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

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 15

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.
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.
Інтеграція багатовимірної статистики у систему бізнес-аналізу для покращення стратегій управління криптовалютними активами в Україні
(Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, 2023) Застьола, Євген Олексійович ; Сергієнко, Олена Андріанівна
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.
Banks financial security management: modeling tools
(Університет банківської справи, 2017) Sergienko, O.; Tatar, M.; Morozova, N.; Galych, R.
The article is devoted to the development of the complex of economic and mathematical models to support decision–making on managing commercial banks financial security. Aggregated model of management system of commercial banks financial security is presented. Basic conceptual scheme of the bank’s financial security management is developed. The proposed modern modeling tools on the bases of multivariate, econometric, simulation methods and decision making methods make possible to do integrated complex analysis at all levels of the banking market. The results of research in particular assessment and analysis of the survival and spread of crises in the banking market, the research of the particular bank financial security level dynamics in terms of external and internal factors are the basis for the formation and selection of scenarios of financial security ensuring taking into account the features, opportunities and competitive advantages of each bank. The implementation of the proposed modeling tools of financial security makes possible to improve the efficiency and effectiveness of the commercial bank activity and its financial security level.
Інтелектуальні методи прогнозування соціально-економічних процесів
(2017) Стрижиченко, Костянтин Анатолійович; Гольтяєва, Людмила Анатоліївна; Степуріна, Світлана Олександрівна
Розроблено лабораторні роботи, метою яких є закріплення й поглиблення знань теоретичного та практичного матеріалу, набуття навичок аналізу різних типів даних за допомогою пакету прикладних програм.
Методичні рекомендації до написання курсових робіт з навчальної дисципліни "Статистичне моделювання та прогнозування"
(2016) Раєвнєва, Олена Валентинівна; Гольтяєва, Людмила Анатоліївна; Чанкіна, Ірина Володимирівна; Степуріна, Світлана Олександрівна
Подано методичні рекомендації до написання курсових робіт з навчальної дисципліни. Вміщено основні вимоги до обсягу, оформлення, структури та змісту розділів пояснювальної записки курсової роботи. Наведено можливу тематику робіт і список літератури.
Методичні рекомендації до виконання лабораторних робіт з навчальної дисципліни "Бізнес-планування"
(2016) Мілевський, Станіслав Валерійович; Степуріна, Світлана Олександрівна
Подано методичні рекомендації до виконання лабораторних робіт з навчальної дисципліни. Наведено основний навчальний матеріал та порядок виконання лабораторних робіт. Запропоновано структуру матеріалу, який необхідно включати у звіт.
Аналіз фінансового стану підприємства за допомогою карт Кохонена
(Харківський національний економічний університет ім. Семена Кузнеця, 2016) Степуріна, Світлана Олександрівна; Чуйко, Ірина Михайлівна
Нейросітьова модель прогнозування фінансової кризи підприємства
(Харківський навчально-науковий інститут "Університет банківської справи", 2016) Степуріна, Світлана Олександрівна
Діяльність будь-якого підприємства характеризується високим рівнем динамічності, наявністю великого та безперервного інформаційного потоку, піддається різноманітним зовнішнім слабко прогнозованим впливам та різноспрямованій взаємодії із контактними аудиторіями. Неадекватне прогнозування цих та інших аспектів діяльності підприємства є однією з причин вагомих фінансових втрат та, як наслідок, фінансової кризи підприємства. У зв'язку з цим найважливішим завданням є синтез різних видів аналізу фінансового стану підприємства та використання систем підтримки прийняття рішень.