EnglishНа русском

Переглянути у форматі pdf

СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У ЗАДАЧАХ ФІНАНСОВОГО АНАЛІЗУ
О. В. Рузакова

Назад

DOI: 10.32702/2306-6792.2019.5.67

УДК: 65.011.2

О. В. Рузакова

СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У ЗАДАЧАХ ФІНАНСОВОГО АНАЛІЗУ

Анотація

У статті складено багаторівневу структурну модель фінансового аналізу із широким спектром функціональних можливостей. Здійснено декомпозицію такого процесу із врахуванням динаміки швидкоплинного зовнішнього та внутрішнього середовищ.
Зауважено, що системи підтримки прийняття рішень характеризують новий етап автоматизації управління підприємством. Відзначено, що основною проблемою в задачах оцінювання фінансового стану підприємства є відсутність прийнятної системної моделі.
Складено розширену множину оцінювальних параметрів фінансового стану підприємства, що дозволяє підвищити точність оцінки для суб'єктів господарювання різних галузей економіки. Запропоновано алгоритм формалізації системи підтримки прийняття рішень щодо фінансового аналізу на базі математичного апарату нечітких множин.
Доведено, що використання сучасних систем прийняття рішень є обов'язковою умовою ефективної діяльності сучасного підприємства.

Ключові слова: система підтримки прийняття рішень; нечіткі множини; фінансовий аналіз; оцінювальні параметри; алгоритм; формалізація; модель.

Література

1. Рузакова О.В. Оцінювання фінансового стану підприємства з використанням порогових елементів / О.В. Рузакова // Економічний простір: збірник наукових праць. — 2010. — № 39. — С. 271—276.
2. Клебанова Т.С. Нейромережеві моделі оцінки фінансових криз на підприємствах корпоративного типу: монографія / Т.С.Клебанова, О.В. Димченко, О.О. Рудаченко, В.С. Гвоздицький. — Харків: ХНУМГ ім. О.М. Бекетова, 2018. — 171 с.
3. Рузакова О.В. Математичні моделі та методи оцінювання фінансового стану підприємства: монографія / А.О. Азарова, О.В. Рузакова. — Вінниця: ВНТУ, 2010. — 172 с.
4. Гвоздицький В.С. Використання апарату нечіткої логіки при оцінці загрози банкрутства вітчизняних підприємств / В.С. Гвоздицький // Кримський економічний вісник: науковий журнал. — 2014. — № 2 (09). — С. 39—43.
5. Vitlinskyi V. Modeling situations in foreign economic activity / V. Vitlinskyi, L. Makhanets // The USV Annals of Economics and Public Administration. — Vol. 18. — No 1 (27). — 2018. — Р. 149—155.
6. Русинко М.К. Моделювання інвестиційної політики банку методами нечіткої логіки / М.К. Русинко, Т.М. Костирко // Науковий вісник НЛТУ України. — 2018. — Т. 28, № 9. — С. 90—94.
7. Матвійчук А.В. Біннінг кількісних змінних з формуванням тренду для задач скорингу / А.В. Матвійчук, Ю.В. Клебан // Моделювання та інформаційні системи в економіці. — К.: КНЕУ, 2017.— Вип. 93. — С. 213—229.

O. Ruzakova

DECISION SUPPORT SYSTEM IN THE TASKS OF FINANCIAL ANALYSIS

Summary

In the article a multi-level structural model of financial analysis with a wide spectrum of functional possibilities is contained. The decomposition of this process with the dynamics of the fleeting external and internal environments is made.
It is noted that decision support systems characterize a new stage of automation of enterprise management. It is noted that the main problem in the tasks of assessing the financial condition of the enterprise is the lack of an acceptable system model.
Set of valuation parameters of the financial condition of the enterprise has been made, which allows to increase the accuracy of estimates for economic entities of different sectors of the economy. The algorithm of the decision-making support system for financial analysis on the basis of the mathematical apparatus of fuzzy logic is proposed.
In order, the development of new software products that allow a more accurate and in-depth analysis of the financial condition of the enterprise with a minimal risk of mis-estimation and increase the effectiveness of such a procedure is substantiated. It is allowed to accelerate the routine processing of routine procedures.
It is proved that the use of modern decision-making systems is a prerequisite for the effective operation of a modern enterprise. The possibility of automating the evaluation of the financial condition of the enterprise enables the software tool to evaluate the financial condition of the enterprise into local or global information environments — computer networks. The use of such software in the global Internet environment will provide the necessary financial resources to develop the capacity of enterprises both domestic and foreign investors. In addition, the cost of the financial condition of the enterprise evaluation will be substantially reduced both for potential investors and for any economic objects, as the fee for such interactive services is small. This is due to the short payback period, which represents the ratio of estimated costs for developing a web site for evaluating the financial condition of the enterprise and the resulting economic effect.

Keywords: decision support system; fuzzy sets; financial analysis; estimation parameters; algorithm; formalization; model.

References

1. Rusakova, O.V. (2010), "Estimation of financial condition of the enterprise using threshold elements", Economic space: a collection of scientific works, vol. 10, pp. 271—276.
2. Klebanova, T.S. Dimchenko, O.V., Rudachenko, O.O. and Gvozditsky, V.S. (2018), "Neural network models for assessing financial crises at enterprises of the corporate type", KhNUMG them. O.M. Beketova, Kharkiv, Ukraine.
3. Rusakova, O.V. and Azarova, A.O. (2010), "Mathematical models and methods for evaluating the financial state of the enterprise", VNTU, Vinnitsa, Ukraine.
4. Gvozditsky, V.S. (2014), "The use of fuzzy logic apparatus in assessing the threat of bankruptcy of domestic enterprises", Crimean Economic Bulletin: Scientific Journal, vol. 2 (09), pp. 39—43.
5. Vitlinskyi, V. and Makhanets, L. (2018), "Modeling situations in foreign economic activity", The USV Annals of Economics and Public Administration, vol. 18, pp. 149—155.
6. Rusinko, M.K. and Kostyrko, T.M. (2018), "Modeling of the Bank's Investment Policy by Fuzzy Logic Methods", Scientific Bulletin of NLTU of Ukraine, vol. 9, pp. 90—94.
7. Matviychuk, A.V. and Kleban, Yu.V. (2017), "Binning of quantitative variables with the formation of a trend for scoring tasks", Modeling and Information Systems in Economics, vol. 93, pp. 213—229.

№ 5 2019, стор. 67 - 72

Дата публікації: 2019-03-19

Кількість переглядів: 1132

Відомості про авторів

О. В. Рузакова

к. е. н., доцент кафедри економічної кібернетики,Вінницький національний аграрний університет, м. Вінниця

O. Ruzakova

Ph.D in economic sciences, associate professor of the department of economic cybernetics, Vinnytsia National Agrarian Universit, Vinnytsia

Як цитувати статтю

Рузакова О. В. Система підтримки прийняття рішень у задачах фінансового аналізу. Агросвіт. 2019. № 5. С. 67–72. DOI: 10.32702/2306-6792.2019.5.67

Ruzakova, O. (2019), “Decision support system in the tasks of financial analysis”, Agrosvit, vol. 5, pp. 67–72. DOI: 10.32702/2306-6792.2019.5.67

Creative Commons License

Стаття розповсюджується за ліцензією
Creative Commons Attribution 4.0 Міжнародна.