МОДЕЛІ І ПРОГРАМНІ РІШЕННЯ ЗАДАЧІ ДІАГНОСТУВАННЯ ФІНАНСОВИХ СТАНІВ IT ПІДПРИЄМСТВА

Автор(и)

  • Alexander Evgenievich Goloskokov Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Ukraine https://orcid.org/0000-0003-1824-6255
  • Daria Vadimovna Tkachenko Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Ukraine https://orcid.org/0000-0002-5234-1013

DOI:

https://doi.org/10.20998/2079-0023.2019.01.06

Ключові слова:

діагностування, фінансовий стан, фінансовий показник, нечітка логіка, продукційна модель, алгоритм Мамдані, база правил

Анотація

На сьогоднішній день, економіка України знаходиться у відносно нестабільному положенні, тому підприємства України вимагають ефективного управління. Але для того щоб ефективно управляти підприємством, необхідно знати в якому стані воно знаходиться. Рішення задачі діагностування фінансового стану підприємства в подальшому дозволить розробляти апарат ефективних управлінських рішень, які допоможуть підтримувати підприємство на належному рівні функціонування і забезпечувати подальший розвиток, як самих підприємств, так і економіки в цілому. Актуальність досліджень проявляється в застосуванні отриманих результатів для оперативного і ефективного управління. Проблема полягає в необхідності отримання більш точного рішення задачі діагностування фінансових станів підприємства, з урахуванням параметрів, що характеризують фінансовий стан найкраще. Основним завданням дослідження було рішення задачі діагностування фінансових станів IT-компанії, за допомогою моделі, що реалізує певний підхід з метою отримання якісного висновку про стан компанії. Для вирішення завдання пропонується метод, заснований на застосуванні апарату нечіткої логіки, а саме продукційних моделей з алгоритмом нечіткого висновку Мамдані. Для визначення фінансового стану були виділені 10 вхідних параметрів. Критеріями, за якими оцінювався стан, були кількісні та якісні показники діяльності компанії за обраний період. Отримана математична модель дозволяє враховувати як кількісні, так і якісні показники. Отримані результати дослідження дають розуміння про те, які показники і як саме впливають на фінансовий стан компанії, а також в подальшому можуть використовуватися, наприклад, для вирішення задачі прогнозування. Впровадження результатів дослідження може допомогти прискорити проведення діагностування фінансового стану на підприємстві, а також вчасно прийняти те чи інше управлінське рішення, засноване на результатах діагностування.

Біографії авторів

Alexander Evgenievich Goloskokov, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

кандидат технічних наук, доцент, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», професор кафедри Програмної інженерії та інформаційних технологій управління

Daria Vadimovna Tkachenko, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

студент

Посилання

N. D. Egupov, ed. Metody robastnogo, neyro-nechetkogo i adaptivnogo upravleniya. Uchebnik [Methods of robust, neuro-fuzzy and adaptive control: Tutorial]. 2-e izd. Moscow, MGTU im N. E. Baumana Publ., 2002. 744 p.

Rusak N. A., Rusak V. A. Diagnostika finansovogo sostoyaniya predpriyatiya [Diagnostics of the financial condition of the company]. Trud i sotsial'nye otnosheniya [Labor and social relations]. Moscow, ATISO Publ., 2012, no 9, pp. 120–126.

Stoyanov E. A., Stoyanova E. S. Ekspertnaya diagnostika i audit finansovo-khozyaystvennogo polozheniya predpriyatiya [Expert diagnostics and audit of the financial and economic situation of the enterprise]. Moscow, Perspektiva Publ., 1993. 89 p.

Kovalev A. P. Diagnostika bankrotstva [Диагностика банкротства]. Moscow, AO "Finstatinform" Publ., 1995. 96 p.

Plyshevskiy B. P. Finansovoe polozhenie: novye tendentsii [Financial situation: new trends]. Finansy [Finances]. Moscow, "Knizhnaya redaktsiya finansy" Publ., 2003, no 2, pp. 18–20.

Rotshteyn A. P. Intellektual'nye tekhnologii identifikatsii: nechetkie mnozhestva, geneticheskie algoritmy, neyronnye seti [Intellectual identification technologies: fuzzy sets, genetic algorithms, neural networks]. Vinnitsa, Universum-Vinnytsya Publ., 1999. 320 p.

Orlov A. I. Nechislovaya statistika [Non-numeric statistics]. Moscow, MZ-Press Publ., 2004. 513 p.

Samarskiy A. A., Mikhaylov A. P. Matematicheskoe modelirovanie. Idei. Metody. Primery [Math modeling. Ideas. Methods. Examples]. 2-e izd. Moscow, Fizmatlit Publ., 2001. 320 p.

Matviychuk A. V., Smetanyuk O. A. Diagnostirovanie finansovogo sostoyaniya predpriyatiya s primeneniem instrumentariya nechetkoy logiki [Diagnosing the financial condition of an enterprise using fuzzy logic tools]. Finansy Ukrayiny [Finance of Ukraine]. Kiev, SAI "Academy of Financial Management" Publ., 2007, no 12, pp. 115–128.

Shtovba S. D. Vvedenie v teoriyu nechetkikh mnozhestv i nechetkuyu logiku [Introduction to the theory of fuzzy sets and fuzzy logic]. Available at: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/index.php (accessed 20.01.2013).

Matviychuk A. V. Analiz ta prohnozuvannya rozvytku finansovo-ekonomichnykh system iz vykorystannyam teoriyi nechitkoyi lohiky [Analysis and forecasting of the development of financial and economic systems using the theory of fuzzy logic]. Kiev, Tsentr navchal'noyi literatury Publ., 2005. 183 p.

Borisov V. V., Kruglov V. V., Fedulov A. S. Nechetkie modeli i seti [Fuzzy models and networks]. 2-e izd. Moscow, Goryachaya liniya–Telekom Publ., 2012. 284 p.

##submission.downloads##

Як цитувати

Goloskokov, A. E., & Tkachenko, D. V. (2019). МОДЕЛІ І ПРОГРАМНІ РІШЕННЯ ЗАДАЧІ ДІАГНОСТУВАННЯ ФІНАНСОВИХ СТАНІВ IT ПІДПРИЄМСТВА. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї, (1), 30–37. https://doi.org/10.20998/2079-0023.2019.01.06

Номер

№ 1 (2019)

Розділ

УПРАВЛІННЯ В ОРГАНІЗАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  • 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.
  • Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  • Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).