FORMATION OF INVESTMENT RISKS UNDER THE INFLUENCE OF THE COVID-19 PANDEMIC IN UKRAINE
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. The aim of the article is to study the situation and develop practical recommendations for improving approaches to investment risk management under the influence of adverse factors caused by the COVID-19 pandemic. Methodology of research. The following methods were used in the study: theoretical synthesis and observation (to identify investment risks and determine their possible consequences), comparison and analysis (to study the experience of countries in overcoming the situation caused by the coronavirus pandemic), tabular (to visualize risks and possible methods for overcoming them), generalization (for theoretical generalization and formulation of conclusions). The study is based on the hypothesis that the identification of investment risks will help to choose an effective investment policy of the state and attract the necessary investment resources needed for the development of our country and overcoming the crisis caused by the global coronavirus pandemic. Findings. Approaches to determining investment risks among domestic researchers are generalized. The impact of risks on the state of the economy in general and investment activities in particular is considered, and the possible consequences of economic, social, informational, political and technological risks on investment processes in the country are also determined. Possible options for dealing with the situation caused by the pandemic in various countries, including Italy (development of a financing program for manufacturers of medical devices), the United States (tax rebates for manufacturers related to the fight against COVID-19), Canada subsidies for training and development of digital skills of the population), Egypt (reduction of prices for natural gas and electricity for certain industries). Originality. Proposals were developed to overcome the consequences of the negative impact on the country’s economy caused by the COVID-19 coronavirus pandemic. Practical value. Substantiated on the results of the study, the proposals can be used by public authorities and business structures to take measures to prevent the negative consequences of investment risks and attract investment resources to overcome the economic crisis caused by the coronavirus pandemic. Key words: investment risks, investment policy, uncertainty, investment climate, COVID-19 pandemic, investment activity, investment security.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».