Browsing by Author "Savina, Svitlana"
Now showing 1 - 17 of 17
Results Per Page
Sort Options
Item Безпека виробництва сільськогосподарської продукції в умовах цифровізації(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2019-10) Піскунова, Олена Валеріївна; Piskunova, Olena; Пискунова, Елена Валерьевна; Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана СтаниславовнаItem Вибір архітектури нейромережі для розв’язання задачі класифікації надійності позичальників-фізичних осіб(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Бень, Владислав П.; Ben’, VladyslavСтаття присвячена пошуку архітектури нейромережі, здатної найбільш ефективно здійснювати оцінку кредитоспроможності позичальників-фізичних осіб. Досліджено такі види архітектур нейронних мереж, як тришаровий персептрон і радіально-базисна мережа, розглянуто питання вибору їх оптимальної конфігурації. Проведено порівняльний аналіз ефективності застосування окремих нейронних мереж різної архітектури і конфігурацій та утвореного з трьох найкращих нейромереж комітету експертів. Запропоновано підхід узагальнення результатів роботи окремих моделей у комітеті. Проведені розрахунки підтвердили, що поєднання кількох моделей у комітет дає змогу компенсувати можливі помилки результату роботи окремих моделей. Висновки з проведеного дослідження та побудовані нейромережеві моделі можуть бути використані банківськими структурами та іншими кредитними установами, зацікавленими в адекватній процедурі оцінки кредитоспроможності фізичних осіб.Item Вибір економетричного інструментарію при побудові скорингової моделі на основі фіктивних змінних(Харківський національний економічний університет, 2023) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Водзянова, Наталія Костянтинівна; Vodzianova, Nataliia; Водзянова, Наталия Константиновна; Білик, Тетяна Олександрівна; Bilyk, Tetiana; Билык, Татьяна Александровна; Кравченко, Вікторія Леонідівна; Kravchenko, Viktoriia; Кравченко, Виктория ЛеонидовнаМетою дослідження є вибір адекватного економетричного інструментарію для побудови скорингової моделі на специфічному масиві початкових даних, який містить переважну більшість фіктивних змінних. Незважаючи на значну кількість розробок, які присвячені побудові скорингових моделей, універсального методу, який дає змогу отримати високоефективний класифікатор для будь-яких даних, не виявлено. Тому актуальним залишається завдання вибору кращого методу для побудови скорингової моделі залежно від особливостей наявних даних. Найбільш вдалим підходом при виборі моделі для розв’язання задачі бінарної класифікації є застосування кількох видів економетричних моделей та вибір кращої з них за результатами класифікації. У наведеному дослідженні застосовано такі види моделей: дискримінантна модель, логіт- і пробіт-регресії та поліноміальна логістична регресія. Застосовувалися навчальні вибірки з різною структурою. Порівняння всіх отриманих моделей дає змогу зробити висновок, що кращою в даному випадку є поліноміальна логістична регресія. Ця модель демонструє високі показники класифікації для всіх введених класів об’єктів та має важливу перевагу порівняно з моделями, які здійснюють бінарний вибір. Перевагою поліноміальної логістичної регресії є також можливість вибору в кожному конкретному випадку зручної шкали для поділу позичальників більш ніж на два класи та визначення прийнятного для власних умов рівня ймовірності надійності позичальника, при якому слід відносити його до одного з виділених класів. Перспективами подальших досліджень у даному напрямку є застосування методів машинного навчання, які зможуть використовувати ансамблі кращих із розглянутих моделей. Крім того, запропоновані моделі можна використовувати і при розв’язанні аналогічних задач у інших сферах економічної діяльності. The aim of the study is to select adequate econometric instruments for building a scoring model on a specific array of initial data, which contains the vast major- ity of fictitious variables. Despite a significant number of developments devoted to the construction of scoring models, a universal method allowing to obtain a highly efficient classifier for any data has not been identified. Therefore, the task of selection of the best method for building a scoring model remains relevant, depending on the characteristics of the available data. The most successful approach when selecting a model for solving the problem of binary classification is the use of several types of econometric models and the choice of the best of them according to the results of classification. In the presented study, the following types of models were applied: discriminant model, logit and probit regressions, and polynomial