Кафедра "Економічна кібернетика та маркетинговий менеджмент"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2709

Увага! Від травня 2023 року колекція кафедри "Економічна кібернетика та маркетинговий менеджмент" не поповнюється.

На основі кафедр "Економічна кібернетика та маркетинговий менеджмент" та "Економіка та маркетинг" створено кафедру "Маркетинг" (НАКАЗ 552 ОД від 26.11.2021 року).

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 18

Кризові моделі економічної динаміки
(ФОП Лібуркіна Л. М., 2019) Любчик, Леонід Михайлович; Грінберг, Галина Леонідівна; Воронін, Анатолій Віталійович
Основне завдання дослідження полягає в аналізі процедури побудови диференціальних рівнянь, які використовуються для моделювання макроекономічних процесів. Досліджено коректність моделі економічного зростання у диференціальній формі. Встановлено неадекватність експоненціального зростання економіки. Отримано альтернативний результат у вигляді гіперболічного зростання значущих економічних показників. Виявлено невідповідність пропорційного зростання капіталу і доходу. Висунуто міркування для ідентифікації моменту появи кризисних явищ. Зроблено відповідні корегування моделей економічного зростання. Узагальнено підхід до використання балансових рівнянь для моделювання економічної динаміки з метою одержання прогнозних оцінок.
Stock market statistical data analysis for prices forecasting and trading decision support
(Dana, Italy, 2021) Грінберг, Галина Леонідівна; Grinberg, Galina
A general problems and methods for stock market statistical analysis are analyzed. A new method for stock price forecasting problem is considered based on a time series structural decomposition approach realized in special assignment of wave component auto-regression model as a superposition of harmonics with tuning frequencies. Computer simulation has been fulfilled in order to evaluate the performance of proposed method and algorithms.
Експертно-статистичний метод побудови інтегральних індикаторів соціальних і техніко-економічних систем
(ФОП Гуляєва В. М., 2021) Грінберг, Галина Леонідівна; Водовозова, Єлизавета Євгеніївна
Розглянуто задачу побудови інтегрального індикатору на основі агрегування набору часткових показників. В рамках концепції машинного навчання передбачається, що набір вихідних даних складається з набору статистичних даних вимірювань часткових показників та експертних оцінок відповідних значень інтегрального індикатору. Для оцінки параметрів лінійної моделі інтегрального індикатору використовується метод оптимального узгодження експертних і статистичних оцінок.
Методичні вказівки до виконання та захисту дипломних робіт
(Моделіст, 2019) Заруба, Віктор Яковлевич; Харченко, Алла Олександрівна; Конохова, Зоя Петрівна; Грінберг, Галина Леонідівна; Мельников, Олег Станіславович
Дипломна робота освітньо-кваліфікаційного рівня "магістр" є підсумковою кваліфікаційною роботою, яку самостійно виконує студент кафедри економічної кібернетики та маркетингового менеджменту спеціальності "Економіка" спеціалізації "Економічна кібернетика" під керівництвом наукового керівника у третьому семестрі навчання після засвоєння теоретичних дисциплін освітньо-професійної програми підготовки магістра та виконання програми переддипломної практики. Підготовка та захист дипломної роботи випускником на освітньо-кваліфікаційному рівні магістра призначена для систематизації та закріплення студентом фахових знань і навичок, а також для об’єктивного контролю рівня його компетентностей щодо здатності розв’язувати складні спеціалізовані задачі та практичні проблеми у галузі економіки, які визначені освітньо-професійною програмою магістра спеціальності "Економіка" програми підготовки "Економічна кібернетика". Фахівець освітньо-кваліфікаційного рівня "магістр" має оволодіти спеціальними уміннями та знаннями, достатніми для виконання завдань та обов‘язків певного рівня професійної діяльності, що передбачені для первинних посад у відповідній галузі економічної діяльності. Студенти, що завершують цикл навчання за освітньо-професійною програмою магістра з економічної кібернетики, повинні не тільки мати знання з економіки та менеджменту, але й добре володіти засобами економіко-математичного моделювання та комп’ютерних технологій для проведення досліджень та прийняття рішень у реальних ситуаціях. Тому у дипломній роботі кожного випускника повинно розв’язуватися актуальне завдання управління певним економічним об’єктом з використанням економіко-математичних методів і моделей та інформаційних технологій. Ці методичні вказівки визначають вимоги до змісту, процесу виконання та процедури захисту дипломної роботи, а також критерії її оцінювання. Організація виконання та захисту дипломної роботи має забезпечити можливість об’єктивного та прозорого встановлення відповідності підготовки випускника вимогам, які висуває сфера його майбутньої професійної діяльності.
