DGlibrary - Цифрова бібліотека НУБіП України

Вітаємо Вас у Цифровій бібліотеці Національного Університету Біоресурсів і Природокористування України

Цей репозитарій є одним з елементів інфраструктури відкритої науки у світі та створений з метою:

  • надання необмеженого та безкоштовного доступу з мережі Інтернет до цифрових об’єктів з колекцій наукової бібліотеки НУБіП України студентам, викладачам, співробітникам університету, дослідникам та широкому загалу користувачів;
  • створення електронних копій цінних та рідкісних друкованих видань для збереження інтелектуальної спадщини та запобігання фізичній втраті документів;
  • підвищення ефективної діяльності наукової бібліотеки НУБіП України шляхом формування якісно нового цифрового контенту;
  • поширення інформації про наукову бібліотеку НУБіП України серед наукової спільноти;
  • об’єднання матеріалів цифрової бібліотеки з національним репозитарієм України;
  • надання доступу та індексування матеріалів цифрової бібліотеки в міжнародних наукометричних базах даних.

Для розміщення публікацій в Цифровій бібліотеці НУБіП (DGlibrary) потрібно:

Корисні посилання:

Discover

Фонди

Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.

Зараз показуємо 1 - 5 з 5

Нові надходження

  • Ескіз
    Item type:Документ,
    Моделі та методи прогнозування курсу криптовалют
    (2025) Мариненко, Денис Вікторович; Кравченко, Володимир Миколайович
    Магістерська кваліфікаційна робота: 55 с., 2 табл., 13 рис., 3 додатки, 36 джерел. Метою магістерської роботи є розроблення та дослідження моделей і методів прогнозування курсу криптовалют на основі сучасних підходів машинного та глибинного навчання з метою підвищення точності прогнозів і забезпечення аналітичної підтримки прийняття рішень на криптовалютному ринку. Об’єктом дослідження є процеси прогнозування часових рядів вартості криптовалют на основі історичних та ринкових даних. Предметом дослідження є моделі, методи та алгоритми прогнозування курсу криптовалют, що базуються на використанні статистичних, машинних і глибинних підходів. У роботі використовуються методи статистичного аналізу, економетрики, машинного та глибинного навчання, аналізу часових рядів, а також експериментальні методи дослідження моделей прогнозування з використанням реальних ринкових даних. Розділ 1 «Теоретичні основи прогнозування курсів криптовалют» присвячено аналізу наукових і практичних підходів до прогнозування фінансових часових рядів. Розглянуто сутність криптовалют, їх роль у цифровій економіці та основні фактори впливу на курс (ринкові, технічні, інформаційні, психологічні). Проаналізовано методи прогнозування: від класичних статистичних моделей (ARIMA, VAR) до сучасних алгоритмів машинного та глибинного навчання (Random Forest, LSTM, GRU). Окрему увагу приділено огляду наукових публікацій і порівнянню підходів до прогнозування криптовалют. У розділі 2 «Розроблення моделі прогнозування курсу криптовалют» сформульовано постановку задачі прогнозування та описано підхід до побудови моделі. Пояснюється вибір методів, описано процес збирання та попередньої обробки даних (очищення, нормалізація, усунення пропусків, підготовка навчальної вибірки). Розглядається архітектура запропонованої моделі машинного або глибинного навчання (наприклад, LSTM-мережа з кількома шарами). Показано реалізацію алгоритму за допомогою інструментів Python. У розділі 3 «Експериментальні дослідження та аналіз результатів» подано опис проведених експериментів із використанням реальних даних. Порівнюються результати різних моделей (ARIMA, LSTM, GRU, Hybrid). Для оцінки якості прогнозів застосовано метрики точності: MAE, RMSE, MAPE. Розділ 4 «Практична реалізація моделі» присвячено створенню прикладного програмного рішення для прогнозування курсу криптовалют. Описано архітектуру системи, принципи взаємодії з API криптобірж (CoinGecko, Binance) та реалізацію інтерфейсу користувача. Демонструється робота системи, приклади візуалізації результатів і можливості подальшого розширення (підтримка кількох валют, інтеграція з аналітичними платформами). Подано результати тестування продуктивності та точності, а