Usage of intellectual analysis of ecological-economic data in the pension insurance system and for forecasting expenditures on social protection and social security

Usage of intellectual analysis of ecological-economic data in the pension insurance system and for forecasting expenditures on social protection and social security

The paper is devoted to an actual scientific and applied problem – the development of methodology for applying mathematical models and data mining methods for actuarial calculations in mandatory state pension insurance system. The paper describes methodology for modeling changes in the number of pen...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2024
Автор: Зарудний, О.Б.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Kyiv National University of Construction and Architecture 2024
Теми:
expenses for social protection and social security
air pollution
Bayesian network
principal component analysis
the system of actuarial calculations
Онлайн доступ:https://es-journal.in.ua/article/view/314099
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Environmental safety and natural resources

Репозитарії

Environmental safety and natural resources
id es-journalinua-article-314099
record_format ojs
institution Environmental safety and natural resources
baseUrl_str
datestamp_date 2024-10-28T07:19:42Z
collection OJS
language Ukrainian
topic expenses for social protection and social security
air pollution
Bayesian network
principal component analysis
the system of actuarial calculations
spellingShingle expenses for social protection and social security
air pollution
Bayesian network
principal component analysis
the system of actuarial calculations
Зарудний, О.Б.
Usage of intellectual analysis of ecological-economic data in the pension insurance system and for forecasting expenditures on social protection and social security
topic_facet expenses for social protection and social security
air pollution
Bayesian network
principal component analysis
the system of actuarial calculations
витрати на соціальний захист та соціальне забезпечення
забруднення повітря
мережа Байєса
метод головних компонентів
система актуарних розрахунків
format Article
author Зарудний, О.Б.
author_facet Зарудний, О.Б.
author_sort Зарудний, О.Б.
title Usage of intellectual analysis of ecological-economic data in the pension insurance system and for forecasting expenditures on social protection and social security
title_short Usage of intellectual analysis of ecological-economic data in the pension insurance system and for forecasting expenditures on social protection and social security
title_full Usage of intellectual analysis of ecological-economic data in the pension insurance system and for forecasting expenditures on social protection and social security
title_fullStr Usage of intellectual analysis of ecological-economic data in the pension insurance system and for forecasting expenditures on social protection and social security
title_full_unstemmed Usage of intellectual analysis of ecological-economic data in the pension insurance system and for forecasting expenditures on social protection and social security
title_sort usage of intellectual analysis of ecological-economic data in the pension insurance system and for forecasting expenditures on social protection and social security
title_alt Застосування інтелектуального аналізу еколого-економічних даних у системі пенсійного страхування та для прогнозування витрат на соціальний захист і соціальне забезпечення
description The paper is devoted to an actual scientific and applied problem – the development of methodology for applying mathematical models and data mining methods for actuarial calculations in mandatory state pension insurance system. The paper describes methodology for modeling changes in the number of pension recipients taking into account the impact of environmental factors, in particular air pollution. The basis of the proposed method is a multi-model approach, characterized by combination of data mining and probabilistic models in the form of Bayesian network, which are appropriate in conditions of statistical, parametric and structural uncertainty.The proposed approach describes the change in number of pension recipients, in particular for disability and breadwinner loss, under influence of air pollution from organic and inorganic compounds. The scientific novelty of the paper is in the use of an ensemble of models including probabilistic and statistical models in the form of Bayesian network and regression models, in the system of actuarial calculations of mandatory state pension insurance.The paper considers several scenarios for the impact of pollutants on the growth of number of pension recipients. The indicator of the share of expenditures on social protection and social security of the population in the gross national product was chosen as the target variable of the process under study. Mathematical models were found to be adequate to the modeling process, and the Bayesian network classification error is about 20%. The model structure is built in Genie 2.0 modeling system. The principal component analysis, is used to reduce the data dimension. The proposed methodology can also be applied to other tasks of forecasting social protection and social security expenditures.
publisher Kyiv National University of Construction and Architecture