Preference Function Reconstruction for Multiple Criteria Decision Making Based on Machine Learning Approach
(Springer International Publishing, 2014) Lyubchyk, Leonid; Grinberg, Galina
The problem of expert preference function reconstruction in decision making process of multicriterion comparative assessment of set of object is considered. The problem is reduced to integral indicator identification using available data of object’s performance indexes measurements as well as expert estimation of integral indicators values for each object and feature weights. Based on machine learning approach and expert estimations concordance technique, the solution of preference function recovering problem is obtained in the form of optimal nonlinear object feature convolution.
Nonlinear dynamic system kernel based reconstruction from time series data
(ТВіМС, 2015) Lyubchyk, Leonid; Kolbasin, Vladislav; Grinberg, Galina
A unified approach to reccurent kernel identification algorithms design is proposed. In order to fix the auxiliary vector dimension, the reduced order model kernel method is proposed and proper reccurent identification algorithms are designed.
Inverse Dynamic Models in Chaotic Systems Identification and Control Problems
(2018) Lyubchyk, Leonid; Grinberg, Galina
Inverse dynamic models approach for chaotic system synchronization in the presence of uncertain parameters is considered. The problem is identifying and compensating unknown state-dependent parametric disturbance describing an unmodelled dynamics that generates chaotic motion. Based on the method of inverse model control, disturbance observers and compensators are synthesized. A control law is proposed that ensures the stabilization of chaotic system movement along master reference trajectory. The results of computational simulation of controlled Rösller attractor synchronization are also presented.
Ranking Model Real-Time Adaptation via Preference Learning Based on Dynamic Clustering
(ННК "IПСА" НТУУ "КПI iм. Iгоря Сiкорського", 2017) Lyubchyk, Leonid; Galuza, Oleksy; Grinberg, Galina
The proposed preference learning on clusters method allows to fully realizing the advantages of the kernel-based approach. While the dimension of the model is determined by a pre-selected number of clusters and its complexity do not grow with increasing number of observations. Thus real-time preference function identification algorithm based on training data stream includes successive estimates of cluster parameter as well as average cluster ranks updating and recurrent kernel-based nonparametric estimation of preference model.
Ранжирование абитуриентов на основе комплексного критерия оценивания качества их подготовки
(Ужгородський національний університет, 2014) Гринберг, Галина Леонидовна; Любчик, Леонид Михайлович
Предлагается методика нахождения весовых коэффициентов частных показателей при построении интегрального показателя для ранжирования абитуриентов на основе процедуры оптимального согласования экспертных оценок, которая включает в себя три этапа: 1. Оценивание весовых коэффициентов группой экспертов. 2. Вычисление статистических оценок весовых коэффициентов на основе статистического анализа влияния частных показателей уровня подготовки абитуриентов на успешность их дальнейшего обучения. 3. Вычисление окончательных оценок весовых коэффициентов на основе процедуры оптимального согласования оценок, полученных на первых двух этапах, а именно, экспертных оценок весовых коэффициентов и их статистических оценок на основе анализа степени влияния на качество дальнейшего обучения.
Формирование комплексного критерия оценивания качества подготовки абитуриентов
(Національний педагогічний університет ім. М. П. Драгоманова, 2013) Любчик, Леонид Михайлович; Гринберг, Галина Леонидовна
Рассматривается проблема усовершенствования методики вычисления комплексного показателя для оценки качества подготовки абитуриентов с целью повышения объективности ранжирования абитуриентов при зачислении в высшие учебные заведения. Предлагаемая методика определения весовых коэффициентов основана на сочетании процедуры экспертного оценивания важности частных показателей и статистического анализа данных об их влиянии на последующую успешность обучения.