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

2023 - 20243

Налаштування

Початкова дата: 2020Ключові слова: search.filters.subject.forecasting

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • 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.
  • Ескіз
    Публікація
    Удосконалення підсистеми діагностики та попередження кризових ситуацій у діяльності суб’єктів підприємництва
    (Видавничий дім "Інжек", 2023) Сергієнко, Олена Андріанівна; Чернов, Олександр Олександрович; Гузь, Остап Богданович
    У статті проаналізовано сучасні причини формування кризових явищ в економіці України, а також основні підходи до оцінки ймовірності настання кризи на підприємстві. З метою вдосконалення підсистеми діагностики та попередження формування фінансових криз розроблено концептуальну модель, яка передбачає визначення класу кризи промислових підприємств на базі кластерного аналізу. Також здійснено оцінку ймовірності настання кризових ситуацій на базі дискримінантних функцій приналежності. Застосування концептуальної моделі дозволило розробити підхід до вдосконалення системи антикризового управління підприємством на основі оцінки санаційного потенціалу підприємства. Побудовано матричну модель вибору санаційної стратегії підприємства на основі позиціонування підприємства у двовимірній площині залежно від рівня санаційного потенціалу та класу кризи. Визначено вид санаційної стратегії з урахуванням класу кризи, доцільний спосіб реалізації стратегії, який відповідає фактичним і потенційним можливостям підприємства та стану його санаційного потенціалу. Ключовим елементом запропонованого механізму є процедура вибору та реалізації санаційної стратегії залежно від: рівня санаційного потенціалу підприємства і класу кризи; зовнішніх факторів і класу кризи. Результати дослідження можуть бути впроваджені в діяльності промислових підприємств для формування й обґрунтування антикризового управління.
  • Ескіз
    Публікація
    Analysis of the dynamics of Europe stock markets development
    (Fintechalliance LLC, 2023) Serhiienko, Olena; Bril, Mykhailo; Baranova, Valeria; Tatar, Maryna; Bilotserkivskyi, Oleksandr
    The article proposes a complex of economic and mathematical models of assessment, analysis, and forecasting of the world stock indices development state for effective management of investment flows. The modern concept and strategy of European countries’ stock market development were considered, and the existing methods of diagnosing the stock market development level were analyzed. ARIMA models were built and spectral analysis of the main world indices was carried out. The possible trends in the stock indices development for the future period were analyzed using predictive models. It makes it possible to determine directions for improving the stock market efficiency and investment strategies in modern conditions.The proposed set of models for evaluation, analysis, and forecasting of the world stock indices state can be used to test various trading strategies and to test various hypotheses in relation to the entire stock portfolio of a particular company or to one stock index. The results of the research can be used in the development of theoretical provisions and methodological tools for evaluating the global stock market effectiveness in modern conditions and development trends in local markets.