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

20212

Налаштування

Автор: search.filters.author.Lyashenko, VyacheslavКлючові слова: search.filters.subject.bitcoin

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Публікація
    Mutual Dynamics of Certain Types of Bitcoin: Data from Wavelet Coherence
    (International Association of Educators, Scientist, Technologist, and Engineers (IA-ESTE), Indonesia, 2021) Lyashenko, Vyacheslav; Bilotserkivskyi, Oleksandr; Pyvavar, Iryna; Kots, Hryhorii
    Unconventional methods of analysis are a good tool for studying new trends and phenomena. One of these objects of research is the cryptocurrency market. The paper shows the possibility and feasibility of applying the ideology of wavelets to analyze the dynamics of prices for cryptocurrencies. For this, the methodology of wavelet coherence is used. This methodology has been applied to various cryptocurrency pairs. The calculation results for real data are presented. It is shown that the results obtained agree with the theoretical conclusions and research results of other authors.
  • Ескіз
    Публікація
    Wavelet Analysis Methodology as a Tool for Predicting Cryptocurrency Price Dynamics
    (2021) Lyashenko, Vyacheslav; Sergienko, Olena; Stepurina, Svitlana
    The stock market allows you to attract free investment resources, redistribute free financial resources between various spheres of the economy, business entities. For this, various tools and mechanisms for raising funds are used. Cryptocurrency is one of the tools of the modern stock market. The attractiveness of cryptocurrency, sharp and rapid changes in cryptocurrency prices necessitate various studies. At the same time, it is important to consider not only the dynamics of prices for cryptocurrencies, but also the mutual dynamics of prices between different types of cryptocurrencies. This is important in the aspect when choosing and building various forecasting models, assessing the mutual dynamics of cryptocurrency prices. To solve such a problem, it is necessary to carry out a complex and comprehensive analysis of the data. At the same time, it is important to obtain additional information that will be useful in the corresponding analysis. For this, it is proposed to use the wavelet ideology. We consider wavelet coherence as a data analysis tool. This choice is justified, and also the feasibility of its use on various datasets is confirmed. The paper deals with the mutual dynamics of prices for various types of cryptocurrencies. For this purpose, the corresponding estimates of the wavelet coherence are considered in the work. These estimates are based on real data. These estimates allow a number of conclusions to be drawn about cryptocurrency price prediction. In the work, information is presented in the form of various graphs and diagrams. This allows us to repeat and check the obtained estimates of the wavelet coherence, to evaluate the results that have been obtained.