УДК 331.101.262 В. В. Соколовська, к. е. н., доцент, завідувач кафедри менеджменту та адміністрування, Вінницький торговельно економічний інститут Київського національного торговельно економічного університету, м. Вінниця ORCID ID: 0000 0002 6198 5072 О. І. Бабчинська, к. геогр. н., доцент, доцент кафедри менеджменту та адміністрування, Вінницький торговельно економічний інститут Київського національного торговельно економічного університету ORCID ID: 0000 0001 6377 6242 Г. В. Іванченко, к. е. н., доцент, доцент кафедри менеджменту та адміністрування, Вінницький торговельно економічний інститут Київського національного торговельно економічного університету ORCID ID: 0000 0002 5654 1514
Запропоновано систему прогнозування стану безпеки підприємства, яка вимірюється станом нечітких слабо-структурованих технічних показників, рівнем технічного вдосконалення засобів праці і технології виробництва, що суттєво впливає на розвиток підприємства. Визначено, що запропонована система має спеціальне призначення та складається з блоків класів індикаторів, та бази фактів індивідуальних екземплярів класів та може застосуватись для реалізації задач прогнозування у будь-якій галузі Ключові слова: семантика, фрейм, моделі знань, база знань, машина висновку, регресійні динамічні моделі, прогнозування, безпека, потенціал, експертні знання, таксономія Предложена система прогнозирования состояния безопасности предприятия, которая измеряется состоянием нечетких слабо-структурированных технических показателей, уровнем технического совершенствования средств труда и технологии производства и существенно влияет на развитие предприятия. Определено, что предложенная система имеет специальное назначение и состоит из блоков классов индикаторов, базы фактов индивидуальных экземпляров классов и может примениться для реализации задач прогнозирования в любой отрасли Ключевые слова: семантика, фрейм, модели знаний, база знаний, машина вывода, регрессионные динамические модели, прогнозирование, безопасность, потенциал, экспертные знания, таксономия
The article highlights the results of a study of the dynamic evolutionary processes of trophic relations between populations of enterprises. A model based on differential equations is constructed, which describes the economic system and takes into account the dynamics of the specific income of competing populations of enterprises in relations of protocooperation, nonlinearity of growth and competition. This model can be used to analyze the dynamics of transient processes in various life cycle scenarios and predict the synergistic effect of mergers and acquisitions. A bifurcation analysis of possible scenarios of dynamic modes of merger and acquisition processes using the neural network system of pattern recognition was carried out. To this end, a Kohonen self-organizing map has been constructed, which recognizes phase portraits of bifurcation diagrams of enterprises life cycle into five separate classes in accordance with the scenarios of their development. As a result of the experimental study, characteristic modes of the evolution of economic systems were revealed, and also conclusions were made on the mechanisms of influence of the external environment and internal structure on the regime of evolution of populations of enterprises.
Кандидат технічних наук, доцент, професор кафедри інформаційних систем в економіці Державний вищий навчальний заклад «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана» просп. Перемоги, 54/1, м. Київ, 03680, Україна ivan734@i.ua С. С. Ващаєв Кандидат економічних наук, доцент, директор Інституту інформаційних технологій в економіці Державний вищий навчальний заклад «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана» просп. Перемоги, 54/1, м. Київ, 03680, Україна dean.fisit@kneu.edu.ua У статті висвітлено результати дослідження динамічних еволюційних процесів трофічних відносин між популяціями підприємств. Побудовано модель поведінки економічної системи на основі диференціальних рівнянь, що враховує динаміку питомих доходів конкуруючих популяцій підприємств у відносинах протокооперації, нелінійності зростання та конкуренції і може застосовуватися для аналізу динаміки перехідних процесів у різних сценаріях життєвих циклів, а також для прогнозування синергетичного ефекту злиття та поглинання. Проведено біфуркаційний аналіз можливих сценаріїв динамічних режимів проходження процесів злиття та поглинання з використанням нейромережевої системи розпізнавання образів. З цією метою у статті побудовано самоорганізаційну карту Кохонена, яка здійснювала розпізнавання фазових портретів біфуркаційних діаграм життєвого циклу підприємств за п'ятьма окремими класами, відповідно до сценаріїв їх розвитку. У результаті проведеного експериментального дослідження виявлено характерні режими перебігу еволюції економічних систем, зроблено висновки щодо механізмів впливу зовнішнього середовища та внутрішньої структури на режим еволюції популяцій підприємств.Ключові слова: моделювання, еволюція, злиття, поглинання, са моорганізація, карта Кохонена, біфуркаційний аналіз, атрактор.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.