Нечiтке моделювання показникiв фiнансової безпеки пiдприємства
DOI:
https://doi.org/10.24144/2616-7700.2020.2(37).176-183Ключові слова:
фiнансова безпека, нечiтка модель, функцiя належностi, показники ефективностi.Анотація
У сучасному глобалiзованому свiтi iснування будь-якої держави залежить вiд її економiчної безпеки, яка є однiєю iз важливих компонент нацiональної безпеки країни в цiлому. Одним iз основних сегментiв економiчної безпеки, який вагомо впливає на її рiвень, виступає фiнансовий сегмент, тобто сукупнiсть фiнансових показникiв суб’єкта економiчного господарювання, якi об’єднуються в глобальний показник. Прогнозування цього показника є складним аналiтично-розрахунковим процесом i потребує детального дослiдження тенденцiй розвитку та передбачення впливу складових дослiджуваного фактору на рiвень економiчної безпеки держави. Визначення рiвня економiчної безпеки держави в цiлому не мислиме без використання комп’ютерних технологiй в основi яких лежить iнтелектуальний аналiз даних. Розробка вiдповiдних моделей i методiв обробки iнформацiї безпосередньо зв’язана iз знаннями про конкретну предметну область, для якої створюється iнтелектуальна система, рiдко бувають повними й абсолютно достовiрними. Навiть кiлькiснi данi, отриманi шляхом досить точних експериментiв, мають статистичнi оцiнки вiрогiдностi, надiйностi, значимостi, неточностi i т.д. Поряд iз кiлькiсними характеристиками в базах знань iнтелектуальних систем повиннi зберiгатися якiснi показники, евристичнi правила, текстовi знання i т.д. При обробцi знань iз застосуванням механiзмiв формальної логiки виникає протирiччя мiж нечiткими знаннями i чiткими методами логiчного виведення. Розв’язати це протирiччя можна шляхом використання спецiальних методiв подання й обробки нечiтких знань. Метою даної роботи є розроблення моделi подання оцiнок показникiв об’єкта економiчного господарювання, враховуючи рiзнi характеристики, що оцiнюються за кiлькiсними показниками, i на основi рiзних нечiтких моделей представлення знань у вiдповiднiй предметнiй областi.Посилання
Financial security: [Electronic resource]. - Access mode:
http://www.faito.ru/pages/infresources/fkglossary/add_comment.php?id=259. [in Russian]
Sharkadi, M.M., Robotyshyn, M.V., & Malyar, M.M. (2020). Models and methods of machine
learning for prediction tasks. Scientific Bulletin of Uzhhorod University, ser. Of mathematics
and informatics, 36, 1, 112-122. [in Ukranian]
Zaichenko, Yu.P. (2008). Fuzzy models and methods in intelligent systems: textbook. Manual.
Kyiv: Slovo. [in Ukranian]
Goryacheva, K.S. Assessment of the level of financial security of the enterprise. URL:
http://dspace.uabs.edu.ua/jspui/bitstream/123456789/3159/1/Gorjacheva.pdf.[in Ukranian]
Matviychuk, A.V. (2010). Modeling of financial stability of enterprises with the use of theories
of fuzzy logic, neural networks and discriminant analysis. Bulletin of the NAS of Ukraine, 9,
-46. [in Ukranian]
Matviychuk, A.V. (2011). Artificial intelligence in economics: neural networks, fuzzy logic:
Monograph. Kyiv: KNEU. [in Ukranian]
Melikhova, T.O. (2018). Assessment of the level of economic security of the enterprise using
neural networks and cluster analysis. Eastern Europe: Economy, Business and Management,
URL: http://www.easterneuropeebm.in.ua/index.php/12-2018 (0.75 d.a.). [in Ukranian]
Nedosekin, A.O. (2003). Stock management in vague conditions. St. Petersburg: Sesame Printing House. [in Russian]
Poida-Nosik, N.N., & Mazyutinets, G.V. (2020). Application of artificial neural networks for
analysis of the level of financial security of companies. Scientific Bulletin of Uzhhorod University, ser. of Economy, 55, 1, 112-117. [in Ukranian]
Poida-Nosik, N.N. (2011). The essence of financial security of business entities and its role in
ensuring national economic security. Bulletin of ZhSTU,55,1, 340-342. [in Ukranian]
Rothstein, O.P. (1999). Intelligent identification technologies: fuzzy sets, genetic algorithms,
neural networks. Vinnytsia: "UNIVERSUM-Vinnytsia".[in Ukranian]
Chernov, V.G. (2007). Models of decision support in investment activities based on the
apparatus of fuzzy sets. Moscow : Hotline - Telecom. [in Russian]
Malyar, M.M. (2016). Models and methods of multicriteria limited-rational choice:
Monograph. Uzhhorod: RA "OUTDOOR-SHARK".[in Ukranian]
Polishchuk, V. (2019). Technology to Improve the Safety of Choosing Alternatives by Groups
of Goals. Journal of Automation and Information Sciences. Begell house, Inc, New York, 51,
-76. [in English]
Shilo, V.P. (2005). Analysis of the financial condition of production and commercial activities
of the enterprise: Textbook. Manual . Kyiv: Condor. [in Ukranian]
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 М. М. Шаркадi, М. М. Маляр, Г. В. Мазютинець
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
