Моделювання управління інформаційним потенціалом складних економічних систем в умовах ризику

Автор(и)

  • Margarita Sharko Херсонський національний технічний університет, Бериславське ш., 24, м. Херсон, Україна, 73008, Україна https://orcid.org/0000-0003-2321-459X
  • Juliya Burenko Херсонський національний технічний університет, Бериславське ш., 24, м. Херсон, Україна, 73008, Україна https://orcid.org/0000-0003-0005-7931
  • Nataliya Gusarina Національний університет кораблебудування, пр. героїв України, м. Миколаїв, Україна, 954000, Україна https://orcid.org/0000-0003-3418-9422

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2017.98275

Ключові слова:

економічні системи, управління інформаційними можливостями, умови ризику, інформаційний потенціал

Анотація

Проведено інформаційний аналіз і синтез процесів, що відбуваються в складних економічних системах, що характеризуються різноманіттям варіантів структури відносин. Розглянуто структуру управління ієрархічними системами з використанням лінгвістичного, евристичного, інформаційного і математичного підходів. Представлена структурно-функціональна послідовність операцій управління з урахуванням обмежень на ресурси і впливів зовнішнього середовища.

Біографії авторів

Margarita Sharko, Херсонський національний технічний університет, Бериславське ш., 24, м. Херсон, Україна, 73008

Доктор економічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра економіки і підприємництва

Juliya Burenko, Херсонський національний технічний університет, Бериславське ш., 24, м. Херсон, Україна, 73008

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра економіки і підприємництва

Nataliya Gusarina, Національний університет кораблебудування, пр. героїв України, м. Миколаїв, Україна, 954000

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра економіки та організації виробництва

Посилання

  1. Mikoni, S. V. (2009). Multicriteria choice on a finite set of alternatives. St. Petersburg: Lan, 272.
  2. Voloshin, A. F., Kudin, V. I. (2015). A sequential analysis of variants in the problems of research and design of complex systems. Kyiv: Kyiv University, 351.
  3. Sharko, M. V. (2015). Formalization of Parameters of Value-Oriented Management of the Development of Industrial Production. Bulletin of Lviv Commercial Academy, 49, 105–109.
  4. Zaichenko, Yu. P., Zaichenko, O. Yu. (2016). Multi-criteria decision-making problems in fuzzy conditions. Proceedings of the VIII International school seminar «Decision theory». Uzhgorod: Uzhgorod National University, 121–122.
  5. Sharko, M. V. (2015). Commercialization of intellectual property in the transfer of technology to the real sector of the economy. Problems of economics, 1, 168–173.
  6. Sharko, M. V., Panchenko, Y. V. (2014). Formation of the policy of intellectual capacity building. Actual problems of economics, 6 (156), 30–40.
  7. Fiser, J., Mashkov, V., Lytvynenko, V. (2015). Representation of System Level Self-Diagnosis in Python Programming Language. Electrotechnic and Computer Systems, 17 (93), 48–54.
  8. Mashkov, V., Smolarz, A., Lytvynenko, V. (2016). Development issues in algorithms for system level self-diagnosis. Informatics, Control, Measurement in Economy and Environment Protection, 6 (1), 26–28. doi:10.5604/20830157.1194261
  9. Baldi, P., Sadowski, P. (2014). The dropout learning algorithm. Artificial Intelligence, 210, 78–122. doi:10.1016/j.artint.2014.02.004
  10. Gupta, M., Mohanty, B. K. (2016). An algorithmic approach to group decision making problems under fuzzy and dynamic environment. Expert Systems with Applications, 55, 118–132. doi:10.1016/j.eswa.2016.02.002
  11. André, É., Liu, Y., Sun, J., Dong, J.-S. (2014). Parameter synthesis for hierarchical concurrent real-time systems. Real-Time Systems, 50 (5-6), 620–679. doi:10.1007/s11241-014-9208-6
  12. Guangyan, L., Peishun, L., Xiaofeng, L., Caiping, X. (2012). Assessment on Reform Solution of Enterprise Management and Control Model Based on Group Hierarchy Grey Method. Procedia Engineering, 37, 42–48. doi:10.1016/j.proeng.2012.04.199
  13. Savina, G., Kavun, S., Caleta, D., Vrsec, M. (2013). Estimation of the Effectiveness and Functioning of Enterprises in Boards of Corporate Security. European Journal of Scientific Research, 104 (2), 304–323.
  14. Pankratova, N., Kondratova, L. (2016). System evaluation of engineering objects’ operating taking into account the margin of permissible risk. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(4(81)), 13–19. doi:10.15587/1729-4061.2016.71126
  15. Ruffino, D., Treussard, J. (2007). Financial Frictions and Risky Corporate Debt. Economic Notes, 36 (1), 77–87. doi:10.1111/j.1468-0300.2007.00172.x
  16. State Statistics Service of Ukraine. Available: http://www.ukrstat.gov.ua
  17. Federal State Statistics Service. Available: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/icstatistics/incomparisons/

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-03-30

Як цитувати

Sharko, M., Burenko, J., & Gusarina, N. (2017). Моделювання управління інформаційним потенціалом складних економічних систем в умовах ризику. Technology Audit and Production Reserves, 2(4(34), 14–19. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2017.98275

Номер

Том 2 № 4(34) (2017): Економіка підприємств

Розділ

Економіка та управління підприємством: Оригінальне дослідження

Ліцензія

Авторське право (c) 2017 Margarita Sharko, Juliya Burenko, Nataliya Gusarina

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.