Нечiтке моделювання показникiв фiнансової безпеки пiдприємства

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.24144/2616-7700.2020.2(37).176-183

Ключові 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

2020-11-27

Як цитувати

Шаркадi М. М., Маляр, М. М., & Мазютинець, Г. В. (2020). Нечiтке моделювання показникiв фiнансової безпеки пiдприємства. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Математика і інформатика», 2(37), 176–183. https://doi.org/10.24144/2616-7700.2020.2(37).176-183

Номер

Розділ

Iнформатика, комп’ютернi науки та прикладна математика