logistic regression. Training samples with different structure were used. Comparison of all obtained models allows us to conclude that polynomial logistic regression is preferable in this case. This model demonstrates high classification rates for all introduced object classes and has an important advantage compared to models that make a binary selection. The advantage of poly- nomial logistic regression is also the possibility of selecting in each case a convenient scale for dividing borrowers into more than two classes and determining the level of probability of reliability of the borrower acceptable for its own conditions, at which it should be assigned to one of the selected classes. Prospects for further research in this direction are the use of machine learning methods that will be able to use ensembles of the best of the considered models. In addition, the proposed models can be used in solving similar problems in other spheres of economic activity.Item Визначення оптимальних параметрів нейромережі у задачах бінарної класифікації при використанні малих обсягів даних(Науково-освітній інноваційний центр суспільних трансформацій, 2022) Піскунова, Олена Валеріївна; Piskunova, Olena; Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, SvitlanaДосліджено практичні питання застосування нейромереж для розв’язування задач бінарної класифікації на малих обсягах вибірок. Розглянуто використання багатошарового персептрону та проблему оптимального вибору такого основного параметру нейромережі, як кількість нейронів на проміжному шарі. Досліджувалась задача прогнозування ймовірності успішності стартапів. Встановлено, що на даних вибірки малого об’єму, при неможливості отримати результат таким класичним методом, як побудова логістичної регресії, нейромережа у вигляді багатошарового персептрону дає високу точність класифікації. Для вибору оптимальних параметрів нейромережі потрібно проводити серії експериментів з метою встановлення взаємозв’язку між показниками ефективності нейромережі та зміною значення відповідного параметру, що надалі можливо апроксимувати функціональним зв’язком. Отримані залежності дають основу для вибору кращих параметрів нейромережі. The practical issues of using neural networks for solving binary classification problems on small samples have been studied. It has been established that when the sample is artificially increased, some types of models lose their ability to perform qualitative classification. The use of a multilayer perceptron on a sample of a small volume and the problem of optimal selection of such a basic parameter of the neural network as the number of neurons in the intermediate layer are considered. The problem of forecasting the probability of success of startups was investigated. It was found that on the data of a small sample, if it is impossible to obtain a result by such a classical method as building a logistic regression, a neural network in the form of a multilayer perceptron gives high accuracy of classification. Known classic approaches to optimizing parameter values based on learning curves did not yield the desired results. Therefore, a modified approach was used that retains the idea of the learning curve, but implements it in a different way. A learning curve is constructed for each value of the neural network parameter. The curve itself establishes the relationship between the number of runs of the neural network and the average value of classification efficiency. The described approach was implemented on the data of the training sample, which includes 376 values for each class. The test sample contains 95 values for each class. As a result of research, the best learning curve was chosen, which describes the results of a neural network containing 4 neurons on the intermediate layer, and it was established that the averaged result of no more than two or three series of experiments on the neural network of the selected architecture should be used. According to the described approach, it is possible to analyze the behavior of the effectiveness of the results of the neural network for each value of the studied parameter. If one better value of the parameter is not selected, then it is advisable to use the ensemble structure and combine the results of several better models.Item До питання математичного моделювання техніко-економічних процесів АПК(Национальный научный центр «Институт аграрной экономики», 2009) Наконечний, Степан Ількович; Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Наконечний, Тарас Степанович; Наконечный, Тарас СтепановичItem Досвід проведення циклу взаємопов’язаних лабораторних робіт з дисципліни «Економетрика» як здійснення цілісного