Кафедра "Підприємництво, торгівля і логістика"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/32369

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/business

Від 2021 року кафедра перейменована та має назву "Підприємництво, торгівля i логістика" (Наказ 552 ОД від 26.11.2021 року), попередня назва – "Підприємництво, торгівля та експертиза товарів", первісна – кафедра комерційної, торговельної та підприємницької діяльності.

Кафедра комерційної, торговельної та підприємницької діяльності заснована в 2017 році.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту економіки, менеджменту і міжнародного бізнесу Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Викладачі кафедри є членами Харківського осередку Українського товариства товарознавців і технологів (УТТТ), що входить до Міжнародній асоціації товарознавства, інновацій та сталого розвитку (International Association of Commodity Science, Innovation and Sustainability) IACSIS.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 3 доктора наук: 2 – економічних, 1 – технічних; 7 кандидатів наук: 4 –економічних, 3 – технічних; 3 співробітника мають звання професора, 6 – доцента.

Переглянути

Фільтри

20243

Налаштування

Автор: search.filters.author.Момотков, Ігор СергійовичORCID: search.filters.orcid.https://orcid.org/0009-0002-4681-1602

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз
    Публікація
    Особливості використання маркетингових нейротехнологій у соціальних мережах
    (2024) Мащенко, Марина Анатоліївна; Момотков, Ігор Сергійович; Гудименко, Вячеслав Павлович
  • Ескіз
    Публікація
    Вимоги до сучасної системи управління запасами підприємства
    (Полтавський державний аграрний університет, 2024) Мащенко, Марина Анатоліївна; Гудименко, Вячеслав Павлович; Момотков, Ігор Сергійович
  • Ескіз
    Публікація
    Нейромережеві прогностичні технології класифікації криз та оцінки банкрутства суб’єктів торговельної галузі
    (ФОП Лібуркіна Л. М., 2024) Білоцерківський, Олександр Борисович; Момотков, Ігор Сергійович; Гудименко, Вячеслав Павлович
    Війна в Україні призвела до значного зростання кількості банкрутств підприємств. Своєчасна оцінка ризику банкрутства є критично важливою для прийняття ефективних управлінських рішень. Метою дослідження є розробка адаптивної моделі оцінки схильності підприємства до банкрутства на основі нечітких нейронних мереж з урахуванням специфіки українського ринку в умовах воєнного часу. Для досягнення мети було здійснено декілька етапів: формування вибірки підприємств торговельної галузі; визначення класів кризи за допомогою кластерного аналізу; побудова нечіткої нейронної мережі з використанням пакета Fuzzy Logic Toolbox в MATLAB; навчання мережі на історичних даних і тестування на нових даних. На першому етапі формується вибірка підприємств, за допомогою якої проводитиметься навчання моделі. На другому етапі формуються класи кризи (загрози банкрутства). На третьому етапі за допомогою апарата нечітких нейронних мереж формується функція належності з певним набором параметрів. За допомогою цієї функції можна віднести те чи інше підприємство з певним ступенем належності до одного з класів кризи, сформованих на попередньому етапі. Четвертий етап є перевіркою адекватності отриманої моделі та можливості її практичного використання. На п’ятому етапі проводиться практична реалізація моделі: за допомогою функції належності визначається схильність досліджуваного підприємства до банкрутства, тобто в якому ступені досліджуване підприємство належить до того чи іншого класу кризи. У результаті застосування запропонованого алгоритму було побудовано нечітку нейронну мережу, яка використовувала фінансові показники українських підприємств. Для навчання моделі застосовувався набір даних, що включав 12 підприємств торговельної галузі. Розроблена модель дозволяє з високою точністю класифікувати підприємства за рівнем фінансової стійкості. Було показано, що нечіткі нейронні мережі є ефективним інструментом для прогнозування банкрутства в умовах невизначеності. Використання нечітких нейронних мереж дозволило врахувати невизначеність та адаптуватися до змін зовнішнього середовища. Отримані результати свідчать про перспективність використання нечітких нейронних мереж для оцінки фінансової стійкості підприємств. Розроблена модель може бути використана як інструмент для раннього виявлення ознак кризи та прийняття своєчасних управлінських рішень.