Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://evnuir.vnu.edu.ua/handle/123456789/28214
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorНинюк, Інна Іванівна-
dc.date.accessioned2025-07-09T13:24:37Z-
dc.date.available2025-07-09T13:24:37Z-
dc.date.issued2025-01-14-
dc.identifier.citationНинюк І. І. (2025). Використання предикативної аналітики для підвищення ефективності управління державними фінансами. Актуальні питання економічних наук, (8). DOI : https://doi.org/10.5281/zenodo.14792610.uk_UK
dc.identifier.urihttps://evnuir.vnu.edu.ua/handle/123456789/28214-
dc.description.abstractУ статті досліджено використання предиктивної аналітики для підвищення ефективності управління державними фінансами в умовах динамічних економічних змін. Актуальність роботи зумовлена необхідністю вдосконалення процесів бюджетного планування, контролю витрат і прийняття стратегічних рішень на основі прогнозних данихuk_UK
dc.language.isoukuk_UK
dc.subjectпредиктивна аналітикаuk_UK
dc.subjectуправління державними фінансамиuk_UK
dc.subjectбюджетне планування-
dc.subjectаналітичні платформи-
dc.subjectфінансовий моніторинг-
dc.subjectстратегічні рішення-
dc.subjectпрозорість-
dc.subjectризики-
dc.titleВикористання предикативної аналітики для підвищення ефективності управління державними фінансамиuk_UK
dc.typeArticleuk_UK
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5281/zenodo.14792610-
dc.citation.issue8-
dc.citation.journalTitleАктуальні питання економічних наук-
dc.contributor.affiliationВолинський національний університет імені Лесі Українки, кандидат наук з державного управління, доцент кафедри політології та публічного управлінняuk_UK
dc.coverage.countryUAuk_UK
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6544-2393-
dc.relation.referencesШвайко М., Коваленко М. Корпоратизація державних підприємств як драйвер цифрової трансформації публічних фінансів: перспективи та виклики на прикладі Укрзалізниці. Успіхи і досягнення у науці. 2024. Вип. 10. С.851–867. URL: https://doi.org/10.52058/3041-1254-2024-10(10)-851-867uk_UK
dc.relation.referencesБасюк О. Мінімізація негативного впливу людського фактору в управлінні публічними фінансами: блокчейн-рішення vs альтернативні технологічні підходи. Успіхи і досягнення у науці. 2024. Вип. 7. URL: https://doi.org/10.52058/3041-1254-2024-7(7)-166-177uk_UK
dc.relation.referencesМандра Н. Г., Лактіонова О. Ю., Десятський С. П. Аналітика в управлінні надходженнями до місцевих бюджетів. Економічні студії. 2021. Вип. 1 (31). С. 98–102. URL: http://dspace.wunu.edu.ua/bitstream/316497/45619/1/Економічні%20студії%20 №1%20(31)_2021.pdf#page=98uk_UK
dc.relation.referencesКанигін С. М. Великі дані в управлінні фінансами підприємства. Економіка, управління та адміністрування. 2024. Вип. 3 (109). С. 97–104. URL: https://doi.org/10.26642/ema-2024-3(109)-97-104uk_UK
dc.relation.referencesГородецький Ю. Д. Предиктивна аналітика та її роль у прийнятті стратегічних рішень у маркетингу. Журнал стратегічних економічних досліджень. 2023. Вип. 5. С. 65–72. URL: https://doi.org/10.30857/2786- 5398.2023.5.7uk_UK
dc.relation.referencesХолявко Н., Садчикова І., Колоток М. Напрями використання штучного інтелекту у банківських установах. Проблеми і перспективи економіки та управління. 2023. Вип. 2 (34). С. 192–203. URL: https://doi.org/10.25140/2411-5215-2023-2(34)-192-203uk_UK
dc.relation.referencesNimmagaEngin Z., Treleaven P. Algorithmic Government: Automating Public Services and Supporting Civil Servants in Using Data Science Technologies. The Computer Journal. 2019. Vol. 62. № 3. P. 448–460. URL: https://doi.org/10.1093/comjnl/bxy082 dda V. S. AI-Powered Predictive Analytics for Credit Risk Assessment in Finance: Advanced Techniques, Models, and Real-World Applications. Distributed Learning and Broad Applications in Scientific Research. 2019. Vol. 5. P. 251–286. URL: https://dlabi.org/index.php/journal/article/view/103uk_UK
dc.relation.referencesEngin Z., Treleaven P. Algorithmic Government: Automating Public Services and Supporting Civil Servants in Using Data Science Technologies. The Computer Journal. 2019. Vol. 62. № 3. P. 448–460. URL: https://doi.org/10.1093/comjnl/bxy082uk_UK
dc.relation.referencesKumar S., Sharma D., Rao S., Lim W.M., Mangla S. K. Past, Present, and Future of Sustainable Finance: Insights from Big Data Analytics Through Machine Learning of Scholarly Research. Annals of Operations Research. 2022. № 1. URL: https://doi.org/10.1007/s10479-021-04410-8uk_UK
dc.relation.referencesKumar V., Garg M. L. Predictive Analytics: A Review of Trends and Techniques. International Journal of Computer Applications. 2018. Vol. 182. № 1. P. 31–37. URL: https://www.researchgate.net/publication/326435728_Predictive_Analytics_A_Re view_of_Trends_and_Techniquesuk_UK
dc.relation.referencesShah N. D., Steyerberg E. W., Kent D. M. Big Data and Predictive Analytics: Recalibrating Expectations. Jama. 2018. Vol. 320. № 1. P. 27–28. URL: https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2683125uk_UK
dc.relation.referencesGupta S., Drave V. A., Dwivedi Y. K., Baabdullah A. M., Ismagilova E. Achieving Superior Organizational Performance via Big Data Predictive Analytics: A Dynamic Capability View. Industrial Marketing Management. 2020. Vol. 90. P. 581–592. URL: https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.11.009uk_UK
dc.relation.referencesLee C. S., Cheang P. Y. S. Predictive Analysis in Business Analytics: Application of Decision Tree in Business Decision Making. Advances in Decision Sciences. 2021. Vol. 26. № 1. URL: https://doi.org/10.47654/v26y2022i1p1-30uk_UK
dc.relation.referencesJavaid H. A. The Future of Financial Services: Integrating AI for Smarter, More Efficient Operations. MZ Journal of Artificial Intelligence. 2024. Vol. 1. № 2. URL: https://mzjournal.com/index.php/MZJAI/article/view/239uk_UK
dc.subject.udc336.143:004.9uk_UK
Розташовується у зібраннях:Наукові роботи (FH)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
apen8_25.pdf485,99 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.