також рекомендації щодо використання програми у практичній діяльності. Розроблено програмне забезпечення для автоматизованого прогнозування курсу криптовалют, яке включає модулі збору даних із біржових API (Binance, CoinGecko), попередньої обробки даних, навчання моделей, побудови прогнозів і візуалізації результатів. Реалізовано систему кешування, обробки rate-limit, підтримку Docker-контейнеризації та веб-інтерфейс користувача. Результати роботи можуть бути використані для створення інтелектуальних фінансових систем, розширення торговельних платформ, оптимізації алгоритмічної торгівлі та подальших досліджень у галузі фінансової аналітики.
  • Ескіз
    Item type:Документ,
    Шляхи боротьби з кримінальними правопорушеннями проти основ національної безпеки України
    (НУБІП, 2024-10-17) Терещенко, Ксенія
    Теза доповіді учасника XVIII Всеукраїнської науково-практичної онлайн-конференції «Проблеми юридичної науки очима молодих науковців» (м. Київ, 17 жовтня 2024 року)
  • Ескіз
    Item type:Документ,
    Аналіз і моделювання ринку меду в Україні
    (2025) Макодзей, Максим Андрійович; Наконечна, Катерина Віталіївна
    Сучасна економіка України потребує постійного оновлення та модернізації агропромислового комплексу, який залишається одним із ключових секторів господарства. Серед численних напрямів сільськогосподарського виробництва особливу нішу займає бджільництво — галузь, яка поєднує природні ресурси, трудові традиції, експортний потенціал і значну екологічну складову. Продукти бджільництва, зокрема мед, мають не лише харчову та оздоровчу цінність, а й суттєве економічне значення. Україна є однією з провідних країн у світі за обсягами виробництва меду, стабільно входить до п’ятірки світових експортерів, проте внутрішній ринок, як і система реалізації, все ще потребує глибокого вивчення, структурних змін та підвищення ефективності. У такому контексті особливого значення набуває економічна оцінка ринку меду як інструмент стратегічного управління та прогнозування. Актуальність теми дослідження обумовлена низкою факторів. По-перше, в умовах глобалізації український ринок меду зазнає впливу міжнародної конкуренції, змін у торговельній політиці, попиту на органічну продукцію. По- друге, зростає значення стійкості сільського господарства до кліматичних викликів, і бджільництво виступає не лише джерелом продукції, а й чинником збереження біорізноманіття. По-третє, актуальним є аналіз внутрішнього споживчого ринку, з урахуванням зміни поведінки споживачів, цінової еластичності попиту, впливу доходів населення на рівень споживання меду. Також, незважаючи на вагомий експортний потенціал, галузь стикається з труднощами: відсутність централізованої маркетингової стратегії, фрагментованість виробництва, обмежений доступ малих виробників до ринків, недостатній рівень державної підтримки. У зв’язку з цим, виникає об’єктивна потреба в комплексному дослідженні економічного стану ринку меду, оцінці його динаміки, основних чинників впливу, суб’єктів ринку, експортних тенденцій та інституційних обмежень. Економічна оцінка є важливим інструментом формування ефективної політики розвитку бджільництва, зокрема в аспекті залучення інвестицій, розширення експорту, підвищення якості продукції та запровадження інновацій. Метою дипломної роботи є економічна оцінка сучасного стану ринку меду в Україні, визначення його основних тенденцій, проблем і перспектив розвитку у внутрішньому та зовнішньому контексті.
  • Ескіз
    Item type:Документ,
    Адаптація криміналістичної техніки до умов воєнного стану
    (НУБІП, 2024-10-17) Стехова, Вероніка
    Теза доповіді учасника XVIII Всеукраїнської науково-практичної онлайн-конференції «Проблеми юридичної науки очима молодих науковців» (м. Київ, 17 жовтня 2024 року)
  • Ескіз
    Item type:Документ,
    Вплив макроекономічних індикаторів на ринок нерухомості
    (2025) Корінь, Владислав Олександрович; Галаєва, Людмила Валентинівна
