
Modeling and Information System in Economics
ISSN 2708-9746
Аналіз достовірності інформації щодо пандемії COVID-19 в Україні (на прикладі світових агрегаторів даних)
Analysis of the reliability of information about the COVID-19 pandemic in Ukraine (on the example of world data aggregators)
DOI:
10.33111/mise.100.17
Анотація: Вплив пандемії COVID-19 на економічну діяльність в основному зумовлений зменшенням витрат для осіб з вищими доходами через проблеми зі здоров’ям, що, в свою чергу, впливає на підприємства, які обслуговують багатих, і в кінцевому рахунку зменшує рівень доходів і витрат низькооплачуваних працівників цих підприємств. Модель прогнозування підтверджених випадків захворювання на COVID-19 усе ще перебуває на стадії досліджень. Розуміючи тенденцію розвитку підтверджених випадків у регіоні, уряди країн намагаються контролювати пандемію, використовуючи відповідну політику. Однак загальноприйняті традиційні математичні методи та моделі прогнозування пандемій мають обмеження і не завжди дають точні оцінки. Слід зауважити, що аналіз достовірності даних щодо смертності від пандемії є досить нетривіальною задачею і складно впевнено визначити саму кількість жертв. Проте вірогідність цих показників може бути компенсовано, якщо проводити аналіз, порівнюючи дані «схожих» країн. Метою статті є представлення результатів аналізу вірогідності інформації щодо епідемії Сovid-19 на основі інформації світових онлайн-агрегаторів даних, його зв’язку з географічним положенням країн світу та кількістю їх населення. У даній роботі авторами запропоновано вдосконалений метод такого аналізу та відповідне програмне забезпечення. Результати аналізу показали, що найімовірніша кількість смертей від COVID-19 в Україні має бути на 25 % вище заявлених даних. Цей метод має кращий ефект пристосування для регіонів з великою базою населення, а ефект прогнозування є точнішим. Аналіз загальної смертності під час пандемії й зіставлення цих даних з середньою смертністю в інших країнах може служити точнішою, нехай і дещо попередньої, оцінкою реальної кількості жертв пандемії, та її впливу на економіку України
Abstract: The impact of the COVID-19 pandemic on economic activity is mainly due to lower costs for higher-income people due to health problems, which in turn affects businesses that serve the rich and ultimately reduces the income and expenditure of low-paid workers. these enterprises. The model for predicting confirmed cases of COVID-19 is still under investigation. Recognizing the trend in confirmed cases in the region, governments are trying to control the pandemic using appropriate policies. However, generally accepted traditional mathematical methods and models for predicting pandemics are limited and do not always give accurate estimates. It should be noted that the analysis of the reliability of pandemic mortality data is a rather non-trivial task and it is difficult to determine the number of victims with confidence. However, the probability of these indicators can be offset by analyzing by comparing data from «similar» countries. The aim of the article is to present the results of the analysis of the reliability of information on the David-19 epidemic based on information from global online data aggregators, its relationship with the geographical location of countries and their population. In this paper, the authors propose an improved method of such analysis and appropriate software. The results of the analysis showed that the most probable number of deaths from COVID-19 in Ukraine should be 25% higher than the stated data. This method has a better adaptation effect for regions with a large population base, and the forecasting effect is more accurate. Analysis of overall mortality during a pandemic and comparison of these data with average mortality in other countries can serve as a more accurate, albeit somewhat preliminary, estimate of the actual number of pandemic victims and its impact on Ukraine’s economy
Ключові слова: аналітика; пандемія; COVID-19; прогнозний аналіз; соціо-безпека
Key words: analytics; pandemic; COVID-19; forecast analysis; socio-security
УДК: 519.252
UDC: 519.252
To cite paper
In APA style
Kaminsky, O., & Poliit, D. (2020). Analysis of the reliability of information about the COVID-19 pandemic in Ukraine (on the example of world data aggregators). Modeling and Information System in Economics, 100, 83-92. http://doi.org/10.33111/mise.100.17
In MON style
Камінський О.Є., Поліїт Д. Аналіз достовірності інформації щодо пандемії COVID-19 в Україні (на прикладі світових агрегаторів даних). Моделювання та інформаційні системи в економіці. 2020. № 100. С. 83-92. http://doi.org/10.33111/mise.100.17 (дата звернення: 11.04.2025).
With transliteration
Kaminsky, O., Poliit, D. (2020) Analiz dostovirnosti informatsii shchodo pandemii COVID-19 v Ukraini (na prykladi svitovykh ahrehatoriv danykh) [Analysis of the reliability of information about the COVID-19 pandemic in Ukraine (on the example of world data aggregators)]. Modeling and Information System in Economics, no. 100. pp. 83-92. http://doi.org/10.33111/mise.100.17 [in Ukrainian] (accessed 11 Apr 2025).

Download Paper
70
Views
17
Downloads
0
Cited by
- Оперативна інформація про поширення коронавірусної інфекції 2019-nCoV. (19.11.2020) URL: https://moz.gov.ua/article/news/operativna-informacija-pro-poshirennja-koronavirusnoi-infekcii-2019-ncov.
- Огляд гуманітарної ситуації — жовтень 2020 р. (19.11.2020) URL: https://www.humanitarianresponse.info/sites/www.humanitarianresponse.info/files/documents/files/ukraine_humanitarian_snapshot_20201110-ua.pdf
- Kuznets, Simon. National Income and Its Composition, New York: National Bureau of Economic Research. 1941. https://www.nber.org/booksand-chapters/national-income-and-its-composition-1919-1938-volume-i
- Yang, S., Cao, P., Du, P., Wu, Z., Zhuang, Z., Yang, L., Yu, X., Zhou, Q., Feng, X., Wang, X., Li, W., Liu, E., Chen, J., Chen, Y., & He, D. (2020). Early estimation of the case fatality rate of COVID-19 in mainland China: a data-driven analysis. Annals of translational medicine, 8(4), 128. https://doi.org/10.21037/atm.2020.02.66
- Mizumoto K, Chowell G. Estimating Risk for Death from Coronavirus Disease, China, January-February 2020. Emerg Infect Dis. 2020 Jun;26(6): P.1251-1256. https://10.3201/eid2606.200233.
- Hoang Pham. On Estimating the Number of Deaths Related to Covid-19. Rutgers University, Piscataway, Mathematics 2020, 8(5), 655; https://doi.org/10.3390/math8050655
- B. Yan, J. Wang, Z. Zhang, X. Tang, Y. Zhou et al., «An improved method for the fitting and prediction of the number of covid-19 confirmed cases based on lstm,» Computers, Materials & Continua, vol. 64, no.3, pp. 1473–1490, 2020.
- Jupyter Notebook. (19.11.2020) URL: https://realpython.com/jupyter-notebook-introduction/