дослідження(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2012) Білик, Тетяна Олександрівна; Bilyk, Tetiana; Билык, Татьяна Александровна; Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана СтаниславовнаItem Моделюваня урожайності сільськогосподарських культур на основі векторної авторегресійної моделі(NGO European Scientific Platform, 2023-06-16) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Водзянова, Наталія Костянтинівна; Vodzianova, NataliiaItem Об’єднання моделей logit-регресій як комітету експертів для оцінки кредитоспроможності позичальника(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2015) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Бень, В. П.; Ben’, VladyslavДослідження присвячено побудові економіко-математичних моделей оцінювання кредитоспроможності позичальників-фізичних осіб. Для розв’язання даної задачі застосовано різноманітний математичний інструментарій, зокрема нейромережі типу багатошаровий персептрон та логістичні регресії. В роботі запропоновано новий методологічний підхід до відбору найбільш значущих чинників, на основі яких будуються моделі оцінки кредитоспроможності позичальників. Підхід ґрунтується на синтезі ймовірнісної нейромережі та генетичного алгоритму. Також розроблено методологічний підхід до реалізації «комітету експертів» за рахунок об’єднання кількох logit-регресійних моделей оцінювання кредитоспроможності позичальника. Проведено порівняльний експериментальний аналіз ефективності застосування однієї узагальненої logit-регресії та трьох моделей logit-регресій (комітету експертів), параметри яких оцінені окремо на основі масивів даних, що сформовані за виділеними якісними критеріями. Тестування побудованих економіко-математичних моделей підтвердило високий рівень їх адекватності, що свідчить про можливість на їх основі істотно підвищити точність оцінювання кредитоспроможності потенційного позичальника та мінімізувати рівень кредитного ризику банківської установи. В результаті проведення модельних експериментів одержано висновок щодо доцільності використання нейромережі типу багатошарового персептрону у разі необхідності розподілу позичальників лише за двома класами — надійних чи ненадійних; якщо ж дослідження передбачає необхідність більшої деталізації в оцінці кредитоспроможності, наприклад, визначення рівня ризикованості надання кредиту конкретній особі, то слід застосовувати комітет експертів (поєднання logit-регресій). Результати дослідження можуть бути використані банківськими установами та всіма структурами, що можуть бути зацікавленими в адекватній процедурі оцінки кредитоспроможності фізичних осіб.Item Особливості визначення оптимальних параметрів навчання нейромережі(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана СтаниславовнаItem Оцінювання ризику діяльності малих підприємств України(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2018-10) Білик, Тетяна Олександрівна; Bilyk, Tetyana; Билык, Татьяна Александровна; Піскунова, Олена Валеріївна; Piskunova, Olena; Пискунова, Елена Валерьевна; Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана СтаниславовнаItem Побудова ансамблів моделей кредитного скорингу(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2018) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Колечко, Д. В.; Kolechko, Dmitriy; Бень, В. П.; Ben’, VladyslavУ 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. 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. Статья освещает результаты исследования динамических эволюционных процессов трофических отношений между популяциями предприятий. Построено модель поведения экономической системы на основе дифференциальных уравнений, которая учитывает динамику удельных доходов конкурирующих популяций предприятий в отношениях протокооперации, нелинейности роста и конкуренции и может применяться для анализа динамики переходных процессов в различных сценариях жизненных циклов, а также прогнозирования синергетического эффекта слияния и поглощения. Проведен бифуркационный анализ возможных сценариев динамических режимов прохождения процессов слияния и поглощения с использованием нейросетевой системы распознавания образов. С этой целью в статье построено самоорганизующуюся карту Кохонена, осуществляющую распознавание фазовых портретов бифуркационных диаграмм жизненного цикла предприятий по пяти отдельным классам в соответствии со сценариями их развития. В результате проведенного экспериментального исследования выявлено характерные режимы протекания эволюции экономических систем, сделано выводы о механизмах воздействия внешней среды и внутренней структуры на режим эволюции популяций предприятий.Item Разработка методологического подхода к формированию