    Магістерська кваліфікаційна робота: 78 сторінок, 6 таблиць, 11 рисунків, 68 джерел. Мета дослідження – обґрунтування теоретичних засад впливу макроекономічних індикаторів на ринок нерухомості, зокрема розроблення та апробація інституційно-економетричної моделі функціонування ринку нерухомості України (з урахуванням земельного сегмента) в умовах воєнних та макроекономічних викликів для аналітичної підтримки державної політики й інвестиційних рішень та розробка практичних рекомендацій щодо посилення регулювання, узгодженості політики, прозорості процедур і розширення державно-приватної взаємодії на ринку нерухомості країни. Об’єкт дослідження – процеси функціонування та регулювання ринку нерухомості України в умовах макроекономічної та безпекової нестабільності. Предмет дослідження – комплекс теоретичних, методичних та практичних аспектів моделювання функціонування ринку нерухомості на основі інституційного й економетричного аналізу впливу макроекономічних індикаторів і державної політики на ціноутворення, інвестиційну активність та регіональні особливості ринку житла і земельних ресурсів. Методи дослідження: використано системний, порівняльний та структурно-функціональний підходи до аналізу інституційного середовища й нормативно-правової бази; методи аналізу й синтезу, індукції та дедукції, узагальнення, графічні та табличні способи подання даних. Емпірична частина спирається на кореляційно-регресійний аналіз взаємозв’язків між макроекономічними показниками та індикаторами ринку житла, динамічне моделювання часових рядів із застосуванням ARIMAX-моделі, оцінку лагових ефектів, перевірку стаціонарності, інформаційні критерії якості моделей та елементи сценарного підходу для формування політичних висновків. Результати дослідження полягають у побудові та оцінюванні моделей впливу ключових макроекономічних індикаторів (ВВП, інфляції, облікової ставки, валютного курсу, безробіття, грошової пропозиції) на динаміку цін на житло в Україні, у виявленні ступеня чутливості ринку до змін монетарної та фіскальної політики, а також у формуванні пропозицій щодо підвищення ефективності державних житлових програм. У першому розділі розглянуто сутність і структуру ринку нерухомості, охарактеризовано його основні сегменти (житловий, комерційний, промисловий, земельний), проаналізовано вплив макроекономічних індикаторів на попит, пропозицію та ціни, узагальнено підходи різних економічних шкіл до пояснення циклічності ринку житла й окреслено інструменти кількісного аналізу (динамічний, структурний, порівняльний та економетричний). У другому розділі здійснено аналіз сучасного стану ринку нерухомості України та його регіональних особливостей, досліджено взаємозв’язок між макроекономічними показниками та індексом цін на житло, побудовано й оцінено кореляційно-регресійні моделі, а також ARIMAX-модель для прогнозування короткострокової динаміки цін з урахуванням зовнішніх макроекономічних чинників. Показано лаговий характер реакції ринку на зміни облікової ставки НБУ та інші шоки, проведено оцінку прогнозної невизначеності. У третьому розділі проаналізовано вплив макроекономічних факторів на інституційне середовище ринку нерухомості та оцінено ефективність державної політики у житловій сфері. Розглянуто роль монетарної та фіскальної політики, а також взаємодію центральних і місцевих органів влади у формуванні умов для розвитку ринку. Проведено оцінку програм «єВідновлення» та «Доступна іпотека 7 %», виявлено їх сильні сторони та обмеження, сформульовано рекомендації щодо посилення контрциклічного регулювання, узгодженості політики, прозорості процедур і розширення державно-приватної взаємодії.
  • Ескіз
    Item type:Документ,
    Екологічні аспекти відновлюваної енергетики в Україні
    (НУБіП України, 2025) Коваленко, Олександр Іванович; Піскунова, Лариса Едуардівна
    Метою роботи є всебічний аналіз екологічних переваг і ризиків використання сонячної, вітрової, гідро- та біоенергетики, а також формування науково обґрунтованих рекомендацій щодо сталого розвитку галузі та мінімізації її негативного впливу на навколишнє середовище . У межах дослідження виконано аналіз сучасного стану відновлюваної енергетики в Україні, оцінено природно-ресурсний потенціал окремих видів ВДЕ, досліджено екологічні ризики, здійснено порівняння традиційної та «зеленої» енергетики, а також вивчено можливості впровадження міжнародного досвіду в українські реалії. Актуальність теми визначається глобальним переходом до низьковуглецевої економіки, необхідністю зменшення антропогенного навантаження на довкілля та потребою України підвищити енергетичну безпеку в умовах воєнних загроз і трансформації енергетичного сектору .
