Нейро-нечеткое моделирование уровня международной миграции в Украине

Авторы: Г. Черноус, ORCID ID 0000-0003-4889-1247, доктор экономических наук, доцент, доцент кафедры экономической кибернетики, Киевский национальный университет имени Тараса Шевченко, Киев, Украина
В. Потапова, экономист, Киевский национальный университет имени Тараса Шевченко, Киев, Украина

Аннотация: В данной статье представлен новый методологический подход к оценке уровня международной миграции в Украине на основе опыта других стран и применения нейро-нечеткого моделирования. Сперва, благодаря а нализу результатов предыдущих исследований определено факторы, влияющие на принятие решения о миграции. После этого наиболее важные признаки, обнаруженные с помощью регрессионно-корреляционного анализа, использованы для группировки стран в кластеры для определения списка государств, ко- торые схожи с Украиной в отношении миграционного климата. Основываясь на данных аналогичных стран, это исследование демонс- трирует процесс разработки адаптивной системы нейро-нечеткого вывода (ANFIS) с целью моделирования уровня миграции в Укра- ине, и дает некоторые рекомендации для дальнейших исследований.

Ключевые слова: международная миграция, моделирование миграции, кластеризация, нечеткая логика, нейро-нечеткое моде- лирование

Received: 09/07/19

1st Revision: 23/8/19

Accepted: 01/09/19

DOI: https://doi.org/10.17721/1728-2667.2019/205-4/7

References

International Organization for Migration, [Online]. Available at: https://www.iom.int/ (in Ukrainian)
Gaidutsky A. P., 2010. Migration capital: theory, methodology, practice. Kyiv: Infosystem, 446 p. (in Ukrainian)
Pelikh O. B., 2007. International labor migration (comparative analysis of the Czech Republic and Ukraine). Abstract of Ph. D. thesis, NASU, Institute of World Economy and International Relations, 20 p. (in Ukrainian)
Rybakovsky L. L., 1987. Population migration: forecasts, factors, politics. Moscow: Nauka, 200 p. (in Russian)
Rovenchak O., 2006. Definition and classification of migration: approximation to operational concepts. Political Management, 2, pp. 127-139. (in Ukrainian)
Vakulenko E., 2013. Modeling of migration flows at the level of regions, cities, municipalities. Abstract of Ph. D. thesis. Moscow: High School of Economics, 28 p. (in Russian)
Poprawe M., 2015. The relationship between corruption and migration: empirical evidence from a gravity model of migration. Public Choice, Vol.163, Issue 3-4, pp. 337-354.
Ramos R., Surinach J., 2016. A gravity model of migration between ENC and EU. Journal of Economic and Society Geography, pp. 27-35.
Shumov V. V., 2017. Modeling population migration in the tasks of ensuring state security, Large system management, Vol. 65, pp. 153-169 (in Russian)
Bijak J., 2009. Forecasting international migration: selected theories, models, and methods. CEFMR Working Paper, Vol. 4, pp. 3-47.
Chernyak Y. O., 2013. An influence of international labor force migration on national competitiveness. Visnyk Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. Ekonomika, 9(150), pp. 25-28. DOI: 10.17721/1728-2667.2013/150-9/4
Constant A. F., Zimmermann K. F., 2018. The dynamics of repeat migration: a Markov chain analysis. SAGE Journals.
Azose J. J., Raftery A. E. 2013. Bayesian probabilistic projection of international migration rates. Department of Statistics, University of Washington.
Raymer J., Wisniowski A., Forster J. J., Smith P. W. F., Bijak J., 2013. Integrated modeling of European migration. Journal of the American Statistical Association, Vol. 103, pp. 801-819.
Klabunde A., Willekens F., 2016. Decision-making in agent-based models of migration: state of the art and challenges. European Journal of Population, pp. 73-97. DOI: 10.1007/s10680-015-9362-0
Kniveton D., Smoth C., Wood S., 2011. Agent-based model simulations of future changes in migration flows for Burkina Faso. Global Environmental Change, Vol. 21, pp. 34-40.
Makarov V. L., Bakhtizin A. R., Sushko E. D., Ageeva A. F., 2017. Agent-oriented approach in modeling labor migration from China to Russia. Economica regiona, 2, pp. 331-341. (in Russian)
Akin D. 2015. Cluster analysis of interregional migration in Turkey. Jounal of Urban Planning and Development, Vol. 143.
DeWaard J., Kim K., Raymer J. 2012. Migration systems in Europe: evidence from harmonized flow data. Demography, Vol. 49, pp. 307-333.
Ovchinnikova O. R., 2016. Simulation of the degree of migration readiness of the population. Proceedings from the first scientific- methodical conference “Economic-mathematical modeling”, Kyiv: KNEU, pp. 250-252. (in Ukrainian)
Holubnik O., 2009. Neural network modeling of labor migration of the population of Ukraine. Visnyk Lvivskoho natsionalnoho universytetu imeni Ivana Franka. Economics, Vol. 42, pp. 10-18. (in Ukrainian)
Zvirid N. V., 2011. Statistical estimation of the intensity of labor migration (on the example of the western region of Ukraine). Abstract of Ph. D. thesis. Kyiv: Taras Shevchenko National University of Kyiv, 20 p. (in Ukrainian)
Svarc P. 2005. Modeling migration using neural networks. Charles University in Prague.
World Bank Data, [Online]. Available at: https://www.worldbank.org/
United Nations Data, [Online]. Available at: https://www.un.org/
Lukyanenko O. D., Miroshnichenko I. V., 2016. Complex of evaluation models of country investment potential. Neuro-fuzzy Modeling Techniques in Economics. Kyiv: KNEU, 5, pp. 93-122 (in Ukrainian)
Kharlamova G., 2016. Knowledge-based migration and mobility: the economic ‘gamble’ of the eastern neighbourhood. Visnyk Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. Ekonomika, 10(187), pp. 48-51. DOI: 10.17721/1728-2667.2016/187-10/7
Pak N., 2016. Migration trends refugees in the European Union. Visnyk Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. Mizhnarodni vidnosyny, 1(44/45), pp. 30-32. (in Ukrainian)
Chernyak O. I., Zakharchenko P. V., 2014. Intelligent data analysis: Textbook. Taras Shevchenko National University of Kyiv. Kyiv: Znannya, 599 p. (in Ukrainian)
Matviichuk A. V., 2011. Artificial intelligence in economics: neural networks, fuzzy logic: monograph. Kyiv: KNEU, 439 p. (in Ukrainian)
Chen G., Pham T. T. 2000. Introduction to fuzzy sets, fuzzy logic and fuzzy control systems. CRC Press, pp. 5-80.

Загрузить

  • pdf 205-46-54
    Размер файла: 579 kB Кол-во скачиваний: 42