модели финансового управления в контексте стратегии предприятия(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2013-11) Савина, Светлана Ю.; Savina, Svitlana; Савіна, Світлана Ю.; Кузьмина-Мерлино, Ирина Владимировна; Kuzmina-Merlino, Iryna; Кузьміна-Мерліно, Ірина ВолодимирівнаItem Регресійний аналіз факторів впливу на обсяги страхового відшкодування за договорами обов’язкового страхування цивільно-правової відповідальності власників наземних транспортних засобів(Дніпровський державний аграрно-економічний університет, ТОВ «ДКС Центр», 2023) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Водзянова, Наталія Костянтинівна; Vodzianova, Nataliia; Водзянова, Наталия Константиновна; Кравченко, Вікторія Леонідівна; Kravchenko, Viktoriia; Кравченко, Виктория ЛеонидовнаДіяльність та розвиток страхового ринку тісно пов'язаний рядом факторів, які мають ймовірнісний характер. Крім того, на реалізацію страхового захисту істотно впливають, як макроекономічні показники розвитку суспільства, так і фінансові показники страхової компанії, як суб’єкта підприємницької діяльності, а саме зростання показників збитковості фінансової діяльності страховиків. Як наслідок, зростає актуальність дослідження факторів, пов'язаних із кількісними та якісними змінами основної діяльності страхових компаній, та аналізу факторів, які призводять до цих змін. Особливу увагу до процесу відшкодування страхових збитків зараз мають приділяти страхові компанії, які займаються обов’язковими видами страхування, зокрема такими страховиками є страхові компанії-члени МТСБУ. У даній статті автори досліджують фактори впливу на обсяги страхового відшкодування з договорів страхування цивільно-правової відповідальності власників наземних транспортних засобів. На підґрунті дослідження внутрішніх та зовнішніх факторів, які впливають на страхове відшкодування, проведено регресійний аналіз та побудовано регресійні моделі для визначення особливостей їх впливу. The activity and development of the insurance market are closely related to a number of factors that are of probability character. Besides, both macroeconomic indicators of society development and financial indicators of an Insurance company as a subject of entrepreneurial activity, influence significantly the implementation of Insurance protection, namely the growth of indicators of Insurers’ financial activity loss. As a result, there grows the relevance of research of factors which are connected with the quantitative and qualitative changes in the main activity of Insurance companies and of the analysis of the factors that lead to these changes. Special attention should now be paid to the process of indemnification of insurance losses by the insurance companies which are engaged in obligatory types of insurance, in particular, such insurers are members of MTIBU (Motor Transport Insurance Bureau of Ukraine). In this article, the authors investigate the factors that influence the amount of insurance reimbursement from MTPL Insurance agreements (Motor Third Party Liability Insurance agreements). Based on the research of internal and external factors that influence insurance reimbursement, a regression analysis was conducted and regression models were built to determine the peculiarities of their influence.Item Ризик-менеджмент малого підприємства на підґрунті системних характеристик(Український інститут розвитку фондового ринку, 2015) Піскунова, Олена Валеріївна; Piskunova, Olena; Пискунова, Елена Валерьевна; Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана СтаниславовнаРозроблено концепцію ризик-менеджменту малого підприємства на підгрунті системних характеристик господарських рішень: ефективності, ризику, маневреності, еластичності. Запропоновано комплекс математичних моделей динаміки розвитку малого підприємства та оцінювання системних характеристик рішень підприємця для застосування в управлінні ризиками малого підприємства, яке функціонує в умовам ринкового середовища за неповної узгодженості цілей та інтересів суб’єктів господарювання, за неповноти, асиметрії, викривлення і несвоєчасного надходження інформації та обумовленої цим невизначеності.Item Складові елементи механізму інноваційного розвитку підприємств легкої промисловості(Хмельницький національний університет, 2015) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана СтаниславовнаСтаттю присвячено висвітленню питання побудови механізму інноваційного розвитку підприємств легкої промисловості. Визначено основні складові елементи даного механізму та наведено їх характеристику. Особливу увагу присвячено висвітленню ролі та складових елементів економічного підмеханізму механізму інноваційного розвитку підприємства.Item