеризують ризики використання банківських груп у тіньових схемах. За результатами кластерного аналізу сформовано 4 кластери банківських груп. Це надасть можливість у подальшому більш системно та обгрунтовано проводити компаративний аналіз показників банківських груп на предмет виявлення спільних якісних і кількісних характеристик, що описуватимуть їхні ризики участі в нелегальних операціях. Методом головних компонент виявлено показники, які найбільш істотно впливають на потенційні ризики участі банківських груп у тіньових операціях. Сформовано статистично значущу регресійну модель, що підтверджує вплив кількості фінансових установ у складі банківської групи і загальної кількості учасників банківської групи на потенційний ризик використання банківських груп у тіньових операціях. Отримані результати в подальшому можуть використовуватись для формування інтегральної оцінки потенційного ризику використання банківських груп у тіньових операціях, а також для поліпшення банківського нагляду.
|
13. |
Кузьменко О. В. Кластеризація країн за рівнем використання фінансових установ для легалізації кримінальних доходів [Електронний ресурс] / О. В. Кузьменко, С. В. Лєонов, В. В. Койбічук // Науковий погляд: економіка та управління. - 2020. - № 4. - С. 95-102. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vamsue_2020_4_18
|
14. |
Бойко А. О. Роль та місце українських кібергравців у світовому кіберспорті [Електронний ресурс] / А. О. Бойко, О. В. Кузьменко, В. В. Койбічук, О. С. Кушнерьов // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - 2021. - № 4. - С. 175-181. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_tekh_2021_4_29
|
15. |
Койбічук В. Вплив інтегральних показників цифровізації суспільно-економічних трансформацій на рівень цифрового розвитку країни [Електронний ресурс] / В. Койбічук, Ю. Куровська // Вісник економіки. - 2022. - Вип. 1. - С. 83-96. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vtneu_2022_1_8
|
16. |
Койбічук В. В. Дослідження характеру та значимості впливу факторів ринку праці на інвестиційну привабливість країни [Електронний ресурс] / В. В. Койбічук, Т. І. Безбах // Економіка і прогнозування. - 2020. - № 2. - С. 80-96. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/econprog_2020_2_7 Останніми роками спостерігається значний структурний вплив цифрової економіки на формування потоків прямих іноземних інвестицій. Прискореними темпами розвиваються передові технології та робототехніка. Все це удосконалює, здешевлює та пришвидшує. Прогресивний ринок праці є гарним підгрунтям для успішного розвитку підприємств різних галузей. А інвестиції дають можливість індустріям створюватися, розвиватися та оновлюватися. Крім того, прямі іноземні інвестиції сприяють трансферу технологій, який стимулюють потоки внутрішніх державних інвестицій, зумовлюючи розвиток людського капіталу та інституцій. Мета статті - розробка економіко-математичної моделі залежності інвестиційної привабливості країни від факторів ринку праці. Проаналізовано та детально обгрунтовано вплив факторів ринку праці на інвестиційну привабливість України, здійснено аналіз стану сучасного ринку праці України, визначено характерні особливості, можливі тенденції та перспективи. Як фактори ринку праці розглядаються додана вартість від промисловості в розрахунку на одного працівника, середній та високотехнологічний експорт у відсотках від усього виробленого експорту, показник рівня безробіття. Інвестиційна привабливість визначається обсягом прямих іноземних інвестицій. При розробленні моделі обгрунтовано порівнюваність вхідних даних, їх статистичну значущість та кореляційний зв'язок факторних змінних з прямими іноземними інвестиційними надходженнями. Методом Ірвіна здійснено перевірку на аномальність значень, надано рекомендації щодо усунення таких даних за умови їх виявлення. Перевірку на нормальність розподілу здійснено за допомогою критерію Шапіра - Уілка. Побудову багатофакторної лінійної регресійної моделі здійснено за допомогою статистичного пакета Stata 14.
|
17. |
Койбічук В. Ефективність національної кібербезпеки: DEA-аналітика [Електронний ресурс] / В. Койбічук, В. Герасименко // Вісник економіки. - 2022. - Вип. 3. - С. 8-21. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vtneu_2022_3_3
|
18. |
Боженко В. В. Вплив кібершахрайств на фінансову систему на прикладі країн Евросоюзу [Електронний ресурс] / В. В. Боженко, В. В. Койбічук, М. М. Габенко // Вісник Сумського державного університету. Серія : Економіка. - 2021. - № 2. - С. 47-52. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VSU_ekon_2021_2_8
|
19. |
Койбічук В. В. Теоретичний аналіз змісту індикаторів здоров’я [Електронний ресурс] / В. В. Койбічук, С. А. Дрозд // Вісник Сумського державного університету. Серія : Економіка. - 2022. - № 2. - С. 74-83. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VSU_ekon_2022_2_10
|
20. |
Лєонов С. В. Компаративний аналіз наглядово-регуляторного забезпечення процедур фінансового моніторингу та кібербезпеки [Електронний ресурс] / С. В. Лєонов, О. В. Кузьменко, В. В. Койбічук, Д. С. Горай // Вісник Сумського державного університету. Серія : Економіка. - 2021. - № 3. - С. 162-169. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VSU_ekon_2021_3_20
|
| |