Optimization Model of Structural Allocation of Financial Resources in the Pension System of Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
The article considers special conditions for the formation of the optimization model of structural allocation of financial resources in the pension system of Ukraine.A methodological approach to determining the optimal structural allocation of financial resources in the pension system is developed.The economic-mathematical model of pension provision is derived.The dependence of the optimal rate of contributions to the pension system.An algorithm for calculating the share of the capital of the pension system in the economic potential of the state using the "golden rule" of the balance of pensions is formed.Models of optimal distribution of financial resources over time between the generation of pensioners and able-bodied persons, as well as a model of parameters of state pension policy have been formed.The number of pensioners by type of pension, as well as the conditions of payment of pensions through banking institutions of Ukraine are analyzed.The coefficient of coverage of old-age pensions in Ukraine and EU countries has been determined.The coefficient of replacement of pensions by age, disability and in case of loss of a breadwinner in Ukraine and the countries of the world is modelled.The indicators of the accumulative component of the pension system of Ukraine are substantiated.It is proved that the combination of distribution and accumulative pension systems will allow investing pension funds, determining the criteria for optimizing the investment process in developing a mechanism for allocating financial resources of the pension system of Ukraine as pension savings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».