Ezzel az azonosítóval hivatkozhat erre a dokumentumra forrásmegjelölésben vagy hiperhivatkozás esetén:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/54102| Title: | Трансформація управління місцевими фінансами в Україні з використанням технологій науки про дані та предиктивної аналітики |
| Other Titles: | Transformation of Local Finance Management in Ukraine Using Data Science Technologies and Predictive Analytics |
| Authors: | Радинський, Сергій Панчишин, Тарас Міщук, Наталія Васьків, Степан Панчишин, Володимир Мельник, Богдан |
| Bibliographic reference (2015): | Radynskyy S. and other Transformation of Local Finance Management in Ukraine Using Data Science Technologies and Predictive Analytics. ACIT'2026. (Zlin, Czech Republic on 2-4 September 2026). С.700-705. |
| Issue Date: | 2-sze-2026 |
| Submitted date: | 11-aug-2026 |
| Date of entry: | 11-sze-2026 |
| Publisher: | @ACIT |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | Тернопіль |
| UDC: | 336.14:352:004.8(477) |
| Keywords: | місцеві фінанси, Україна, наука про дані, машинне навчання, гребенева регресія, SARIMA, XGBoost, фіскальна децентралізація, предиктивна аналітика, прогнозування доходів, територіальні громади, BOOST |
| Abstract: | У цій статті представлено основу для трансформації управління місцевими фінансами в Україні за допомогою прогнозної аналітики на основі науки про дані та машинного навчання, а також демонструється один із компонентів цієї основи — короткострокове прогнозування доходів — на реальних фіскальних даних. Ми визначаємо три системні прогалини в даних, що обмежують фінансову автономію громад: розподіл податку на доходи фізичних осіб (ПДФО) за реєстрацією роботодавців, неповні реєстри власності та неформальна зайнятість. Як методологічну основу ми використовуємо чотирирівневу ієрархію описово-діагностично-прогнозно-прескриптивної аналітики [1], адаптовану до сфери державних фінансів. Експериментальний компонент оцінює чотири моделі машинного навчання (Ridge, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost), класичну SARIMA та сезонну наївну базову лінію для щомісячного прогнозування доходів місцевих бюджетів Львівської області з використанням даних BOOST (openbudget.gov.ua), 2018–2026. На головному етапі (тест 2024, навчання 2019–2023, 5-кратне збільшення часових рядів) Ridge досягає MAPE = 7,365%, R² = 0,464, MAE = 311,4 млн. гривень — перевершуючи SARIMA (MAPE 18,643%) більш ніж на десять процентних пунктів та всі методи на основі дерев. Експеримент з міжрегіональним перенесенням даних між 26 областями ще більше знижує MAPE Ridge на Львівській області за 2024 рік до 5,186% (R² = 0,764). У стрес-тесті поза розподілом 2025 року (+19% зростання порівняно з попереднім роком) моделі дерев зазнають різкого колапсу R², що емпірично підтверджує добре відоме обмеження екстраполяції регресорів на основі дерев [2]. Результати показують, що вибір алгоритму є критичним для фіскальних часових рядів зі структурними зрушеннями на рівні, і що прості регуляризовані лінійні моделі в поєднанні з міжрегіональним навчанням забезпечують розгортання прогнозів для українських територіальних громад. |
| Description: | Radynskyy S. and other Transformation of Local Finance Management in Ukraine Using Data Science Technologies and Predictive Analytics. ACIT'2026. (Zlin, Czech Republic on 2-4 September 2026). С.700-705. |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/54102 |
| References (Ukraine): | T. H. Davenport, “Competing on Analytics,” Harvard Business Review, vol. 84, no. 1, pp. 98–107, Jan. 2006. T. Hastie, R. Tibshirani, and J. H. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd ed. New York: Springer, 2009. O. Latysheva, V. Rovenska, I. Smyrnova, M. Tripak, and M. Tepliuk, “Ensuring operational efficiency of mining and metallurgical enterprises on the basis of sustainable development,” Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, no. 6, pp. 200–206, 2024 O. Dmytrenko, O. Yarmoliuk, N. Kudlaieva, I. Sysoieva, V. Borkovska, and O. Demianyshyna, “Application of Modern Software for Improving the Economic Analysis Accounting Efficiency at Enterprises,” Journal of Management Information and Decision Sciences, vol. 23, no. 5, pp. 649–660, 2020. Ministry of Finance of Ukraine, “In 2025, the general fund of local budgets received 514 billion UAH,” Jan. 12, 2026. Ministry of Finance of Ukraine, “Report on general fund revenue execution of local budgets for 2025 (operational data),” 2026. K. Shvabii, “Recommendations on digitalization of property tax administration in Ukraine,” 2024. E. Libanova, “Where do Ukrainians live, work and pay taxes,” 2021. V. Teremetskyi, Y. Duliba, V. Kroitor, N. Korchak, and O. Makarenko, “Corruption and strengthening anti-corruption efforts in healthcare during the pandemic of COVID-19,” Medico-Legal Journal, vol. 89, no. 1, pp. 25–28, 2021. T. Haiduchok, I. Sysoieva, S. Vasylishyn, A. Lysiuk, O. Kundrya-Vysotska, and A. Kostyrko, “Accounting and control of settlements with counterparties under the conditions of quarantine measures,” International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology, vol. 11, no. 5, pp. 141–152, 2020. M. Dyvak, A. Melnyk, S. Mazepa, and M. Stetsko, “An Ontological Approach to Detecting Irrelevant and Unreliable Information on Web-Resources and Social Networks,” in Future Intent-Based Networking, Lecture Notes in Electrical Engineering, vol. 831. Cham: Springer, 2022. W. Baer, T. Buss, and J. Kamensky, “Analytics-driven public finance management,” IBM Center for The Business of Government, 2017. V. Mayer-Schonberger and K. Cukier, Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think. John Murray, 2014. M. Lyzun, O. Desyatnyuk, Y. Savelyev, V. Kuryliak, S. Sachenko, and I. Lishchynskyy, “Architectonics of the European Currency Integration: Cluster and Gravity Modeling,” in Proc. 2023 IEEE 12th Int. Conf. Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS), Dortmund, Germany, 2023, pp. 661–664. P. Dunleavy and H. Margetts, Digital Era Governance: IT Corporations, the State, and E-Government. Oxford University Press, 2015. G. Mamediieva, “Ukraine’s digital transformation: Innovation for resilience,” 2025. O. Desyatnyuk, V. Muravskyi, and O. Shevchuk, “Accounting Automation in Agroindustrial Enterprises Using Drones (UAVs),” in Proc. 2021 11th Int. Conf. Advanced Computer Information Technologies (ACIT), Deggendorf, Germany, 2021, pp. 337–341. O. Androshchuk, R. Berezenskyi, O. Lemeshko, A. Melnyk, and O. Huhul, “Model of Explicit Knowledge Management in Organizational and Technical Systems,” International Journal of Computing, vol. 20, no. 2, pp. 228–236, 2021. S. Mukherjee and S. Bhattacharya, “Revenue forecasting of corporate income tax (CIT) in India,” Indian Economic Review, vol. 58, no. 2, pp. 329–349, 2023. A. Aliyu et al., “Modelling and forecasting Nigeria’s tax revenue: A comparative analysis of SARIMA and Holt-Winters models,” UMYU Scientifica, 2024. Y. Kotukh, M. Riabokini, O. Bliuma, and O. Denysiuk, “Economic potential of AI technologies for optimizing local community finance management in Ukraine,” Ekonomika Ukrainy, 2025. M. Riabokini, O. Bliuma, and Y. Kotukh, “Methodological and software framework for implementing electronic document management at local budget levels using IPK Local Budget,” Finansy Ukrainy, 2024. Y. Kaziuk and V. Ventsel, “Financial capacity of communities in 2024 by regions,” Decentralization, Apr. 23, 2025. L. Semiv and I. Krupka, “Digital analytics in public finance: Regional dimension,” Institute of Regional Studies, NAS Ukraine, 2022. Ministry of Finance of Ukraine, “BOOST analytics — methodological note on local-budget data,” openbudget.gov.ua, 2024. State Web Budget Portal for Citizens of Ukraine, “BOOST analytics — Lviv region and other oblast-level local-budget revenue execution, 2018–2026,” openbudget.gov.ua, exported 2026-05-28. M. Dyvak and A. Pukas, “Criterion of Design of Experiments for Tasks of Decision Support Interval Model Creation,” in Proc. 2005 IEEE Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems, Sofia, Bulgaria, 2005, pp. 495–497. M. Dyvak, V. Manzhula, and O. Kozak, “New Method Tolerance Estimation of the Parameters Set of Interval Model Based on Saturated Block of ISLAE,” in Proc. 2007 9th Int. Conf. The Experience of Designing and Applications of CAD Systems in Microelectronics, Lviv, Ukraine, 2007, pp. 376–379. M. Dyvak, M. Dyvak, P. Stakhiv, and A. Pukas, “Algorithms of parallel calculations in task of tolerance ellipsoidal estimation of interval model parameters,” Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, no. 1, pp. 159–164, 2012. C. D. Lewis, Industrial and Business Forecasting Methods: A Practical Guide to Exponential Smoothing and Curve Fitting. London: Butterworth Scientific, 1982. R. J. Hyndman and G. Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, 3rd ed. Melbourne: OTexts, 2021. [Online]. Available: https://otexts.com/fpp3/ V. Roleders, T. Oriekhova, G. Zaharieva, I. Sysoieva, V. Dobizha, V. Pidhaiets, and L. Kucher, “Economic justification of recycling in the processing industry,” Cleaner and Responsible Consumption, vol. 13, art. no. 100195, 2024. V. Okulich-Kazarin, A. Artyukhov, L. Skowron, N. Artyukhova, O. Dluhopolskyi, and W. Cwynar, “Sustainability of Higher Education: Study of Student Opinions about the Possibility of Replacing Teachers with AI Technologies,” Sustainability, vol. 16, no. 1, art. no. 55, 2024. O. Savenko, A. Sachenko, S. Lysenko, G. Markowsky, and N. Vasylkiv, “Botnet detection approach based on the distributed systems,” International Journal of Computing, vol. 19, no. 2, pp. 190–198, 2020. S. Lysenko, N. Bobro, K. Korsunova, O. Vasylchyshyn, and Y. Tatarchenko, “The role of artificial intelligence in cybersecurity: Automation of protection and detection of threats,” Economic Affairs, vol. 69, pp. 43–51, 2024. |
| Content type: | Article |
| Ebben a gyűjteményben: | Наукові публікації працівників кафедри економіки та фінансів |
Fájlok a dokumentumban:
| Fájl | Leírás | Méret | Formátum | |
|---|---|---|---|---|
| Transformation_of_Local_Finance_Management_editable.docx | 957,13 kB | Microsoft Word XML | Megtekintés/Megnyitás | |
| Transformation_of_Local_Finance_Management_clean_article.pdf | 7,8 MB | Adobe PDF | Megtekintés/Megnyitás |
Minden dokumentum, ami a DSpace rendszerben szerepel, szerzői jogokkal védett. Minden jog fenntartva!
Admin Tools