Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
126 результатів
Фільтри
Налаштування
Результати пошуку
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 ПавловичВійна 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.Документ Моделювання динаміки утворення відходів сонячних панелей в Україні(Державна екологічна академія післядипломної освіти та управління, 2024) Самойленко, Наталія Миколаївна; Катенін, Вадим ДмитровичВ Україні, де останні десять років сектор сонячної енергетики мав високі темпи зростання, особливо актуально постає питання щодо утворення та управління відходами сонячних панелей. Його важливість збільшується з урахуванням військових дій, які призводять до додаткових викликів у сфері охорони довкілля та обігу відходів. Попри таку складну ситуацію, яка призвели до пошкоджень деяких сонячних електростанцій та втрати контролю над іншими, Україна не припиняє розвитку сектору сонячної енергетики, активно працює над відновленням та розширенням існуючих потужностей, що вказує на збільшення відходів панелей у перспективі. Ефективне вирішення проблем, що постають, вимагає інноваційного підходу до зниження негативного впливу на довкілля, включаючи необхідність розробки і впровадження не тільки передових технологій, але й досконалого управління відходами. Вивчення тенденцій у зростанні кількості сонячних панелей, як в Україні, так і в усьому світі, має вирішальне значення для глибокого розуміння потенціалу, який відкриває використання відновлюваних джерел енергії. Цей аналіз також важливий для виявлення пов’язаних з даним процесом викликів, включаючи ефективне прогнозування утворення відходів, що виникають внаслідок виведення сонячних панелей з експлуатації, та розробку стратегій їхнього вторинного використання або переробки. Відсутність спеціалізованих досліджень та моделей, які б охоплювали цю проблематику в контексті України, підкреслює актуальність даного дослідження. Пропонована математична модель, що базується на аналізі доступних даних та враховує специфіку українського контексту, дозволяє прогнозувати динаміку утворення відходів сонячних панелей. Модель використовує методи лінійної регресії для аналізу тенденцій зростання кількості сонячних панелей, їхнього терміну служби, а також потенційного впливу військових дій на збільшення обсягів відходів. Результати дослідження мають значний практичний потенціал, оскільки можуть бути використані для розробки національних стратегій управління відходами сонячних панелей, що, в свою чергу, сприятиме сталому розвитку сонячної енергетики в Україні та зниженню негативного впливу на довкілля.Документ Перспективи використання штучного інтелекту у фінансовому обліку(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Трачова, Д. М.; Давидюк, Тетяна Вікторівна; Демчук, О. М.Використання можливостей штучного інтелекту в фінансовому обліку підприємств поступово переходить із сфри суто наукових досліджень в практку використання суб’єктами господарювання. Результати самого популярного напряпку використання штучногоінтелекту, а саме машинного навчаня в питаннях прогнозування, виявлення помилок та шахрайства стає буденною справою та має величезні позитивні результати.Однак в умовах економіки, яка динамічно ровивається та змінюється, на яку мають вплив економічні, політичні, геополітичині показники, мають особливу цінність не стандартні, я саме орігінальні, нетипові рішення, які базуються не тільки на відомих алгоритмах, а і на професійному судженні та нестандартному бачення фахівця бухгалтерського обліку. Саме це є перспективним напрямом розвитку використання штучного інтелекту та додає економічну тапсихологічну складову до технічних та інформаційних процесів.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 БогдановичУ 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.Публікація 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 АндріанівнаПублікація Управління конкурентоспроможністю продукції на засадах маркетингу(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Романчик, Тетяна Володимирівна; Романчик, Альона ВадимівнаДокумент Методичні вказівки до виконання курсового проєкту з дисципліни "Стратегічне управління персоналом підприємства"(2023) Кучинський, Володимир АнатолійовичМетою курсового проєкту є розвиток компетенцій, потрібних для виконання завдань у сфері стратегічного управління персоналом підприємства. Для виконання поставленої мети курсовий проєкт містить наступні розділи: загальна інформація про діяльність підприємства; місія і цілі управління персоналом на підприємстві; аналіз кількісного і якісного складу персоналу; стратегічний аналіз управління персоналом; використання кореляційно-регресійного аналізу для прогнозування зростання продуктивності праці на підприємстві; розробка підходу до формування та використання бренду роботодавця; аналіз ефективності впровадження стратегічних заходів формування та використання бренду роботодавця на підприємстві.Публікація Конкурентоспроможність персоналу підприємства(2023) Глізнуца, Марина Юріївна; Гуцан, Олександр Миколайович; Кучинський, Володимир Анатолійович; Перерва, Петро ГригоровичРозроблено методичний підхід до оцінювання комплексної безпеки підприємства, який ґрунтується на розрахунках та прогнозуванні її рівня, а також на ідентифікації та оцінці впливу факторів на кожну складову безпеки. Для проведення комплексного оцінювання запропоновано використовувати методи узагальненої функції бажаності та інтегральної оцінки, а також спеціально розроблену шкалу інтерпретації інтегрального рівня комплексної безпеки підприємства.Публікація Методи оцінки компетентностей виробничого персоналу(2023) Гуцан, Олександр Миколайович; Погорєлова, Тетяна Олексіївна; Перерва, Петро ГригоровичНа основі розроблених підходів можна грамотно оцінити перспективну молодь, спланувати стратегічний розвиток виробничо-комерційної діяльності на майбутнє, мінімізувати ризики прийняття управлінських рішень, що в кінцевому підсумку дозволить національній виробничій системі зайняти гідне місце на світовому ринку промислової продукції.Публікація Analysis of the dynamics of Europe stock markets development(Fintechalliance LLC, 2023) Serhiienko, Olena; Bril, Mykhailo; Baranova, Valeria; Tatar, Maryna; Bilotserkivskyi, OleksandrThe 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.