  • Ескіз
    Item type:Документ,
    Статистичні методи та машинне навчання в прогнозуванні цін на криптовалютні фінансові активи
    (2025) Гудзь, Микола Іванович; Кравченко, Володимир Миколайович
    Магістерська кваліфікаційна робота виконана на 83 сторінках тексту, містить 17 рисунків, 2 таблиці, 4 додатки та 51 використане джерело. Робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку літератури та додатків. Мета магістерської кваліфікаційної роботи: моделювання та прогнозування цін криптовалютних фінансових активів за допомогою статистичних методів і алгоритмів машинного навчання. Об’єкт дослідження: процес моделювання, аналізу та прогнозування цін на криптовалютні фінансові активи. Предмет дослідження: теоретичні засади, підходи та інструменти статистичного аналізу і машинного навчання, що застосовуються для прогнозування цін криптовалютних фінансових активів. Методологічна основа: економетричні та статистичні методи аналізу, зокрема методи дослідження часових рядів, регресійний і кореляційний аналіз, алгоритми машинного навчання, що застосовуються для моделювання та прогнозування динаміки цін криптовалютних фінансових активів. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання розроблених моделей у процесі прийняття рішень інвестиційного характеру. У першому розділі розглянуто сутність, класифікацію та характеристики криптовалютних активів, які є новим типом фінансових інструментів, що поєднують у собі риси платіжного засобу, інвестиційного активу та цифрової технології. Описано принципи функціонування криптовалют на основі блокчейн-платформ, де децентралізація, механізми консенсусу та криптографічний захист забезпечують надійність і прозорість операцій. Водночас, криптовалюти несуть ризики, зокрема високу волатильність, що визначається їхнім місцем у фінансовій системі та значним впливом макроекономічних і внутрішньоринкових чинників на їх поведінку. На цінову динаміку впливають глобальні процеси (зміни ставок, інфляція) та внутрішні чинники (ліквідність, регулювання). Окреслено методологічні підходи до статистичного моделювання ризиків і волатильності. Особливу увагу приділено оцінці ризику за допомогою показника Value-at-Risk (VaR) та застосуванню моделей GARCH/EGARCH для вимірювання асиметричних коливань. Також розглянуто моделювання часових рядів з алгоритмами машинного навчання, зокрема ефективність використання алгоритму Prophet для прогнозування цін. Другий розділ присвячений практичному дослідженню динаміки цін криптовалют за допомогою методів статистичного аналізу та програмного середовища Python. Для аналізу було сформовано диверсифікований портфель із восьми криптовалютних активів: Bitcoin, Ethereum, BNB, Solana, Dogecoin, Raydium, Tether Gold та XRP. Дослідження охоплює період 2022–2025р., що дозволило виявити як короткострокові, так і середньострокові закономірності змін цін. Розглянуто методи аналізу часових рядів і ковзних середніх для дослідження динаміки крипторинку. Застосовано просту, експоненціальну та зважену ковзні середні (SMA, EMA, WMA) з періодами 7, 14 та 30 днів. Проведено оцінку коротко- та середньострокових трендів, виявлено періоди зміни напрямів руху ринку. Реалізовано визначення динамічних трендів та сигнальних зон (buy/sell zones) на основі перетину ковзних середніх, що дало можливість виявити оптимальні моменти входу та виходу з ринку. Оцінено ризики портфеля криптовалют методом Value-at-Risk з урахуванням матриці кореляції між активами та на основі GARCH-моделі. Оцінювання VaR дозволило визначити максимальні можливі втрати портфеля та підтвердило важливість урахування часової волатильності при управлінні ризиками. Третій розділ спрямований на побудову та перевірку прогнозних моделей, що поєднують статистичні та алгоритмічні підходи. Реалізовано