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Enregistrement W4417253337 · doi:10.33663/0869-2491-2025-36-713-722

Features of public influence on the functioning of the financial leasing market: comparative legal analysis

2025· article· W4417253337 sur OpenAlexaboutno aff
Dmutro Bagriychuk

Notice bibliographique

RevueYearly journal of scientific articles “Pravova derzhava” · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanking, Crisis Management, COVID-19 Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonizationDirectiveLegislationTransparency (behavior)European unionFlexibility (engineering)Context (archaeology)LegislatureFinancial regulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The article examines the peculiarities of public administration of the financial leasing market in Ukraine in the context of international experience and integration into the European legal space. The main focus is on the analysis of the administrative and legal regulation of the market, its regulatory framework, institutional architecture, as well as oversight and control mechanisms. The study highlights the problems of regulatory fragmentation, the absence of a single regulator, and the insufficient adaptation of national legislation to modern challenges, which limit the efficiency of market functioning and investment attractiveness. A comparative legal analysis of financial leasing regulation models in four key jurisdictions: the European Union (EU), the USA, Canada, and Japan, is carried out. The study emphasizes the advantages and disadvantages of each model. It is established that the European model is distinguished by the harmonization of regulatory standards and the provision of cross-border financial services, which contributes to increased transparency and simplified licensing. The American system is characterized by decentralization, flexibility in regulation, and innovative approaches to problem-solving. The Canadian model stands out for its adaptability to regional conditions, which allows for taking into account the specifics of different provinces, while the Japanese system is focused on long-term stability and predictability. Special attention is paid to the analysis of harmonized EU standards, which are based on directives, in particular MiFID II and Directive 2008/48/EC. Thanks to the "passporting" of financial services, the European model contributes to reducing barriers to entry for new market players and ensuring the unity of regulatory approaches. At the same time, the USA uses risk-based approaches, focusing on consumer protection and supporting innovative solutions, particularly in the field of financial technologies. The Canadian system demonstrates effectiveness in balancing centralized oversight and regional specifics, while the Japanese model ensures a high level of trust in financial institutions due to strict supervision and the implementation of corporate governance mechanisms. The article emphasizes the need to adapt Ukrainian legislation to European standards and implement best practices from other countries. The creation of a single regulator for the financial leasing market is proposed, which will ensure centralized licensing, monitoring, and oversight of market participants. The introduction of digitalization, the development of effective consumer protection mechanisms, and the application of risk-based approaches are also recommended as key steps to improve the regulatory system. Based on the conducted analysis, it is stated that the most promising approach for Ukraine is one that combines the harmonization of standards with the ability to adapt to national and regional conditions. This will allow for the creation of an effective, transparent, and sustainable model of public administration that will meet modern challenges and contribute to economic development. Key words: public administration, financial leasing, international experience, harmonization, digitalization, consumer protection, risk-based approaches.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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