Статистичне оцінювання та моделювання впливу галузевої структури на продуктивність праці у сфері великого, середнього та малого бізнесу(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2019) Піскунова, Олена Валеріївна; Piskunova, Olena; Пискунова, Елена Валерьевна; Білик, Тетяна Олександрівна; Bilyk, Tetiana; Билык, Татьяна Александровна; Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана СтаниславовнаУ статті проводено аналіз зміни продуктивності праці на макрорівні. Розглядається продуктивність праці за даними для п’ятнадцяти видів економічної діяльності країни. На відміну від більшості сучасних досліджень продуктивності праці на макрорівні, у статті розглянуто показники відхилення продуктивності праці у розрізі секторів малого, середнього та великого бізнесу від середнього рівня продуктивності праці по економіці України. Такий підхід дає можливість всебічно розглянути продуктивність праці як за видами економічної діяльності господарства країни, так і з точки зору секторів підприємницької діяльності. Проведено аналіз відхилень продуктивності праці великих, середніх, малих і мікропідприємств за кожним з п’ятнадцяти видів економічної діяльності. Здійснений статистичний аналіз дозволив виділити ті галузі, за якими показники продуктивності праці є найбільшими. Лідером за рівнем продуктивності праці виявився такий вид економічної діяльності як оптова та роздрібна торгівля, ремонт автотранспортних засобів і мотоциклів. За більшістю інших видів економічної діяльності спостерігається середній рівень продуктивності праці. З точки зору секторів малого, середнього та великого бізнесу неможливо виділити беззаперечного лідера. Однак виявлено присутність суттєвого зв’язку рівня продуктивності праці від сектору економіки: чим більшим є розмір підприємства, тим більшою є продуктивність праці. Досліджено вплив на факторів, як галузева структура, секторальна структура та спільна дії цих двох факторів. Виявлено, що найсуттєвіший плив за секторами бізнесу здійснює фактор галузевої структури. Два інші фактори для великого та малого підприємництва приводять до негативних відхилень продуктивності праці від середньої по Україні. З точки зору відхилень продуктивності праці за секторами бізнесу найстабільніший рівень продуктивності праці під дією всіх трьох факторів демонструють середні підприємства. Найстабільніший рівень продуктивності праці спостерігається для великих підприємств. The article analyzes the changes in labor productivity at the macro level. It looks at labor productivity for fifteen economic activities in the country. Unlike most current studies of macro-level labor productivity, the article examines the indicators of deviation of labor productivity by sector of small, medium and large businesses from the average level of labor productivity in the Ukrainian economy. This approach makes it possible to comprehensively consider labor productivity by types of economic activity of the country’s economy and from the point of view of business sectors. The productivity variations of large, medium, small and micro enterprises for each of the fifteen types of economic activity were analyzed. The statistical analysis made it possible to identify the sectors in which labor productivity indicators are highest. The leader in the level of labor productivity was the kind of economic activity such as wholesale and retail trade, repair of motor vehicles and motorcycles. Most other economic activities have an average level of labor productivity. From the point of view of the small, medium and large business sectors it is impossible to single out a clear leader. However, there is a significant correlation between the level of labor productivity and the economic sector: the larger the size of the enterprise, the higher the productivity. The influence on the deviation of labor productivity from the average level in Ukraine of such factors as sectoral structure, sectoral structure and joint action of these two factors is investigated. It is revealed that the most significant flow by business sectors is the factor of industry structure. Two other factors for large and small businesses lead to negative deviations in labor productivity from the average in Ukraine. In terms of variations in labor productivity across business sectors, medium-sized enterprises show the most stable level of labor productivity under the influence of all three factors. The least stable level of labor productivity is observed for large enterprises.Item Формування механізму інноваційного розвитку підприємств легкої промисловості(Хмельницький національний університет, 2016) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Нижник, Віктор Михайлович