GARCH-модель для оцінки волатильності та інтегровано її у розрахунок показника VaR. Модель продемонструвала високу здатність описувати змінність дисперсії доходностей криптоактивів у часі. Здійснено аналіз сезонних і часових закономірностей у зміні цін криптовалют за допомогою моделей Python. Результати показали наявність періодичних патернів у поведінці активів за днями тижня та місяцями, що використано для побудови прогнозів за допомогою машинного навчання. Далі розроблено та навчено модель Prophet, яка враховує тренди та сезонність. Машинне навчання здійснено на історичних даних, після чого проведено тестування точності прогнозів. Результати підтвердили, що модель Prophet має високу якість для короткострокових інтервалів.
  • Ескіз
    Item type:Документ,
    Зарубіжний досвід досягнення гендерного паритету у поліції: окремі аспекти
    (НУБІП, 2024-10-17) Стахура, Андрій
    Теза доповіді учасника XVIII Всеукраїнської науково-практичної онлайн-конференції «Проблеми юридичної науки очима молодих науковців» (м. Київ, 17 жовтня 2024 року)
  • Ескіз
    Item type:Документ,
    Дослідження рівня екологізації освітніх програм в НУБіП України
    (НУБіП України, 2025) Хлопчур, Олександр Олександрович; Боголюбов, Володимир Миколайович
    Мета роботи полягала у проведенні комплексного дослідження рівня екологізації студентів ННІ енергетики автоматики та енергозбереження НУБіП України. Цей комплексний підхід передбачав дослідження ще й ідентифікацію різноманітних факторів впливу на цей рівень. На основі отриманих результатів дослідження розробили рекомендації для вдосконалення методів екологічної освіти в освітніх установах, спрямовані на підвищення ефективності освітнього процесу з метою формування екологічно свідомого спеціаліста та сприяння переходу суспільства до сталого розвитку. Сучасний світ переживає період інтенсивних змін у сфері екології та довкілля. Зростаюча увага до проблем забруднення навколишнього середовища, втрати біорізноманіття та змін клімату ставить перед суспільством невідкладне завдання збереження і відновлення природних ресурсів, зокрема водних і атмосферного повітря. У цьому контексті екологізація студентів енергетиків стає одним з ключових інструментів для формування екологічної свідомості та відповідального ставлення до природних ресурсів серед населення. Впровадження екологічних знань, цінностей та навичок у навчальний процес студентів технічних спеціальностей сприятиме позитивним змінам у поведінці та сприйнятті людей щодо навколишнього середовища та подальшому розвитку екологічної свідомості та культури.
  • Ескіз
    Item type:Документ,
    Молодіжна політика в Україні: становлення, виклики та перспективи розвитку
    (ГО «Інститут молоді», 2025) Пєша, Ірина Василівна; Тілікіна, Наталія Валеріївна
    У монографії комплексно проаналізовано процес становлення, етапи розвитку, виклики та сучасні трансформації молодіжної політики в Україні в умовах демократизації, децентралізації та європейської інтеграції. Висвітлено теоретико-методологічні засади молодіжної політики, понятійний апарат, інституційну структуру та стратегічне планування в молодіжній сфері. Особливу увагу приділено вивченню соціально-демографічного портрету молоді, проблем молодіжного ринку праці, доступу до освіти, стану здоров’я та умов життя молодих людей в Україні. Представлено аналіз моделей молодіжної роботи, стану молодіжної інфраструктури, рівня молодіжної участі у процесах ухвалення рішень, а також механізмів міжвідомчої та міжсекторальної взаємодії. Окремо обґрунтовано підходи до формування доказової молодіжної політики на національному та місцевому рівнях, включаючи соціальне картування молодіжної інфраструктури та методи оцінювання ефективності молодіжної роботи. Матеріали монографії адресовані науковцям, фахівцям органів державної влади та місцевого самоврядування, громадським активістам, викладачам і студентам, які спеціалізуються у сфері молодіжної політики, соціальної роботи, управління та публічного адміністрування. Вони можуть бути використані як у науково-дослідній діяльності, так і в процесі підготовки кадрів для молодіжної сфери.