publishDate 2024
url https://es-journal.in.ua/article/view/314099
work_keys_str_mv AT zarudnijob usageofintellectualanalysisofecologicaleconomicdatainthepensioninsurancesystemandforforecastingexpendituresonsocialprotectionandsocialsecurity
AT zarudnijob zastosuvannâíntelektualʹnogoanalízuekologoekonomíčnihdanihusistemípensíjnogostrahuvannâtadlâprognozuvannâvitratnasocíalʹnijzahistísocíalʹnezabezpečennâ
first_indexed 2024-12-15T20:49:48Z
last_indexed 2024-12-15T20:49:48Z
_version_ 1818749611074912256
spelling es-journalinua-article-3140992024-10-28T07:19:42Z Usage of intellectual analysis of ecological-economic data in the pension insurance system and for forecasting expenditures on social protection and social security Застосування інтелектуального аналізу еколого-економічних даних у системі пенсійного страхування та для прогнозування витрат на соціальний захист і соціальне забезпечення Зарудний, О.Б. expenses for social protection and social security air pollution Bayesian network principal component analysis the system of actuarial calculations витрати на соціальний захист та соціальне забезпечення забруднення повітря мережа Байєса метод головних компонентів система актуарних розрахунків The paper is devoted to an actual scientific and applied problem – the development of methodology for applying mathematical models and data mining methods for actuarial calculations in mandatory state pension insurance system. The paper describes methodology for modeling changes in the number of pension recipients taking into account the impact of environmental factors, in particular air pollution. The basis of the proposed method is a multi-model approach, characterized by combination of data mining and probabilistic models in the form of Bayesian network, which are appropriate in conditions of statistical, parametric and structural uncertainty.The proposed approach describes the change in number of pension recipients, in particular for disability and breadwinner loss, under influence of air pollution from organic and inorganic compounds. The scientific novelty of the paper is in the use of an ensemble of models including probabilistic and statistical models in the form of Bayesian network and regression models, in the system of actuarial calculations of mandatory state pension insurance.The paper considers several scenarios for the impact of pollutants on the growth of number of pension recipients. The indicator of the share of expenditures on social protection and social security of the population in the gross national product was chosen as the target variable of the process under study. Mathematical models were found to be adequate to the modeling process, and the Bayesian network classification error is about 20%. The model structure is built in Genie 2.0 modeling system. The principal component analysis, is used to reduce the data dimension. The proposed methodology can also be applied to other tasks of forecasting social protection and social security expenditures. Стаття присвячена актуальній науково-прикладній проблемі – розробці методики застосування математичних моделей та методів інтелектуального аналізу даних для актуарних розрахунків у системі загальнообов’язкового державного пенсійного страхування. В роботі описано методику моделювання зміни контингенту одержувачів пенсій за урахування впливу екологічних чинників, зокрема забрудненості повітря. Основу пропонованої методики становить багатомодельний підхід, особливістю якого є поєднання інтелектуального аналізу даних та ймовірнісних моделей у формі мереж Байєса, застосування яких є доцільним в умовах статистичної, параметричної та структурної невизначеності. Пропонований підхід описує зміну контингенту одержувачів пенсій, зокрема по інвалідності та по втраті годувальника, під впливом екологічних чинників – зміни забруднення повітря органічними та неорганічними сполуками. Науковою новизною роботи є застосування ансамблю моделей, до якого входять ймовірнісно-статистичні моделі у формі мереж Байєса та регресійні моделі, у системі актуарних розрахунків загальнообов’язкового державного пенсійного страхування. В роботі розглянуто декілька сценаріїв впливу забруднюючих речовин на зростання контингенту одержувачів пенсій. В якості цільової змінної досліджуваного процесу обрано показник частки видатків на соціальний захист та соціальне забезпечення населення у валовому національному продукті. Математичні моделі виявилися адекватними обраному для моделювання процесу, помилка класифікації мереж Байєса становить близько 20%. Структуру моделі побудовано в системі моделювання Genie 2.0. Для зменшення розмірності даних застосовано метод головних компонент. Пропонована методика може бути застосована і для інших задач прогнозування витрат на соціальний захист та соціальне забезпечення. Kyiv National University of Construction and Architecture 2024-09-30 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/314099 10.32347/2411-4049.2024.3.161-176 Environmental safety and natural resources; Vol. 51 No. 3 (2024): Environmental safety and natural resources; 161-176 Екологічна безпека та природокористування; Том 51 № 3 (2024): Екологічна безпека та природокористування; 161-176 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2024.3 uk https://es-journal.in.ua/article/view/314099/305025 Авторське право (c) 2024 О.Б. Зарудний http://creativecommons.org/licenses/by/4.0

Схожі ресурси